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引入能够将非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理的EMD方法，对广东降水的时间序列进行时间尺度分离，从复杂的非平稳信号中提取相对简单以不同时间尺度振荡的准周期信号，选取能较好描述降水周期特征的IMF分量作为建模备选因子，然后以均生回归、均生相关、韵律拟合误差和拟合误差4种方法构建预测模型，结果得到采用多尺度因子构建的4种单预测模型近10年Ps评分和降水距平符号同号率平均分在68～73分和50％～58％之间，而采用4种模型构建的回归集成模型两种评分方法的平均分分别高达79．8和68．8％，较单一预测