【摘 要】
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本文基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和美国国家环境预报中心（NCEP）集合预报资料和支持向量机（SVM）回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型（SVM-多模式集成预报）,继而选用
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划（973计划）（2012CB417204）、国家科技支撑计划（2015BAC03802）和国家重点研发计划（2016YFC0402702）共同助资
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本文基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和美国国家环境预报中心（NCEP）集合预报资料和支持向量机（SVM）回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型（SVM-多模式集成预报）,继而选用2012年5—9月（共计153 d）发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明：在中期预报时效（4-7 d）,SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要
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