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1.
利用CMIP5耦合气候模式的模拟结果,分析了不同排放情景下1.5℃和2℃升温阈值出现的时间。多模式集合平均结果表明：RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下,全球地表温度将分别在2029年、2028年和2025年达到1.5℃升温阈值;RCP2.6情景下直至21世纪末期都未达到2℃升温阈值,RCP4.5和RCP8.5排放情景下达到2℃升温阈值的时间分别为2048年和2040年。伴随着排放情景的升高,完成从1.5℃升温阈值到2℃升温阈值所需要的时间缩短。区域尺度上,达到同一升温阈值的时间主要表现为陆地比海洋早,且陆地对排放情景差异的敏感性相对较差,而海洋达到升温阈值的时间则随着排放情景的升高而明显提前。中国达到相应升温阈值的时间要早于全球,且以东北和西北地区出现的时间最早。 相似文献
2.
基于CMIP5耦合气候模式模拟结果对1.5和2℃升温阈值时中国温度和降水变化的分析表明,1.5℃升温阈值时,中国年平均升温由南向北加强且在青藏高原地区有所放大,季节尺度上升温的空间分布与其类似,就区域平均而言,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均气温分别升高1.83、1.75和1.88℃,气温的季节变幅以冬季升高最为显著;除华南和西南地区外中国大部分地区年平均降水量增多,降水的季节差异明显,以夏季降水的分布模态与年平均降水量的分布最为相似,区域平均的年降水量分别增加5.03%、2.82%和3.27%,季节尺度上以冬季降水增幅最大。2℃升温阈值时,RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均温度的空间分布与1.5℃升温阈值基本一致,中国年平均气温分别升高2.49和2.54℃,季节尺度上气温的变化以秋、冬季增幅最大;中国范围内年平均降水量基本表现为增多趋势,其中,西北和长江中下游部分地区表现为明显的季节差异,区域平均的年降水量分别增加6.26%和5.86%。与1.5℃升温阈值相比较,2℃升温阈值时中国年平均温度在RCP4.5和RCP8.5情景下分别升高0.74和0.76℃,降水则分别增加3.44%和2.59%,空间上温度升高以东北、西北和青藏高原最为显著,降水则在东北、华北、青藏高原和华南地区增加最为明显。 相似文献
3.
澜沧江是我国为数不多的跨境河流,流域内多发暴雨、洪水灾害,因此定量、科学地评估澜沧江流域未来全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为澜沧江-湄公河沿线国家共同管理流域水资源和抵御自然灾害提供一定的科学指导。文中基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）下5个全球气候模式降水数据,通过偏差校正增强其在澜沧江流域极端降水的模拟能力,使用降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标评价未来全球升温1.5℃和2.0℃下澜沧江流域极端降水的变化情况,并对结果的不确定性和可信度进行研究,得出以下主要结论：随着全球温度的升高,澜沧江流域年降水和极端降水均呈现增大趋势,其中极强降水量（R99p）升幅最大,升温1.5℃和2.0℃下升幅分别为37%和75%;相对于基准期,全球升温2.0℃下各极端降水指数增幅明显大于升温1.5℃,前者升幅甚至超出后者一倍;未来全球升温情景下,澜沧江流域湿季会变得更湿润,而干季则会更干燥;澜沧江流域降水集中程度会增大,使得流域内洪涝灾害发生的风险增大;ISI-MIP气候模式对澜沧江流域未来极端降水模拟存在较大不确定性,升温2.0℃较升温1.5℃情景下不确定性更大,但相对于基准期,前者极端降水增大的可信度更高。 相似文献
4.
本文基于耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的17个全球气候模式,确定了1.5℃温升（相对于1861-1880年）的发生时间,预估了全球升温1.5℃时,北半球冻土和积雪的变化,并对预估结果的不确定性进行了讨论。结果表明,全球平均地表温度在3种排放情景下（RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5）分别于2027、2026、2023年达到1.5℃阈值。当全球升温1.5℃,北半球多年冻土南界北移1°～3.5°,冻土退化主要发生在中西伯利亚南部。多年冻土面积在全球升温1.5℃时,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下较1986-2005年分别减少约3.43×106 km2（21.12%)、3.91×106 km2（24.10%）和4.15×106 km2（25.55%);北半球超过一半以上的区域雪水当量减少,只在中西伯利亚地区略微增加;北美洲中部、欧洲西部以及俄罗斯西北部减少较显著,减少约40%以上。青藏高原多年冻土面积在RCP2.6、RCP4.5以及RCP8.5排放情景下分别减少0.15×106 km2（7.28%)、0.18×106 km2（8.74%）和0.17×106 km2（8.25%)。青藏高原冬、春季雪水当量分别减少约14.9%和13.8%。 相似文献
5.
本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中39个全球气候模式的试验数据,预估了相对于工业革命前期全球1.5℃升温背景下中国气温和降水变化。根据多模式中位数预估结果,在不同典型浓度路径（RCPs）情景下,相对于工业革命前期全球1.5℃升温分别发生在2034年（RCP2.6）、2033年（RCP4.5）和2029年（RCP8.5）。全球升温1.5℃时,中国年和季节气温平均上升1.8℃和1.6～2.1℃,其中冬季最强。增温总体上由南向北加强,青藏高原为高值中心。年和各季节增温均超过其自然内部变率,区域平均的信噪比分别为3.4和1.6～2.7。年和季节降水整体上在中国北方增加、华南减少;区域平均的年降水增加1.4%,季节降水增加0.1%～5.1%,冬季增幅最大。年和季节降水变化要远小于其自然内部变率,区域平均的信噪比仅为0.1和0.01～0.2。总体上,模式对气温预估的不确定性较小,对降水的偏大,其中对季节尺度预估的不确定性要高于年平均结果。 相似文献
6.
全球变暖影响着以流域径流要素为主导的水文水资源系统的变化。长江流域未来水资源量的时空分布对长江大保护与长江经济带的发展意义重大。为探究全球升温1.5℃和2.0℃对长江流域径流变化的影响,使用基于偏差校正的气候模式集合数据驱动两参数月水量平衡模型,比较两种升温情景下径流量的响应差异。结果表明：基于偏差校正的气候模式集合数据可以较好地代表长江流域历史时期（1976—2005年）的年平均降水和年平均蒸散发情势。两参数月水量平衡模型与参数区域化方法相结合能较好地模拟长江流域各子流域的月径流量。升温1.5℃时,无论是年径流量还是季节径流量均呈上升趋势,与历史时期相比,50%以上三级子流域的增幅超过5%;升温2.0℃时,增幅超过8%。这表明升温2.0℃情景下长江流域水资源量将进一步增加。相对于历史时期,升温1.5℃与2.0℃情景下长江流域北部降水量增幅较大;径流量增幅分布格局基本与降水量一致。汉江流域是全流域径流量增幅最显著的区域。 相似文献
7.
全球升温1.5℃和2.0℃情景下淮河上游干流径流量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于ISI-MIP（The Inter-Sectoral Impact Model Inter-comparison Project）推荐使用的5个全球气候模式数据(HadGEM2-ES,GFDL-ESM2M,MIROC-ESM-CHEM,Nor-ESM1-M,IPSL-CM5ALR),驱动SWIM（Soil and Water Integrated Model）水文模型,研究全球升温1.5℃和2.0℃情景下淮河上游干流径流量变化,得出结论：(1)淮河上游干流径流量年际变化在2种升温情景下均呈先减小后增加趋势。全球升温1.5℃时年径流量较基准期(1986—2005年)增长9.5%,而升温2.0℃情景下涨幅更明显,高达17%。(2) 4个季节径流量在2种升温情景下较基准期均有增长,其中春季涨幅最明显,达24.4%,夏、秋、冬季涨幅分别为7.1%、16.1%、13.5%。全球升温2.0℃时淮河上游干流径流量在4个季节较基准期增长率均大于全球升温1.5℃时。(3)不同气候模式输出日径流量最大值相差较大而平均值相差较小。未来2种升温情景日径流量超过王家坝闸设计流量的日次较基准期均有增加,尤其升温2.0℃情景较基准期增多22次,较升温1.5℃情景多5.8次,表明未来升温2.0℃情景下淮河上游出现极端径流事件的可能性进一步增大。 相似文献
8.
基于CMIP5中的5个全球气候模式统计降尺度的降水、最高和最低气温等数据,利用标准降水蒸发指数（SPEI）和强度-面积-持续时间（IAD）方法识别全球升温1.5℃与2.0℃情景下中亚地区干旱事件,结合30 m分辨率土地利用数据,探讨中亚干旱事件的演变及耕地暴露度变化。结果表明：相比基准期（1986—2005年),中亚地区的降水和潜在蒸发量均有所增加;全球升温1.5℃与2.0℃情景下,中亚地区的干旱事件频次、强度和面积均将增加,其中重旱和极旱事件的频次和影响面积大幅上升,而中旱事件的频次和影响面积持续下降;1986—2005年中亚地区年均干旱耕地暴露度约11.5万km2,全球升温1.5℃和2.0℃情景下,干旱耕地暴露度将分别上升到17.9万km2和28.6万km2,且暴露在极旱下的耕地面积增加最明显。全球升温1.5℃与2.0℃情景下,增加的干旱事件将会严重威胁当地农业生产和粮食安全,中亚地区需对干旱事件采取长期的减缓与适应措施。 相似文献
9.
中国乡村振兴核心区生态环境较脆弱,暴雨洪涝等气象灾害频发,在此背景下,定量、科学地评估乡村振兴核心区全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为乡村振兴核心区防止因灾返贫策略等的制定提供一定的科学依据。本研究基于CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)气候模式下不同SSPs-RCPs(Shared Socioeconomic Pathways-Representative Concentration Pathways)组合情景模拟数据,对全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国乡村振兴核心区极端降水事件频次、强度和持续时间的变化特征进行了分析。结果表明:(1)相对于基准期(1995~2014年),全球升温1.5℃情景下,乡村振兴核心区受极端降水影响明显增大,面积占比60.91%的区域极端降水频次增加,面积占比88.19%的区域极端降水强度增强,面积占比81.07%的区域极端降水持续时间增加;(2)全球升温2.0℃情景下,乡村振兴核心区三项极端降水指标变化与升温1.5℃情景下相似,相对于基准期有增加趋势,极端降水频次、强度和持续时间面积占比分别为55.78%、85.24%、79.33%;(3)从空间角度分析,全球升温1.5℃和2.0℃情景下,乡村振兴核心区中西部相较东部可能更易受极端降水的影响,西藏片区频次和持续时间增加显著,尤其值得关注;(4)当全球升温从1.5℃到2.0℃情景,乡村振兴核心区整体极端降水特征的变化未表现出明显增减趋势及空间特征。相比1.5℃较基准期的变化,2.0℃情景下极端降水频次、强度、持续时间的增加区域范围均缩小,但平均增幅均变大,对于发生极端降水事件的乡村振兴核心区区域而言可能面临更大的风险。 相似文献
10.
采用部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）的气候模式,确定全球升温1.5℃和2.0℃出现的时间,并结合农业技术转移决策支持系统（DSSAT）模型模拟小麦的产量,最终选取4套数据对比研究中国小麦区温度和降水变化特征以及各区域小麦产量变化趋势,综合评价了不同升温情景对中国小麦产量的影响。结果表明：(1)在全球升温1.5℃和2.0℃背景下,我国小麦生育期内温度相对于工业革命前分别升高1.17℃和1.81℃。两种升温情景下我国春麦区升温幅度大于冬麦区升温幅度。春麦区中新疆春麦区升温幅度最大,西北春麦区升温幅度最小;冬麦区中温度变化最大和最小的麦区分别为西南冬麦区和黄淮冬麦区。(2)在全球升温1.5℃和2.0℃情景下,我国小麦生育期内降水相对于历史时段(1986—2005年)分别增加9.1%和11.3%。从各麦区来看,两种升温情景下春麦区降水增加幅度略大于冬麦区的增加幅度。所有麦区中只有新疆春麦区降水低于历史时段降水。春麦区降水增加幅度最大的麦区为北部春麦区。冬麦区中降水增加较大的麦区为北部冬麦区和黄淮冬麦区,降水增加较小的麦区为华南冬麦区和西南冬麦区。(3)两种升温情景下,我国小麦单产相对于历史时段(1986—2005年)平均减产分别为5.2%和4.6%,两种升温情景对中国小麦产量并没有显著的差异。在全球升温大背景下我国春小麦主要呈现增产趋势,冬小麦主要呈现减产趋势。减产幅度较大的麦区为华南冬麦区和青藏春麦区,增产幅度最大的麦区为西北春麦区。从各麦区产量减产面积比例上看,我国各麦区减产面积所占比例趋势为从北向南由多变少再变多,其中华南冬麦区减产面积所占比例最大,北部冬麦区最小。 相似文献
11.
利用国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中的21个气候模式的RCP4.5和RCP8.5情景预估结果,分析了全球变暖1.5℃和2℃阈值时青藏高原气温年和季节的变化特征。结果表明,对应1.5℃和2℃全球变暖,青藏高原变暖幅度明显更大,就整体而言,在RCP4.5/RCP8.5情景下,高原区域平均的平均、最高、最低气温变暖分别为2.11℃/2.10℃和2.96℃/2.85℃、2.02℃/2.02℃和2.89℃/2.77℃、2.34℃/2.34℃和3.20℃/3.14℃,冬季平均气温的变暖幅度（2.19℃/2.31℃和3.13℃/3.05℃）较其他季节更大;从空间分布形势上看,年变暖呈西南高东北低的分布,而春、冬变暖呈南高北低的分布,夏、秋变暖则呈西高东低的分布。到达同一温升阈值时,RCP4.5与RCP8.5情景下高原气温的响应也存在区域差异。高原年与各季平均气温对全球变暖1.5℃与2℃的响应差异均>0.5℃,其中冬季最明显,区域平均差异可达0.94℃,局地差异超过1.1℃。 相似文献
12.
全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国极端低温事件变化与耕地暴露度研究 总被引：4，自引：2，他引：2
基于区域气候模式COSMO-CLM（CCLM）模拟的1960-2100年逐日最低气温数据及2000年中国土地利用数据,采用强度-面积-持续时间（Intensity-Area-Duration,IAD）方法,以全球升温1.5℃（RCP 2.6情景）和2.0℃（RCP 4.5情景）为目标,研究不同持续时间中国极端低温事件变化特征、最强极端低温事件强度与面积关系和最强中心空间分布,分析极端低温事件下耕地面积暴露度的变化规律。研究发现:（1）全球升温1.5℃情景下,持续1至9 d的极端低温事件频次相对于基准期（1986-2005年）下降30%-54%,强度变化-1%-8.8%,影响面积下降7%-21%;升温2.0℃,频次下降48%-80%,强度上升6%-11.5%,影响面积则在-14%-19%变化。（2）全球不同升温情景有可能发生强度和面积超过基准期最强事件的极端低温。全球升温1.5-2.0℃时,同等面积上的最强极端低温事件强度明显下降,但最强极端低温事件中心由西北和西南转移到华中和华南等地。（3）不同升温情景下,暴露于极端低温事件的中国耕地面积明显少于基准期,且升温幅度越高下降程度越大。最强极端低温事件的耕地暴露度则随温度的升高而增大。升温1.5℃时,华东、华北与华中等地暴露在最强极端低温事件的耕地面积相对于基准期有所增大,升温2.0℃时,华东与华北等地有大幅度上升。全球不同升温情景下,极端低温事件频次与影响面积持续下降,但强度上升;随着升温幅度的增大,这种差异变化特征越来越明显;特别应注意的是,随着温度上升,发生强度和面积超过当前记录到的最强极端低温事件的可能性增大;应加强极端事件的预警、预报和监测,减缓经济社会的损失。 相似文献
13.
基于18个CMIP5模式在RCP情景下的模拟结果,综合分析了全球升温1.5～4℃阈值下亚洲地区平均温度和降水以及极端温度和降水的变化,并着重对比了1.5℃与2℃升温阈值下的异同。结果表明：相比工业化前,在全球升温1.5℃、2℃、3℃和4℃阈值下,亚洲区域平均温度将分别升高2.3℃、3.0℃、4.6℃和6.0℃,高纬度地区的响应大于中低纬地区;降水分别增加4.4%、5.8%、10.2%和13.0%,存在明显的区域差异。极热天气将增加,极冷天气将减少;极端降水量的变率将会加大。与2℃升温阈值相比：1.5℃阈值下亚洲平均温度的上升幅度将降低0.5～1.0℃以上,大部分地区的降水增幅减少5%～20%,但西亚和南亚西部的降水则偏多10%～15%;极端高温的增温幅度在亚洲地区均匀下降,而极端低温的增温幅度在亚洲中高纬地区降低显著;亚洲大部分地区极端降水的增加幅度减弱,但在西亚会增强。全球升温1.5℃和2℃时,亚洲发生非常热天气的概率相比基准期（1861-1900年）均将增加1倍以上,发生极热天气的概率普遍增加10%;发生极端强降水的概率增加10%。 相似文献
14.
青藏高原气温和降水近期、中期与长期变化的预估及其不确定性来源 总被引：1，自引：0，他引：1
采用第五次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5）高分辨率全球统计降尺度预估数据集,针对近期（2020—2039年）、中期（2040—2059年）和长期（2080—2099年）,以及全球1.5℃和2℃温升阈值,预估了青藏高原地区平均气温和降水、极端气温和极端降水的变化,定量估算了预估结果的不确定性来源。结果表明：（1）在RCP4.5和RCP8.5情景下,21世纪青藏高原地区平均气温和降水、极端气温和极端降水强度均显著增加,最长连续干旱天气减少。高原气候变化幅度超全球平均,至21世纪末,模式集合预估的气候变化幅度介于全球平均的1.5~3倍。（2）青藏高原地区受0.5℃额外增温的显著影响,年均气温、极端高温和极端低温均显著升高,平均及极端强降水均显著增加。（3）排放情景的选择对近期气候预估影响小,但对长期影响大。在相同排放情景下,内部变率主导了近期高原平均气温预估的不确定性,但至长期其贡献降至10%以下。模式和内部变率的不确定性对降水预估均有贡献,且都随时间减小,最大不确定性中心位于西部和北部边缘,噪声与信号比大于6。 相似文献
15.
将造成经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量数据确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)在1961—2100年的输出资料,预估致灾气旋发生频数及其风速与降水量,分析全球升温1.5 ℃与2.0 ℃情景下,中国东南沿海地区致灾气旋时空变化特征。结果表明:(1) 1986—2015年,东南沿海地区致灾气旋发生频数共计180个,整体呈上升趋势,平均风速和降水量分别为8.7 m/s和129.8 mm,对浙江东部及广东东部沿海影响最严重。(2)全球升温1.5 ℃,2020—2039年致灾气旋频数将由基准期(1986—2005年)的111个上升至138个,增加区域主要位于广东省西南地区及福建省南部地区;平均风速和降水量分别上升15%和17%,至8.4 m/s和109.9 mm,以福建省沿海地区增加最明显。(3)全球升温2.0 ℃,2040—2059年致灾气旋频数较1986—2005年增加33%,将达148个;风速上升32%,以浙江省东部、福建和广东省接壤的沿海地区及广东省南部增幅最大;降水量上升35%,以福建与广东省接壤的沿海地区及广东省西南地区增加明显。(4)相比升温1.5 ℃,全球气温额外升高0.5 ℃,东南沿海地区致灾气旋频数及其风速与降水量将分别上升9%、17%和18%。努力将温升控制在1.5 ℃,对降低致灾气旋频率和强度增加所导致的影响具有重要意义。 相似文献
16.
2℃全球变暖背景下中国未来气候变化预估 总被引：14，自引：4，他引：10
相对于工业化革命前期, 全球年平均地表气温上升2℃的时间和相应的气候变化受到了广泛关注, 特别是包括欧盟成员国在内的许多国家和国际组织已经将避免2℃全球变暖作为温室气体减排的首要目标。为此, 本文作者基于16个气候模式在20世纪气候模拟试验和SRES B1、A1B和A2温室气体和气溶胶排放情景下的数值模拟试验结果, 采用多模式集合方法预估研究了2℃全球变暖发生的时间、对应的大气中主要温室气体浓度以及中国气候变化情况。根据模式集合平均结果, 三种排放情景下2℃全球变暖分别发生在2064年、2046年和2049年, 大气二氧化碳当量浓度分别为625 ppm、645 ppm和669 ppm (1 ppm=10-6)。对应着2℃全球变暖, 中国气候变暖幅度明显更大。从空间分布形势上看, 变暖从南向北加强, 在青藏高原地区存在一个升温大值区; 就整体而言, 中国区域平均的年平均地表气温上升2.7～2.9℃, 冬季升温幅度 (3.1～3.2℃) 要较其他季节更大。年平均降水量在华南大部分地区减少0～5%, 而在其余地区增加0～20%, 中国区域年平均降水增加3.4%～4.4%, 各季节增加量在0.5%～6.6%之间。 相似文献
17.
CMIP5模式对21世纪全球和中国年平均地表气温变化和2℃升温阈值的预估 总被引：1，自引：1，他引：1
基于参加国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的29个全球气候模式开展的历史气候模拟和3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5、 RCP8.5）下21世纪气候预估的结果,分析了单个模式和多模式集合平均（MME）的21世纪全球与中国年平均地表气温（ASAT）变化特征及2℃升温阈值的出现时间。多模式集合平均的结果显示：全球和中国年平均地表气温均将继续升高,21世纪末的升温幅度随着辐射强迫的增大而增大。RCP2.6情景下,年平均地表气温增幅先升高后降低,全球（中国）年平均地表气温在2056年（2049年）达到升温峰值,21世纪末升温1.74℃（2.12℃）;RCP4.5情景下,年平均地表气温在21世纪前半叶逐渐升高,之后升温趋势减缓,21世纪后期趋于平稳,21世纪末全球（中国）年平均地表气温增幅为2.60℃（3.39℃）;RCP8.5情景下,21世纪年平均地表气温快速升高,21世纪末全球（中国）年平均地表气温增幅为4.75℃（6.55℃）。全球平均的年平均地表气温增幅,在RCP2.6情景下没有超过2℃,RCP4.5和RCP8.5情景下分别在2047和2038年达到2℃。RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均地表气温增幅连续5 a不低于2℃的时间分别在2032、2033和2027年,明显早于全球平均。任一典型浓度路径情景下,达到2℃升温的时间,北半球同纬度地区早于南半球,同半球高纬度地区早于低纬度地区,同纬度地区陆地早于海洋。3种不同典型浓度路径情景下21世纪全球和中国年平均地表气温将继续升高这一结果是可信的,RCP4.5和RCP8.5情景下全球和中国年平均地表气温增幅超过2℃的结果模式之间有较高的一致性。多模式预估的全球和中国年平均地表气温升幅和不同幅度升温的出现时间均存在一定的不确定性,预估结果的不确定性随预估时间的延长而增大;相同情景下,中国年平均地表气温预估的不确定性大于全球。 相似文献
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潮白河流域为北京主要供水源,其水资源量对北京用水保障至关重要,因此开展该流域在全球1.5℃和2.0℃升温下的径流预估研究具有现实意义。利用1961—2001年WATCH数据对SWAT水文模型进行率定和验证,在此基础上,应用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中5个全球气候模式在典型浓度路径(RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下预估的全球1.5℃和2.0℃升温下的数据驱动SWAT模型,开展了潮白河流域气温、降水及径流量的变化预估研究,并量化评估由气候模式和RCPs导致的水文效应的不确定性。结果表明：(1) SWAT模型基本能较好地模拟潮白河流域的月径流特征,应用该模型进行气候变化对径流量的影响评估是可行的。(2)在全球1.5℃和2.0℃升温下,潮白河流域年平均温度较基准期(1976—2005年)分别增加1.5℃和2.2℃,年平均降水量也增加4.9%和7.0%。预估的年径流量在全球1.5℃升温下总体略有增加,盛夏和秋初的径流量占全年的比例也有所增加;在全球2.0℃升温下,年径流量增幅达30%以上,但夏季径流量占全年的比例明显减少。(3)在全球2.0℃升温下,潮白河流域极端丰水流量明显增加,洪涝发生风险增大。(4)未来气温、降水量和径流量的预估都存在一定的不确定性,在全球2.0℃升温下不确定性更大;相对而言,径流量的不确定性要远大于降水量的不确定性;无论是全球1.5℃升温下还是2.0℃升温下,预估不确定性主要来源于全球气候模式。 相似文献
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利用全球气候模式、多模式集合和辽宁省气象观测数据,评估了不同典型浓度路径下19个全球气候模式和多模式集合对辽宁省气温变化模拟能力和可信度。结果表明:最优模式模拟结果优于多模式集合,具有较高的可信度。随着全球二氧化碳排放浓度增加,气温变化率和可信度呈增加趋势,首次达到2℃年份呈提前趋势,大部分站点出现在2011年之前,且出现年份越晚,升幅往往越高,反之亦然。大部分站点首次稳定到达2℃阈值开始年份在2022年之前,结束年份出现在2019—2026年,持续时间在13 a以下,开始年份均呈西早—东晚分布形势,结束时间和持续时间分布较均匀,且随着全球二氧化碳排放浓度增加,升温幅度呈上升趋势。不同典型浓度路径下各区域最高温、最低温和平均气温出现年份和变化特征均比较一致。 相似文献
20.
基于CESM模式对1.5℃和2℃两种增暖情景的模拟结果,对比分析了太平洋年代际振荡（PDO）和北太平洋涡旋振荡（NPGO）在全球稳定增暖1.5℃和2℃时期与工业革命前、历史时期在强度和周期上的差异。结果表明：全球稳定增暖1.5℃和2℃时期,PDO和NPGO的强度均比历史时期弱,且主周期缩短,这可能与全球增暖情景下海洋层结增强导致的Rossby波变快有关。PDO的强度和周期在全球增暖1.5℃和2℃这两种情景下没有明显差异;而NPGO的强度在全球稳定增暖2℃时期比1.5℃时有明显减弱,且周期缩短1 a左右。因此,0.5℃升温差异对PDO的强度和周期影响较小,而对NPGO的强度和周期影响较大。 相似文献