【摘 要】
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利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 hPa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable
【机 构】
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江西省气候中心,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室
【基金项目】
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江西省科学技术厅指导性计划项目(2013ZBBG70022);2016年江西省气象局重点科研项目
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利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 hPa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,50~70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0 92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在
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