【摘 要】
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中长期降水预报存在的问题是资料不足和预报精度较低。运用回归分析与时序分析相结合的方法,将实测降水序列分解成趋势、周期、随机3种成分,并分别构建各分量的子模型;将3个
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院武汉大学水利水电学院
【基金项目】
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国家863项目(14110209),, 国家重大科技支撑项目(10712),, 西北农林科技大学博士科研启动基金(01140504),, 西北农林科技大学科研专项项目(08080230)
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中长期降水预报存在的问题是资料不足和预报精度较低。运用回归分析与时序分析相结合的方法,将实测降水序列分解成趋势、周期、随机3种成分,并分别构建各分量的子模型;将3个子模型线性叠加,并对拟合的纯随机序列进行修正,得到降水预报的第三类模型;进而给出了模型精度评价方法。实例分析表明,运用修正后的模型进行降水预报,可以缩小峰值处的误差,预报精度比其余两类模型有所提高。该方法可仅根据历史资料进行降水预报,对资料要求较低,精度可靠,是一种实用的方法。
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