在气候系统中,湖泊通过改变不同时空尺度上陆面与大气间水热交换过程,对区域的天气和气候系统产生影响。由湖-气相互作用引起的中尺度过程不仅会改变区域气候特征,而且气候系统中不同大气环流尺度间的相互作用会影响区域和全球气候预报的准确性。本研究不仅探索了湖泊过程对区域及全球气候预报的影响,而且为湖泊气候过程的深入理解和气候预报技能的提高提供依据。在全球气候预报模式CFS（Climate forecast system）中耦合入FLake（Freshwater Lake Model）湖泊模式,湖-气耦合模式CFS-FLake利用次网格技术对湖泊的空间分布进行充分描述。运用确定性和概率性预报评估指标进行模式评估,表明该耦合模式不仅可以描述出湖泊网格的全球分布,并且考虑湖泊过程及其与大气的相互作用可以提高区域气候预报的准确性。通过比较耦合前后模式预报结果的差异体现湖泊对气候预报结果的影响,并且利用距平相关系数AC（Anomaly Correlation）来量化气候预报结果与观测数据间的相关程度。获得以下主要结果:（1）根据1997-2016年CFS和CFS-FLake对全球气候回顾性集成预报结果,表明该耦合模式具有预报全球气候的能力。在北美五大湖区,CFS和CFS-FLake对冬季湖泊表面温度的预报平均误差分别为2.5°C和1.4°C,显著提高的网格主要出现在密歇根湖的北部和南部、苏必利尔湖的东南部和休伦湖的北部。两个模式对冬季预报降水量与观测值的偏差分别为17.7 mm和9.9 mm,其相应的偏差百分比分别为30.8%和17.3%。CFS-FLake也能够预报出湖冰厚度随时间的变化趋势,明显地提高了湖冰厚度和空间分布的预报准确性。此外,确定性和概率性评估结果显示CFS-FLake对空气温度和各降水事件的预报准确性均高于CFS,并且预报概率更接近于观测事件的发生频率。（2）针对北美五大湖引起的水热交换变化对该区域气候预报结果的影响,CFSFLake与CFS的湖泊表面温度最大正温差和负温差分别为8°C和-11°C,CFS-FLake对降水的改变主要表现为降低降水量,最大降幅超过38 mm。基于湖泊表面温度和降水量的变化,CFS中湖泊模块的加入能够影响陆-气系统中能量交换过程,尤其湖泊表面的感热和潜热通量发生显著地变化。由于降水变化的复杂性,水平和垂直大气运动分析结果表明大湖区降水量变化主要受到局地大气运动的影响,并且湖泊会改变上空大气的稳定性,从而改变区域降水量。基于湖泊在区域气候预报中产生的影响,进一步分析湖泊对次季节到季节内气候预报技能的作用。在不同预报时长（WEEK 1-4）下,CFS-FLake降水量的预报技能均高于CFS,同时湖泊能够减缓AC随预报时长增加而骤减的趋势。（3）CFS-FLake不仅能够预报出与实际相接近的北半球湖泊冰期,而且能够预报出合理的湖冰空间分布以及湖冰厚度随时间的增长和消融过程。在评估湖冰和湖泊表面热通量随时间变化的预报准确性时,发现潜热通量对湖泊表面温度和湖冰覆盖度存在重要的反馈作用。在CFS-FLake的预报结果中,北半球的非结冰和结冰湖泊网格的感热通量和潜热通量会在湖冰作用下产生明显的季节变化差异,并且湖泊冰期的预报准确性对湖泊表面热通量的时间变化产生直接影响。此外,湖泊冰期预报较好和较差网格对应的气温预报AC值分别为0.52和0.35,说明湖泊冰期预报的准确性会影响区域气候预报技能。（4）全球的气温、地表温度、降水量和蒸发量在湖泊的作用下均发生变化,其中湖泊对全球地表蒸发量的空间分布表现出明显的改变。位于中纬度的湖泊表面蒸发量在秋季明显高于陆地,并且增大的湖泊-空气温差增强了湖泊表面与大气间相互作用强度。同时,湖泊表面热通量的空间和时间变化表明不同湖泊对潜热通量影响的时间段不同,而深湖对感热通量的影响具有作用时间长的特点。根据空气温度AC的变化,发现其变化量的空间分布与湖泊的全球空间分布相似,并随着网格中湖泊覆盖百分比的增大而增大,部分网格已超过0.3。此外,比较ENSO年（2014-2016）中南非季风区和北美洲北部非季风区的大气环流形势,说明湖泊主要引起近地表大气稳定性的降低,其中季风环流影响下湖泊效应降水量的变化明显高于非季风区。本研究发展了一个近似真实的湖泊-气候耦合模式CFS-FLake,该模式提高了对区域气候的预报准确性,并且弥补观测数据的局限性。通过各研究内容,不仅完善了对湖-气相互作用机制的理解为湖泊气候研究提供可靠依据,而且更准确的量化了湖泊对气候预报的影响为气候预报系统的完善提供支持。