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申请/专利权人：江苏禹治流域管理技术研究院有限公司

摘要：本发明涉及水文气象用于干旱预测技术领域，具体为一种多数据源的水文气象预测预报系统及方法。包括：首先，本发明提出一种干旱预测模型用于预测区域的干旱预测，该模型通过学习不同类型数据的特征进行干旱预测，并且在模型中加入干旱特征增强层对提取的特征进行增强，提高了模型的准确性；其次，提出一种干旱等级评估方法，该方法将预测区域划分为多个网格，并建立干旱评估指标进行综合评估，以干旱等级评估函数获取干旱评估值，实现了对预测区域的干旱精确评估；最后，提出一种生态健康影响计算方法，该方法通过计算同时期的生态误差，准确获取预测区域的生态变化情况，并采用生态健康影响函数结合干旱评估结果实现了准确的生态影响计算。

主权项：1.一种多数据源的水文气象预测预报系统，其特征在于，所述系统包括：监测单元，用于监测预测区域的气象变化和水文变化；多源数据采集单元，用于采集所述预测区域的各项数据，包括：遥感图像数据和数值数据；数据处理单元，用于对采集的各项数据进行处理，得到标准历史干旱数据；干旱预测单元，用于预测所述预测区域的干旱预测概率；其中，所述干旱预测单元采用干旱预测模型，具体过程包括：将所述标准历史干旱数据输入至干旱特征提取层，分别得到遥感图像特征图和数值数据特征向量；其中，所述干旱特征提取层包括：遥感图像特征提取模块和数值数据特征分析模块；所述遥感图像特征提取模块用于提取标准遥感图像的地表温度遥感图像特征、植被指数遥感图像特征、土壤湿度遥感图像特征和地表覆盖遥感图像特征；所述数值数据特征分析模块采用相关系数分析法提取所述数值数据特征向量；分别输入所述遥感图像特征图和所述数值数据特征向量至干旱特征增强层，分别获得增强遥感特征图和增强数值数据特征向量；将所述增强遥感特征图和所述增强数值数据特征向量共同输入至特征融合层，得到干旱融合特征向量；将所述干旱融合特征向量经全连接后，由预测层输出历史干旱预测概率；计算所述历史干旱预测概率与实际历史干旱真值之间的误差，优化所述干旱预测模型；输入所述预测区域的当前多源数据至优化后的干旱预测模型，输出当前干旱预测概率；干旱等级评估单元，用于评估所述预测区域的干旱等级；其中，所述干旱等级评估单元包括：将所述预测区域以网格法划分为N个网格；其中，N为大于1的自然数；采用所述多源数据采集单元获取N个所述网格的当前多源数据；选择干旱评估指标；其中，所述干旱评估指标包括：水量、温度、空气湿度、土壤湿度、蒸发指数和植被指数中的一个或多个指标；将所述当前多源数据输入至所述数据处理单元，得到标准当前多源数据；采用干旱等级评估函数对所述标准当前多源数据进行干旱评估；其中，所述干旱等级评估函数的表达式为： ；其中，表示为所述干旱评估指标对应的权重向量；f表示为映射函数；EDLM表示为干旱等级指数矩阵；所述干旱等级指数矩阵根据历史干旱数据分析得出；根据干旱评估值得出干旱评估等级；其中，所述干旱评估等级包括：正常、轻度干旱、中度干旱、重度干旱和特重度干旱；生态健康影响单元，用于计算所述预测区域发生干旱时生态健康影响情况；其中，所述生态健康影响单元包括：将所述预测区域按照所述干旱等级评估单元的输出结果从小到大的次序排列，得到排序网格集合；其中，表示为网格i；N表示为网格总数；获取N个网格内的当前生态数据；将所述当前生态数据与多个同时期历史生态数据进行误差计算，得到生态误差；根据所述生态误差构建生态健康影响函数；所述生态健康影响函数的表达式为： ；其中，表示为由所述生态健康影响函数计算得到的网格i的生态健康影响值；表示为网格i的干旱评估值；表示为网格i的标准当前多源数据；表示为网格i的生态误差向量；表示为所述生态误差向量中第k个元素的生态误差值；表示为第k个元素对生态健康的重要度；K表示为所述生态误差值的总数目；预警单元，用于对所述预测区域的干旱情况进行预警。

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