沙尘暴季节预测的分辨遗传延伸(DGAE)模型研究

研究发展一种分辨遗传延伸(Discriminant Genetic Algorithm Extended,DGAE)模型,用于东亚区域沙尘暴(Sand Dust Storm,SDS)过程季节活动特征的诊断和预测.采用1980～2006年的常规气象资料,包括地面加密观测、高空资料以及NCEP再分析资料,研究大气三维环流结构与SDS活动的地域、季节和年度差异时空分布特征,构造SDS季节预测模型.在SDS季节预测从多级分辨进一步推进其分辨延伸中,引入遗传算法,采用遗传概率替代多级分辨的后验概率,表达遗传的继承和变异的双重特征,构造遗传延伸的非线性适应度函数,求解其最大适应度的空间分布,以最大概率的类别决定预报场,实现判别的遗传延伸,建立东亚区域性SDS季节预测模型.该模型应用于2007～2009年中国北方春季沙尘暴天气过程预测,给出高分辨的沙尘暴天气过程强度级别和区域预测分布,为SDS季节预测提供有意义的参考。