針對副高異�；顒雍托螒B(tài)變異機理復雜，對我國長江流域夏季災害性天氣影響較大的事實，首先利用SVD,NLCCA、ANFIS和信息流等人工智能方法研究副高活動異常與長江中下游地區(qū)夏季災害性天氣（如強降水、高溫等）之間的關系。引入信息擴散，熵擴散和粗糙集理論等針對信息不完備的智能算法，有效地分析各種副高異�；顒拥牟煌陚湫畔�,并從中發(fā)現(xiàn)隱含的特征,揭示潛在的規(guī)律。再運用EOF分解與遺傳算法等啟發(fā)式蒙特卡羅算法，改進傳統(tǒng)的自憶性和相空間重構方法，從副高及其東亞夏季風系統(tǒng)的實際觀測資料構建包含季風環(huán)流背景等因素更加符合實際天氣情況的副高與東亞夏季風非線性動力模型；在對反演重構的副高動力模型進行了系統(tǒng)深入的分岔、突變等動力特性分析和討論，結合副高異�；顒犹鞖馐聦崳�開展副高活動與變異的機理研究，從而達到加深對西太副高變動影響長江中下游地區(qū)夏季氣候變動機理的認識；探索副熱帶高壓動力機理分析和其對長江中下游地區(qū)災害性天氣影響作用的新思路和新方法。通過研究，為西太副高變動影響長江中下游地區(qū)夏季氣候變動機理提供理論依據(jù)和技術支持。