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选取1958～2000年的74项环流因子作为预测因子,用逐步回归法对因子进行初筛选,采用最优子集回归方法建立预测方程,AIC准则作为最优方程的判别准则,分别对入梅日期、出梅日期、梅雨量3个梅雨特征量进行预测,并利用2001～2012年的资料对方程的预测效果进行检验。结果表明,预测方程对梅雨偏多偏少(旱涝趋势)的预测比较准确,但对降水异常偏多(少)的年份数值误差较大;方程对入梅日期预测效果较好,大部分年份误差在3～4 d以内;方程对出梅日期预测大部分年份误差在7 d或以上。 相似文献
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【目的】发现影响转基因定量测量质量的主要影响因素,从而提高基因的定量分析水平。【方法】本文首次采用蒙特卡洛模拟评定转基因玉米MIR604的测量不确定度。【结果】转基因玉米MIR604的相对含量为0.99%,不确定度为3.76×10~(-4),在95%的包含概率下转基因玉米MIR604的相对含量分布在包含区间为0.54%~0.61%的范围内,表明本研究的测量质量高,数据可靠。【结论】所有成分中,不确定度贡献最大的成分是是液体转移量的偏差。液体转移量的准确度是提高转基因成分检测质量的关键。 相似文献
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