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1.
基于国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数（LAI)、总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）的模拟性能。模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系统LAI、GPP和NPP的时空分布特征。综合来看,多模式集合（MME）模拟效果最佳,其模拟的LAI、GPP和NPP与观测的空间相关系数分别达到0.90、0.81和0.89,均方根误差在0.5左右。在此基础上,利用MME结果进一步预估了亚洲地区陆地生态系统在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的未来变化。总体而言,亚洲地区LAI、GPP和NPP到21世纪末都呈现上升趋势。其中,温室气体高排放情景下的上升趋势大于温室气体低排放情景下的上升趋势,亚洲中高纬度地区的增幅大于低纬度地区的增幅。从区域平均来看,到21世纪末期,与当今气候态相比,北亚LAI、GPP和NPP的增幅最大,其在SSP5-8.5情景下分别增加68%、106%和90%;东南亚增幅最小,分别为15%、34%和39%。在SSP1-2.6情景下,北亚LAI、GPP和NPP在21世纪末的增幅分别为23%、29%和26%;东南亚分别为3%、10%和11%,意味着未来全球变暖背景下亚洲区域陆地生态系统变绿和固碳幅度加强。 相似文献
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使用1961—2020年的观测数据和2021—2080年的模式预估数据,首先分析了云南初夏干燥度指数（aridity index,AI）的演变特征和影响因子相对贡献,然后采用国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）中的20个全球模式,对SSP1-2.6、SSP2-4.5以及SSP5-8.5情景下云南初夏未来干湿变化进行了预估研究。结果表明：(1) 1961—2020年云南初夏气候整体湿润,但为变干燥的趋势,有明显的年代际变化特征,1960s、1970s以及2000s气候相对湿润,其余年代相对干燥,2000s（2010s）为1961年以来最湿润（干燥）的10年。(2) 2021—2080年在3种排放情景下,云南初夏气候较1995—2014年均为变干燥的趋势,SSP1-2.6、SSP2-4.5以及SSP5-8.5情景下,AI分别减少13.9%、17.9%以及24.9%,西南部将可能是湿润度降幅最大值中心。(3) 1961—2020年,降水对云南初夏气候干湿变化的贡献大于潜在蒸散量;而2021—2080年,潜在蒸散量对气候变干燥的贡献大于降水量,且随排放情景的增高和时间推移,其贡献将逐渐增大。 相似文献
3.
CMIP5模式对未来升温情景下全球陆地生态系统净初级生产力变化的预估 总被引：1，自引：0，他引：1
针对《巴黎协定》提出的温控目标,利用耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的模拟结果,初步分析了全球升温情景下陆地生态系统净初级生产力（NPP）相对于参考时段（1986—2005年）的变化,重点分析了1.5℃和2℃升温时NPP相对于参考时段的变化量,并探讨了大气CO2浓度、气温、降水和辐射的变化及其对NPP变化的影响。CMIP5基于各典型浓度路径模拟的全球陆地生态系统NPP均呈增加趋势,且NPP增加量与升温幅度成正比。在相同的升温幅度下,基于各典型浓度路径模拟的各环境因子和NPP的变化量较为一致。陆地生态系统NPP总量增加主要由大气CO2浓度上升驱动,其他环境因子的影响相对较弱。中国东南部、非洲中部、美国东南部和亚马孙雨林西部地区NPP增加最明显。NPP变化量的空间格局主要由大气CO2浓度增加和升温控制,降水和辐射的影响相对较小。具体而言,大气CO2浓度上升对中低纬度的NPP变化贡献最大,对北方高纬度地区NPP变化贡献较小。温度上升有利于促进北方高纬度地区和青藏高原地区NPP,但对中低纬度地区的NPP有较强的抑制作用。鉴于既有典型浓度路径和地球系统模型的限制,本文对未来升温情景下陆地生态系统NPP的预估仍存在较大的不确定性,需要在未来的研究中进一步改进。 相似文献
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全球变化导致极端天气事件频发,尤其是高温热浪严重影响我国农业生态系统及人类健康。关于热浪事件的定义一直存在着许多争议,对热浪变化趋势空间分布特征的认识有待进一步提高。本文使用气温日较差、绝对温度与相对温度相结合的热浪指标,基于9个CMIP6气候模式的多模式集合结果,评估了可持续发展情景(SSP1-2.6)、中度发展情景(SSP2-4.5)及常规排放情境(SSP5-8.5)下未来中国高温热浪事件的时空分布及变化特征。结果表明:(1)SSP1-2.6情景下未来热浪事件在2050年前后达到顶峰,之后趋于稳定,而在SSP2-4.5情景下,热浪频次、日数及最长持续时间均呈现上升态势,SSP5-8.5情景下热浪的增长趋势及严重程度均为最高;(2)华南、华中地区未来面临更大的热浪风险,SSP5-8.5情景下的热浪频次及强度约是SSP1-2.6的2倍及以上,SSP2-4.5约是SSP1-2.6的1.5倍;(3)西部干旱/半干旱地区、内蒙古东部干旱地区出现较大范围的热浪,结合本文中热浪定义,预示着夜间变暖是全球变暖的一个重要特征。研究结果有助于理解可持续发展、中等强迫情景下我国未来的热浪频次和强度的变化特征,为区域发展节能减排方案的制定提供有效参考。 相似文献
5.
IPCC第六次评估报告第一工作组报告第九章综合评估了与海平面相关的最新监测和数值模拟结果,指出目前（2006—2018年）的海平面上升速率处于加速状态（3.7 mm/a),并会在未来持续上升,且呈现不可逆的趋势。其中低排放情景（SSP1-1.9）和高排放情景（SSP5-8.5）下,到2050年,预估全球平均海平面（GMSL）分别上升0.15~0.23 m和0.20~0.30 m;到2100年,预估GMSL分别上升0.28~0.55 m和0.63~1.02 m。南极冰盖不稳定性是影响未来海平面上升预估的最大不确定性来源之一。区域海平面变化是影响沿海极端静水位的重要因素。 相似文献
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为预估黄河流域宁夏段不同地区未来气候特征及其变化趋势，利用宁夏区内19个国家气象站观测资料和CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式数据，在检验CMIP6模式对宁夏气温模拟能力的基础上，对不同情景下宁夏引黄灌区、中部干旱带和南部山区未来气温变化进行预估。结果表明：(1)CMIP6大部分模式对黄河流域宁夏段年平均气温模拟能力较好，空间相关系数为0.603～0.930，时间相关系数为0.381～0.782，多模式集合优于单个模式模拟效果。(2)在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5 4种情景下，预计2021—2099年黄河流域宁夏段年平均气温均呈明显增温趋势，增温速率为0.09～0.68℃·(10 a)-1。不同情景下增温速率差异明显，SSP1-2.6情景下呈减小趋势，SSP2-4.5情景下先增后减，SSP3-7.0情景下呈“增大、减小、增大”特征，SSP5-8.5情景下呈增大趋势。(3)预计4种情景下21世纪30年代引黄灌区、中部干旱带和南部山区年平均气温分别达10.91～11... 相似文献
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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
8.
对5组区域气候模式集合模拟的中国径流深进行评估,并且预估了温室气体高排放情景RCP8.5下的未来变化。结果表明：多区域气候模式集合结果能够基本模拟出径流深的观测特征,对年径流深的空间分布特征模拟较好,但量值存在一定的系统偏差,特别是黄河中游、海河和松辽河存在明显的正偏差,且对全国9个流域片中东南、西南和西北诸河的年内分配总体模拟效果相对较差。未来到21世纪末,全国平均年径流深在各个时段都以增加为主,增加幅度多在5%以内。未来变化存在明显的空间差异,大致表现为“北增南减”的分布特征,但不会改变中国水资源南多北少的空间格局;其中,黄河、西南和西北诸河流域片呈显著的增加趋势,淮河、长江和东南诸河流域片呈现显著的减少趋势,海河、松辽和珠江流域的变化趋势不显著。21世纪末期各地的变化多在±30%以内,且多模式预估的正负变化一致性较高。到21世纪末期,各流域片平均的径流深季节分配总体特征没有明显变化,径流深的最大月份基本维持不变,分配比例的数值有±2%以内的变化,且各季节的增减变化存在明显流域间差异。 相似文献
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根据共享社会经济情景（SSPs）分为“双碳”路径（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4、SSP4-6.0）和“高碳”路径（SSP3-7.0、SSP5-8.5)。在碳达峰（2028—2032年）和碳中和（2058—2062年）两个时期,采用5个气候模式,7个情景驱动SWAT水文模型,分析赣江流域径流演变特征,主要结论如下：1961—2017年赣江流域观测到的年均气温以0.17℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势（p<0.01),降水以17 mm/(10 a)的速率呈不显著上升。“双碳”和“高碳”路径下,2021—2100年赣江流域均呈现暖湿态,气温持续变暖,降水有所增加;碳达峰、碳中和时期,“双碳”路径下年径流呈现增加趋势;“双碳”路径下,月径流在汛期呈现增加趋势,枯水期在SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4下呈现增加趋势,在SSP4-6.0下呈现减少趋势。“双碳”路径下极端水文事件强度将可能小于“高碳”路径。 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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The middle and lower Yangtze River basin (MLYRB) suffered persistent heavy rainfall in summer 2020, with nearly continuous rainfall for about six consecutive weeks. How the likelihood of persistent heavy rainfall resembling that which occurred over the MLYRB in summer 2020 (hereafter 2020PHR-like event) would change under global warming is investigated. An index that reflects maximum accumulated precipitation during a consecutive five-week period in summer (Rx35day) is introduced. This accumulated precipitation index in summer 2020 is 60% stronger than the climatology, and a statistical analysis further shows that the 2020 event is a 1-in-70-year event. The model projection results derived from the 50-member ensemble of CanESM2 and the multimodel ensemble (MME) of the CMIP5 and CMIP6 models show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event will dramatically increase under global warming. Based on the Kolmogorov–Smirnoff test, one-third of the CMIP5 and CMIP6 models that have reasonable performance in reproducing the 2020PHR-like event in their historical simulations are selected for the future projection study. The CMIP5 and CMIP6 MME results show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event under the present-day climate will be double under lower-emission scenarios (CMIP5 RCP4.5, CMIP6 SSP1-2.6, and SSP2-4.5) and 3–5 times greater under higher-emission scenarios (3.0 times for CMIP5 RCP8.5, 2.9 times for CMIP6 SSP3-7.0, and 4.8 times for CMIP6 SSP5-8.5). The inter-model spread of the probability change is small, lending confidence to the projection results. The results provide a scientific reference for mitigation of and adaptation to future climate change. 相似文献
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基于CMIP6的16个全球模式试验数据,多模式集合预估了《巴黎协定》1.5°C/2°C温升目标下“一带一路”倡议的主要陆域未来气温和降水变化。与观测相比较,多模式集合能够比较准确地刻画“一带一路”主要陆域1995～2014年气温和降水的空间结构特征。在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三种不同路径情景下,相对于工业革命前（1850～1900年）,全球升温1.5°C与2°C分别将发生在2020年代中后期与2040年左右。全球1.5°C与2°C温升目标下,预计“一带一路”陆域平均的气温分别显著升高1.84°C和2.43°C,两者相差0.59°C,模式间标准差分别为0.18°C和0.21°C;区域平均的降水分别显著增加20.14 mm/a和30.02 mm/a,相差9.88 mm/a,模式间标准差分别为10.79 mm/a和13.72 mm/a。两种温升目标下,“一带一路”主要陆域气温空间上均表现为一致性显著增暖,高纬度的增温幅度普遍比低纬度大;降水变化具有明显的空间差异性,地中海与黑海地区、中国南部至中南半岛地区减少,其他地区的降水普遍增加。P-E指数表征的干旱化未来在欧洲地区、中国南部至中南半岛地区、南亚印度东部地区、东南亚和赤道非洲中部地区达到最大。 相似文献
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Future Changes in Extreme High Temperature over China at 1.5℃-5℃ Global Warming Based on CMIP6 Simulations 总被引：1，自引：0，他引：1
Extreme high temperature(EHT)events are among the most impact-related consequences related to climate change,especially for China,a nation with a large population that is vulnerable to the climate warming.Based on the latest Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6),this study assesses future EHT changes across China at five specific global warming thresholds(1.5℃-5℃).The results indicate that global mean temperature will increase by 1.5℃/2℃ before 2030/2050 relative to pre-industrial levels(1861-1900)under three future scenarios(SSP1-2.6,SSP2-4.5,and SSP5-8.5),and warming will occur faster under SSP5-8.5 compared to SSP1-2.6 and SSP2-4.5.Under SSP5-8.5,global warming will eventually exceed 5℃ by 2100,while under SSP1-2.6,it will stabilize around 2℃ after 2050.In China,most of the areas where warming exceeds global average levels will be located in Tibet and northern China(Northwest China,North China and Northeast China),covering 50%-70%of the country.Furthermore,about 0.19-0.44 billion people(accounting for 16%-41%of the national population)will experience warming above the global average.Compared to present-day(1995-2014),the warmest day(TXx)will increase most notably in northern China,while the number of warm days(TX90p)and warm spell duration indicator(WSDI)will increase most profoundly in southern China.For example,relative to the present-day,TXx will increase by 1℃-5℃ in northern China,and TX90p(WSDI)will increase by 25-150(10-80)days in southern China at 1.5℃-5℃ global warming.Compared to 2℃-5℃,limiting global warming to 1.5℃ will help avoid about 36%-87%of the EHT increases in China. 相似文献
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由于全球变暖,极地地区的气候经历了明显的变暖放大.在本项研究中,我们根据CMIP6模式的三种变暖情景(SSP1-2,6,SSP2-4.5和SSP5-8.5)下,极地放大变化对各个反馈机制(包括普朗克,温度递减率,云,水蒸气,反照率反馈,CO2强迫,海洋热吸收和大气热传输)的响应进行了分析.结果表明,通过用“辐射核”方法量化不同反馈机制对地表温度的增温贡献,北极放大(AA)强于南极放大(ANA),由温度递减率反馈主导,其次是反照率和普朗克反馈.此外,海洋的热吸收导致冬季比夏季有更强的极地变暖.在冬季,温度递减率反馈主导了AA大于ANA.AA和ANA的模式间差异随着全球变暖的增强而减小. 相似文献
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曹龙 《气候变化研究进展》2021,17(6):664-670
IPCC AR6报告中控温1.5℃和2℃的低排放情景需要在21世纪中叶以后实现净负CO2排放,这需要在很大程度上依赖CO2移除措施。AR6对CO2移除的主要评估结论如下：CO2移除有潜力从大气中去除CO2（高信度);如果CO2移除量超过CO2排放量,将实现净负CO2排放,降低大气CO2浓度,减缓海洋酸化（高信度);通过CO2移除方法从大气中去除的CO2会部分被海洋和陆地释放的CO2抵消（非常高信度);如果净负CO2排放可以实现并且持续,CO2引起的全球升温趋势将会逐渐扭转,但是气候系统的其他变化（例如海平面升高）仍会在未来的几十年到千年尺度上持续（高信度);不同CO2移除方法会对生物化学循环和气候产生广泛的影响,这些影响会加强或减弱CO2移除的降温潜力,并且影响水资源、食物生产和生物多样性（高信度）。 相似文献
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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