年际-年代际气候预测

ENSO 和热带气候预测的新方法

研发热带气候次季节-季节-年际无缝隙预测系统和基于机器深度学习的人工智能预测方法；研究热带气候和ENSO 的季节-年际可预测性；分析两类ENSO及厄尔尼诺和拉尼娜事件的可预测性差异；探索全球变暖、海洋间相互作用、及季节内信号等对热带气候可预测性的影响，提高热带气候和ENSO 的预测技巧。

年际气候预测的新理论和新方法

研究东亚季风系统在不同年代际背景下的季节-年际气候的可预测性，揭示不同年代际背景下影响东亚季风系统的关键预测因子；基于动力学方法、统计-动力耦合的方法、人工智能方法等，探索预测新理论和新方法，发展高效的东亚季风系统的季节和年际预测模型，并开展系统性检验和实时预报试验。

年代际气候预测与近期气候变化预估

系统研究国际先进耦合模式对东亚气候年代际变化的预测能力，改进耦合模式的资料同化方案；基于年代际变化机理研究，发展动力与统计相结合的东亚气候年代际预测模型，并开展系统检验；基于CMIP6 数值模拟，结合全球变暖对东亚气候影响过程的认识，开展未来30 年东亚气候变化预估及不确定性研究。