《表3 多变量集合预报统计后处理技术列表》

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《集合预报统计学后处理技术研究进展》

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使用上一章介绍的单变量集合预报统计后处理方法分别订正不同变量仅能得到相互独立的集合预报，而在实际应用中常需要获得在时间和空间上具有依赖性结构的多变量集合预报[122]。一种后处理方法是对单变量集合预报参数化后处理方法进行拓展，获得多变量的联合概率分布，而在这过程中需要估计较多参数，因此适用于变量维数较低的情况；另一种方法是采用非参数化方法，无须获得模型完整的联合概率分布，而是基于特定预报或观测排序结构的依赖模板（dependence template）对单变量概率分布进行抽样和重新排序，适用于变量维数较高的情况。表3整理和归纳了部分需要考虑依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法。