经验正交函数与遗传算法结合的副热带高压位势场非线性模型反演
Non-Linear Dynamic Model Retrieval of Subtropical High Based on Empirical Orthogonal Function and Genetic Algorithm作者机构：解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系南京211101 南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室南京210044 中国气象局热带海洋气象研究所广州510080 不详
出 版 物：《应用数学和力学》 (Applied Mathematics and Mechanics)
年 卷 期：2006年第27卷第12期
页 面：1439-1446页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070601[理学-气象学] 070104[理学-应用数学] 0706[理学-大气科学] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(40375019) 热带海洋气象科学研究基金资助项目(200609) 江苏省气象灾害重点实验室开放课题资助项目(KLME0507)
摘 要：针对副热带高压的动力预报模型难以准确构建的困难,基于T106数值预报产品500hPa位势高度场序列,用经验正交函数(EOF)分解方法对位势场序列进行了时、空分解,引入了动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态的时间系数序列作为动力模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了动力模型参数的优化反演,建立了客观合理的非线性动力模型·通过对动力模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压的中、长期预报·试验结果表明,本文反演的动力模型的副热带高压预报效果优于常规的数值预报产品,该研究工作为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了新的方法思路和技术途径·
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