一种耦合作物模型与机器学习语言的农业干旱快速诊断和评估方法

摘要

本发明公开了一种耦合作物模型与机器语言的农业干旱诊断和评估方法，包括：S1、获取研究区内相关数据；S2、利用步骤S1获取的数据来完成研究区内作物模型的本地化；S3、针对作物不同生育阶段，设置不同干旱降水情景数据，并将其输入到本地化后的作物模型中，得出研究区内各格点的各个干旱情景下的模拟数据；S4、基于S3中干旱情景数据与对应作物模型模拟数据，计算特征变量；S5、基于S4中特征变量将对应作物模型模拟的产量损失率数据作为预测变量，构建样本数据集，并将其输入到随机森林模型中构建作物干旱脆弱性模型；S6、利用所述作物干旱脆弱性模型来诊断和评估在研究时段内的作物干旱情况。