本文改进了现有的多模态时间稳定性判别标准,提出一种筛选稳定高相关预测信号的思路,对1981～2016年西南夏季降水距平百分率多模态的时间稳定性、时空特征和可预测模态关键信号等进行了分析研究,在此基础上构建了多因子降维预测模型。结果表明,前9个模态在预测时效为3年和近10年内稳定,累计方差贡献率占70%,是西南夏季降水的主要模态。结合稳定高相关概念和最优子集回归方法得到主模态PC(Principal Component)系数的最优预测信号和预测方程。回报检验结果表明,各方程对PC系数有较好的拟合效果,复相关系数为0.62～0.84,均通过了99.99%的显著性检验,同号率均大于69%。构建的多因子降维预测模型对西南夏季降水的空间分布,正负趋势和异常级有较好的回报效果:距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,简称ACC)平均值为0.58;时间相关系数(Temporal Correlation Coefficient,简称TCC)在除零星站点外的整个区域通过90%的显著性检验,且大部分区域通过99.9%的显著性检验;趋势异常综合评分(PS)平均分为84,...

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