用Python写，利用海温指数ssta[56]和高度场指数hgta[56]作为预报因子，利用多元线性回归建立预报模型，拟合长江中下游夏季降水指数

好的，你的问题是用Python如何实现利用海温指数ssta[56]和高度场指数hgta[56]作为预报因子，利用多元线性回归建立预报模型，拟合长江中下游夏季降水指数。

首先，你需要导入必要的库，包括numpy、pandas、sklearn等。然后，你需要读取数据，将海温指数ssta[56]和高度场指数hgta[56]作为自变量，长江中下游夏季降水指数作为因变量。你可以使用pandas库读取数据，并使用sklearn库的train_test_split方法将数据集拆分为训练集和测试集。

接下来，你需要使用sklearn库的LinearRegression方法建立多元线性回归模型，并使用训练集拟合模型。最后，你可以使用测试集评估模型的性能，并使用模型进行预测。

下面是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将自变量和因变量分离
X = data[['ssta[56]', 'hgta[56]']]
y = data['summer_precipitation_index']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立多元线性回归模型并拟合训练集
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型得分：', score)

# 使用模型进行预测
prediction = model.predict([[0.5, 0.3]])
print('预测值：', prediction)

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际操作中可能需要根据具体情况进行修改。