地球温暖化の研究は、社会経済、気候、影響のモデリングとそのアウトプットから得られるシナリオが基盤となる。各シナリオは相互に入出力の関係にあり、シナリオの受け渡しを通じた分野間の連携によって一貫性のある知見が創出される。この過程ではモデリングの限界や知識ギャップに伴う不確実性が複合的に波及する。この不確実性に対処するために、様々な分野でモデル間比較研究が実施され、マルチモデルの結果と観測情報を統合する新しい方法がエミュレータなどを用いて開発されてきた。このような認識の下、本セッションでは、シナリオ作成過程における分野間の連携促進を目指し、モデリングの方法と不確実性のあらゆる側面：
・シナリオの枠組みとモデル間比較における最近の進展、
・不確実性低減の鍵となる過程、
・様々な方式のエミュレータの開発と応用、
・不確実性の定量化を含むシナリオ評価の方法論、
など、にわたる発表を募集する。

Climate change research is based on scenarios derived from socioeconomic, climate, and impact modeling and their outputs. Each scenario has a mutual input-output relationship, and inter-disciplinary collaboration through the passing of scenarios ensures consistent knowledge. This process involves compounding uncertainties associated with modeling limitations and knowledge gaps. To address these uncertainties, model intercomparison projects have been conducted to improve understanding in different fields, and novel methods including those with emulators have been developed for synthesizing multi-model outcome and supporting observations. From this perspective, this session aims to promote interdisciplinary collaboration in scenario-building processes and invites presentations on all aspects of modeling methods and uncertainties, encompassing, but not limited to, recent progress in scenario frameworks and model intercomparison, key processes leading to reducing uncertainties, the development and application of different types of emulators, and the methodologies of assessing scenarios with uncertainty quantification.