En este artículo, se resume la investigación reciente sobre la predictibilidad de los ecosistemas terrestres utilizando el método de perturbación de parámetros óptimos no lineales condicionales (CNOP-P). Los principales hallazgos incluyen los impactos de las incertidumbres en el cambio climático sobre las incertidumbres en los ecosistemas terrestres simulados, la identificación de parámetros físicos clave que conducen a grandes incertidumbres en la modelización y predicción de ecosistemas terrestres, y la evaluación de la capacidad de simulación y la habilidad de predicción de los ecosistemas terrestres al reducir los errores de los parámetros físicos clave. Las áreas de estudio incluyeron la región de Mongolia Interior, el transecto norte-sur del este de China y la región de la meseta Qinghai-Tíbet. Los períodos de los estudios fueron de 1961 a 1970 para los impactos de las incertidumbres en el cambio climático sobre las incertidumbres en los ecosistemas terrestres simulados, y de 1951 a 2000 para la identificación de las combinaciones de parámetros físicos más sensibles. Se emplearon datos de la Unidad de Investigación Climática (CRU). Los resultados numéricos indican el importante papel de los cambios no lineales en la variabilidad climática debido a la ocurrencia de eventos extremos caracterizados por CNOP-P en el estado de equilibrio abrupto del ecosistema de pastizales y la formación de sumideros de carbono en China. En segundo lugar, las combinaciones de parámetros físicos más sensibles a las incertidumbres en las simulaciones y predicciones de ecosistemas terrestres identificadas por el método CNOP-P fueron más sensibles que las obtenidas por métodos tradicionales (por ejemplo, uno a la vez (OAT) y métodos estocásticos). Además, el grado de mejora de la capacidad de simulación y la habilidad de predicción de los ecosistemas terrestres al reducir los errores de las combinaciones de parámetros físicos sensibles identificadas por el método CNOP-P fue mayor que el de los métodos tradicionales.