一种基于动力模式和机器学习混合的季节尺度气象干旱预测方法及系统

本发明公开了一种基于动力模式和机器学习混合的季节尺度气象干旱预测方法及系统，包括获取再分析和动力模式预测的降水和大气变量；将再分析数据整合为逐日，将模式预测数据处理为逐日的集合平均；将再分析数据和模式预测数据按时序进行拼接，计算出模式预测的干旱指数和大气变量季尺度标准化距平；将模式预测的干旱指数和大气变量的季尺度标准化距平作为预测因子，输入到已训练好的随机森林模型中，预测出全国网格尺度的季节干旱指数；根据预测出的季节干旱指数展示未来全国干旱等级变化，并统计九大流域不同干旱等级面积变化。本发明能实现全国逐日网格尺度的季节干旱预测，可以直接进行季节干旱预测，提高了干旱预测精度。