准确预估全球变暖背景下ENSO的振幅、空间多样性演变及其降水响应，是当前ENSO学界的焦点与难点之一。本报告将以气候系统内部变率为切入点，基于多模式提供的大样本集合历史与未来高排放情景数据，系统阐释内部变率对ENSO空间多样性的物理调制过程及其对未来预估不确定性的影响。在历史气候（今天气候）模拟中，大样本集合各独立成员在模拟ENSO空间多样性上存在由内部变率主导的显著离散度。研究发现，赤道太平洋海温多年平均态的纬向梯度差异是该离散度的物理根源。呈现出类厄尔尼诺型的平均海温分布的背景态会系统性降低触发深对流的大气临界阈值，使ENSO正反馈中降水展现出更强的非线性响应能力与海气耦合效率，经过一系列海气反馈，最终造就了更显著的东太平洋型（EP）事件振幅与高度的空间多样性。在未来预估方面，不同模式及同一模式内部各成员间的EP-ENSO与CP-ENSO振幅萌现时间（ToE）存在巨大的离散度。MTM功率谱分析证实，多年代际至百年尺度的低频内部变率是导致预估结果高度发散的重要干扰源。通过滤除上述低频内部变率的影响后，发现各成员的ToE向集合平均信号显著收敛，预估不确定性得到有效缩减。进一步将萌现时间拓展至ENSO降水场，发现受全球增暖的影响，未来EP-ENSO与CP-ENSO的降水正异常区域均呈现出显著的增强且东移现象，这与前人的发现一直。基于跨越自然噪音与成员间离散度的双重阈值分析表明，EP-ENSO降水响应的最早萌现信号集中于赤道中东太平洋及热带辐合带区域，而CP-ENSO的降水响应则普遍未能突破内部变率的噪音区间。本研究为降低ENSO未来预估不确定性及理解内部变率的调制作用提供了新的物理认识。

ENSO空间多样性；大样本集合；内部变率；萌现时间；气候预估不确定性