夏季降水预测一直是短期气候预测的重点和难点，寻求有效的降尺度预测方法对提高预测水平具有重要意义。考虑到汛期降水不仅有显著的年际变率，还有年代际变率，而且这种多时间尺度特征是预测技巧不稳定的重要原因，本论文探讨了动力气候预测模式中降水可预报性，研究了分离时间尺度方法在降尺度预测中的有效性。首先评估了欧盟多季节预测模式比较计划(DEMETER、ENSEMBLE)对东亚降水的预测能力和可预报性;随后，考虑时间尺度分离，建立了江淮流域的夏季降水动力-统计降尺度模型，并对其预测能力进行检验;之后，利用所建立的模型，对中国东部夏季降水进行实时业务预测;最后，基于CMIP5年代际预测试验数据集，探讨了模式对亚洲季风在年代尺度上的可预报性。主要结果总结如下:　　(1)欧盟多个耦合模式对东亚夏季降水的预测技巧都很低，只有少数模式在江淮地区有显著的预测技巧。受外部强迫和内部变率共同影响，模式中东亚降水比热带降水可预报性小。基于东亚降水异常型的主导模态分布，定义了东亚降水指数EAPRI（指数为正时江淮流域多雨，东南沿海少雨，为负时相反）。降水指数的相对熵与指数本身的绝对值成正比，对年际变率较大的年份模式可预报性较大。降水指数具有显著的年代际变化，分别在1976年和1998年有明显的年代际转折。具体表现为:1960年代中期至1970年代中期为负异常，1970年代末至1980年代中期为正异常，1990年代期间为正异常，1998年之后转为负异常。与降水异常的年代际变化一致，可预报性也有显著的年代际转折，主要表现为其位置的东西向移动。正位相期间，模式可预报性主要在110°E以东，包括长江中下游、长江以北东部沿海地区。负位相期间，可预报性大值区西移，位于110°E以西的中国内陆地区。　　(2)基于时间尺度分离的方法，对江淮夏季降水建立了一个统计降尺度预测模型。将预测量和预测因子都事先进行时间尺度分离，分别在年际和年代际时间尺度上建立降尺度预测方程，最终的总预测为两个分量的总和。为了验证分离时间尺度方法的有效性，使用同样的预测因子，但不进行时间尺度分离建立了一个传统的降尺度模型。无论是从相关系数还是均方根误差，时间尺度分离的降尺度模型对预测水平都有显著提高。多年平均的空间相关系数达到了0.49，时间相关系数在0.46到0.7之间。此外，对1998年和1999年的预测能力进行对比验证。因为以前的很多研究显示，1998年是相对较容易预测的个例，几乎所有模式都能预测出来，而对1999年的预测水平则很低。对比结果表明:分离时间尺度的降尺度预测对这两个独立样本的预测水平相比不进行时间尺度分离，都有显著提高。于是，时间尺度分离确为一种有效的统计降尺度方法。　　(3)对时间尺度分离方法进行了实时业务预测应用。利用NCEP第2代气候预测系统(CFSv2)每年4月起报的夏季月平均预测资料，对中国东部地区的夏季降水距平百分率建立预测模型并进行实时预测。对1982～2008拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于模式原始预测结果技巧显著提高;降尺度预测结果与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8，多年平均值分别为0.53和0.51;在每个站点预测和实况的时间序列相关也显著增强，相关系数为0.38～0.65。利用2009-2013年，进行了独立样本检验，结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。最后，在2014年5月初，对该年夏季（6-8月）降水进行了实时预测。预测结果为长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布，实况与此基本一致。　　(4)基于CMIP5年代际预测试验数据集，评估了模式对亚洲季风的年代际预测能力。在所有模式中，MPI-ESM-LR模式对东亚季风和南亚季风的预测技巧最高，有最大的可预报性;除CanCM4和HadCM3低估了东亚季风指数外，其他模式都在一定程度上高估了东亚季风指数;除了MPI-ESM-LR外，其他模式都低估了南亚季风指数的变率;相对于对东亚季风的预测，模式对南亚季风的预测技巧更高。　　模式的预测技巧表现出显著的年际变化。在大多数年，预测技巧不高，只有在个别年，才有显著的预测技巧。这种低预测技巧可能与模式对前冬ENSO的低预测技巧有关。去掉年际信号后，大多数模式的预测技巧都有所提高。由于信号方差随预报时间减弱，而噪音方差基本不变，模式的季风可预报性随着预报时间有逐渐减小的趋势。MPI-ESM-LR中东亚季风指数和南亚季风指数在较短的预报年可预报性较大。