遗传算法同化系统在MM5模式中的应用研究

【摘要】： 本文将遗传算法与中尺度MM5相结合，并以2002年6月14日的华南暴雨为对象，进行了实际观测资料的同化，并针对标准遗传算法所存在的搜索效率不高以及过早收敛的问题，对遗传算子和适应度函数进行了改进，并利用自适应遗传算子提高算法的优化性能，结合混合算子增加种群的多样度，设计了一类带混合算子的自适应遗传算法。研究结果表明：应用遗传算法同化系统能有效的改善数值预报模式的初始场，经过改进后的同化系统均能在一定程度上提高物理量场和降水量的预报效果。由于复杂模式的运算量很大，因此实验中采用将遗传算法并行化处理，实验证明，并行化后程序的运算速度有了很大的提高，为遗传算法同化系统在复杂模式中更广泛的应用奠定了基础。 遗传算法作为一种新兴的同化方法，随着大气科学和数学理论的发展，以及计算机运算能力的提高，采用遗传算法的四维变分同化系统必定给数值预报模式带来更好的预报效果。