统计降尺度方法(the Statistical Downscaling Methods,SDM)是为合理预测区域尺度的气候变化情景而提出的新型研究方法.统计降尺度法利用多年大气环流的观测资料建立大尺度气候要素和区域气候要素之间的统计关系,并用独立的观测资料检验这种关系的合理性.把这种关系应用于大气环流模式(Global atmospheric general circulation models,GCMs)中输出大尺度气候信息,来预估区域未来的气候变化情景(如气温和降水).同时,10a 来降尺度方法在生态过程模拟以及气候变化与生态预报关系拟合研究方面也取得一定进展.对统计降尺度方法概念的内涵和外延、基本原理和操作步骤的创新研究方面进行了综述,归纳了该方法在模拟区域气候变化中的应用进展、研究热点及发展趋势,介绍了降尺度在生态预报中的相关应用,为相关研究提供参考.