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中尺度模式遗传算法同化系统及同化试验研究

彭菊香  
【摘要】: 现在普遍使用的变分同化技术是一种公认较为有效的同化方法,但是其优化方法要求的连续条件是模式预报方程达不到的,而且其使用的下降算法常常易于陷入局部最优解。遗传算法是一种对目标函数数学性态要求较弱,并且能够在求解质量和计算速度上达到较好平衡的搜索算法。因此,本文设计了基于遗传算法的MM5模式四维变分资料同化系统,以期改善数值预报初始场。 本文作了以下试验:将基于遗传算法的同化系统与伴随模式的同化效果进行了比较,以此检验遗传算法同化系统的同化能力;在MM5模式中加入不同的观测资料,观察各种观测资料对于提高模拟效果的重要性,并将提高最大的观测资料进行了同化前后的对比;在基于遗传算法的同化系统中同化不同的模式变量来研究同化不同模式变量的差异;最后选取不同的权重系数和尺度因子进行同化效果的对比。研究发现:基于遗传算法的同化系统在本文个例中表现出比伴随模式更好的同化能力;加入观测资料进行模拟时,经过同化后的模拟效果优于直接加入的,显示了同化的必要性;权重系数和尺度因子对于同化系统的同化性能有非常重要的影响。 遗传算法作为一种新发展的资料同化方法,已展现出它的优越性,我们相信随着大气科学,数学理论和计算机的迅猛发展,遗传算法与四维变分同化相结合的资料同化新方法必定会带来数值天气预报的更大进步。


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