El cambio climático puede exacerbar la ocurrencia de eventos de precipitación extrema, afectando así tanto la frecuencia como la intensidad de los deslizamientos de tierra inducidos por la lluvia. Es importante estudiar la amenaza de los deslizamientos de tierra inducidos por la lluvia bajo las condiciones climáticas futuras para la formulación de políticas de prevención y mitigación de desastres. Debido a la complejidad del sistema climático, existe una gran incertidumbre en las variables climáticas simuladas por un modelo climático global (GCM), que se propagará aún más en la predicción de deslizamientos. En este estudio, investigamos las tendencias espaciales y temporales de los peligros de deslizamientos futuros en China bajo el cambio climático, utilizando datos de un conjunto de múltiples modelos de GCM basado en dos escenarios, RCP4.5 y RCP8.5. Las características de incertidumbre se estiman luego en función de las relaciones señal-ruido (SNR) y la relación de acuerdo en signo (RAS). Los resultados muestran que la incertidumbre en la predicción de deslizamientos está dominada principalmente por el conjunto de GCM y las configuraciones de escenario RCP. Espacialmente, la incertidumbre en la predicción de deslizamientos es alta en las áreas occidentales de China y baja en las áreas orientales de China. Temporalmente, la incertidumbre en la predicción de deslizamientos está evolucionando, con características de alta incertidumbre en el futuro cercano y características de baja incertidumbre en el futuro lejano. Los SNR anuales promedio en el siglo XXI son 0.44 y 0.50 en RCP4.5 y RCP8.5, respectivamente, y la RAS de la predicción de deslizamientos en el sureste de China es solo del 50-60%. Esto indica que más de la mitad de los patrones muestran tendencias que son opuestas a las del conjunto, sugiriendo que sus tendencias de cambio de deslizamientos no son universalmente reconocidas en el conjunto de patrones. Considerar la incertidumbre del cambio climático en la predicción de deslizamientos puede permitir que los estudios proporcionen una imagen más completa del posible rango de cambios futuros en los deslizamientos, mejorando efectivamente la fiabilidad de la predicción de peligros de deslizamientos y la prevención de desastres.