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基于深度学习的干旱预测方法研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 陈颖 1 ; 吴焕萍 2 ; 谢能付 1 ; 姜丽华 1 ; 邱明慧 1 ; 李永磊 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业信息研究所

2.国家气候中心

关键词： 深度学习;干旱预测;干旱;作物生产;气象灾害

期刊名称： 中国农业资源与区划

ISSN： 1005-9121

年卷期： 2025 年 46 卷 002 期

页码： 211-222

收录情况： 北大核心

摘要： [目的]相比于其他自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]文章着重归纳总结当前常用的5种基于深度学习的干旱预测模型及其采用的技术，厘清干旱预测方法的发展过程和最新进展，探索干旱预测领域面临的挑战和机遇，并提出未来干旱预测研究的研究方向。[结果]（1）基于深度学习模型的干旱预测方法在均方根误差、偏差、平均绝对误差和准确性等检验指标上均优于传统模型。（2）深度学习方法是有效建立干旱预测模型的工具，能够处理大规模、高维度和复杂的数据。（3）将不同的深度学习模型与各种仿生优化技术、小波分析、传统的物理模型或统计模型融合，能够降低模型预测的不确定性，提高预测的准确性和适应性。（4）基于深度学习的干旱预测模型对数据依赖性强、对计算资源需求高，未得到全面系统的应用。[结论]在气候条件频繁变化的情况下，需要不断优化数据采集和监测系统，综合利用气象、农业、水文、生态和社会经济等多源信息，提高干旱预测精度。通过迁移学习、多模型融合、更先进的不确定性建模方法等来完善干旱预测方法，进一步推动深度学习技术在干旱预测领域的深入研究。

  • 相关文献

[1]基于可公度性理论的干旱预测方法研究. 李松旌,樊向阳,景若瑶,胡超,王和洲,黄仲冬. 2020

[2]基于国营农场的作物生产信息管理系统设计与实现. 戴建国,王克如,李少昆,李栓明,王琼. 2012

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[5]黄土高原-青藏高原过渡带农户生产系统的经济效益——以通渭-渭源-夏河样带为例. 彭露茜,高小叶,侯扶江. 2018

[6]作物栽培与耕作学科发展. 陈阜,赵明. 2018

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[8]我国作物生产碳排放特征及助力碳中和的减排固碳途径. 严圣吉,邓艾兴,尚子吟,唐志伟,陈长青,张俊,张卫建. 2022

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[10]隐性自然灾害对中国作物生产的影响及其应对策略. 韩天富,张卫建,胡国华,周新安,吴存祥,李金玉,杨文钰. 2013

[11]中国保护性耕作研究分析-保护性耕作与作物生产. 谢瑞芝,李少昆,李小君,金亚征,王克如,初震东,高世菊. 2007

[12]甘蔗灾害监测研究进展及展望. 黄秋燕,覃志豪,覃梓洪,胡宝清. 2018

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[15]华北地区能源行业产出对气象条件变化的敏感性分析. 许霜,付加锋,居辉,孔珊珊,高庆先. 2014

[16]20世纪90年代以来主要气象灾害对我国粮食生产的影响与减灾对策. 王道龙,钟秀丽,李茂松,杨修. 2006

[17]农作物气象灾害风险识别与评估研究. 赵思健,张峭,聂谦,郑茗曦. 2018

[18]我国花生产量波动与气象条件关系的初步分析. 程延年. 1991

[19]健全减灾救灾体系提升农业抗灾水平. 杜建斌,王芳,郑江. 2014

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