一种基于SVD的长江上游汛期月际降水预报方法

本发明属于降水预报技术领域，具体提供一种基于SVD的长江上游汛期月际降水预报方法，包括数据预处理，将历史数据按原始时间序列处理成年际增量形式；明确影响长江上游降水的海温关键期；对待测月对应的长江上游降水数据和筛选出来的关键海温期的海温数据进行主成分分解与重构，获得重构后的长江上游待测月对应的距平百分率和全球海温距平；基于奇异值分解方法建立降水预测模型；基于奇异值分解方法，构建系统误差订正模型；实时预测。该方法通过建立长江上游汛期逐月降水机器学习预报模型，提升当前长江上游降水客观化预报水平。