本发明公开了一种用于气候预测的异常相对倾向生成方法与系统。对气候变量原始数据进行时间平滑，去除高频变率；减去平滑数据的气候态，得到距平；在此基础上，根据目标频段，选择各时刻前期平均时段的长度，定义相应的近期异常背景；减去近期异常背景，去除低频变率，得到异常相对倾向；对异常相对倾向建模并进行预测，将低频变率作为已知近期异常背景代入相加，实现对距平和原始场的预测。本发明解决了气候预测的时间边界和多尺度问题，在时间序列末端只需利用历史和当前数据提取目标频段信息，可突出已知近期异常背景上的较高频异常相对倾向，只需对异常相对倾向进行预测，避免引入预测低频变率产生的误差，有效提升气候预测的准确率和稳定性。