針對副高異常活動和形態(tài)變異機理復(fù)雜，對我國長江流域夏季災(zāi)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(zāi)害性天氣（如強降水、高溫等）之間的關(guān)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常活動的不完備信息,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(gòu)方法，從副高及其東亞夏季風(fēng)系統(tǒng)的實際觀測資料構(gòu)建包含季風(fēng)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(fēng)非線性動力模型；在對反演重構(gòu)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(jié)合副高異常活動天氣事實，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(zāi)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(shù)支持。