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申请/专利权人：暗物质(北京)智能科技有限公司

摘要：本申请提供了一种干旱风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，对各目标区域进行区域划分得到多个子区域；获取各子区域中各检测点在历史环境数据下发生干旱事件的先验概率；利用训练好的条件概率统计模型确定出各检测点在未来环境数据下发生干旱事件的条件概率；根据各检测点的先验概率和条件概率确定该子区域未来发生干旱事件的预测子概率和该目标区域未来发生干旱事件的预测概率；根据各检测点的耐受程度和经济损失值确定出目标区域在发生干旱事件时的区域损失值；根据各目标区域的预测概率和区域损失值确定出待检测区域的干旱风险评估结果。采用上述方法，以提高干旱风险评估结果的准确性和稳定性。

主权项：1.一种干旱风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：对于待检测区域中的各目标区域，分别对该目标区域进行区域划分得到多个子区域，其中，各子区域中包括至少一个检测点；对于该目标区域中的各子区域，获取该子区域中各检测点在历史环境数据下发生干旱事件的先验概率；根据各检测点的未来环境数据，利用训练好的条件概率统计模型确定出各检测点在未来环境数据下发生干旱事件的条件概率；根据各检测点的先验概率和条件概率，确定该子区域未来发生干旱事件的预测子概率；根据各子区域未来发生干旱事件的预测子概率确定出该目标区域未来发生干旱事件的预测概率；根据各检测点所种植的农作物对干旱事件的耐受程度和各检测点在发生干旱事件时的经济损失值，确定出该目标区域在发生干旱事件时的区域损失值；根据各目标区域未来发生干旱事件的预测概率和各目标区域在发生干旱事件时的区域损失值，确定出所述待检测区域的干旱风险评估结果；所述根据各检测点的先验概率和条件概率，确定该子区域未来发生干旱事件的预测子概率，包括：根据各检测点的先验概率和条件概率，利用下述表达式确定出该子区域未来发生干旱事件的预测子概率P子区域：P子区域=P子区域|检测点1,环境数据1*P检测点1,环境数据1+P子区域|检测点2,环境数据2*P检测点2,环境数据2…+P子区域|检测点k,环境数据k*P检测点k，环境数据k；P检测点1，环境数据1=P检测点1P检测点1|环境数据1；P检测点2，环境数据2=P检测点2P检测点2|环境数据2；P检测点k，环境数据k=P检测点kP检测点k|环境数据k；其中，P检测点1,P检测点2,…,P检测点k分别对应该子区域中第1个，第2个,…,第k个检测点的先验概率；P检测点1|环境数据1,P检测点2|环境数据2,…,P检测点k|环境数据k分别对应该子区域中第1个，第2个,…,第k个检测点在其各自对应的环境数据下发生干旱事件的条件概率；P子区域|检测点1,环境数据1,P子区域|检测点2,环境数据2,…,P子区域|检测点k,环境数据k分别对应该子区域中第1个，第2个,…,第k个检测点在其对应的环境数据下发生干旱事件时，该子区域发生干旱事件的概率；k为该子区域中检测点的数量；所述根据各子区域未来发生干旱事件的预测子概率确定出该目标区域未来发生干旱事件的预测概率，包括：根据各子区域未来发生干旱事件的预测子概率P子区域，根据下述表达式确定出该目标区域未来发生干旱事件的预测概率P目标区域：P目标区域=Max{P1子区域,P2子区域,…,Pg子区域}；其中，P1子区域,P2子区域,…,Pg子区域分别对应该目标区域中第1个，第2个,…,第g个子区域的预测子概率，g为该目标区域中子区域的数量；根据各子区域内的各检测点所种植的农作物对干旱事件的耐受程度V（检测点）和各检测点在发生干旱事件时的经济损失值C检测点，利用下述表达式确定出各子区域在发生干旱事件时的区域损失值C子区域：C子区域）=C1检测点*V1检测点+C2检测点*V2检测点+…+Ck检测点*Vk检测点；其中，C1检测点,C2检测点,…,Ck检测点分别对应该子区域中第1个，第2个,…,第k个检测点在发生干旱事件时的经济损失值；V1检测点,V2检测点,…,Vk检测点分别对应该子区域中第1个，第2个,…,第k个检测点所种植的农作物对干旱事件的耐受程度；k为该子区域中检测点的数量；根据该目标区域内各子区域在发生干旱事件时的区域损失值C子区域，根据下述表达式确定出该目标区域在发生干旱事件时的区域损失值C目标区域：C目标区域=Max{C1子区域,C2子区域,…,Cg子区域}；其中，C1子区域,C2子区域,…,Cg子区域分别对应该目标区域中第1个，第2个,…,第g个子区域在发生干旱事件时的区域损失值，g为该目标区域中子区域的数量。

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