基于信息融合与深度学习的区域干旱致灾预警方法研究

• 作者: 刘梦雨 杜栋
• 来源期刊: 海河水利
• 学科: 地球科学
• 关键词: 干旱 旱灾 预测 预估 预警 信息融合 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与应用
• 页码范围: 44-47,70
• 页数: 5页
• 分类号: TV124|P338
• 字数: 5348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7328.2020.01.014

摘要

以区域为研究尺度,基于社会经济干旱视角(即特别强调干旱带来的经济损失),开展跨学科的干旱灾害预警研究.首先,对相关概念进行界定和辨析,在简要分析旱灾的成因与危害后,提出干旱致灾预警的理论分析框架;其次,在建立综合的干旱致灾预警指标体系前提下,基于信息融合方法建立干旱风险预测模型,基于深度学习方法建立旱灾经济损失预估模型,并建立将以上两者联系起来的干旱致灾预警模型,从而形成区域干旱致灾早期预警方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜栋	河海大学系统工程与管理创新研究中心	170	1301	15.0	31.0
2	刘梦雨	河海大学系统工程与管理创新研究中心	9	2	1.0	1.0