基于遗传算法优化的ENSO指数的动力预报模型反演

被引：11

作者：

张韧

洪梅

王辉赞

陈奕德

王彦磊

机构：

[1] 解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系

来源：

地球物理学报 | 2008年 / 05期

关键词：

Nino3指数; 遗传算法; 动力模型重构;

D O I：

暂无

中图分类号：

P732.6 [海洋与大气的相互关系];

学科分类号：

摘要：

基于NCEP/NCAR提供的1958～1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El Nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了Nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型预报试验结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够客观、有效地反演海温指数的动力预报模型,对Nino3海温指数和El Nino/La Nina事件进行较为客观准确的预测,为El Nino/La Nina预测提供有益的研究参考.

引用

页码：1346 / 1353

页数：8

共 10 条

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