长江流域径流对全球升温1.5℃与2.0℃的响应

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。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下淮河上游干流径流量研究

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。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下澜沧江流域极端降水的变化特征

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。     

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

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。     

气侯变化对东部季风区赣江和官厅流域径流的影响

选取中国东部季风区南方赣江流域和北方官厅流域,基于逐日气象和水文观测数据率定和验证了HBV水文模型,并以国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中输出要素最多的5个全球气候模式在3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下的预估结果驱动HBV模型,预估了气候变化对21世纪两个流域径流的影响。结果表明：(1) 1961—2017年,赣江和官厅流域年平均气温均呈显著上升趋势,升温速率分别为0.17℃/(10 a)和0.28℃/(10 a);同期,赣江流域降水显著增加,官厅流域降水微弱下降。不同RCP情景下,21世纪两个流域均将持续变暖、降水有所增加,北方官厅流域的气温和降水增幅均大于南方赣江流域。(2) 21世纪,官厅流域年、季径流增幅远大于赣江流域。官厅流域年径流在近期（2020—2039年）、中期（2050—2069年）、末期（2080—2099年）均呈增加趋势,RCP8.5情景下增幅最大、RCP4.5最小。赣江流域在RCP4.5下,近期、中期年径流相对基准期略有减少,但在整个21世纪径流呈上升趋势;RCP2.6和RCP8.5下,21世纪中期以后径流增幅下降。(3) 21世纪,东部季风区北部的官厅流域发生洪涝、南方赣江流域发生干旱的可能性增大,不同RCP情景预估得到相同的结论。     

黄河流域未来气候-水文变化的模拟研究

将大尺度半分布式水文模型VIC应用到黄河上中游流域(花园口水文断面以上),并利用区域气候模式RegCM4.0单向嵌套全球气候模式BCC_CSM1.1,动力降尺度到黄河流域的模拟结果驱动VIC模型,开展在新的典型浓度路径下(RCP4.5和RCP8.5)黄河流域未来气候和水文变化的离线模拟。模拟结果显示,在RCP4.5和RCP8.5排放情景下,黄河流域21世纪平均地表气温相对于1971—2000年均呈显著上升趋势,2019—2048年上升1.2—1.5℃,2069—2098年上升2.19—3.9℃。未来年平均降水量有微弱的增大,2019—2048年增幅为6%左右,2069—2098年增幅为1.4%—5.6%。未来蒸发量增大明显,2069—2098年年平均蒸发量最大可增加9.6%。2019—2048年花园口水文站的年平均径流量增大3.4%—7.4%,2069—2098年年平均径流量转为减少,减幅为3.3%—5.3%。黄河上游地区未来气候和水文变化趋势与黄河流域基本一致,但未来年径流量变幅低于黄河流域,相对比较稳定。     

1.5和2℃升温阈值下中国温度和降水变化的预估

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。      

CMIP5多模式预估的1.5℃升温背景下中国气温和降水变化

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。     

基于SWAT模型模拟的未来气候变化对洪湖流域水资源影响研究

利用SWAT模型和IPCC第五次评估报告中全球气候模式BCC-CSM 1.1数据,对未来气候变化RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5共3种典型排放情景对洪湖流域水资源的影响进行了模拟研究。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟的适用性较好,洪湖流域在未来RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5排放情景下的温度增幅分别为1.4℃、1.9℃和2.4℃,降水变率分别为-3.20%、7.60%和7.90%。SWAT模型模拟结果表明,未来3种情景下随着温度上升洪湖流域实际蒸散发量均略增加,径流受降水影响显著且变化不同,RCP 4.5和RCP 8.5情景下地表径流及地下径流均增加,RCP 8.5情景比RCP4.5情景下地表径流增加多;且各种重现期的洪峰流量和洪水发生频次均增加,RCP 2.6情景下地表径流和地下径流减少。3种情景下径流变异系数较基准期均略增大,说明洪湖流域发生干旱和洪涝的可能性增大,水资源可控性和利用率降低。     

2℃全球变暖背景下青藏高原平均气候和极端气候事件变化

利用CMIP5耦合模式RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景预估结果,以1890一1900年为基准气候,确定了2℃全球变暖时间、对应时期青藏高原平均气候和极端气候事件变化幅度,多模式集合平均结果表明:RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2℃全球变暖分别发生在2063年、2040年和2036年;对应着2℃全球变暖,三种情景下青藏高原平均气温分别升高2.99℃、3.22℃和3.28℃,均超过全球2℃的升温水平;年降水量亦增加,分别增加8.35%、7.16%和7.63%。受气温升高和降水量增多影响,RCP4.5情景下霜冻日数、冰封日数减少,暖夜日数、暖昼日数增多;RCP4.5情景下中雨日数、强降水量、降水强度均增加,持续干期天数减少。从各地平均气候和极端气候事件变化结果来看,柴达木盆地是青藏高原气候变化的敏感区。     

气候变化对长江上游径流影响预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。     

丝绸之路核心区达到1.5度和2度温升的时间和相应的气候变化（英文）

研究目的:本文采用CMIP5多模式的集合平均,针对多种排放情景,估算了丝绸之路核心区达到1.5度和2度温升的时间,比较了全球平均温度达到1.5度和2度温升阈值时丝绸之路核心区的平均气候和极端气候指标的变化。创新要点:中国西部和中亚位于古丝绸之路核心区,是连接东西方的桥梁。1.5度和2度温控目标的设定,是国际社会应对全球变暖的重要举措。理解在上述增暖阈值下丝绸之路核心区平均气候和极端气候的可能变化,将为一带一路战略的实施提供重要科学参考。研究方法:CMIP5多模式集合平均重要结论:相较于当前气候态(1986–2005年),在四种排放情景下,即RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5,CMIP5多模式集合预估的丝绸之路核心区到21世纪末将分别增温1.5、2.9、2.6和6.0°C。在四种排放情景下,年平均降水较之当前气候态均显著增加,其中在RCP8.5情景下增加约14%。四种排放情景下的预估结果,均显示丝绸之路核心区将在2020年前温升达到1.5°C。在RCP8.5情景下,该地区将在2020年代温升达到2.0°C,而在RCP4.5情景下,温升达到2.0°C的时间则推迟到2030年代。比较全球温升1.5和2.0°C的气候变化,发现全球额外升温0.5°C(较之1.5°C温升阈值)将导致丝绸之路核心区升温0.73°C(0.49–0.94°C),高于全球平均温度的变化,极端热浪的天数将增加4.2天,年平均降水增加2.72%(0.47%–3.82%),而连续干旱日数的变化则具有区域依赖性。     

辽河流域年平均径流对气候变化响应的试验分析

利用Holland等建立的模型,针对辽河干流流域,基于近几十年的历史气象水文观测数据率定模型参数,并建立了流域的年尺度气候—径流模拟模型。利用建立的模型,进行模拟试验、敏感性试验及预估试验分析。结果表明:在年降水量均增加10%的条件下,如气温增高1℃,则年径流量会增加14.0%;如年平均气温降低1℃,则年径流量会增加31.5%。在年平均气温均升高1℃的条件下,如年降水量增加10.0%,则年径流量会增加14.0%;如年降水量减少10.0%,则年径流量会减少30.0%,径流对降水量变化的响应更为敏感。根据国家气候中心发布的气候变化情景预估数据,对于2001—2030年模拟预估结果为,在B1情景下,气温升幅适中,降水量增加明显,径流量增加较为明显; A1B情景下,气温升幅明显,降水量增加适中,径流量增加相对最少; A2情景下,气温升幅最少,降水量增加适中,径流量增加处于中等水平。     

全球升温1.5℃和2.0℃背景下北京市暴雨洪涝淹没风险研究

基于第五次耦合模式比较计划(CMIP5)的5个气候模式模拟结果,结合FloodArea模型,对RCP8.5情景下全球升温1.5℃和2.0℃时,北京市极端降水和淹没风险进行分析。结果表明：北京市极端降水量呈从西南向东北逐渐减少的分布趋势。在升温2.0℃时,极端降水和淹没风险增加较升温1.5℃时明显,郊区极端降水增加最明显的地区是房山和门头沟,城区极端降水量增加最明显的地区是海淀、石景山和丰台区。海淀区出现一级和二级淹没风险的面积最大,其次是丰台和石景山区。郊区的延庆和怀柔是发生一级淹没风险面积最大的地区。     

全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化预估

基于国家气候中心中等分辨率模式BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)预估数据,采用双线性插值、趋势分析、偏差分析等方法,分析全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化。结果表明：全球升温1.5℃辽河流域年平均降水量距平百分率增幅随排放情景的升高而增大,SSP5-8.5排放情景下增幅达5.82%。全球升温2.0℃辽河流域年和四季降水均为增加趋势,夏季降水增幅明显;SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水量均为自西南向东北递减,辽宁西部地区降水增幅较为显著,超过15%。不同排放情景下辽河流域极端降水指数均为增加趋势,日降水强度、强降水日数、强降水比例增长显著;随排放情景升高,极端降水指数增长速率增大,SSP5-8.5情景下的增长速率为SSP2-4.5情景下的两倍以上。SSP5-8.5情景下,21世纪末降水强度、强降水日数、强降水比例、强降水阈值、最长连续湿日数、最大十日降水量将达11.66 mm/d、15.15 d、59.08%、32.94 mm、9.69 d、201.29 mm,较基准期增加5.58 mm/d、5.15 d、37.08%、10.15 mm...     

不同升温情景下中国东北地区平均气候和极端气候事件变化预估

利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明：RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。     

基于SWAT模型的汉江流域径流模拟

应用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型对汉江流域1971-2000年30年逐月径流进行了模拟.结果表明:模型模拟精度高于评价标准(模拟效率Ens>0.5,相关系数r 2>0.6),SWAT模型适用于汉江流域的径流模拟;水量平衡各要素中,30年月、年平均蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、土壤含水变化量、地下水侧流量分别占降水量的55.97%、25.88%、17.64%、0.26%、0.25%,蒸散发是该流域水量的主要输出项;各月30年平均降水量变化趋势与地表径流量变化趋势较一致,而与基流量变化趋势一致性较差;30年流域降水量年变化趋势与地表径流量、基流量的变化趋势较一致;30年月、年地表径流量对降水的响应程度高于基流.     

全球升温1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化

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%。     

全球升温1.5℃与2.0℃目标下长江流域极端降水的变化特征

基于区域气候模式COSMO-CLM及5个全球气候模式(GFDL-ESM2M,HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, NorESM1-M)1961—2100年逐日降水数据,采用重现期法计算20 a与50 a一遇极端降水量,研究全球升温1.5℃和2.0℃目标下长江流域极端降水的变化特征。研究发现:全球升温1.5℃目标下,长江流域20 a与50 a一遇极端降水量分别为78和93 mm,相比1986—2005年将增加10%和9%;空间上表现为中下游普遍增加,最大增幅145%,上游地区则主要表现为减少趋势;全球升温2.0℃目标下,20 a与50 a一遇极端降水量分别为81和98 mm,将较基准期上升14%和15%;中下游极端降水量显著上升,最大增幅约188%,上游成都平原以西以北明显下降;随全球升温由1.5℃至2.0℃时,20 a与50 a一遇极端降水量分别增加4%和6%,中下游较上游增幅更明显,最大增幅136%。因此,将温室气体减排目标控制在1.5℃水平对减缓长江流域尤其是中下游地区极端降水事件影响具有重要的意义。     

基于CMIP5耦合气候模式的1.5℃和2℃升温阈值出现时间研究

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。