【摘 要】
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采用奇异谱分析（SSA）与自回归向量（AR）预报模型相结合的方法,对热带地区大气季节内振荡（MJO）指数向量作自适应滤波意义下的预报试验。结果表明,通过对MJO原始序列进行SSA的分解重建
【机 构】
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南京信息工程大学/气象灾害省部共建教育部重点实验室,黑龙江省气候中心,美国国家海洋大气局气候预测中心,国家气象信息中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划2009BAC51B01, 江苏省高校自然科学重大基础研究项目07KJA17020, 国家自然科学基金资助项目40875058共同资助
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采用奇异谱分析（SSA）与自回归向量（AR）预报模型相结合的方法,对热带地区大气季节内振荡（MJO）指数向量作自适应滤波意义下的预报试验。结果表明,通过对MJO原始序列进行SSA的分解重建,无论采用对重建的分量序列进行AR（P）建模的方案,还是利用对重建合成序列进行AR（P）建模的方案,均可得到两周以上的MJO指数预报能力,其提前20天指数预报值与实况之间平均相关系数达到0.5,与直接对MJO原始序列进行AR建模相比较,该方法有较高的预报技巧和超前预报能力,预报效果也较稳定,故将SSA-AR方案进一步完善
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