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干旱多尺度智慧预测系统
编号：994
访问权限：仅限参会人
更新：2026-04-10 13:56:09 浏览：20次
口头报告
报告开始：2026年04月26日 15:10（Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会场：[S1-3] 专题1.3 人工智能在大气海洋中的应用 [F12] 专题1.3 人工智能在大气海洋中的应用
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摘要
本研究针对特大、长历时、大范围的气象干旱事件，构建了一套多尺度智慧干旱预测系统。系统集成了基于SimVP模型的半年期异步预测、3D DBSCAN框架的干旱事件体识别、以及动力模式与机器学习混合的季节预测方法，实现了对未来3–6个月干旱事件的时空演变预测。该系统已集成于“安澜”水灾害防御系统，并在国家气候中心业务试运行。实际应用表明，该系统可提前60–80天有效预测长江流域2022年伏秋旱与黄河中游2023年伏旱的全过程，展现出较强的业务适用性与预测能力。
关键词
干旱预测,3D DBSCAN,SimVP模型,动力-机器学习混合
报告人
殷浩
博士后 河海大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
04月25日
2026
至04月29日
2026
-
04月07日 2026
初稿截稿日期
主办单位
未来大气科学论坛理事会
承办单位
河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
联系方式
- 秦箭煌
- qi******@hhu.edu.cn
- 173********
- 薛廉
- li******@nju.edu.cn
- 156********
- 孙佳妮
- sc******@chytey.com
- 152********
历届会议
-
2025年04月17日 中国 北京
第一届未来大气科学论坛
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