摘要
本发明公开了一种基于时空双分支融合模型的骤旱识别方法及系统，该方法包括：获取气象数据并进行预处理；对得到的数据计算复合骤旱指标；对得到的数据通过奇异值分解SVD进行数据降维；采用深度学习模型构建时间分支模型，采用图注意力网络GAT构建空间分支模型，通过交叉注意力机制动态融合时间分支模型与空间分支模型构建时空双分支融合模型；本发明通过融合多源变量，结合奇异值分解SVD将数据维度压缩，降低模型复杂度，同时采用Transforme并基于图注意力网络GAT动态学习地理邻域权重，最终通过交叉注意力机制实现时空特征的动态融合，生成骤旱识别结果，突破传统方法在非线性特征捕捉、时空建模割裂及泛化能力上的局限性。
