Presentation Details
干旱多尺度智慧预测系统
ID：994
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-04-10 13:56:09 Hits：138
Oral Presentation
Start Time：2026-04-26 15:10（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：S1-3 专题1.3 人工智能在大气海洋中的应用 »
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Abstract
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。
Keywords
干旱预测,3D DBSCAN,SimVP模型,动力-机器学习混合
Speaker
殷浩
博士后 河海大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
Registration deadline
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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
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