美国季节平均气温的混合类比/持久性预测

摘要 用于官方美国季节气温类别预测的操作类比预测系统进行了修改，以产生异常预测而不是最可能类别预测。这些修改后的预测导致了更保守的预测，但对高于和低于正常类别的预测更可靠。随后，它们以多种客观方式与持久性预测结合，希望产生比任一输入更具技能的预测。尝试了两种基本混合方法的几个版本，双变量线性回归和持久性加类比预测变化。所有组合方案总体上比任何组成方案都更具技能。双变量线性回归略优于持久性加类比预测趋势。当仅在类比项的回归系数为正且在回归方程的交叉验证检查中通过了至少最小程度的显著性检验时，前者的技能最高。