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该文将遗传算法应用于初始场的变分同化中.介绍了遗传算法的基本原理，提出了用遗传算法求解变分同化中极小化问题的方法，讨论了遗传算法适应度函数的构造、染色体的编码、遗传算子和遗传参数的选取等关键技术问题.并以正压原始方程模式为动力系统，将其应用到理想初始场的变分同化中，通过数值模拟，分析对比了各类遗传算子在初始场同化中的优劣和遗传参数的选取问题.所得结论表明，与传统的四维变分同化方法相比，该文提出的方法在函数性态要求、计算精度、算法收敛性和计算速度方面有了明显改善，使得变分同化技术有可能更广泛地应用于实际业务.