本论文围绕热带印度洋海表温度预测及其在我国短期气候预测中的应用开展研究，以动力统计预测方法为主要手段，基于热带印度洋海表温度与热带东太平洋海表温度的最优滞后相关关系，建立了热带印度洋海表温度预测模型，1982～2009年连续独立的样本预测检验表明该预测模型具有较好的海表温度预测能力。将该模型的海表温度预测结果分别作为最优滞后统计预测模型的预测因子和大气环流模式的下边界条件，对1983～2008年我国汛期的大气环流场、西太平洋副热带高压指数、东亚季风环流指数以及区域降水等进行了独立预测试验，结果表明其对我国汛期的大气环流场、西太平洋副热带高压指数、东亚季风环流指数等具有较好的预测指示意义。　　 (1)热带东太平洋海表温度与热带印度洋，特别是赤道印度洋及其以北区域的海表温度存在良好滞后关系;该滞后关系具有明显的空间变化、季节变化和年代际变化特征;热带印度洋海表温度与Ni(n)o3.4区平均海表温度的滞后相关性最好，而与Ni(n)o12区平均海表温度的滞后相关性最差;与最大滞后相关系数对应的滞后时间多小于6个月。　　 (2)以中科院大气物理研究所ENSO集合预测系统Leefs_CDA的预测结果为因子，采用最优滞后动态建模方法，实现了热带印度洋海表温度12个月的动力统计预测，1982～2009年连续的独立样本预测检验结果表明该模型的预测水平（相关系数）明显高于持续性预测，1～12个月预测时效下的预测误差均保持较低水平。预测的热带印度洋海表温度较好地抓住了观测海表温度的主要模态特征。　　 (3)采用相似的自适应最优滞后动态建模方法，以热带印度洋海表温度预测结果为因子，可较好地预测西太平洋副热带高压指数的变化情况，预测技巧明显依赖于海表温度与西太平洋副热带高压间的最优滞后关系，且受海表温度预测技巧影响显著。但同样的预测方案应用在中国汛期降水预测中时，其预测效果要差很多，主要原因是降水与海表温度间的最优滞后关系稳定性差、相关系数低。　　 (4)利用预测的热带印度洋海表温度驱动中科院大气物理研究所九层大气环流模式(IAP9L-AGCM)，可较好地预测出东亚地区的大气环流变化情况。与受热带太平洋预测海表温度驱动的大气环流模式数值预测结果相比，受热带印度洋预测海表温度驱动的大气环流模式对低纬和西太平洋地区的850hPa纬向风场具有更好的预测能力。由于不同区域海表温度对大气环流的作用机制有异，热带印度洋预测海表温度和热带太平洋预测海表温度在部分地区有不协调的表现，最终导致了同时考虑这两个区域的海表温度预测结果的数值模式预测反而不如分别考虑某一个区域的海表温度的模式预测效果好。　　 (5)诊断预测表明，热带印度洋预测海表温度对西太平洋副热带高压指数和东亚夏季风环流指数的预测能力均较高，特别是在西太平洋副热带高压偏大、偏强、偏西以及东亚夏季风环流偏弱时，其预测能力更强。统计降尺度预测表明，其降水预测能力不及西太平洋副热带高压指数和东亚夏季风环流指数的预测能力，但在河套地区、东北北部地区、东南沿海地区以及广西地区具有相对较好的表现。综合来看，无论是诊断预测还是统计降尺度预测，其预测能力均高于最优滞后动态统计预测。