引入非齐次隐马尔可夫模型（Nonhomogeneous hidden Markov model，NHMM）统计降尺度方法，利用1961—2002年江淮流域夏季逐日降水资料、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的 ERA-40再分析资料建立模型，检验其对东部季风区（以江淮流域为代表）夏季日降水的模拟能力，并对比 BCC-CSM1．1（m）模式 NHMM 降尺度前后的模拟效果。结果表明， NHMM 降尺度方法通过建立降水概率分布态间转移参数与大尺度环流变量的联系，对江淮流域逐日降水量具有较好的降尺度效果。模拟的各站日降水量概率分布函数（PDF）曲线与观测非常接近，布赖尔评分（Brier Score，S B ）均小于0．11％，显著性评分（Significance Score，S s ）均大于0．84；夏季总降水量、降水日数、中雨日数、降水强度和95％分位降水量指数的多年平均场偏差百分率绝对值低于10％，前3个指数的空间相关系数高于0．9；该方法对各降水指数的年际变率也有一定的模拟能力，模拟得到的各指数的区域平均年际序列与观测序列的相关系数为0．62—0．87。对 BCC-CSM1．1（m）模式的模拟结果进行降尺度后，S B 较降尺度前平均减小0．57％，S s 平均增大0．23，皆表明降尺度后的概率分布函数曲线更接近于观测；各降水指数在多数台站的偏差百分率绝对值由大于40％降至10％以内，空间相关系数普遍提高至0．8以上。NHMM 降尺度方法能够有效提高 BCC-CSM1．1（m）模式对江淮流域夏季日降水的模拟能力，相对气候模式具有显著的“增值”，未来可进一步利用该方法进行气候变暖背景下的日降水变化预估。