一种基于Bayes网络的气候演化模拟方法

摘要

本发明公开了一种基于Bayes网络的气候演化模拟方法，包括如下步骤：利用多粒度时空对象将GREB气候演化过程抽象为场景；引入Bayes网络的图模型，通过Bayes网络的图模型表达多粒度时空对象的关联关系，利用条件概率表描述多粒度时空对象的关系强度；利用更新算子更新和同步气候演化状态。本发明将GREB模型与Bayes网络二者通过动力耦合的视角有机整合和嵌套，构造气候演化模型，不仅能兼顾气候演化的物理规律，还能有效地提高模拟的效率和精度，同时对数据具有一定的稳定性，为多粒度时空对象气候对象复杂关系的表达、推理、分析、预测提供方法支撑，为今后气候演化变量的数值模拟提供了有力支撑。