全球变暖背景下，各界对未来10-30年尺度的区域气温变化关注度越来越高。10-30年尺度的年代际气候预测是目前国际气候学研究领域的新方向和难点之一。未来10-30年是中国经济社会向中等发达国家迈进的关键阶段，科学地预测这一时期的气候变化是应对和制定适应对策的科学基础。现有的预估研究主要是针对平均气候态和长期趋势的，但是从应用角度来看，需要一些平均值预估以外更精细的信息:年循环变化，多年代际变率以及与极端气候事件相关联的短期变率。本论文发展了一种针对区域气温近期预估的多模式集合新方法，综合考虑了气候模式对上述特定时间尺度分量的模拟能力。通过集成各分量的最优结果，最终可以得到对目标区域的‘最优’预估。在此基础上，将该方法的思想运用于实际需求，对新方法的权重取法进行了改进:(1)考虑多年代际变率因素对全球各个典型陆地区域气温进行了近期预估;(2)对气温年循环的振幅和位相进行了近期预估;(3)就“一带一路”区域的月极端气温进行了评估和预估。　　论文主要结论如下:　　(1)发展了一种针对近期预估的多模式集合新方法(AMME)，它是一种考虑关键时间尺度变率模拟能力的有限个模式集合方法。这些尺度包括平均气候态、振幅-频率调制的年循环、多年代际分量、长期趋势以及短期变率，它们足以描述区域气候变化。单个最优分量是由能够尽可能再现观测的有限个模式决定的;通过集成各分量的最优结果，最终可以得到对目标区域的‘最优’预估。这种新方法被应用于中国东部区域平均的月平均气温序列上，分别选取了训练期（1902-1990年）和验证期（1991-2004年）进行阐述。结果表明:无论是历史阶段还是‘未来’近期预估阶段，AMME的重现能力均优于传统的多模式集合方法。　　(2)采用新的多模式集成方法对CMIP5模式进行集成，得到了全球、半球以及21个陆地区域气温变化的近期预估(2006-2025)。对单个模式而言，用集合经验模分解(EEMD)方法对其中的长期趋势(ST)和多年代际变率(MDV)进行提取，在历史阶段(1901-2005)用贝叶斯平均(BMA)方法分别对这两个分量进行集成并进行了验证(2006-2014)。新的多模式集成结果可以再现观测中MDV调制ST的现象。在中等排放浓度路径(RCP4.5)情景下，2006-2025年间受MDV调制的增温(ST+MDV)全球陆地平均可达0.38℃[0.33℃-0.43℃]。在近期预估阶段，有2/3的区域MDV增强了增温趋势，在北欧地区的增温效应最大(32％)，受MDV调制的增温可达0.99℃，而不考虑MDV影响的增温仅为0.67℃。MDV还对一些区域造成降温，最大的降温影响出现在北亚(24％)，2006-2025年间受MDV调制的增温仅有0.51℃，而不考虑其影响的增温可达0.67℃。　　(3)CMIP5模式对中国东部区域气温年循环变化的近期预估。对单个模式而言，先对中国东部地区气温年循环(MAC)进行了提取，在历史阶段用多元线性回归(MLR)对其进行集成，其结果(AMME-MLR)很大程度再现了观测中气温年循环的振幅和春季位相的变化。近期(2006-2034)预估结果显示，中国东部平均气温年循环振幅稍有增强趋势(0.05℃/10yr)，但存在着较为显著的年际变率，振幅变动高达1.3℃;春季位相时间稍有推迟(-0.05day/10yr)，也存在较为明显的年际变率，变动范围高达一周左右。　　(4)CMIP5模式对中国东部区域和一带一路区域月极端气温的近期预估。采用概率密度分布(PDF)指标，在历史时期对CMIP5模式模拟月极端气温进行评估，建立较优集合，并应用于近期预估中(2016-2035)。在中国东部以及一带一路区域，与历史阶段的观测相比，较优集合预估的极端暖月温度增大了，其中南亚地区的增幅变动范围是最大的[0.06℃-2.23℃]，东非地区的增幅变动范围最小[0.60℃-1.25℃]。然而，预估的极端冷月温度变化存在区域复杂性。另外，较优集合预估的极端暖月的重现期均缩短了，大部分短于四年，说明极端暖月发生的频次越来越高了。然而，近期预估阶段(2016-2035)，各个模式对观测中极端冷月的重现期的表现却很不同，不确定性很大:在撒哈拉地区和南亚区域，较优集合中超过半数的模式的极端冷月的重现期是在10年左右，说明这两个地区极端冷月发生的次数或许会有所增加;在其他区域，较优集合中超过半数远大于20年，说明极端冷月在这些地区发生得可能会越来越少了。