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公开(公告)号：CN119443365A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411458037.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06N20/00 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种干旱胁迫下生态系统总初级生产力预测方法及系统，包括：通过耦合干旱胁迫下非线性响应及水热碳物理机制，为气候变化情景下全球及区域预测评估未来旱情演化对生态系统碳汇功能的响应机制提供重要且可操作性强的参考依据。
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公开(公告)号：CN118915193A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970398.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了热浪‑干旱复合事件预测方法、装置。本方法包括：根据全球气候模式下的陆地水储量系列确定全球气候模式下的陆地干旱强度，陆地水储量系列至少依据饱和水汽压亏缺所确定；基于植被‑干旱回归模型，根据陆地干旱强度和全球气候模式下的标准化径流干旱强度确定归一化综合干旱指数；基于植被生长季的疾病‑高温关系模型，根据全球气候模式下的各格点日均湿球温度、日均致病高温胁迫指数确定归一化高温指数；根据归一化综合干旱指数和归一化高温指数，预测发生状况。本申请所公开方法中，充分考虑大气湿度，且从陆面和大气综合考虑热浪及干旱灾害对人类健康和植被固碳效应的影响，由此提升了对热浪‑干旱复合事件发生的预测准确性。
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公开(公告)号：CN119442178A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411505603.7
申请日：2024-10-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质，包括：采集选定旱涝急转研究区域内多源数据；优选研究区域内每个格点中影响陆地水储量的关键因子；构建并率定时间卷积网络深度学习模型；用长系列的关键因子集合驱动深度学习模型，重构长系列陆地水储量反演数据集；提取旱涝急转事件和旱涝急转事件中的大气环流特征，构建大气环流‑旱涝急转强度配对系列；推求旱涝急转强度与大气环流特征的非线性标度关系；预测各个格点未来时期的旱涝急转强度和风险。本发明为旱涝急转预测提供新视角，对防灾减灾具有重要科学意义，为评估地球系统演化的环境和灾害效应提供理论和技术基础。
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公开(公告)号：CN115507822B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210650913.2
申请日：2022-06-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种水文循环变异驱动下的洪水风险预测方法，包括：采集流域的基础气象水文数据；率定流域水文模型和机器学习模型；获得M组气候变化情景下的气象模拟系列，并驱动流域水文模型和机器学习模型，模拟未来情景下的流域水文过程；建立流域水热耦合平衡方程，获取流域年均下垫面特征参数；提取洪水历时和洪量特征值并采用特征参数为协变量，建立联合概率分布函数；基于最可能组合情景，求取历时和洪量的联合重现期；基于共享社会经济路径数据集，推求未来洪水风险增加的社会经济暴露度。本发明能够有效表征水循环变异驱动下未来洪水的变化特征，可为变化环境下流域洪水风险评估、预警提供参考依据。
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公开(公告)号：CN116451879B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310713113.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F30/27 , G01W1/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种干旱风险预测方法、系统及电子设备，属于数据预测处理领域，包括：基于全球气候模式集合，获得地球系统模式输出数据及人口GDP数据，采用分位数偏差校正气候变化情景下的气象模拟系列，驱动水文模型和机器学习模型模拟径流系列；采用多模型加权平均法计算各组合情景权重参数；采用Budyko方程考虑流域水循环水热收支平衡，以特征参数为协变量，表征下垫面人类活动对干旱影响；考虑水文系列非一致性构建时变Copula模型，基于干旱历时和干旱烈度最可能组合模式与多模型加权平均法，评估旱灾风险增高区域人口和GDP暴露度。本发明采用多种方法与流域旱情相结合，为流域干旱风险预测提供重要且操作性强的参考依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116451879A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310713113.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F30/27 , G01W1/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种干旱风险预测方法、系统及电子设备，属于数据预测处理领域，包括：基于全球气候模式集合，获得地球系统模式输出数据及人口GDP数据，采用分位数偏差校正气候变化情景下的气象模拟系列，驱动水文模型和机器学习模型模拟径流系列；采用多模型加权平均法计算各组合情景权重参数；采用Budyko方程考虑流域水循环水热收支平衡，以特征参数为协变量，表征下垫面人类活动对干旱影响；考虑水文系列非一致性构建时变Copula模型，基于干旱历时和干旱烈度最可能组合模式与多模型加权平均法，评估旱灾风险增高区域人口和GDP暴露度。本发明采用多种方法与流域旱情相结合，为流域干旱风险预测提供重要且操作性强的参考依据。
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公开(公告)号：CN114971151B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210324573.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N7/01
Abstract: 本申请公开了非一致性条件下二维干旱的社会经济暴露度评估方法。本技术方案中，以陆地水储量为度量，考虑干旱事件的二维属性，首先获取GRACE/GRACE‑FO卫星的观测数据，考虑低强迫、中等强迫和高强迫三类共享社会经济路径，获得地球系统模式输出数据及人口、GDP数据；然后，采用基于分位数映射的Trend‑preserving偏差校正方法预估气候变化下的陆地水储量异常数据；进一步，考虑变化环境的非一致性特征，构造干旱历时和烈度的时变Copula函数，采用最大可能权函数分析未来二维干旱风险变化；最后，基于共享社会经济路径评估旱灾风险增高区域的人口和GDP暴露度。本申请评估方法不仅科学合理、贴近工程实际，而且可为应对未来干旱灾害、科学制定减排战略提供工程参考价值。
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公开(公告)号：CN114971151A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210324573.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了非一致性条件下二维干旱的社会经济暴露度评估方法。本技术方案中，以陆地水储量为度量，考虑干旱事件的二维属性，首先获取GRACE/GRACE‑FO卫星的观测数据，考虑低强迫、中等强迫和高强迫三类共享社会经济路径，获得地球系统模式输出数据及人口、GDP数据；然后，采用基于分位数映射的Trend‑preserving偏差校正方法预估气候变化下的陆地水储量异常数据；进一步，考虑变化环境的非一致性特征，构造干旱历时和烈度的时变Copula函数，采用最大可能权函数分析未来二维干旱风险变化；最后，基于共享社会经济路径评估旱灾风险增高区域的人口和GDP暴露度。本申请评估方法不仅科学合理、贴近工程实际，而且可为应对未来干旱灾害、科学制定减排战略提供工程参考价值。
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公开(公告)号：CN118915193B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410970398.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了热浪‑干旱复合事件预测方法、装置。本方法包括：根据全球气候模式下的陆地水储量系列确定全球气候模式下的陆地干旱强度，陆地水储量系列至少依据饱和水汽压亏缺所确定；基于植被‑干旱回归模型，根据陆地干旱强度和全球气候模式下的标准化径流干旱强度确定归一化综合干旱指数；基于植被生长季的疾病‑高温关系模型，根据全球气候模式下的各格点日均湿球温度、日均致病高温胁迫指数确定归一化高温指数；根据归一化综合干旱指数和归一化高温指数，预测发生状况。本申请所公开方法中，充分考虑大气湿度，且从陆面和大气综合考虑热浪及干旱灾害对人类健康和植被固碳效应的影响，由此提升了对热浪‑干旱复合事件发生的预测准确性。
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公开(公告)号：CN117610434B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410082819.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种融合人工智能的干旱指数重构方法及计算机可读介质。选定干旱指数重构区域，获取气象样本、水文样本、叶片面积指数、大尺度环流因子样本，计算饱和水汽压亏缺、比湿、湿球温度；筛选月径流关键因子、水储量关键因子，并率定多个人工智能模拟模型及月尺度多模型加权模型；将归一化植被指数数据作为输出，代入植被观测月的干旱事件过程回归模型，解算得到回归模型的参数，通过加权平均方法进行计算，得到重构期每个月的干旱指数。本发明不仅可应用于干旱风险评估和防灾减灾，还能为气候变化情景下全球及区域水资源风险评估、预警提供重要且可操作性强的参考依据。
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