一种基于人工智能的干旱预警方法及装置

本发明属于数据处理技术领域，具体提供一种基于人工智能的干旱预警方法及装置，包括：采集干旱预警流域的数据；构建考虑水文过程的深度学习模型进行日径流模拟，重构长系列日径流数据；构建月尺度的植被‑气象水文干旱回归模型；计算综合化气象水文干旱指数，提取干旱事件，构建K个人工智能模型；将气象水文观测数据输入至K个基于人工智能模型进行模拟，采用贝叶斯模式平均方法推求各人工智能模型的权重；基于Copula函数构建干旱指数观测与预报值的联合分布函数，采用人工智能‑贝叶斯耦合模型开展干旱预报。该方法解决了干旱预警中的数据稀缺、模型不确定性等难题，为水资源管理、防灾减灾提供了高精度、可量化的决策支持。