【摘要】基于长江流域138个气象站1961～2016年的逐月降水观测资料,应用集合经验模态分解(EEMD)方法,分别对各站点的月降水序列进行EEMD分解,然后,运用时滞相关分析和逐步变量选择的方法,以识别长江流域月降水周期振荡和长期趋势的显著影响因子,并构建多元线性回归模型对长江流域月降水进行预测。结果表明:(1)近50多年来,长江流域各站点的月降水呈现出显著的季节、年际和年代际尺度振荡特征。(2)流域内各站点月降水的长期变化趋势存在着较大的空间差异性,表现为金沙江、雅砻江、大渡河以及鄱阳湖流域是月降水长期趋势显著增加的集中区,而岷江中游以及洞庭湖流域的南部是月降水长期趋势显著减少的集中区。(3)厄尔尼诺1+2区的平均海表温度(NINO1+2)的过去模式是影响长江流域月降水周期振荡的主要气候因子,而全球平均气温距平(GlobalT)是影响长江流域月降水长期趋势的主要气候因子。(4)基于已识别的影响因子构建的月降水量预测模型在旱季的预报性能高于雨季,并在长江上游地区的预报性能高于其中下游地区。