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采用小波分析、低通滤波、相关分析、逐步回归以及最优子集回归等方法建立斗门开汛日期的预测模型。将开汛日期序列分解为年际变化和年代际变化2个分量，分别研究其与前期冬季500hPa高度场、850hPa风场、海平面气压场和海温场的相关性，并将显著相关区域作为初选因子。通过逐步回归将因子数限制在10个以内，最后应用最优子集回归建立预测模型。结果表明：这种分离时间尺度的回归预测模型具有较好的拟合效果，计算得出的回归序列与原距平序列相关系数为0．81，两者同号率为77．8％，其中相差±7d以内年份约占42．2