在当前气候变化日益显著的背景下，大气环流模式作为气候模拟与预测的重要工具，其准确性与适用性直接影响到研究结果的可靠性。然而，面对众多不同结构、参数设置和性能表现的大气环流模型，如何科学合理地进行优选成为一项关键任务。本文旨在探讨一种结合熵权法与逼近理想解排序法（TOPSIS）的综合评价方法，并将其应用于大气环流模式的筛选与评估中。

传统的模型选择方法多依赖于单一指标或经验判断，难以全面反映各模型在多个维度上的实际表现。为此，引入一种多指标综合评价方法显得尤为重要。熵权法作为一种客观赋权技术，能够根据数据本身的离散程度来确定各指标的权重，避免了人为主观因素对结果的影响；而TOPSIS法则通过计算各方案与理想解和负理想解之间的距离，实现对多个方案的排序与优劣比较。两者的结合不仅提高了评价的客观性和科学性，也增强了模型选择的系统性和可操作性。

在本研究中，首先构建了涵盖模型精度、计算效率、物理过程合理性、数据适应性等多个方面的评价指标体系。随后，利用熵权法对各项指标进行客观赋权，确保权重分配符合数据内在特征。接着，采用TOPSIS法对各模型进行综合排序，最终得出最优的大气环流模式。

通过对多个典型大气环流模式的实证分析，验证了该方法在模型优选中的有效性。结果显示，结合熵权TOPSIS法的综合评价体系能够更准确地识别出性能优越的模型，同时有效排除那些在某些关键指标上存在明显缺陷的模型。此外，该方法还具备良好的可扩展性，可根据具体研究需求灵活调整评价指标和权重分配方式。

综上所述，基于熵权TOPSIS法的综合评价模型为大气环流模式的选择提供了一种科学、系统且高效的解决方案。未来的研究可以进一步拓展该方法在其他领域中的应用，如区域气候预测、环境影响评估等，以提升相关研究的准确性和实用性。