未来几年内的年气候变化的准确预测对人类生产生活和短期政策制定具有重要的意义。本文使用CMIP5 1960-2009年与CMIP6 1960-2014年逐年起报的海温回报资料,对提前2-5年海温预测的误差来源进行了仔细的分析,使用3种不同的误差订正方法去除系统误差。对比了CMIP5和CMIP6 2个数据集在北太平洋、北大西洋、热带印度洋、热带太平洋地区的海温预测技巧,并使用统计后处理方法对CMIP5和CMIP6模式在北大西洋地区提前2-5年海温预测进行订正。论文得到的主要结论如下:（1）从趋势误差、初始场误差以及气候场误差三个方面分析北太平洋和北大西洋2-5年海温预测的误差来源。北太平洋地区系统误差主要来自趋势误差和气候场误差。所有模式在北太平洋中纬度地区预测的海温趋势与观测相比偏大,但是正的趋势误差一定程度上与气候场的冷偏差相抵消。在北大西洋西北部地区,2-5年海温预测误差包含了趋势误差、初始场误差和气候场误差。所有模式在北大西洋西北部地区都有负的趋势误差与负的初始场误差。北大西洋东部地区的系统误差主要来自气候场误差。在误差分析的基础上,针对这三种误差来源,分别使用均值订正法（MDC）,趋势订正法（Tr DC）和初始条件订正法（ICDC）去除相关误差。Tr DC可以有效去除北太平洋中纬度地区和北大西洋西北部地区的趋势误差。以均方根误差（RMSE）为评估指标在三种订正方法中选出最优订正方法,发现Tr DC作为最优订正方法的范围最大,MDC次之,ICDC最少。最优订正方法相对于MDC的RMSE改进百分比在北太平洋地区最高。（2）对CMIP5与CMIP6提前2-5年海温预测的技巧评估表明,CMIP5和CMIP6模式在北太平洋和北大西洋地区的预测技巧相近,在热带印度洋和热带太平洋,CMIP6模式的预测技巧比CMIP5相应的模式预测技巧更高。在北太平洋地区,只有Can CM4能预测到与观测一致的北太平洋年代际振荡（PDO）模态。在北大西洋,除了Can ESM5,所有模式都可以重现与观测相似的北大西洋年代际振荡（AMO）模态。在热带印度洋和热带太平洋,分别使用偶极子指数（DMI）和Ni（?）o 3.4指数,从模态预测、季节锁相预测、ENSO、IOD预测准确率等方面评估CMIP5和CMIP6模式提前1年和2-3年的海温预测技巧。对于提前1年海温预测来说,CMIP6的IOD预测在相关系数、RMSE和IOD强度预测上优于CMIP5。CMIP6提前1年和2-3年海温预测在ENSO模态预测以及ENSO事件,特别是La Ni（?）a事件预测准确率上优于CMIP5。CMIP6在热带太平洋和热带印度洋预测技巧高于CMIP5的原因是,CMIP6中的模式能模拟出DMI与Ni（?）o 3.4指数的强相关关系,而CMIP5中的模式却不能。（3）在北大西洋地区使用模态投影法（SPPM）和超级集合（MMSE）方法提高CMIP5和CMIP6模式提前2-5年的海温预测技巧。SPPM订正结果表明,SPPM能有效减小模式预测的RMSE。综合分析SPPM预测中距平相关系数（ACC）和均方误差技巧评分（MSESS）,SPPM-MIROC5和SPPM-CMCC分别为CMIP5和CMIP6中SPPM订正效果最好的模式。同时,SPPM预测也存在不稳定性,如SPPM-Can CM4预测的区域平均ACC小于Can CM4预测的ACC。对比简单集合平均预测（MME）,最优SPPM预测以及MMSE预测的预测技巧,最优SPPM预测的区域平均ACC是三种后处理方法中最高的。基于滑动训练期的模态投影（RTSPPM）预测能有效解决传统SPPM预测性能不稳定的问题。所有模式的RTSPPM预测的区域平均ACC都高于或等于对应的SPPM预测。而基于滑动训练期的超级集合（RTMMSE）预测与传统MMSE相比,预测技巧则没有明显改进。