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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及天气预报技术。本发明的目的是要提供一种中国南方地区季节内降水预测方法，首先，获取中国南方地区季节内降水异常数据，进行预处理分析，获取影响降水的关键因子；其次，基于关键因子建立异常降水的监测指标；基于关键因子构建线性降水预测模型；然后，当监测指标显示降水量异常时，根据降水预测模型预测降水量。本发明创新的提出MJO和NAEA对中国南方冬季季节内降水的影响，并建立MJO和或NAEA两个关键因子的监测指标，基于MJO和NAEA两个关键因子的监测指标，使用一元或二元线性回归，实现中国南方冬季季节内降水预测，并经实验证明，预测准确性高。
主权项：1.一种中国南方地区季节内降水预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、获取中国南方地区季节内降水异常数据，进行预处理分析，获取影响降水的关键因子；关键因子包括MJO和NAEA；步骤2、基于关键因子建立异常降水的监测指标；监测指标包括MJO强度指数MJOI和NAEA强度指数NAEAI，这里：MJOI＝OLR[60°-90°E,0°-15°S]-OLR[130°-160°E,0°-15°S]其中，OLR表示向外长波辐射异常，下标表示平均的区域；NAEAI＝[hgt25°-40°N,55°-45°W-hgt60°-70°N,30°-50°W+hgt60°-70°N,30°-50°E-hgt35°-45°N,75°-95°E]4其中，hgt表示标准化的500hPa位势高度异常，下标表示平均的区域；步骤3、基于关键因子构建线性降水预测模型，线性降水预测模型为二元降水回归模型，所述二元降水回归模型为：zx，y＝a1x+a2y+b其中，zx，y为回归量，即中国南方降水异常，x和y为回归因子，分别表示MJO和NAEA，a1和a2则为两个因子的回归系数，b为常量；步骤4、当监测指标显示降水量异常时，根据历史降水数据建立回归模型，求解回归因子的回归系数及常量后，进行降水量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种中国南方地区季节内降水预测方法
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