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气候变化模拟和预估的不确定性主要来源于外强迫场的不确定性、模式对辐射强迫响应的不确定性以及气候系统的内部变率。不确定性的存在，制约了气候预估信息在政府决策中的应用。因此，揭示不确定性的来源，明晰各不确定性因子的相对贡献，探索减少不确定性的方案，对减缓和适应气候变化的科学决策而言至关重要。气候变化不确定性因区域而异，关于全球人口分布密度最大的地区之一-全球陆地季风区的气候预估不确定性，目前尚存认知空白。
因此，围绕着“不确定性对东亚和全球陆地季风区气候模拟与预估的影响”这一主题，本文首先比较了国际上通用的内部变率估算方法的异同点、合理性及其对气候预估信噪比（Signal to Noise，简称SNR）和信号萌芽期(Time of Emergence，简称ToE)的影响。在此基础上，讨论了外强迫信号和内部变率对东亚地区过去百年地表气温变化的影响。在准确理解历史变化的前提下，本文进一步把研究范围扩展到全球陆地季风区，探究了影响该地区未来气候变化预估不确定性的关键因子，以及各因子在不同预估时段上的相对贡献。本文主要结论如下:
一、内部变率估算方法的比较研究
基于CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase5）多模式试验和CESM(Community Earth System Model)大样本集合试验的未来预估数据，本文详细比较了三种国际上通用的方法（工业革命前气候参照试验、多项式拟合法和方差分析法）所估算的地表气温年代际变化中内部变率的异同，分析了不同的内部变率估算方法对气候预估中ToE的影响。结果表明，地表气温内部变率的全球分布呈现出“极向强化”的现象，中高纬度地区内部变率的幅度远大于热带、副热带地区。对于CMIP5多模式集合，工业革命前气候参照试验和多项式拟合法估算的内部变率空间分布和强度相当，而方差分析法由于包含模式不确定性的影响会夸大内部变率的强度。对于CESM大样本集合，三种估算方法的结果相差无几。内部变率受不同排放情景的影响较小，且随时间无显著变化。不同估算方法对ToE的影响主要位于北大西洋拉布拉多海、南大洋威德尔海和罗斯海等邻近海洋深对流区。对于东亚地区，除了基于CMIP5多模式集合采用方差分析法估算的内部变率偏强外，利用其他方法估算的内部变率与强迫信号之比在21世纪均小于15％。基于CMIP5多模式集合，采用25个以上模式估算的全球平均温度年代际变率和采用全部37个模式的结果高度接近。但在区域尺度上，例如复杂的季风区和西北太平洋，结果将因区域而异。在资源允许的情况下，充分利用大数据资源是首选的建议。
二、外强迫和内部变率对东亚历史温度变化的影响
受大地形和季风气候的共同影响，东亚地区温度变化的模拟较同纬度其他地区更为困难。综合利用观测资料和CMIP5多模式集合试验数据，本文研究了影响东亚过去百年地表气温变化的主要内部变率模态，定量比较了外强迫信号与内部变率模态对温度变率的相对贡献。结果表明，东亚地区历史百年的增温趋势由辐射外强迫主导，东亚北部地区增温高于南部地区。与太平洋年代际振荡模态(IPO)相关的海温型和与北极涛动(AO)相关的环流型，对东亚地区地表气温的变化具有调制作用。通过在模式集合均值上叠加与上述两个内部变率模态相关的东亚温度变化部分，结果能够合理重建观测中的气温振荡。定量比较外强迫信号与内部变率对东亚温度变率的影响，结果表明在1920-2015年期间，外强迫信号的相对贡献超过70％;IPO海温型的相对贡献在25％左右，AO环流型的相对贡献在10％左右。
三、全球陆地季风区未来气候变化及不确定性分析
季风影响到全球约三分之二的人口，准确预估季风区气候的变化对于适应气候变化至关重要。但是，当前的气候模式预估结果存在较大不确定性。为理解造成预估不确定性的原因，本文基于CMIP5多模式集合试验数据，比较了影响预估不确定性的关键因子及各因子在近期、中期、远期的相对贡献。结果表明，对于温度预估，全球陆地季风区呈显著增温趋势(SNR＞1)，增幅差异在近期(2021-2040年)由模式不确定性(40％-70％)和内部变率(20％-60％)贡献，在远期（2081-2099年）由排放情景不确定性(～70％)主导。21世纪极端暖事件增加、冷事件减少，且该变化具有高信度。其增幅差异近期受模式不确定性(50％-80％)和内部变率(20％-40％)的共同作用;远期由情景不确定性(60％-80％)和模式不确定性(20％-30％)决定。对于降水预估，增暖背景下，全球陆地季风区未来平均降水、极端降水均增加，强降水的变化超过平均降水的变化。但上述预估结果存在一定不确定性。对于平均降水，模式不确定性在所有的预估时段上均是主导因素（远期贡献率可达90％）;内部变率在前30年的影响较大(30％-70％)，之后迅速衰减;排放情景不确定性对南半球子季风区的影响较小，但对北半球子季风区远期的预估结果存在10％-30％的相对贡献。绝大部分子季风区极端降水事件预估的不确定性在近期到中期由模式差异和内部变率主导;在远期其不确定性来源，首先是模式不确定性(50％-90％)，其次是排放情景不确定性(20％-40％)，内部变率的影响小于10％。因此，通过科学与技术的进步提升气候模式的性能能够显著减少季风区气候预估的不确定性范围。
因此，围绕着“不确定性对东亚和全球陆地季风区气候模拟与预估的影响”这一主题，本文首先比较了国际上通用的内部变率估算方法的异同点、合理性及其对气候预估信噪比（Signal to Noise，简称SNR）和信号萌芽期(Time of Emergence，简称ToE)的影响。在此基础上，讨论了外强迫信号和内部变率对东亚地区过去百年地表气温变化的影响。在准确理解历史变化的前提下，本文进一步把研究范围扩展到全球陆地季风区，探究了影响该地区未来气候变化预估不确定性的关键因子，以及各因子在不同预估时段上的相对贡献。本文主要结论如下:
一、内部变率估算方法的比较研究
基于CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase5）多模式试验和CESM(Community Earth System Model)大样本集合试验的未来预估数据，本文详细比较了三种国际上通用的方法（工业革命前气候参照试验、多项式拟合法和方差分析法）所估算的地表气温年代际变化中内部变率的异同，分析了不同的内部变率估算方法对气候预估中ToE的影响。结果表明，地表气温内部变率的全球分布呈现出“极向强化”的现象，中高纬度地区内部变率的幅度远大于热带、副热带地区。对于CMIP5多模式集合，工业革命前气候参照试验和多项式拟合法估算的内部变率空间分布和强度相当，而方差分析法由于包含模式不确定性的影响会夸大内部变率的强度。对于CESM大样本集合，三种估算方法的结果相差无几。内部变率受不同排放情景的影响较小，且随时间无显著变化。不同估算方法对ToE的影响主要位于北大西洋拉布拉多海、南大洋威德尔海和罗斯海等邻近海洋深对流区。对于东亚地区，除了基于CMIP5多模式集合采用方差分析法估算的内部变率偏强外，利用其他方法估算的内部变率与强迫信号之比在21世纪均小于15％。基于CMIP5多模式集合，采用25个以上模式估算的全球平均温度年代际变率和采用全部37个模式的结果高度接近。但在区域尺度上，例如复杂的季风区和西北太平洋，结果将因区域而异。在资源允许的情况下，充分利用大数据资源是首选的建议。
二、外强迫和内部变率对东亚历史温度变化的影响
受大地形和季风气候的共同影响，东亚地区温度变化的模拟较同纬度其他地区更为困难。综合利用观测资料和CMIP5多模式集合试验数据，本文研究了影响东亚过去百年地表气温变化的主要内部变率模态，定量比较了外强迫信号与内部变率模态对温度变率的相对贡献。结果表明，东亚地区历史百年的增温趋势由辐射外强迫主导，东亚北部地区增温高于南部地区。与太平洋年代际振荡模态(IPO)相关的海温型和与北极涛动(AO)相关的环流型，对东亚地区地表气温的变化具有调制作用。通过在模式集合均值上叠加与上述两个内部变率模态相关的东亚温度变化部分，结果能够合理重建观测中的气温振荡。定量比较外强迫信号与内部变率对东亚温度变率的影响，结果表明在1920-2015年期间，外强迫信号的相对贡献超过70％;IPO海温型的相对贡献在25％左右，AO环流型的相对贡献在10％左右。
三、全球陆地季风区未来气候变化及不确定性分析
季风影响到全球约三分之二的人口，准确预估季风区气候的变化对于适应气候变化至关重要。但是，当前的气候模式预估结果存在较大不确定性。为理解造成预估不确定性的原因，本文基于CMIP5多模式集合试验数据，比较了影响预估不确定性的关键因子及各因子在近期、中期、远期的相对贡献。结果表明，对于温度预估，全球陆地季风区呈显著增温趋势(SNR＞1)，增幅差异在近期(2021-2040年)由模式不确定性(40％-70％)和内部变率(20％-60％)贡献，在远期（2081-2099年）由排放情景不确定性(～70％)主导。21世纪极端暖事件增加、冷事件减少，且该变化具有高信度。其增幅差异近期受模式不确定性(50％-80％)和内部变率(20％-40％)的共同作用;远期由情景不确定性(60％-80％)和模式不确定性(20％-30％)决定。对于降水预估，增暖背景下，全球陆地季风区未来平均降水、极端降水均增加，强降水的变化超过平均降水的变化。但上述预估结果存在一定不确定性。对于平均降水，模式不确定性在所有的预估时段上均是主导因素（远期贡献率可达90％）;内部变率在前30年的影响较大(30％-70％)，之后迅速衰减;排放情景不确定性对南半球子季风区的影响较小，但对北半球子季风区远期的预估结果存在10％-30％的相对贡献。绝大部分子季风区极端降水事件预估的不确定性在近期到中期由模式差异和内部变率主导;在远期其不确定性来源，首先是模式不确定性(50％-90％)，其次是排放情景不确定性(20％-40％)，内部变率的影响小于10％。因此，通过科学与技术的进步提升气候模式的性能能够显著减少季风区气候预估的不确定性范围。