北方季风区地处我国东部地区的东北部,幅员辽阔（包括华北、东北三省和内蒙古东部）,是我国重要的工业、农牧业和能源基地。由于受热带和中高纬环流系统的共同影响,夏季降水年际变率较大,短期气候预测难度也较高。近年来,夏季降水实时业务预测技术评分也显示北方季风区得分明显偏低,当预测为北方雨型（一类雨型）时,主雨带在华北还是东北仍很难确定,这与过去对我国夏季雨带的划分太粗,缺少对北方季风区的研究有关系。所以,急需对北方季风区主雨带位置变化的成因、预测加强科学研究。此外,已有研究表明,在全球变暖背景下,北方季风区降水对温度的变化更加敏感,华北和东北地区发生极端降水的频次相应地也会增加,该区域发生暴雨和洪涝的风险也在增大。所以,必须努力做好北方季风区的夏季降水预报。目前,已有众多的气候模式参于CMIP6,为了科学地改进和利用气候模式,改善预估效果。对北风季风区盛夏降水的模式综合评估工作也需要单独、系统开展研究。本论文对1961～2019年北方季风区盛夏雨型进行了全面、系统、仔细的研究和科学划分,对划分的不同雨型的大气环流和海温演变特征进行了客观的科学的天气、气候学分析和统计学分析;科学揭示了初夏热带东太平洋海温与华北盛夏降水年际关系的不稳定性及其成因;提出并建立了基于时间尺度分离的东北盛夏降水物理统计预测模型的关键技术和科学方法,改进了预报技术,开拓了新的东北盛夏大尺度降水的预测技术,提高了预测效果;论文还评估出了模拟北方季风区盛夏降水气候态和主模态性能均较好的CMIP6模式;对在不同情景下、不同时段的北方季风区盛夏降水展开预估研究,并对模式预估结果的不确定性进行了成因分析。主要结论如下:（1）北方季风区盛夏雨型划分及相联系的环流和海温演变特征北方季风区盛夏大尺度降水划分为四类雨型,分别为:A（B）型全区降水一致偏多（偏少）、C（D）型华北偏多（偏少）东北偏少（偏多）。揭露了各类雨型的成因:A型年:东亚副热带西风急流（西风急流）和西太平洋副热带高压（西太副高）位置偏北,东亚-太平洋遥相关型（EAP）表现为典型的正位相,东亚夏季风偏强,欧亚中高纬以纬向环流为主,北方季风区低层辐合、高层辐散,冷暖空气在北方季风区辐合;从前冬至夏季,赤道中东太平洋类似于东部型La Ni?a发展年的海温异常分布,北大西洋海温三极子模态（NAT）负位相逐渐形成;B型年则基本相反。C（D）型年:西风急流异常偏北（略偏南）,西太副高偏西（东）偏北,华北盛行西南（西北）风,东北盛行东北（东南）风,华北地区对流层低层辐合（辐散）高层辐散（辐合）,东北地区对流层低层辐散（辐合）高层辐合（辐散）,东北冷涡较弱（活跃）;从前冬至夏季,赤道中东太平洋和印度洋逐渐由暖海温向冷海温转变（El Ni?o分布形态逐渐形成）。（2）初夏热带东太平洋海温与华北盛夏降水年际关系的不稳定性华北盛夏降水（NCMSP）与初夏热带东太平洋海温的年际关系在1970s末开始增强。前一时期（1951～1972）,初夏热带东太平洋海温与NCMSP关系不显著,后一时期（1977～2018）异常显著。后一时期,对应于初夏热带东太平洋冷海温异常,朝鲜半岛及其附近被反气旋占据,华北为南风异常,来自西北太平洋西侧的东南暖湿气流汇集在华北地区,导致华北降水偏多。关于后一时期初夏热带东太平洋海温与NCMSP年际关系增强的物理成因也进行了探讨。研究表明:后一时期,初夏热带东太平海温分别与盛夏热带印度洋和西北太平洋海温联系增强是造成热带东太平洋与西北太平洋反气旋联系增强的根本原因。（3）基于时间尺度分离的东北盛夏降水物理统计预测模型建立和应用建立了基于时间尺度分离技术的东北盛夏降水物理统计预测模型,结果分析表明:年际时间尺度上,东北盛夏降水与前冬和春季的热带印度洋海表温度（SST）、北大西洋SST和西太平洋副热带高压强度密切相关;年代际时间尺度上,与冬季西伯利亚高压强度、马斯克林高压强度,春季南半球东西海平面气压（SLP）梯度有同步（或反向）变化关系。所选取的年际预测因子对1961～2000年东北盛夏降水的拟合效果,2001～2019年的独立检验中,冬季因子模型和春季因子模型估计的降水均较好的再现了观测降水的年际变率,多年平均的均方根误差分别只有降水气候平均值的9.8%和10.8%,距平符号一致率（ASCR）分别达84.3%和73.7%;春季因子的年代际模型优于冬季因子的年代际模型,较好的拟合和再现了东北盛夏降水的年代际波动。年际预测模型和年代预测际模型的叠加便得到了东北盛夏降水的拟合或预测结果。相比CSM1.1、CFSv2和ECMWF4这3个主要业务模式直接预测的降水,时间尺度分离的统计模型有效的提高了东北地区盛夏降水的预测技巧。（4）评估CMIP6模式对北方季风区盛夏降水气候态和主模态的模拟能力基于参与CMIP6历史情景模拟实验的30个模式,通过与观测数据的对比,全面评估出了模拟北风季风区盛夏降水气候态和主模态技巧均较好的模式。大多数模式均能重现北方季风区盛夏降水呈西南至东北递增的地理分布特征。综合空间相似系数、均方根误差、年际变率和相对偏差等评估指标,对北方季风区盛夏降水气候态空间分布模拟能力最好的4个模式为:MPI-ESM-1-2-HAM、MPI-ESM1-2-HR、MPI-ESM1-2-LR和E3SM-1-0;综合衡量对北方季风区盛夏降水的气候态、第一模态（EOF1）、第一模态时间系数（PC1）以及年际变率模拟能力最好的4个模式为:NESM3、E3SM-1-0、GFDL-ESM4和MPI-ESM1-2-LR;综合衡量对北方季风区盛夏降水气候态、第二模态（EOF2）、第二模态时间系数（PC2）以及年际变率模拟能力最好的5个模式为:EC-Earth3-Veg、EC-Earth3、E3SM-1-0、NESM3和MPI-ESM1-2-HR。（5）CMIP6模式对北方季风区盛夏降水预估及不确定性归因分析不同增温情景下,未来北方季风区盛夏降水均呈现显著增加的趋势。北方季风区盛夏降水量上升趋势为近期（2021～2040）平缓、中期（2041～2060）达到最大以及末期（2081～2100）减缓,近期降水量在不同情景下的平均增幅为3%,中期平均增幅为5%,末期略有减少为2%。未来北方季风区盛夏平均地表温度升高1K时,几乎在所有不同时期,SSP1-2.6情景下降水变率对温度变化更敏感,这可能与该情景下温度改变量小有关。在全球变暖背景下,最优模式模拟结果显示,动力项的影响在北方季风区盛夏降水增加中占主导作用,热力项对其为负贡献,抵消了部分动力项的贡献。因此,很有可能是动力项主导了未来北方季风区降水的增加,也是造成模式间结果差异的主要原因。