夏季中国人口密集的长江中下游地区极端高温频发,严重影响了当地经济发展和生态系统.然而,当前对该地区极端高温日数的准确预测仍然是一个挑战.例如,美国国家海洋和大气管理局第二代气候预测系统（CFSv2）在这方面表现不佳.因此,基于年际增量方法,本文建立了长江中下游地区混合季节性预测模型(HMYRB),以提高对夏季极端高温日数的预测能力.该模型基于以下4个预测因子:观测的前期4到5月欧洲西北部融雪; 3月中西伯利亚高原积雪深度; CFSv2预测夏季海洋性大陆周围海温及青藏高原上空200hPa位势高度.结果显示,HMYRB在预测极端高温日数的年际变化和趋势方面显示出良好的能力,在1983～2015年留一法交叉验证中,相关系数达到0.58,同号率为76%.此外, HMYRB在独立预测期间（2016～2022年）也保持了较高的同号率（86%）预测技巧和稳健性.此外, HMYRB对于极端高温日数高频发的年份表现良好,命中率为40%.虽然在强度上存在偏差,但HMYRB中使用的预测因子对于预测长...

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