基于S2S预测项目中5个模式的土壤湿度预报数据,对比ERA-I土壤湿度再分析数据,对我国5-9月表层0-20cm土壤湿度的次季节到季节变化(S2S)预报技巧进行了评价。结果表明,华南和东北地区大部分模式的有效预测时间一般在5～10天。在青藏高原和西北地区,只有ECMWF模式在20天预测时间内具有较好的预报技巧。这可能是因为在青藏高原西部和蒙古西部地区的可预报性非常高,而这两个地区的观测较为稀少。一般来说,湿润地区较干旱地区更容易出现更好的的土壤湿度预报技巧。土壤湿度预报技巧的季节性变化存在一些不确定性,但大部分模式在9月份表现出较好的预报能力。S2S数据集中大多数模式降水的预报技巧高于土壤湿度,同样也在湿润区表现出了更好的预报技巧。对于NCEP模式中的其他陆面变量,地表温度的预报技巧在中国各区域均表现最好,风场的预报技巧好于辐射场,但辐射场的初始时刻预报技巧较高。对于影响S2S土壤湿度预报技巧的关键影响因素,各模式各因子在不同区域上有不同的表现,但大部分模式在湿润区降水的预报技巧对土壤湿度预报技巧影响更大。而地表向下长短波辐射在高原区的预报技巧对土壤湿度预报技巧的影响较为明显,可能是由于高原地区辐射较强,对陆面过程影响较大。地表温度在我国东北地区的预报技巧对土壤湿度预报技巧的影响较大,而西北地区影响土壤湿度预报技巧较大的因子主要是风场的预报技巧。五种模式在不同ENSO年份的土壤湿度预报技巧不一致,在青藏高原区和西北干旱区的差异较大,说明了ENSO对土壤湿度次季节预测能力的调节存在较大的不确定性。ENSO对降水预报技巧的影响较小,主要集中在西北干旱区。用ONI指数回归的土壤湿度预报技巧,CMA模式正值区范围最为显著。通过对土壤湿度的S2S预测能力的评价,可以看出SM的预测能力低于S2S预测中的大部分大气变量。因此,应重视土地过程次季节预报。