【摘 要】
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本文将遗传算法的四维同化系统运用到更复杂的MM5模式中,在理想实验中验证遗传算法同化系统的性能,并以2003年7月4日"南京暴雨"作为研究对象,进行了实际观测资料的同化,并将
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本文将遗传算法的四维同化系统运用到更复杂的MM5模式中,在理想实验中验证遗传算法同化系统的性能,并以2003年7月4日"南京暴雨"作为研究对象,进行了实际观测资料的同化,并将遗传算法同化系统和MM5伴随模式同化系统得到的结果跟未同化的结果进行了比较,结果如下:遗传算法同化系统不仅可以用在正压原始方程模式上,同样也可以用在MM5等复杂模式上,理想实验证明了遗传算法同化系统优于MM5伴随同化系统,在实际观测资料同化中,采用两种方法的同化系统都能有效地改善数值预报模式的初始场,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.
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