利用基于海洋-大气相互作用开发的全球气候模型进行季节尺度降水和温度预测，有助于开展水资源规划管理和防灾减灾等工作。迄今为止多模式集合预测系统，如北美多模式集合（NMME），是在未来几个月提供气候预测信息的有效途径，特别是在海气耦合强烈的地区。以往的研究在全球范围评估了NMME历史回测阶段的预测技巧，但目前尚不清楚NMME的实时预测技巧是否与历史回测阶段相当，以及海洋-大气遥相关的变化会如何影响预测技巧。本研究基于NMME中九个模式的降水和温度预测数据，在中国长江流域对历史回测和实时预测两个阶段开展评估。结果表明，虽然选择合适的时间范围来确定气候态可以减少实时预测期间的误差，但总体上这一时期的预测技巧低于历史回测阶段。前六个预见期内，季节性降水（温度）预测的距平相关性下降了14%-51%（38%-75%），误差增加了30%-31%（51%-55%），且随着预见期延长，技巧下降更显著。在实时预测期间未能准确表示海洋-大气遥相关（特别是与印度洋海温的关联）的变化，可以部分解释预测技巧的下降。研究结果说明，需要改进实时预测阶段气候模型对海洋-大气遥相关变化的模拟以实现熟练的季节气候预测。

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