Abstract Details
5 / 2025-12-19 18:57:44
干旱多尺度智慧预测系统
干旱预测,3D DBSCAN,SimVP模型,动力-机器学习混合
Abstract Accepted
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。
Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Apr 28 2026
Registration deadline
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南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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