基于云模型与地理位置分析中国气候类型
总结了五大气候类型的气温变化特点、地理分布及其代表城市。
2 云模型概述
云模型是李德毅院士在概率论和模糊数学理论两者交互的基础之上，通过特定的结构算法所形成的定性概念与其定量表示之间的转换模型。云模型不但反映了自然语言中概念的不确定性，而且反映了随机性和模糊性之间的关联性，构成定性和定量间的相互映射[5]。
云的数字特征反映了定性概念的定量特性，用期望Ex（Expected value）、熵En（Entropy）和超熵He（Hyper entropy）三个数值来表征：（1）期望Ex：是在数域空间中最能够代表定性概念的点值，反映了这个概念的云滴群的云重心；（2）熵En：熵为综合度量定性概念的模糊度和概率，揭示了模糊性和随机性的关联性。熵具有双重作用，体现了定性概念的亦此亦彼性的程度和出现多寡；（3）超熵He：是熵的不确定度量，即熵的熵.反映了在数域空间代表该语言值的所有点的不确定度的凝聚性，即云滴的凝聚度。超熵的大小间接地表示了云的离散程度和厚度。云的数字特征的独特之处在于仅仅用三个数值就可以勾画出由成千上万的云滴构成的整个云来，把定性表示的语言值中的模糊性和随机性完全集成到一起。能够极大地节省存储资源和计算资源[6]。
3 气候云模型建立
本次试验用采样的方法，在中国五大气候类型区域中各选区三个有代表性的城市作为样本建立气候类型云模型，采样数据为2012年一月至十一月平均气温数据（单位：℃）。运用逆向云发生器选取各个气候类型三座代表城市的数据通过Matlab7.0软件计算出各个气候类型的云模型：
从图1可以看出热带季风气候四季温度变化小，较容易估计温度。而温带季风气候和温带大陆性气候气温四季分明，很难估计温度，应该以月份估计气温。亚热带季风气候和高山气候居二者之间。显然上面五组得出的结果超熵过大，并不能成为典型的样本，只有增加样本数量才能提高其典型性。
用以上成果进行气候分类，以验证云模型在气候分类应用中的准确性。
现任意选取三个城市2012年一月至十一月平均温度数据，根据云模型判断其所属气候类型或接近的气候类型。
长沙市样本计算结果：Ex=18.6， En=9.6847，He=8.8331；其云模型与亚热带季风气候高度相似，因此长沙市应该属于典型的亚热带季风气候。
酒泉市（甘肃省）样本计算结果：Ex=8.9364，En=12.643，He=11.461；其云模型与高山气候和温带大陆性气候相似，因此它应该是高山气候与温带大陆性气候相过渡的地带。
蒙自市（云南省）样本计算结果：Ex=20.745，En=3.5839，He=3.0061其云模型与亚热带季风气候、热带季风气候相似，应该属于这两者的过渡地带。
从图2中验证三个样本城市通过云模型数学特征与实际地理位置所处气候类型基本一致。
6 结语
本文首次将云模型理论运用在气候类型领域，从此次研究结果可以看出，云模型在中国气候类型和气候的地理分布研究方面能起到很好的作用。
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[责任编辑：邓丽丽]