La Nina 事件是赤道中东部太平洋大范围海水表面温度异常降温现象,是热带海洋和大气共同作用的产物,被认为是年际尺度最显著的气候信号之一。由于La Nina 事件与热带和全球许多地区的气候异常和严重灾害有密切关系,因此对La Nina 事件的预测引起世界各国气候与海洋学家的关注,受La Nina 的影响,易造成我国黄河和淮河流域洪涝灾害和我国南方冬季低温雨雪冰冻灾害。因此,对La Nina事件预测展开进一步的研究是具有非常重要的意义。近三十年来,国内外学术界陆续有人较为深入的对El Nino/ La Nina 现象的预测展开研究。本世纪初,AMS(美国气象学会)在预报概率科学方面提出新的主张,认为天气预报应当包括准确的预报不确定概率数据]。天气预报的使用者可以依据给出的预报的不确定概率的高低来进行自我判断。国内,相关学者利用概率预测的方式对气候预测进行了研究。本文根据1872-2007 年期间发生的La Nina 事件的时间序列建立序列｛τi｝,经对数变换得序列｛xi｝,有效改善了序列的线性和平稳性。本文对序列｛xi｝做正态性检验、独立性检验以及趋势检验等多项统计检验,确定序列的性质,得出结论：序列｛xi｝符合正态分布；一阶自相关关系基本成立；直线趋势不明显。序列可视为平稳Markov 随机过程。利用 Markov 随机过程理论建立概率预测模式,从La Nina 事件发生的高概率出现的时段预测和给定La Nina 事件不同发生概率出现的时段预测两方面综合对未来LaNina 事件发生概率做了预测研究,预测最近一次La Nina 事件可能在2012 年附近发生,2011 年发生的概率为58％,2012 年为70％。本文把序列｛xi｝看作平稳Markov 随机过程,以概率形式来描述这些内在的规律,从偶然中揭示出必然,但是,这个办法并没有涉及La Nina 事件本身的物理机制,仅仅是一种统计预报的运用,还有很多的不足。因此需要我们不断的对现象进行摸索,对模式进行完善,更好的做到防灾减灾。