蔡 军，赵黎明，许丽人，许 瑞

（1.天津大学 管理学院，天津300072；2.北京应用气象研究所，北京100029；3.中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室，北京100029；4.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京100191）

0 引 言

1995年10月，美国防部建模与仿真办公室颁布了 “国防部建模与仿真主计划 （MSMP）”，并将自然环境的及时和权威表示列为国防部建模与仿真发展的六大目标之一。为此，国防部组织实施大气和空间自然环境建模与仿真计划 （ASNE MSEA）。2000年，建模与仿真办公室公布了“整体自然环境 （INE）计划”，重点是提供自然环境的完整权威描述。这些计划的实施推动了仿真公共基础技术的迅速发展，如，动态大气环境标准、环境数据表示与交换规范 （SEDRIS）、总环境库 （MEL）、环境剧情生成 （ESG）、环境联邦 （EnvironFed）等。其中，环境剧情生成技术是对用户的特定环境信息需求做出及时回应，快速自动地生成满足用户需要的、且物理一致的大气环境综合剧情，并以标准规范的格式分发，以满足用户对特定区域、时间和环境条件下的仿真剧情的需求。当前，模拟训练、仿真分析和作战推演等对大气环境剧情提出了不同的需求，而不同的仿真剧情通常需要不同的大气环境状态或条件，基于当今先进数据收集系统不断扩充的数据量现状，以及仿真领域对于大气环境的集成和权威表达的需求，急需开展新的数据挖掘、管理和获取技术［1］。本研究面向仿真应用，基于模糊逻辑搜索原理实现了大气环境剧情生成技术。……