摘要。季节性对年间气候预测对社会,商业,农业以及人类生活几乎所有方面的影响,迫使科学家对此事进行适当关注。最近几年在这一领域显示了巨大的成就。到目前为止,所有系统和技术都开发了,将海面温度(SST)用作主要因素,以及其他季节性的属性属性。然后将统计和数学模型用于进一步的气候预测。在本文中,我们开发了一个使用区域历史天气数据(降雨,风速,露点,温度等)的系统。),并将数据挖掘算法“ k-nearest邻居(KNN)”应用于这些历史数据的分类中。k最近跨度(K最近的邻居)进行预测天气。我们的实验表明,该系统会在合理的时间内提前几个月内产生准确的结果。