李良伟，邹斌，石立坚，刘鹏

（1.国家卫星海洋应用中心，北京 100081；2.国家海洋环境预报中心，北京 100081；3.自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室，北京 100081；4.南方海洋科学与工程广东省实验室，广东 广州 511458）

1 引言

海表温度（Sea Surface Temperature，SST）与降雨有着密不可分的联系，以往的一些研究集中在降水与局部和区域尺度SST变化关系上。Zahraie等[1]利用K-means聚类算法和遗传算法（Genetic Algorithm，GA），将阿曼湾、阿拉伯海和印度洋北部选定区域的SST进行聚类，提出了改进的K-means方法和GA模型，该模型可以有效地用于研究区域正常降水的季节预测，这两种聚类技术的结果已被用于制定伊朗东南部省份的季节性降水预测指南中。Cordery等[2]观察到一个季节的全球和局部现象与干旱事件的未来4个季节的降水之间有着很强的关系，例如太平洋SST异常可用于预测澳大利亚东部的低降水季节。Higgins等[3]利用热带太平洋SST对Nino-3.4地区的气温和降水作出了客观的季节预报，并且跟踪并比较了这些预测与8 a的观测结果以及美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）官方发布的美国气候预测中心（Climate Prediction Center，CPC）的季节性预报结果的差异。不同时间尺度的SST和海温大气耦合系统的震荡通常会对降雨活动产生重要的影响。对中国降水有影响的包括：季节或年内震荡，主要是受太阳辐射周期的变化，时间尺度通常为1 a，如季风；年际震荡，如厄尔尼诺与南方涛动（El Niño-Southern Oscillation，ENSO）[4]；年代际震荡，如太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation，PDO）[5]，这些震荡在降水长期预测以及气候预测中有重要作用。研究指出，ENSO循环对中国降水具有很大影响[6-7]。……