本案例采用SPEI干旱指数，构建ANN和BP神经网络预测模型，并开展1~3个月预见期的干旱预测，对比分析干旱预测模型的适用性，为流域干旱预警和管理提供技术依据。

干旱预测

1 干旱预测方法

1.1 统计学干旱预测

根据历史降水或气温等时间序列建立预测对象与预测因子间统计关系的干旱预测，称之为统计学干旱预测。此类方法的本质是基于历史气象、水文资料的内在统计关系，建立预测对象与预测因子之间的函数关系以对未来干旱进行预测。

常用的统计学干旱预测方法有：

回归分析
时间序列分析
灰色系统
马尔科夫链
神经网络
支持向量机等

1.2 动力学干旱预测

第二类是基于全球或区域气候模式，经过偏差校正和降尺度处理后得到未来气候变化趋势，然后结合干旱指数对未来干旱状况进行预测。其中，在预测农业干旱和水文干旱时需要驱动水文模型，常用的模型有可变下渗容量模型（Variable Infiltration Capacity, VIC）、 SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型以及新安江模型等。这类干旱预测方法称之为动力学干旱预测。

2 案例

2.1 基于人工神经网络的干旱预测

采用SPEI干旱指数ÿ

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