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近年来,随着全球气候的变暖,全球各地极端天气频发,湖泊作为陆地水圈的重要组成,参与了局地和全球水和能量的循环,湖泊过程又作为陆面过程的组成部分极大影响着局地和全球的天气和气候系统。湖区降水是湖泊影响局地天气的主要表现,准确预报湖区降水并掌握湖泊影响局地降水的规律,对减少湖区极端降水带来的损失和科学调配当地水资源,以及对政府的科学决策都具有重要意义。本研究利用WRFLake模型的动力降尺度方法研究了中美两国最大淡水湖鄱阳湖和五大湖的湖泊表面温度（TSK）和湖区降水情况,并结合全球气候预报模式CFSFlake的结果对五大湖区降水进行预报。论文首先评估了WRFLake在鄱阳湖上的适用性并分析了2004—2008年鄱阳湖对夏季局地降水的影响,而后对2001—2010年WRFLake在五大湖上冬季的模拟结果进行评估,并修正模型存在的问题,最后利用修正后的WRFLake预报五大湖区1997至2016年12月份的平均降水。论文主要得到以下结论:（1）WRFLake模型可以合理地模拟出鄱阳湖区的TSK、2米气温、降水发生的时间,其相关系数分别为0.97、0.84和0.80,同时也能较好模拟鄱阳湖区降水空间分布,由此表明WRFLake模型适用于鄱阳湖。（2）不同时间段鄱阳湖对湖区降水的作用具有差异性,6月份鄱阳湖表现为促进降水的正效应,可增加湖面25%-35%的降水,而7、8月表现为抑制降水的负效应,分别抑制了湖面15%-35%和15%-25%的降水。鄱阳湖对湖区周边降水的作用也具有差异性,6月和7月可分别增加研究区1.5%和3.4%的降水,8月则表现出抑制降水的作用。（3）WRFLake模拟不同地区的湖泊会存在一定的局限性,应注意使用前的评估和相关参数的设置。原始的WRFLake模拟五大湖区2001至2010年冬季的TSK与真实情况存在较大的差异而,WRFLake则可以合理地模拟鄱阳湖2004至2008年的冬季TSK。（4）WRFLake模型中湖泊表面粗糙度和湖深是主要影响TSK模拟的因素。研究发现五大湖区适合的湖泊表面粗糙度值为2×10-5 m。WRFMLake可以显著提高TSK在冬季12月的模拟,模型的预热时长对湖温的影响较大。WRFMLake模型纠正了原有模型对湖区降水的低估,10年降水平均偏差由之前的-2 mm降低为0.07 mm,10年降水的均方根误差也降至15.8 mm,并通过反映更真实的天气过程改善了湖区降水的分布。（5）全球预报模式CFSFlake在预报1997至2016年冬季12月五大湖区的平均降水时没有出现随预报时长越长,预报准确性出现明显下降的现象,但整体而言,预报1个月（Lead1）的降水均方根误差18.4 mm会优于预报5个月（Lead5）的19.4 mm。利用修正后的WRFLake进行降尺度能够显著减少Lead1所有初始时间预报降水的均方根误差,在每月1日（1th）、11日（11th）和21日（21th）初始的预报降水均方根误差减少幅度分别为2.2%、14.4%和16.4%,说明降尺度可以减少CFSFlake的预报误差,提高预报结果的准确性。预报模式和区域气候模式的嵌套使用可以实现精确预测的目的,对湖区降水的准确预测有重要意义,今后可运用于国内大湖区。