【摘 要】
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基于奇异谱分析-最大熵预报方法(SSA-MEM)和最优子集回归方法(OSR),综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006023);国家自然基金项目(41071028)共同资助
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基于奇异谱分析-最大熵预报方法(SSA-MEM)和最优子集回归方法(OSR),综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。
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