本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、干旱作為一種常見的氣象災(zāi)害，其對社會和人們生命安全的影響不容忽視。干旱不僅會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)、水資源短缺，還會引發(fā)火災(zāi)、沙塵暴等次生災(zāi)害。因此，對干旱進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，及時采取應(yīng)對措施，是預(yù)防干旱災(zāi)害的關(guān)鍵。目前，干旱預(yù)測主要依賴于物理模型，利用降水、蒸發(fā)、徑流等物理因子作為模型的輸入變量，通過模擬計算得出干旱相關(guān)指數(shù)，從而實現(xiàn)對干旱的短期預(yù)測。而中、長時間尺度的干旱預(yù)測主要利用統(tǒng)計類的模型進(jìn)行預(yù)測，如小波分析法分析干旱指數(shù)的周期，集合預(yù)測等；傳統(tǒng)集合預(yù)測法預(yù)測干旱對由于環(huán)境變化導(dǎo)致的非一致性不能進(jìn)行精確數(shù)據(jù)量化，受非一致性影響的傳統(tǒng)干旱指數(shù)分析存在誤差，基于傳統(tǒng)集合預(yù)測進(jìn)行干旱預(yù)測存在預(yù)測偏差。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對預(yù)設(shè)的所劃定區(qū)域進(jìn)行遙感處理，得到區(qū)域遙感數(shù)據(jù)；對區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地表侵蝕度、植被覆蓋以及源頭冰雪體積分析，得到區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：基于區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)區(qū)域以及區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域環(huán)境脆弱分析，得到區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)；

5、步驟s3：基于區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行非平穩(wěn)降水指數(shù)分析，得到區(qū)域非平穩(wěn)降水指數(shù)，對區(qū)域非平穩(wěn)降水指數(shù)進(jìn)行序列構(gòu)建，得到區(qū)域降水序列；

6、步驟s4：基于區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)對區(qū)域降水序列進(jìn)行協(xié)變非一致性模型構(gòu)建，得到環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型；對環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型進(jìn)行干旱預(yù)測處理，得到區(qū)域干旱預(yù)測數(shù)據(jù)。

7、本發(fā)明通過遙感處理獲取區(qū)域遙感數(shù)據(jù)，分析地表侵蝕度、植被覆蓋和源頭冰雪體積，有助于了解區(qū)域的地表狀況和環(huán)境特征，為后續(xù)環(huán)境脆弱分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持；對區(qū)域環(huán)境脆弱性進(jìn)行分析，綜合考慮地表侵蝕、植被覆蓋和源頭冰雪動態(tài)變化等因素，量化環(huán)境脆弱性水平，為降水分析和干旱預(yù)測提供重要參考；用非平穩(wěn)降水指數(shù)分析方法，對預(yù)設(shè)區(qū)域的降水情況進(jìn)行深入研究，構(gòu)建降水序列，揭示該區(qū)域降水規(guī)律，為建立準(zhǔn)確的降水模型奠定基礎(chǔ)；基于環(huán)境脆弱性指數(shù)，構(gòu)建協(xié)變非一致性降水模型，考慮區(qū)域環(huán)境因素對降水的影響，提升模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。利用該模型進(jìn)行干旱預(yù)測，為預(yù)設(shè)區(qū)域的干旱應(yīng)對提供科學(xué)依據(jù)。

8、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：對預(yù)設(shè)的所劃定區(qū)域進(jìn)行遙感處理，得到區(qū)域遙感數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行侵蝕度分析，得到區(qū)域地表侵蝕度；

11、步驟s13：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行植被覆蓋分析，得到區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行冰雪體積分析，得到區(qū)域冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明通過遙感處理獲取區(qū)域遙感數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持，有助于全面了解劃定區(qū)域的地表特征和環(huán)境狀況；對預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行侵蝕度分析，揭示了該區(qū)域的地表侵蝕情況，為評估區(qū)域環(huán)境脆弱性提供重要依據(jù)，有利于采取針對性的措施分析地形形變數(shù)據(jù)；對植被覆蓋情況進(jìn)行分析，獲得了該區(qū)域的植被分布和密度信息，這有助于評估區(qū)域的植被對于環(huán)境的影響數(shù)據(jù)；通過分析預(yù)設(shè)區(qū)域的冰雪動態(tài)體積，以了解該區(qū)域冰雪面積的變化情況。對于研究氣候變化、水資源供應(yīng)和生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)有重要意義。

14、優(yōu)選地，步驟s12包括以下步驟：

15、步驟s121：對區(qū)域進(jìn)行土壤數(shù)據(jù)獲取處理，得到區(qū)域土壤數(shù)據(jù)；

16、步驟s122：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對區(qū)域土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行光波長數(shù)據(jù)獲取處理，得到區(qū)域土壤光波長數(shù)據(jù)；

17、步驟s123：對區(qū)域土壤光波長數(shù)據(jù)進(jìn)行波峰分析，得到區(qū)域土壤光波長峰值；

18、步驟s124：基于區(qū)域土壤光波長峰值對區(qū)域土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識別處理，得到區(qū)域土壤特征波長；

19、步驟s125：基于區(qū)域土壤特征波長對區(qū)域土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行塵沙顆粒劃分處理，得到區(qū)域塵沙顆粒數(shù)據(jù)；

20、步驟s126：基于區(qū)域塵沙顆粒數(shù)據(jù)對土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行沙化侵蝕度分析，得到區(qū)域地表侵蝕度。

21、本發(fā)明通過獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的土壤數(shù)據(jù)，為后續(xù)的土壤分析和侵蝕度評估提供基礎(chǔ)信息；利用區(qū)域遙感數(shù)據(jù)獲取處理土壤的光波長數(shù)據(jù)，可以研究土壤的光學(xué)特性，為后續(xù)土壤特征分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于分析土壤成分；通過波峰分析，識別區(qū)域土壤光波長的峰值，這有助于揭示土壤類型和特性；基于區(qū)域土壤光波長峰值進(jìn)行特征識別處理，可以辨別土壤中具有代表性的特征波長，有助于準(zhǔn)確區(qū)分土壤成分；根據(jù)塵沙顆粒數(shù)據(jù)，對土壤進(jìn)行分類和劃分，有助于了解土壤中的顆粒分布情況，為土壤侵蝕評估提供參考；通過沙化侵蝕度分析，以量化該區(qū)域的土地沙化侵蝕程度，有助于評估環(huán)境脆弱性，并為后續(xù)基于侵蝕度對環(huán)境脆弱度分析提供基礎(chǔ)。

22、優(yōu)選地，步驟s13包括以下步驟：

23、步驟s131：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行圖像獲取處理，得到區(qū)域遙感圖像數(shù)據(jù)；

24、步驟s132：對劃定區(qū)域進(jìn)行地形分類處理，得到區(qū)域地形分類數(shù)據(jù)；

25、步驟s133：基于區(qū)域地形分類數(shù)據(jù)對區(qū)域遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行地形像素分類處理，得到區(qū)域像素分類數(shù)據(jù)；

26、步驟s134：對區(qū)域像素分類數(shù)據(jù)進(jìn)行植被像素比例分析，得到區(qū)域植被像素比例數(shù)據(jù)；

27、步驟s135：基于區(qū)域植被像素比例數(shù)據(jù)以及區(qū)域像素分類數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行植被覆蓋度分析，得到區(qū)域植被覆蓋度。

28、本發(fā)明通過對區(qū)域進(jìn)行圖像獲取處理，獲取區(qū)域遙感圖像數(shù)據(jù)，有助于了解區(qū)域的地貌特征分布，為地形分類和植被分析提供視覺基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；對地形分類處理，得到區(qū)域地形分類數(shù)據(jù)，以幫助準(zhǔn)確劃分區(qū)域的地形類型，為地貌環(huán)境評估提供信息，有助于地形特征的綜合分析；結(jié)合地形分類數(shù)據(jù)對遙感圖像進(jìn)行像素分類，識別與地形特征相關(guān)的像素，提升植被識別的準(zhǔn)確性；對像素分類數(shù)據(jù)進(jìn)行植被像素比例分析，得到區(qū)域植被像素比例數(shù)據(jù)，以快速了解區(qū)域內(nèi)植被分布情況，為植被監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支持，有助于評估植被覆蓋程度；綜合考慮植被像素比例和地形分類數(shù)據(jù)，全面分析預(yù)設(shè)區(qū)域的植被覆蓋情況，為環(huán)境脆弱程度以及干旱研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

29、優(yōu)選地，步驟s14包括以下步驟：

30、步驟s141：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行遙感熱輻射分析，得到區(qū)域遙感熱輻射數(shù)據(jù)；

31、步驟s142：對區(qū)域遙感熱輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度分析，得到區(qū)域地表溫度數(shù)據(jù)；

32、步驟s143：對劃定區(qū)域進(jìn)行冰雪三維建模處理，得到區(qū)域冰雪三維模型；

33、步驟s144：基于區(qū)域地表溫度數(shù)據(jù)對區(qū)域冰雪三維模型進(jìn)行融化模擬處理，得到區(qū)域冰雪融化模擬數(shù)據(jù)；

34、步驟s145：根據(jù)區(qū)域冰雪融化模擬數(shù)據(jù)對區(qū)域冰雪三維模型進(jìn)行冰雪動態(tài)體積分析，得到區(qū)域冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)。

35、本發(fā)明通過遙感熱輻射分析，獲取區(qū)域遙感熱輻射數(shù)據(jù)，有助于了解區(qū)域的熱量分布和熱環(huán)境特征，為后續(xù)冰雪動態(tài)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；利用遙感熱輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度分析，獲得區(qū)域地表溫度數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確反映地表溫度分布情況，為地表熱量變化提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持；建立三維冰雪模型，直觀呈現(xiàn)預(yù)設(shè)區(qū)域的冰雪分布和形態(tài)，有助于實現(xiàn)對區(qū)域冰雪的可視化展現(xiàn)和空間分布分析；基于地表溫度數(shù)據(jù)對冰雪三維模型進(jìn)行融化模擬處理，得到區(qū)域冰雪融化模擬數(shù)據(jù)，可幫助模擬冰雪融化過程，為水資源動態(tài)變化分析提供重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；通過分析模擬數(shù)據(jù)，獲取該區(qū)域冰雪動態(tài)體積變化信息，這有助于水資源動態(tài)變化分析。

36、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

37、步驟s21：根據(jù)區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對劃定區(qū)域進(jìn)行干旱水文數(shù)據(jù)獲取處理，得到區(qū)域干旱水文參數(shù)；

38、步驟s22：基于區(qū)域遙感數(shù)據(jù)以及區(qū)域干旱水文參數(shù)對區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)對進(jìn)行區(qū)域水文影響分析，得到環(huán)境脆弱度影響水文數(shù)據(jù)；

39、步驟s23：對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行干旱概率分布函數(shù)處理，得到區(qū)域干旱分布函數(shù)；

40、步驟s24：基于區(qū)域干旱分布函數(shù)對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行擬合以及評估處理，得到區(qū)域干旱指數(shù)；

41、步驟s25：基于環(huán)境脆弱度影響水文數(shù)據(jù)以及區(qū)域干旱指數(shù)對區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)進(jìn)行建模處理，得到環(huán)境脆弱度影響干旱模型；

42、步驟s26：對環(huán)境脆弱度影響干旱模型進(jìn)行分布邊緣函數(shù)以及評估處理，得到區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)。

43、本發(fā)明通過獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的干旱水文參數(shù)，為分析區(qū)域環(huán)境脆弱性提供重要數(shù)據(jù)支持；基于區(qū)域遙感數(shù)據(jù)和干旱水文參數(shù)進(jìn)行水文影響分析，考慮地表侵蝕度、植被覆蓋和源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)，得到環(huán)境脆弱度對水文的影響數(shù)據(jù)，有助于綜合評估水文系統(tǒng)在環(huán)境脆弱條件下的變化情況；對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行干旱概率分布函數(shù)處理，獲得區(qū)域干旱的分布規(guī)律，有助于分析干旱發(fā)生的概率和頻率；對干旱水文參數(shù)進(jìn)行擬合和評估，得到區(qū)域干旱指數(shù)，以客觀評價區(qū)域干旱程度，為后續(xù)干旱指數(shù)計算和模型建立提供基礎(chǔ)；對干旱水文參數(shù)進(jìn)行擬合和評估，得到區(qū)域干旱指數(shù)，量化了該區(qū)域的干旱程度；建立環(huán)境脆弱度影響干旱模型，通過脆弱度對干旱過程的影響，提升模型準(zhǔn)確性，有助于更好地模擬和預(yù)測干旱；通過分布邊緣函數(shù)處理和評估，得到了區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)，全面量化了脆弱性對干旱的影響。

44、優(yōu)選地，步驟s22包括以下步驟：

45、步驟s221：根據(jù)區(qū)域地表侵蝕度對區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地形形變分析，得到區(qū)域地形形變數(shù)據(jù)；

46、步驟s222：基于區(qū)域地形形變數(shù)據(jù)對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行影響關(guān)聯(lián)處理，得到降雨水文影響數(shù)據(jù)；

47、步驟s223：對區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行植被蒸發(fā)量分析，得到區(qū)域植被蒸發(fā)量；

48、步驟s224：基于區(qū)域植被蒸發(fā)量對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行影響關(guān)聯(lián)處理，得到蒸發(fā)水文影響數(shù)據(jù)；

49、步驟s225：對區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)，進(jìn)行流量轉(zhuǎn)換處理，得到區(qū)域源頭冰雪轉(zhuǎn)換水量數(shù)據(jù)；

50、步驟s226：基于區(qū)域源頭冰雪轉(zhuǎn)換水量數(shù)據(jù)對區(qū)域干旱水文參數(shù)進(jìn)行影響關(guān)聯(lián)處理，得到徑流水文影響數(shù)據(jù)；

51、步驟s227：對降雨水文影響數(shù)據(jù)、蒸發(fā)水文影響數(shù)據(jù)以及徑流水文影響數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合以及脆弱度分析，得到環(huán)境脆弱度影響水文數(shù)據(jù)。

52、本發(fā)明通過地表侵蝕度分析進(jìn)行地形形變分析，獲取區(qū)域地形形變數(shù)據(jù)，有助于了解地表地形變化的情況，為水文研究提供重要數(shù)據(jù)支持；結(jié)合區(qū)域地形形變數(shù)據(jù)與干旱水文參數(shù)，得到地形變化對降雨水文的影響，為干旱預(yù)測提供關(guān)鍵信息；對區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計算植被蒸發(fā)量，有助于了解植被的蒸發(fā)影響，為水文循環(huán)和干旱水文參數(shù)的影響研究提供數(shù)據(jù)支持；通過關(guān)聯(lián)分析植被蒸發(fā)量與干旱水文參數(shù)，量化植被對該區(qū)域水文條件的調(diào)節(jié)作用，提升后續(xù)模型的準(zhǔn)確性。將源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為水量數(shù)據(jù)，獲取了該區(qū)域冰雪融化對水文條件的影響信息，為模型的建立提供數(shù)據(jù)支持；通過關(guān)聯(lián)分析源頭冰雪融水與干旱水文參數(shù)，能夠分析冰雪融化對徑流形成的影響，為水文干旱分析提供重要數(shù)據(jù)依據(jù)；對降雨、蒸發(fā)和徑流水文影響數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和擬合，并考慮了環(huán)境脆弱性的影響，得到了環(huán)境脆弱度影響水文數(shù)據(jù)，為干旱預(yù)測提供了有力支撐。

53、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

54、步驟s31：對區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行氣候因子分析，得到區(qū)域氣候因子；

55、步驟s32：對區(qū)域氣候因子進(jìn)行時序分析，得到區(qū)域時序氣候因子；

56、步驟s33：對區(qū)域時序氣候因子進(jìn)行降水概率密度函數(shù)處理，得到非平穩(wěn)降水指數(shù)；

57、步驟s34：對區(qū)域非平穩(wěn)降水指數(shù)進(jìn)行序列構(gòu)建，得到區(qū)域降水序列。

58、本發(fā)明通過對區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行氣候因子分析，獲得區(qū)域的氣候特征數(shù)據(jù)，有助于深入了解該地區(qū)的氣候情況，為后續(xù)氣候變化研究和水文模型建立提供重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；對區(qū)域氣候因子進(jìn)行時序分析，得到區(qū)域時序氣候因子數(shù)據(jù)，可以揭示氣候因子隨時間變化的趨勢和周期性規(guī)律，為氣候變化趨勢預(yù)測和水文事件分析提供時序數(shù)據(jù)支持；對區(qū)域時序氣候因子進(jìn)行降水概率密度函數(shù)處理，得到非平穩(wěn)降水指數(shù)，有助于研究降水的變化規(guī)律和概率分布特征，反映了該區(qū)域的降水特征；基于非平穩(wěn)降水指數(shù)進(jìn)行序列構(gòu)建，獲得區(qū)域降水序列數(shù)據(jù)，可以深入分析區(qū)域降水的時空分布和變化趨勢，為干旱預(yù)測提供重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

59、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

60、步驟s41：基于區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)對區(qū)域降水序列進(jìn)行協(xié)變非一致性模型構(gòu)建，得到環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型；

61、步驟s42：基于區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)對環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型進(jìn)行降水邊緣概率密度函數(shù)處理，得到區(qū)域降水預(yù)測集合；

62、步驟s43：對區(qū)域降水預(yù)測集合進(jìn)行降水預(yù)測結(jié)果獲取處理，得到區(qū)域降水預(yù)測結(jié)果；

63、步驟s44：對區(qū)域降水預(yù)測結(jié)果進(jìn)行非一致性干旱指數(shù)分析，得到區(qū)域非一致性干旱指數(shù)；

64、步驟s45：基于區(qū)域非一致性干旱指數(shù)對環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型，進(jìn)行干旱預(yù)測處理，得到區(qū)域干旱預(yù)測數(shù)據(jù)。

65、本發(fā)明通過結(jié)合區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)，構(gòu)建協(xié)變非一致性降水模型，考慮了該區(qū)域的環(huán)境脆弱性對降水序列的影響，提升了模型的準(zhǔn)確性和適用性；對環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型進(jìn)行序列均值獲取處理，得到區(qū)域降水序列均值，有助于了解降水?dāng)?shù)據(jù)的平均水平，為后續(xù)降水預(yù)測和干旱分析提供基礎(chǔ)參考；通過降水邊緣概率密度函數(shù)處理，得到了降水預(yù)測集合，考慮了該區(qū)域的環(huán)境脆弱性對降水分布的影響，提升了預(yù)測的準(zhǔn)確性；對區(qū)域降水預(yù)測集合進(jìn)行非一致性干旱指數(shù)分析，得到區(qū)域非一致性干旱指數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地評估干旱程度，為干旱預(yù)警和災(zāi)害防范提供重要依據(jù)；基于環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型和非一致性干旱指數(shù)，進(jìn)行干旱預(yù)測，得到了該區(qū)域的干旱預(yù)測數(shù)據(jù)，可幫助預(yù)測未來干旱趨勢，為應(yīng)對干旱風(fēng)險提供決策支持。

66、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法，該基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測系統(tǒng)包括：

67、區(qū)域遙感信息獲取模塊，用于對預(yù)設(shè)的所劃定區(qū)域進(jìn)行遙感處理，以得到區(qū)域遙感數(shù)據(jù)；對區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地形形變、植被覆蓋以及源頭冰川形變分析，得到區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)；

68、環(huán)境脆弱指數(shù)分析模塊，用于基于區(qū)域地表侵蝕度、區(qū)域植被覆蓋數(shù)據(jù)以及區(qū)域源頭冰雪動態(tài)體積數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)區(qū)域以及區(qū)域遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域環(huán)境脆弱分析，以得到區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)；

69、降水序列分析模塊，用于基于區(qū)域遙感數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行非平穩(wěn)降水指數(shù)分析，以得到區(qū)域非平穩(wěn)降水指數(shù)，對區(qū)域非平穩(wěn)降水指數(shù)進(jìn)行序列構(gòu)建，得到區(qū)域降水序列；

70、干旱預(yù)測模塊，用于基于區(qū)域環(huán)境脆弱指數(shù)對區(qū)域降水序列進(jìn)行協(xié)變非一致性模型構(gòu)建，以得到環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型；對環(huán)境脆弱協(xié)變降水模型進(jìn)行干旱預(yù)測處理，得到區(qū)域干旱預(yù)測數(shù)據(jù)。

71、綜上所述，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測系統(tǒng)，該基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測系統(tǒng)由區(qū)域遙感信息獲取模塊、環(huán)境脆弱指數(shù)分析模塊、降水序列分析模塊、干旱預(yù)測模塊組成，能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明所述任意一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法，用于聯(lián)合各個模塊上運行的計算機程序之間的操作實現(xiàn)任意一種基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測方法，系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)互相協(xié)作，這樣能夠大大減少重復(fù)工作和人力投入，能夠快速有效地提供更為準(zhǔn)確、更高效的干旱預(yù)測過程，從而簡化了基于改進(jìn)集合預(yù)測法的變化環(huán)境下干旱預(yù)測的操作流程。