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关于干旱灾害监测及预测的机器学习方法综述
ID：3559
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 22:23:46 Hits：2063
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 15:23（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：S14 主题14、水文地球科学 »
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Abstract
干旱灾害监测及预测是缓解干旱和水资源管理的基础，但由于水文气候条件复杂、预测因素多种多样等原因，开发可靠的干旱灾害监测及预测模型仍然是一项挑战。近年来，机器学习在干旱建模算法的鲁棒性、有效性和准确性方面取得了重大进展，是表征干旱影响因素非线性特征的一种非常有效的方法。本文基于现有文献中使用机器学习方法在干旱领域的已有研究，综合分析了机器学习在干旱监测及预报模型研究及开发中的潜在应用，探索了机器学习方法所面临的挑战，比较了机器学习与其他模型（概率建模、全球气候模型和干旱情景的时空分析）在计算能力、大数据分析等方面的功能和性能，提出了机器学习方法在干旱建模方面未来的研究方向。融合气象、水文、遥感等多源数据构建机器学习模型在实现干旱灾害准确识别和快速预测等方面具有重大突破，为决策者制定缓解干旱的规划和战略提供了指导。
Keywords
机器学习，干旱灾害监测，干旱灾害预测，深度学习，遥感
Speaker
陈茜茜
高级工程师 中国水利水电科学研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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