一种变化环境下陆地降水预测方法和系统

本发明提供了一种变化环境下陆地降水预测方法和系统，属于人工智能大数据模型预测技术领域，包括数据获取模块、训练模块和预测模块，通过ERA5数据和WAM‑2layers模型获取长期的多源数据，结合长短期记忆网络模型的训练和数据处理，进行全球和区域层面的分析，由于在预测时结合了历史降水数据、不同区域水汽来源数据及气候指数，充分利用三种数据之间的相关性，因此对陆地降水的预测实现了快速和高精度。