Trong khuôn khổ bài báo nghiên cứu các tác giả đã sử dụng ba phương pháp thống kê sau mô hình bao gồm: Phương pháp tương quan Canon, phương pháp hồi quy thành phần chính (HQTPC), phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến để dự báo yếu tố nhiệt độ thấp nhất trung bình và nhiệt độ cao nhất trung bình hạn đến 01 năm. Số liệu đầu vào bao gồm số liệu dự báo của 6 mô hình toàn cầu và số liệu quan trắc từ năm 1983-2022. Kết quả dự báo cho thấy, với yếu tố dự báo nhiệt độ thấp nhất trung bình phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến có ưu thế so với hai phương pháp còn lại với kết quả độ chính xác 3 pha đạt 0,5-0,6, độ chính xác 2 pha đạt 0,7-0,8, trong khi đó với yếu tố nhiệt độ cao nhất trung bình với thời điểm dự báo tháng 2 và tháng 5 phương pháp hồi quy thành phần chính chiếm ưu thế, vào thời điểm tháng 8 và tháng 11 phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến chiếm ưu thế. Với cả hai yếu tố dự báo trên mô hình Cancm4i và mô hình Gfdlspear có ưu thế hơn so với các mô hình khác. Khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ có kết quả dự báo chính xác hơn các khu vực còn lại. Với chỉ số RPSS, phương pháp HQTPC cho kết quả dự báo tốt nhất.