模式误差（包括模式物理参数误差和外强迫误差等等）是引起陆面过程模拟不确定性的重要因素之一。本论文从外强迫和模式物理参数误差这两个角度出发，利用条件非线性最优参数扰动(CNOP-P)方法和通用陆面模式CoLM模式(theCommon Land Model)，探讨了模式误差对陆面过程模拟不确定性的影响。首先，在外强迫方面，研究了由温度、降水所表征的气候变化的不确定性对陆面水文过程（土壤湿度）的影响。其次，在模式物理参数方面，分季节考察了模式物理参数的不确定性对中国不同地区陆面过程模拟的影响。最后，基于模式物理参数能够引起陆面过程模拟较大不确定性的季节，识别出在中国不同地区对陆面过程模拟具有最重要影响的物理参数组合，进而为通过观测、校准或者同化方法提高陆面过程的模拟提供指导。主要内容和结论如下:　　1.利用CNOP-P方法和CoLM模式，评估了气候变化的不确定性对中国北部‘黄淮海’（简称‘3H’）地区浅层土壤湿度的影响。基于第5次国际耦合模式比较计划CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase5)的22个模式在两种不同典型浓度路径RCP(Representative Concentration Pathway)4.5和8.5下对未来温度、降水变化的预估，利用CNOP-P方法提供了与CMIP5 RCP4.5和RCP8.5相对应的两种CNOP-P类型气候变化情景。CNOP-P类型气候变化情景的特点是:(1)可用于评估在合理的气候变化范围内气候变化引起的土壤湿度变化的最大幅度;(2)同时兼顾了气候态和气候变率的变化。数值结果表明，在两类CNOP-P类型气候变化情景下，土壤湿度在整个‘3H’地区都是增加的。　　为了与其他类型气候变化情景进行对比，利用了假定类型气候变化情景。该情景对温度、降水的基态叠加常数型、不随时间发生改变的扰动;因而，仅考虑了气候态的变化，不能用于研究气候变率变化对土壤湿度的影响。与CNOP-P类型气候变化情景类似，假定类型气候变化情景引起整个‘3H’地区土壤湿度的增加。但是，CNOP-P类型气候变化情景引起的土壤湿度变化幅度大于与其具有相同气候态变化的假定类型气候变化情景。而且，在这两种气候变化情景下，土壤湿度变化之间的差异主要集中在35°N以北的研究区域。该区域主要分布着半干旱地区。这说明气候变率对半干旱地区土壤湿度的变化具有重要影响。　　而且，引起CNOP-P类型和假定类型气候变化情景下土壤湿度变化之间差异的原因随区域而变。在35°N以北的研究区域，降水、土壤冰和蒸散发变化之间的差异主要引起了土壤湿度变化之间的差异。而在剩余的南部地区，降水、蒸散发和地表径流变化之间的差异主要导致了土壤湿度变化之间的差异。　　2.利用CNOP-P方法和CoLM模式，考察了在中国不同地区模式物理参数不确定性对陆面过程模拟的影响。以浅层土壤湿度、感热通量和潜热通量为研究对象，分季节考察了在中国不同地区模式物理参数（共28个）误差能够引起的陆面过程模拟的最大不确定性。在这里，陆面过程模拟的最大不确定性指的是:叠加了CNOP-P类型参数误差后，物理参数引起的陆面过程模拟的误差。一共选取了4个研究区域，分别位于中国东北地区、半干旱地区、半湿润地区和华南湿润地区。　　结果表明，模式物理参数能够导致的陆面过程模拟的最大不确定性具有季节特征。对土壤湿度来说，在东北地区，相比其他季节，模拟的最大不确定性程度在夏季最大;而在半干旱地区，在秋季最大。但是，在半湿润地区和华南湿润地区，土壤湿度的最大模拟不确定性程度具有较小的季节差异。对于感热通量和潜热通量而言，在各个研究区域内，二者的最大模拟不确定性程度均随季节发生明显改变。并且，在同一研究区域内，模式物理参数能够引起感热通量和潜热通量较大模拟不确定性程度的季节是类似的。在东北地区，感热通量的模拟不确定性程度在夏季较大;而潜热通量的模拟不确定性程度在夏季和冬季较大。在半干旱地区，感热通量的模拟不确定性程度在春季较大;而潜热通量的模拟不确定性程度在春季和冬季较大。在半湿润地区，能够引起感热通量和潜热通量较大模拟不确定性程度的季节都是春季和夏季。在华南湿润地区，引起感热通量和潜热通量较大模拟不确定性程度的季节都是夏季和秋季。　　3.基于CNOP-P方法，建立了关于CoLM模式物理参数的敏感性分析框架，进而识别出导致陆面过程模拟最大不确定性程度的最重要和敏感的物理参数组合。以浅层土壤湿度、感热通量和潜热通量为研究对象，在所有研究区域上，分别选取42个个例、36个个例和56个个例探讨物理参数组合的敏感性。　　结果表明，对不同的陆面变量来说，最重要和敏感的物理参数组合随研究区域而变;即使在同一研究区域，不同个例的最重要和敏感物理参数组合也可能存在差异;然而，在半湿润和华南湿润地区，大部分个例的最重要和敏感物理参数组合差异不大。　　以土壤湿度为研究对象时，在东北地区和半干旱地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合存在差异，但通常由3个土壤参数和1个植被参数构成。在半湿润地区，几乎所有个例的最重要和敏感物理参数组合都是一样的，并由3个土壤参数和1个植被参数构成。在华南湿润地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合差异较小，而且只包含土壤参数，不包括任何植被参数。不同研究区域内最重要和敏感物理参数组合的差异表明植被参数对土壤湿度的重要性随研究区域的干、湿状况而发生改变。　　以感热通量为研究对象时，在东北地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合存在差异，但均由3个土壤参数和1个植被参数组成。在半干旱地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合不同，通常由4个土壤参数构成。在半湿润地区，几乎所有个例的最重要和敏感物理参数组合都是一样的，并由3个土壤参数和1个植被参数构成。在华南湿润地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合差异较小，而且包含的土壤参数较少，至多有两个。其中，大部分参数组合包含了植被相关参数:冠层下土壤表面拖曳系数和最大叶面积水量。然而，这两个参数在东北地区、半干旱地区和半湿润地区内识别出的最重要和敏感物理参数组合中从未出现过。因而，在不同的干、湿区域，影响感热通量的关键物理过程是不同的。在华南湿润地区，植被过程的准确表征对感热通量的模拟具有重要影响。　　以潜热通量为研究对象时，在东北地区，不同个例的最重要和敏感参数组合存在差异，但均由3个土壤参数和1个植被参数组成。在半干旱地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合不同，通常由4个土壤参数构成。在半湿润地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合差异不大，并由3个土壤参数和1个植被参数构成。与半湿润地区类似，在华南湿润地区，不同个例的最重要和敏感物理参数组合差异较小，而且包含的土壤参数较少，至多有两个。其中，大部分参数组合包含了植被相关参数:冠层下土壤表面拖曳系数和最大叶面积水量。然而，这两个参数在东北地区、半干旱地区和半湿润地区内识别出的最重要和敏感物理参数组合中几乎从未出现过。因而，在不同的干、湿区域，影响潜热通量的关键物理过程是不同的。这一点与感热通量类似。　　为了探讨识别的最重要和敏感物理参数组合在减少陆面过程模拟不确定性中的作用，一共对比了基于三种方法得到的不同类型参数误差（分别记为CNOP类型参数误差、CNOP_Single类型参数误差和OAT类型参数误差）的减小对陆面过程模拟的影响。以土壤湿度为研究对象时，在所有研究区域上，相比其它两种类型的参数误差，CNOP类型参数误差的减小往往能够最大程度的改进模式的模拟。因而，使用基于CNOP-P方法识别出的最重要和敏感的物理参数组合，土壤湿度的模拟可以得到较大程度的提高。对感热通量和潜热通量而言，在半干旱地区，与其他两种类型参数误差相比，减小CNOP类型参数误差通常能够最大程度的改进模式的模拟。而在东北地区、半湿润地区和华南湿润地区，三种类型参数误差的减小引起的模拟改进程度相当。这可能说明在陆-气耦合强的区域，例如半干旱地区，利用基于CNOP-P方法识别出的这种最重要和敏感的物理参数组合能够使感热通量和潜热通量的模拟得到更加明显的改进。