【摘 要】
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对数据驱动的简单高阶扩展复数自回归模型(HECAR)预测方法做了介绍,并应用于长江下游20～30天低频降水的实时预报.这种基于数据变换的扩展复数空间中的复自回归型,从多角度识别
【机 构】
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江苏省气象科学研究所,江苏 南京,210009
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对数据驱动的简单高阶扩展复数自回归模型(HECAR)预测方法做了介绍,并应用于长江下游20～30天低频降水的实时预报.这种基于数据变换的扩展复数空间中的复自回归型,从多角度识别和描述大量实和虚数据中的主要时滞低频相关的多样性,同时采用新的实时奇异谱(SSA)滤波更精确地提取观测数据中的实时低频信号,明显提高了模型实时预测的精度.进一步对2016年长江下游20～30天低频降水未来30天的实时延伸预报结果表明,1～12月的25天预报技巧达到0.88,准确地预测了2016年6月下旬到7月上旬和10月下旬连续阴雨时段低频降水显著正位相的变化,为长江下游地区梅雨期连续强降水和秋季连阴雨提供了有重要价值的预测背景信息.
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