作者：张凯静; 汪萍; 戴新刚; 程智降水预测回归方程东亚季风enso指数nao指数
摘要：利用中国160站降水记录及欧洲中心ERA-Interim再分析数据等构建了16种线性回归降水预测模型,包括＂站点＂降水直接/间接预测模型（间接模型是指先预测东亚季风指数,再以此估计站点降水）,以及＂区域-站点＂降水直接/间接预测模型,即先预测一个区域的降水再分配到站点。此外,还构建了所有模型集合的降水预测模型。预报因子包括两种ENSO指数、北大西洋涛动（NAO）指数和青藏高原积雪深度等4个因子。模型亦分为3因子和4因子（包括积雪因子）组及对降水取/不取对数组等前处理。2005—2016年的回报试验表明,＂站点＂模型优于＂区域-站点＂模型,对降水取对数模型优于不取对数模型。另外,＂站点＂模型组中的间接降水预测模型优于直接模型,但＂区域-站点＂组却相反。ERA-Interim积雪深度资料不确定性带来的偏差超过该因子对降水预测的贡献。平均PS评分最高的是3因子的直接站点降水取对数模型（MDS-3Ln）,平均达到71分,高于集合模型（MEM）得分。这些结果表明,线性回归降水模型的设计理念与实际预测效果可能并不一致,其原因是因子的选取或数学处理过程会引入新的不确定性或偏差,必须综合评估各种设计方案的＂成本-效益＂关系。
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