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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明公开了一种量化气候因子对ITF空间结构相对重要性的方法及系统，本发明包括基于多源的再分析数据插值获取ITF海峡通道的流场数据并求取流场空间功率谱图；对原始的ENSO和IOD气候因子消除气候因子间影响并求取气候因子功率谱；根据流场空间功率谱和气候因子功率谱选取周期以及时间范围，以此选取相应年份的流场数据并获取气候因子训练RF模型，利用训练好的RF模型计算各个气候因子的相对重要性，量化气候因子相对重要性并确定主导气候因子。本发明旨在解决难以量化ENSO和IOD气候因子中不同气候因子对ITF海峡通道空间结构相对重要性并确定主导气候因子的问题。

主权项：1.一种量化气候因子对ITF空间结构相对重要性的方法，其特征在于，包括：S1，获取多源的再分析数据，基于配置的网格对多源的再分析数据插值到相同的分辨率，基于插值后的多源的再分析数据进行网格流量计算，基于网格流量获取ITF海峡通道的流场数据并求取流场空间功率谱图；S2，获取原始的ENSO和IOD气候因子，所述原始的ENSO和IOD气候因子包括Niño3.4气候因子、CP气候因子和DMI气候因子；采用线性回归的方法拟合计算Niño3.4气候因子对应的垂直分布的线性拟合项，将DMI气候因子减去垂直分布的线性拟合项作为新的DMI气候因子，得到由Niño3.4气候因子、CP气候因子和新的DMI气候因子构成的新的ENSO和IOD气候因子，根据新的ENSO和IOD气候因子求取气候因子功率谱；S3，根据流场空间功率谱和气候因子功率谱选取峰值对应的训练周期以及时间范围；S4，根据选取的训练周期以及时间范围循环选取相应年份的ITF海峡通道的流场数据并获取其中新的ENSO和IOD气候因子中的气候因子，使用单个气候因子和气候因子的相对重要性训练随机森林模型以获取新的ENSO和IOD气候因子中各个气候因子的相对重要性，量化气候因子相对重要性并确定主导气候因子；步骤S4中使用单个气候因子和气候因子的相对重要性训练随机森林模型以获取新的ENSO和IOD气候因子中各个气候因子的相对重要性时，随机森林模型的输入为单个的气候因子，输出为气候因子的相对重要性，且训练随机森林模型时气候因子的相对重要性的标签使用下式生成的基于准确性的重要性度量： ，上式中，表示重要性度量，表示进行训练的流量序列的个数，表示第个流量值的大小，表示随机森林模型针对进行训练的流量序列建立的所有决策树中所有袋外预测值的平均值；且训练随机森林模型的质量控制目标为使得均方根误差越来越小。

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