一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质

本申请公开了一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质，包括：采集选定旱涝急转研究区域内多源数据；优选研究区域内每个格点中影响陆地水储量的关键因子；构建并率定时间卷积网络深度学习模型；用长系列的关键因子集合驱动深度学习模型，重构长系列陆地水储量反演数据集；提取旱涝急转事件和旱涝急转事件中的大气环流特征，构建大气环流‑旱涝急转强度配对系列；推求旱涝急转强度与大气环流特征的非线性标度关系；预测各个格点未来时期的旱涝急转强度和风险。本发明为旱涝急转预测提供新视角，对防灾减灾具有重要科学意义，为评估地球系统演化的环境和灾害效应提供理论和技术基础。