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中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题，也是水文学中的一个重要问题。根据降水过程存在大量不确定性的特点，通过聚类分析建立降水序列的分级标准，采用规范化的各阶自相关系数为权重，用滑动平均的马尔可夫链模型，通过状态转移概率矩阵预测未来时段的降水状态，并根据模糊集理论中的级别特征值计算具体的降水量，最后以新疆托什干河沙里桂兰克水文站44年的降水资料为实例，对该方法进行了具体的应用，预测精度较高，为提高中长期降水量预报的精度提供了一条值得探索的途径。