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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
2.
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.
IPCC《气候变化中的海洋和冰冻圈特别报告》评估了气候变化对全球、区域海平面变化和极端海面（极值水位）升高的贡献,以及海平面上升对低海拔（小鱼10 m）岛屿、沿海地区和社会的影响及相关的风险。评估表明,全球变暖背景下,全球平均海平面上升的证据是确凿的,且明显加速（高信度),极端海面高度升高,主要是由陆地冰川和冰盖融化以及海洋热膨胀引起,且前者的贡献已大于后者（很高信度);与此同时,海洋变暖速率倍增,强热带气旋、风暴潮增多,极值水位重现期缩短;至21世纪末,全球海平面还将上升约0.43 m（温室气体低排放情景,RCP2.6）和0.84 m（高排放情景,RCP8.5）（中等信度）,很多沿海地区当前较少发生的百年一遇的极值水位将变为一年一遇或更频繁,而对于许多沿海低洼地而言,类似事件甚至在21世纪中叶就可能发生（高信度)。评估还表明,持续上升的海平面、趋于频发的极值水位,以及人为地面沉降等因素,增加了沿海社会-生态系统的暴露度和脆弱性;并且,与海平面上升有关的危害（险）性事件,如海岸侵蚀、洪灾、盐碱化和生境退化等将显著增加（高信度)。报告指出,如未采取充分的适应海平面上升的措施,在RCP8.5情景下,沿海大城市、城市环礁群岛、热带农业三角洲地区和北极沿岸社区将处于高或很高的灾害风险中（高信度)。 相似文献
4.
利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）28个全球气候模式模拟的历史和多SSP排放情景下的模拟结果以及国家气候中心制作的CN05.1格点化的观测数据,在评估28个全球气候模式对青藏高原极端气温相关指数模拟效果的基础上,预估了多个SSP情景下青藏高原未来极端气温指数的变化趋势。评估结果表明多模式集合平均模拟结果更稳定,且能模拟出极端气温指数的时间分布以及空间分布特征,但与观测相比,不同指数存在不同偏差。预估结果表明,相对于1995-2014年,青藏高原上日最高气温最高值（TXx）、日最低气温最低值（TNn）、暖昼指数（TX90p）未来呈上升趋势,霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）、冷夜指数（TN10p）呈减少趋势,其中高原极端低温比极端高温增温明显,暖昼指数在高原西南部增加明显,霜冻日数、冰冻日数、冷夜指数在高原东南部减少明显。SSP1-1.9情景下,极端气温指数在21世纪的变化幅度较小,随着辐射强迫增大,指数的变化趋势也增大。SSP1-2.6情景下,2030年前中国实现碳达峰时,青藏高原地区TXx、 TNn、 TX90p增长分别不超过1.12℃、0.84℃、 8.4%, FD、 I... 相似文献
5.
董思言 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2024,18(5)
新疆未来暖湿化的预估分析可为区域气候变化减缓和适应提供重要的科学基础。国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）全球气候模式在三种共享社会经济路径（SSPs）下的结果显示,新疆地区未来2021~2100年总体呈现气温升高、降水增加的“暖湿化”现象,但这种变化的具体数值和空间分布存在一定差异。其中SSP2-4.5情景下,相对于1995~2014年,预估2021~2040年新疆地区年平均气温将升高1.2℃左右,年平均降水将增加6.8%。对极端事件的预估结果表明,新疆地区未来暖事件将增加,冷事件将减少;极端强降水事件将增多,且高排放情景下的增加更为显著。新疆地区的未来预估分析,将有助于对新疆地区灾害风险时空变化格局的认识,对未来农业方面等风险防范也有重要的指示作用。 相似文献
6.
CMIP6情景中主要温室气体和气溶胶排放强度的时空分布特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways, SSPs）形成的8组最新的未来可能情景（SSPx-y情景）,被用于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）,以据此来预估未来气候变化的可能幅度和趋势。本文主要对比分析了8组SSPx-y新情景中主要温室气体和气溶胶排放数据的基准年排放强度分布、未来排放强度的时空变化、以及在6个典型区域排放强度的逐年变化等特征。结果表明:二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、黑碳（BC）、二氧化硫（SO2）在基准年的排放强度高值区都位于东亚和南亚。相比于基准年,2100年CO2和CH4在高和低辐射强迫情景下表现出的排放强度变化有显著差异。此外,所有情景下2100年的BC和SO2全球平均排放强度都弱于基准年的排放强度。在时间变化上,随着生物质能碳捕获与封存技术的不断进步,所有地区在4组不超过3.4 W/m2的低辐射强迫情景下,CO2排放强度到2100年都呈现负值。其中,南美洲的负排放最强,2100年在SSP5-3.4情景下该地区的排放强度为－0.3 kg m－2 a－1。最后,对比东亚和南亚排放强度的逐年变化可以发现,在各情景所描述的未来发展过程中,东亚的减排行动的成效都要好于南亚。 相似文献
7.
依据IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告第四章的内容,对未来全球气候的预估结果进行解读。报告对21世纪全球表面气温、降水、大尺度环流和变率模态、冰冻圈和海洋圈的可能变化进行了系统评估,并对2100年以后的气候变化做了合理估计。评估指出全球平均表面气温将在未来20年内达到或超过1.5℃,平均降水也将增加,但随季节和区域而异,同时变率将增大。大尺度环流和变率模态受内部变率影响较大。到21世纪末,北冰洋可能出现无冰期;全球海洋会继续酸化,平均海平面将持续上升,百年内上升幅度依赖不同排放情景,都在2100年后继续升高。在最新的评估中采用多种约束方法,减小了预估不确定性的范围。AR6对于低排放情景以及“小概率高增暖情节”的关注为应对气候变化提供了更多、更完整的信息。综合报告的评估结果指出,未来需要进一步减小区域,特别是季风区气候预估的不确定性,并从科学研究和模式发展两方面加强我国气候预估能力的建设。 相似文献
8.
气候变化科学方面的几个最新认知 总被引：1，自引：0，他引：1
IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告主要从以下几个方面的进展提升了我们对气候系统变化、气候变化原因以及预估未来气候系统变化等方面的认知,对过去气候变化及其与人类活动的关系有了更加清晰、可靠的认识。综合多重证据评估指出,全球气候正经历着前所未有的变化;包括极端事件在内的归因进展已把人类活动对气候系统影响的认识从大气圈扩展到水圈、冰冻圈和生物圈,进一步强化了人类活动影响全球和区域气候的认识;有关区域气候变化信息的内容更加丰富,与各行业和敏感地区的气候变化影响联系更加紧密,使这些信息能更好地为气候变化风险评估和气候变化区域适应提供支持;气候模式和约束预估方法的发展以及对气候敏感度认识的深化,减少了未来不同排放情景下全球地表温度（Global Surface Temperature,GST)、海平面上升和海洋热含量的变化预估的不确定性。这份最新报告对我国提升气候变化研究水平和防灾减灾应对能力具有十分重要的指导意义。 相似文献
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利用能耗模拟软件（TRNSYS）模拟了1971—2010年天津市办公建筑制冷和采暖能耗,结合未来不同排放情景（低排放：B1;中等排放：A1B）下气候预估数据,定量评估了未来（2011—2100年）气候变化对办公建筑能耗的影响。结果表明,2011—2100年热负荷呈显著的下降趋势,而冷负荷显著上升,冷负荷的上升幅度高于热负荷的下降,导致总能耗呈微弱的上升趋势;低排放情景下热负荷的下降和冷负荷的上升幅度低于中等排放情景,总能耗的变化在两种排放情景下没有明显差异;与1971—2010年相比,低排放和中等排放两种情景下2011—2050年热负荷下降10%左右,而冷负荷上升约12%,总能耗增加超过2%;2051—2100年热负荷的下降和冷负荷的上升更为明显,尤其是冷负荷上升（约30%）,总能耗增加8%左右,冷负荷变化率在两种情景下相差较大。 相似文献
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利用第6次耦合模式比较计划（CMIP6）中的9个全球气候模式的模拟结果,通过CO2浓度达峰时间确定SSP1-1.9和SSP1-2.6两种情景下的全球碳中和时间,预估了全球碳中和下中国区域气候较历史参考期（1995—2014年）的未来变化,分析不同时间达到碳中和下气候响应差异,并与未实现碳中和的SSP2-4.5情景下的气候变化对比。结果表明,SSP1-1.9和SSP1-2.6情景下全球达到碳中和的时间分别为2041年和2063年,相较于历史参考期,SSP1-1.9/SSP1-2.6下中国区域平均年气温上升1.22/1.58℃,平均年降水量增加7.1％/9.9％。SSP1-2.6（晚碳中和）较SSP1-1.9（早碳中和）情景下年均温增高约0.36℃,最大升温区位于西南及高原地区。对降水而言,晚碳中和较早碳中和全国平均年降水量增加约2.7％。全年及夏季降水量显著增加区主要在西北,新疆地区出现降水增加超过8％的大值区,冬季则集中于黄河中下游,增幅也超过8％。未碳中和的SSP2-4.5情景下中国区域的升温显著强于SSP1-2.6（碳中和）情景,年平均气温高约0.61℃,西北地区是升温差别大值区,其中新疆部分地区增加升温超过0.8℃。SSP2-4.5较SSP1-2.6情景年降水量在西北地区增加显著,内蒙古西北部最大增加超过10％。有无碳中和对冬季降水影响更大,SSP2-4.5情景下新疆部分地区降水增加比SSP1-2.6下多20％左右,云南部分地区则少15％左右,表明有无碳中和对气候的影响远大于早晚碳中和。 相似文献
11.
Anthropogenic climate forcing will cause the global mean sea level to rise over the 21st century.However,regional sea level is expected to vary across ocean basins,superimposed by the influence of natural internal climate variability.Here,we address the detection of dynamic sea level(DSL)changes by combining the perspectives of a single and a multimodel ensemble approach(the 50-member CanESM5 and a 27-model ensemble,respectively,all retrieved from the CMIP6 archive),under three CMIP6 projected scenarios:SSP1-2.6,SSP3-7.0 and SSP5-8.5.The ensemble analysis takes into account four key metrics:signal(S),noise(N),S/N ratio,and time of emergence(ToE).The results from both sets of ensembles agree in the fact that regions with higher S/N(associated with smaller uncertainties)also reflect earlier ToEs.The DSL signal is projected to emerge in the Southern Ocean,Southeast Pacific,Northwest Atlantic,and the Arctic.Results common for both sets of ensemble simulations show that while S progressively increases with increased projected emissions,N,in turn,does not vary substantially among the SSPs,suggesting that uncertainty arising from internal climate variability has little dependence on changes in the magnitude of external forcing.Projected changes are greater and quite similar for the scenarios SSP3-7.0 and SSP5-8.5 and considerably smaller for the SSP1-2.6,highlighting the importance of public policies towards lower emission scenarios and of keeping emissions below a certain threshold. 相似文献
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Against a background of climate change, Macau is very exposed to sea level rise(SLR) because of its low elevation,small size, and ongoing land reclamation. Therefore, we evaluate sea level changes in Macau, both historical and, especially,possible future scenarios, aiming to provide knowledge and a framework to help accommodate and protect against future SLR. Sea level in Macau is now rising at an accelerated rate: 1.35 mm yr-1over 1925–2010 and jumping to 4.2 mm yr-1over 1970–2010, which outpaces the rise in global mean sea level. In addition, vertical land movement in Macau contributes little to local sea level change. In the future, the rate of SLR in Macau will be about 20% higher than the global average, as a consequence of a greater local warming tendency and strengthened northward winds. Specifically, the sea level is projected to rise 8–12, 22–51 and 35–118 cm by 2020, 2060 and 2100, respectively, depending on the emissions scenario and climate sensitivity. Under the +8.5 W m-2Representative Concentration Pathway(RCP8.5) scenario the increase in sea level by2100 will reach 65–118 cm—double that under RCP2.6. Moreover, the SLR will accelerate under RCP6.0 and RCP8.5, while remaining at a moderate and steady rate under RCP4.5 and RCP2.6. The key source of uncertainty stems from the emissions scenario and climate sensitivity, among which the discrepancies in SLR are small during the first half of the 21 st century but begin to diverge thereafter. 相似文献
13.
长江口海平面上升预测及其对滨海湿地影响 总被引：1，自引：0，他引：1
选择吴淞站和吕四站2个验潮站数据,通过统计学方法进行长江口海平面上升预测,从而构建了一套长江口地区较完备的海平面上升情景库：以2013年为基准年份,其最佳预测值的范围在2030年、2050年、2100年分别为50~217 mm,118~430 mm,256~1215 mm。以此情景库为基础,探究海平面上升变化对长江口滨海湿地的影响,结果表明：随着海平面上升值的增加,长江口滨海湿地的面积不断减少;在基于验潮站数据作趋势外推得到的情景下,湿地面积减少较平缓,而在考虑全球变暖背景的情景下,湿地面积减少迅速;且不论在何种情景下,时间尺度越大,湿地减少的面积越大。 相似文献
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Sea level rise （SLR） is one of the major socioeconomic risks associated with global warming. Mass losses from the Greenland ice sheet （GrIS） will be partially responsible for future SLR, although there are large uncertainties in modeled climate and ice sheet behavior. We used the ice sheet model SICOPOLIS （Simulation COde for POLythermal Ice Sheets） driven by climate projections from 20 models in the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project （CMIP5） to estimate the GrlS contribution to global SLR. Based on the outputs of the 20 models, it is estimated that the GrIS will contribute 0-16 （0-27） cm to global SLR by 2100 under the Representative Concentration Pathways （RCP） 4.5 （RCP 8.5） scenarios. The projected SLR increases further to 7-22 （7-33） cm with 2~basal sliding included. In response to the results of the multimodel ensemble mean, the ice sheet model projects a global SLR of 3 cm and 7 cm （10 cm and 13 cm with 2~basal sliding） under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, respectively. In addition, our results suggest that the uncertainty in future sea level projection caused by the large spread in climate projections could be reduced with model-evaluation and the selective use of model outputs. 相似文献
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We use a physically plausible four parameter linear response equation to relate 2,000 years of global temperatures and sea
level. We estimate likelihood distributions of equation parameters using Monte Carlo inversion, which then allows visualization
of past and future sea level scenarios. The model has good predictive power when calibrated on the pre-1990 period and validated
against the high rates of sea level rise from the satellite altimetry. Future sea level is projected from intergovernmental
panel on climate change (IPCC) temperature scenarios and past sea level from established multi-proxy reconstructions assuming
that the established relationship between temperature and sea level holds from 200 to 2100 ad. Over the last 2,000 years minimum sea level (−19 to −26 cm) occurred around 1730 ad, maximum sea level (12–21 cm) around 1150 ad. Sea level 2090–2099 is projected to be 0.9 to 1.3 m for the A1B scenario, with low probability of the rise being within
IPCC confidence limits. 相似文献
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中国是世界上滑坡灾害造成人口伤亡较严重的国家.受气候变化影响,极端降水频率与强度的增加会提高滑坡灾害的人口风险.文中将不同RCPs情景多个模式的未来降水数据和SSPs情景下的未来人口数据相结合,构建滑坡灾害人口风险评估模型,评估气候变化背景下的中国滑坡灾害人口风险.研究发现,气候变化下中国滑坡灾害的危险性呈上升趋势,预... 相似文献
17.
In the northern Bay of Bengal, mechanisms of seasonal sea-level variation have not previously been examined, and the understanding of longer-term inter-annual sea-level variation is also not concrete. These parameters are addressed in this study utilizing available tide gauge and satellite altimetry data. The contribution of steric sea level to seasonal and longer-term inter-annual sea-level variations is quantified, and statistical analysis is performed to determine the correlations of various atmospheric and oceanic factors with sea level. This study suggests that the trend of sea-level rise in this bay (4 ± 1.33 mm/year) is higher than the global average (3.32 ± 0.46 mm/year) for the studied period 1993 to 2018. The rate of sea-level rise is higher along the coast than in the offshore area and the highest in the central part of the coast. Sea level shows a strong seasonal variation: sea level is the lowest in the winter but the highest in autumn. The contribution from the thermosteric sea level is higher to the observed sea level from winter to early summer, whereas contributions from the halosteric sea level and wind stress curl are higher during autumn. Long-term variations in sea level show strong positive correlations with thermosteric sea level, indicating that temperature is a major local controlling factor for sea-level change. In addition to local factors, long-term sea level also varies by remote forcing (equatorial zonal wind stress), which explains approximately 36 % of the sea-level variation in this bay. Sea level is low during the combined events of positive Indian Ocean dipole (IOD) and El Niño, whereas the sea level is high during the combined events of negative IOD and La Niña. This study provides an improved understanding of seasonal and longer-term inter-annual variations of sea level and the necessary groundworks for a dedicated model study to further quantify all the components of the sea-level budget in the study areas. 相似文献