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摘要：本发明涉及一种基于干旱传播过程的农业干旱逐日预测方法，属于农业气象灾害预警技术领域，包括步骤：收集目标预测区域的逐日的降水数据、温度数据和土壤水分数据并预处理；以日时间尺度累积数据，计算气象干旱指数序列和农业干旱指数序列；根据气象和农业干旱指数序列计算气象干旱与农业干旱的时滞相关性，确定不同作物生长期下干旱传播时间，得到不同作物生长期滞后时间下的多期前滞气象干旱指数；构建并训练农业干旱预测模型ConvLSTM‑SENet‑Conv，用于预测目标预测区域的当前农业干旱指数。本发明充分考虑了作物生长过程，量化干旱传播，加入前期气象干旱数据，填补了土壤数据缺失对连续干旱预警的影响，预测精度更高。
主权项：1.一种基于干旱传播过程的农业干旱逐日预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集目标预测区域的逐日的降水数据、温度数据和土壤水分数据，并对收集的全部数据进行预处理；步骤2：以日时间尺度累积数据，根据累积的数据值以及干旱定义和概率分布拟合方法分别计算气象干旱指数序列和农业干旱指数序列；步骤3：根据气象干旱指数序列和农业干旱指数序列计算气象干旱与农业干旱的时滞相关性，确定不同作物生长期下干旱传播时间，得到不同作物生长期滞后时间下的多期前滞气象干旱指数；步骤4：构建并训练农业干旱预测模型ConvLSTM-SENet-Conv，利用农业干旱预测模型ConvLSTM-SENet-Conv预测所述目标预测区域的当前农业干旱指数，所述农业干旱预测模型ConvLSTM-SENet-Conv包括三层ConvLSTM层、一个SENet模块和一个Conv模块，ConvLSTM层为将LSTM门结构中的全连接层更改为卷积层后得到的网络，所述农业干旱预测模型ConvLSTM-SENet-Conv的输入因子为在作物生长期最大滞后时间时的农业干旱指数和步骤3得到的不同作物生长期滞后时间范围下的多期前滞气象干旱指数，预测当前时间t的农业干旱指数。
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