GloSea5, un sistema de pronóstico estacional del Met Office del Reino Unido, muestra una habilidad razonable entre los sistemas de pronóstico estacional operativos de última generación. Sin embargo, la temperatura media de la superficie (T2m) en invierno (diciembre-febrero) de GloSea5 es particularmente baja en Asia Oriental. Para mejorar la habilidad del pronóstico estacional en Asia Oriental, nos centramos en la alta puntuación de habilidad de los patrones de teleconexión global simulados por GloSea5. Entre los patrones de teleconexión bien predichos, seleccionamos aquellos altamente correlacionados con el T2m de Asia Oriental: patrones del Atlántico Este (EA), Polar/Eurasia (PE), Atlántico Este/Rusia Occidental (EAWR) y Pacífico Occidental (WP). Se construyó un modelo de regresión lineal múltiple utilizando los índices de teleconexión seleccionados como predictores. Estos resultados son prometedores. La evaluación de la puntuación de habilidad estadística del modelo de regresión lineal construido utilizando el coeficiente de correlación de anomalías (ACC), el error cuadrático medio (RMSE) y la puntuación de habilidad cuadrática media (MSSS) mostró una mejora en el T2m predicho de Asia Oriental, donde los valores de ACC y MSSS aumentaron en 0.25 y 0.37, respectivamente, y el RMSE disminuyó en 0.63 en comparación con los resultados del modelo de pronóstico dinámico. Estos resultados sugieren que un enfoque combinado estadístico y dinámico bien diseñado para la predicción estacional puede ser beneficioso para algunas regiones donde la predictibilidad del modelo dinámico exhibe un valor bajo.