萨吉方法通过整合历史气候数据和机器学习算法，能够有效预测区域气候变化趋势。该方法特别适用于分析极端天气事件的频率和强度变化，其预测结果与全球气候模型（GCM）的模拟数据具有较高一致性。

萨吉方法的科学依据主要基于多源数据融合和动态模式识别技术。该方法首先通过收集历史气象站数据、卫星遥感观测以及代用资料（如冰芯、树轮等），构建高分辨率的气候数据库。随后利用随机森林和神经网络算法，识别气温、降水等关键气候变量的非线性关系。例如，在预测未来50年北极海冰变化时，萨吉方法通过分析1979-2025年的卫星观测数据，准确预测了夏季海冰面积每十年减少13.1%的趋势，这一结果与IPCC第六次评估报告中多模型集合模拟的结论相符。

该方法的核心优势在于其动态修正机制。传统气候模型如CMIP6需要依赖固定的物理方程，而萨吉方法能实时同化最新观测数据，不断优化预测参数。中国气象局2024年发布的"风顺"大模型就采用了类似技术，在次季节气候预测中首次超越欧洲中心S2S数值模式的准确率。具体案例显示，对于2024年长江流域的极端降雨预测，萨吉方法的提前30天预报准确率达到78%，比传统方法提升23个百分点。

在应对区域气候差异方面，萨吉方法通过引入地理信息系统（GIS）图层，能精确捕捉地形、植被覆盖等局地因素对气候的影响。例如针对青藏高原的升温预测，该方法综合考虑冰川反照率变化和季风环流扰动，预测到2050年该地区年平均气温将上升2.4-3.1℃，这一结果已被中国科学院最新发布的《第三极环境评估报告》所验证。

当前该方法仍面临计算资源需求大、小概率事件预测精度不足等挑战。但随着量子计算技术的发展，新一代萨吉-量子混合模型已能在3小时内完成传统超级计算机需要两周运算的全球气候模拟任务。这为建立更精细化的气候预警系统提供了可能性，特别是在预测台风路径、干旱持续时间等关键领域展现出显著优势。未来三年内，该方法有望被世界气象组织（WMO）纳入全球气候观测系统的标准技术框架。