目前,气候模式是模拟和预估气候变化的重要工具之一,其模拟结果已被水文、生态、环境等各个领域的研究广泛应用。然而由于气候系统内部较复杂,因此,气候模式模拟出的结果仍具有不确定性,且降水模拟结果的不确定性更大。随着气候模式的不断发展,耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的模式陆续公开,其模拟结果将被各个领域广泛应用。因此,对这些模式模拟能力作全面、系统的评估,不仅为模式的不断改进提供理论依据,更为各领域应用气候模式的结果提供建议和参考。模式分辨率的提升可以提高气温随地形变化的模拟能力,改进降水量级。基于BCSD统计降尺度的CMIP5全球气候模式在全球尺度上的适用性已得到验证,但在区域尺度上的应用并不多见,因此本文利用经过统计降尺度的5个CMIP5模式和模式集合平均模拟了亚洲大河流域降水和气温的变化情况,并在此基础上对2015-2050年的降水和气温进行了预估,研究得出以下结论：(1)1961-2005年亚洲大河流域6-9月降水量充沛,其余月份降水量较少,CMIP5模式和多模式集合平均能很好的模拟出多年月降水变化的分布特征,并能较好的模拟出最大值、最小值和平均值,但模拟值均略低于实际观测值,且降水较少的月份模拟能力优于降水充沛的月份,多模式集合平均模拟能力优于单一模式。(2)1961-2005年亚洲大河年降水量、夏季和秋季降水变化较大,春季和冬季变化较小,多模式集合平均能较好的模拟出年降水量和季节降水分布的最大值、最小值、四分位数,模拟年降水量和季节降水量分布能力最优,ccsm4模式次之,bnu-esm模式模拟能力最差。(3)CMIP5模式和多模式集合平均能很好的模拟出1961-2005年年降水量东多西少的空间分布格局,并能模拟出各季节降水的差异和空间分布,但存在系统性误差,各模式模拟的降水分级分布范围略有差异；多模式集合模拟的年降水量和各季降水量与CRU数据偏差较小,其模拟能力相对优于单一模式。(4)1961-2005年亚洲大河流域高温月份集中在5-8月,6月气温最高,其余月份气温相对较低,CMIP 5模式和多模式集合平均能均能很好的模拟出各月平均气温的分布情况,并能较好的模拟出最大值、最小值和平均值,普遍存在系统性偏差,但并不影响整体分布特征,且气温较高的月份模拟误差小于气温较低的月份,模拟结果更准确。(5)亚洲大河1961-2005年春季和冬季平均气温变化较大,年均温、夏季和秋季的平均气温变化较小,多模式集合能较好的模拟出多年年均温和季节平均气温的最大值、最小值、四分位和中位数等特征值；各模式和多模式集合均能模拟出1961-2005年亚洲大河流域年平均气温的上升趋势,且多模式集合平均模拟年平均气温的能力最优,ccsm4次之。(6)各模式和多模式集合平均都能很好的模拟出亚洲大河年平均气温北低南高的空间分布特征,并能模拟出各季节平均气温的空间分布差异,各模式模拟的降水分级分布范围略有差异；多模式集合模拟年均温和各季平均气温与CRU数据偏差最小,模拟能力优于单一模式；此外,模式对气温的模拟能力优于对降水的模拟能力。(7)在未来三种情景下,2015-2050年年平均降水、夏季和秋季降水变化较大,冬季和春季变化较小；随着排放情景的上升,年降水和季节降水均略有升高。在三种情景下,相对于基准期年降水和季节降水量空间分布均有明显差异；年平均降水量、夏季和秋季降水量增幅较大,冬季和春季变化较小。(8)未来三种情景下,2015-2050年平均气温均呈现上升趋势,且RCP8.5情景下上升最快;三种情景下,年平均气温均在19℃左右,且年平均气温和季节平均气温变化不大；空间上,全流域气温相对于基准期呈现一致上升趋势,且北部上升幅度较大,南部上升较少；并且随着排放浓度的增加,平均气温上升的幅度越大。