中国西南地区地形复杂、气候差异显著，干旱频发。针对传统干旱预测方法对时空特征刻画能力不足的问题，本文以降水、气温、太阳辐射总量、风速等因子为输入，构建卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）耦合模型，对西南地区气象干旱时空演变特征及其驱动机制进行分析，并开展2030年干旱情景预测。结果表明：CNN-LSTM耦合模型能够较好表征干旱时空变化特征，预测结果与观测值具有较高一致性，平均绝对误差约为0.17；降水、气温、风速以及太阳辐射总量等因子共同影响西南地区干旱；2030年西南地区干旱呈向低山丘陵和平原地区扩展的趋势，整体干旱程度进一步增强。
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