历史时期的土地利用/覆被数据作为气候模式的下垫面输入参数，在气候变化模拟及预测过程中起到了重要作用，其精度也直接影响着气候模式的模拟及预测结果。目前国内外已经建立了一系列的土地利用历史空间数据集，但由于土地利用分类系统以及数据内容与格式等方面的不一致，给土地利用历史数据复用带来巨大困难，影响了全球和区域气候研究的进展。　　为解决分类系统不兼容的问题，实现土地利用历史数据在气候研究中的复用，本文采用决策树和证据理论相结合的方法进行了土地利用历史数据所采用的土地利用分类系统与CLM4.0所采用的土地覆被分类系统转换方法研究。此外，基于GIS和遥感技术的支持，建立了土地利用历史数据集中地理信息标准数据格式与CLM4.0采用气象数据格式转换方法。为了验证方法的可行性，本文选择2000年全国1km土地利用图进行了方法验证，并实现了分类系统转和数据格式转换目标;接下来，利用统计数据和空间数据验证了成果精度，其中统计数据对比结果表明，分类成果的耕地、草地和水体的误差在5％以内，由于基础数据的林地和建设用地与统计数据的误差分别为误差分别为-22％和14％，导致成果中两种土地利用类型的误差较大，为-22％和22％。因此，通过类型细分和类型转换，分类转换成果相比较基础数据，耕地、草地、水体的精度相对于统计数据有所提高。由于基础数据——全国1km土地利用图的信噪比已得到验证，在95％以上，因此综合与统计数据的对比结果可以说明，分类转换成果的信噪比约在95％左右。与空间数据的对比表明，HYDE3.1土地利用历史数据集包含的耕地和草地类型与分类结果的差距较大，仅有小部分分布相同。　　总体来讲，本研究实现了基于证据理论和决策树方法的分类系统转换方法以及数据格式转换方法，基于上述方法实现了土地利用多源数据向气候模式所需的土地覆被分类系统及数据格式的转换。并且，对转换成果的精度验证表明，采用该方法得到的分类成果与我国权威统计数据相比精度较高，相对于目前气候模式普遍使用的土地利用历史数据集的土地覆被类型精度较高。此外，分类转换成果输入至模型后，控点坐标与数据格式与模型表现出良好的兼容性。