계절예측은 일반적으로 향후 3~6개월까지 월평균 기후예측을 말합니다. 신뢰할 수 있는 계절예측을 생산하기 위해서는 다양하고 많은 기후모델의 예측자료와 함께 예측자료에 내재된 불확실성을 줄이는 기술을 활용해야 합니다. 예측기술과는 자연에서 발생하는 주요 계절 변동의 역학적 · 물리적 특성을 면밀하게 분석하고, 이에 대한 기후모델의 예측 특성을 평가하여 최적의 다중모델앙상블 계절예측을 생산하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히 최근에는 우리나라를 포함한 아시아 · 태평양 지역에 특화된 계절예측을 생산하는 기술을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 

사회 · 경제적으로 영향이 큰 극한 기후(폭염, 한파, 폭우, 가뭄 등)는 약 15~60일 정도의 계절내 시간규모(Subseasonal Timescale)에서 발생하는 대기 현상과 빈번하게 연관됩니다. 그러나 계절내 현상 및 극한 기후에 대한 예측기술 개발은 전 세계적으로 초기단계에 있습니다. 예측기술과는 주요 계절내 현상이 얼마나 예측 가능한지, 기후모델에서 이를 어느 정도 현실적으로 재현하는지, 다중모델을 이용하여 계절내 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는지 등에 대한 기술을 연구하고 있습니다. 또한 기후모델의 계절내 예측을 대상으로 딥러닝 등과 같은 신기술의 적용 가능성을 도전적으로 탐색하고 있습니다. 

※ 기후: 어떤 지역에서 장기간에 걸쳐 나타나는 기상 현상의 평균적인 상태
※ 기후예측: 통계적 방법 또는 기후모델을 이용하여 향후 기후가 어떻게 전개될지 추정하는 것