La ciclicidad de la precipitación juega un papel crucial en el suministro de agua regional y en las predicciones climáticas. En este estudio, utilizamos datos de observación de 34 estaciones meteorológicas representativas en la región de Xinjiang, una parte importante de la China árida interior, para caracterizar la ciclicidad interanual de la precipitación regional desde 1951 hasta 2021 y analizar sus factores contribuyentes. Los resultados indicaron que la precipitación media anual en Xinjiang (MAP_XJ) estuvo dominada por una tendencia notablemente creciente en los últimos 70 años, que se superpuso a dos bandas de ciclos interanuales de aproximadamente 3 años con una varianza explicativa del 56.57% (Banda I) y de 6-7 años con una varianza explicativa del 23.38% (Banda II). Esto es generalmente consistente con estudios previos sobre la ciclicidad de la precipitación en Xinjiang tanto para la precipitación estacional como anual. Analizamos la temperatura de la superficie del mar del Atlántico Tropical Norte (NTA), el Oscilación del Sur de El Niño (ENSO), la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), la Oscilación Ártica (AO) y el Monzón de Verano Indio (ISM) como factores de forzamiento potenciales que muestran ciclos interanuales similares y pueden contribuir a la variabilidad de la precipitación identificada. Se emplearon dos enfoques, la regresión lineal multivariada y el modelo de Bosque Aleatorio, para determinar la importancia relativa de cada factor que influye en las Bandas I y II, respectivamente. El análisis de regresión lineal multivariada reveló que el índice AO contribuyó más a la Banda I, con un puntaje de significancia de -0.656, mientras que el índice ENSO con un año de anticipación (ENSO) desempeñó un papel dominante en la Banda II (puntaje de significancia = 0.457). El modelo de Bosque Aleatorio también sugirió que el índice AO mostró el puntaje de significancia más alto (0.859) para la Banda I, mientras que el índice AO con un año de anticipación (AO) tuvo el puntaje de significancia más alto (0.876) para la Banda II. En general, nuestros hallazgos destacan la necesidad de emplear diferentes métodos que consideren tanto la respuesta lineal como no lineal de la variabilidad climática a los factores impulsores, lo cual es crucial para la predicción climática futura.