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。     

升温1.5℃和2.0℃情景下中亚地区干旱耕地暴露度研究

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。     

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。     

全球升温控制在1.5℃和2.0℃时中国分省人口格局

《巴黎协定》正式生效, 为国际社会应对气候变化提出新的机遇与挑战,也必将对中国人口、资源和环境带来重要影响。本文结合IPCC发布的可持续发展（SSP1)、中度发展（SSP2)、局部或不一致发展（SSP3)、不均衡发展（SSP4)、常规发展（SSP5）5种共享社会经济路径,以2010年中国第六次人口普查数据为基准,综合考虑人口现状和发展政策设定不同发展路径下各省人口模型的相关参数,在全球升温控制在1.5℃和2.0℃时,对比研究中国和各省分年龄、性别、教育水平的人口演变和分布特征。结果表明：(1)全球升温1.5℃时,SSP1和SSP4路径下总人口较2010年增加0.44亿人;升温2.0℃时,SSP2和SSP3路径下较2010年分别增加0.23亿和0.67亿人,SSP5路径下减少约0.12亿人。5种路径下中国人口将在2025-2035年达到峰值,人口峰值正处于全球升温1.5℃期间。(2)全球升温1.5℃时,除了东北地区和四川、安徽省外,多数省（市）人口均较2010年有所增加;升温2.0℃时,西北、西南和以东南沿海地区为主的发达省份保持较高的人口增量,其他地区人口开始呈减少趋势。(3)在全球升温1.5℃和2.0℃期间,大部分省份人口达到峰值,其中SSP3路径下广西人口最多,可达1.13亿,其他路径下广东省人口最多,达1.53亿。(4)未来中国65岁以上老龄人口比重呈现东北高、西南低的分布特征。与全球升温1.5℃相比,升温2.0℃时的老龄化趋势进一步加重,东北地区老龄化问题最严重。采用绿色和可持续发展路径,全球升温控制在2.0℃之内是中国社会经济发展的科学选择。     

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的变化特征北大核心CSCD

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。     

全球1.5℃和2.0℃升温对中国小麦产量的影响研究

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。     

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。      

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1.5℃和2.0℃升温下潮白河流域气候和径流量变化预估

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。     

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。     

广东省县域单元热带气旋灾害损失评估方法研究

利用2004—2014年广东省的热带气旋(Tropical Cyclone, TC)降水和大风资料以及TC造成的直接经济损失数据,通过TC经济灾损率的定义,研究了TC直接经济损失与TC降水和大风的关系,并建立评估模型。广东省沿海地区是TC降水和大风影响频繁地区,TC经济灾损率和受灾频次在广东西南部和东部沿海地区较大。TC经济灾损率与TC降水和大风之间存在较好的指数关系。由此得到不同等级经济灾损率对应的气象因素致灾阈值。利用此气象因素致灾阈值可以对县域单元的TC直接经济损失进行评估。对2004—2014年广东省TC造成的直接经济损失的模拟结果表明,该方法能较好地评估广东的县域单元TC经济损失。      

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

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。      

西北太平洋和南海热带气旋的气候特征分析

对1949—2005年共57年西北太平洋上和南海中心风速≥8级的热带气旋活动的若干特征进行了统计学分析,结果表明：57年在西北太平洋和南海热带气旋年平均发生频数为27.47个,登陆我国年平均数6.89个,近10年发生和登陆频数处于57年的低值区;7—9月是发生和登陆我国最多的月份,华南沿海是登陆最频繁的区域。我国东北地区、华北、黄淮、江淮、江南、华南和西南地区东部均可出现TC暴雨,高频区在东南沿海地区,中心在海南和广东东部沿海,次频中心位于广西沿海和福建东南部沿海。此分析可为登陆热带气旋的暴雨预报提供气候背景。     

浙江影响热带气旋的几个统计特征

利用1949-2007年热带气旋资料（由于多年沿用习惯,本文将近中心最大风力≥8级的热带风暴统称台风）对影响浙江热带气旋进行了定义,从而对影响浙江台风的频数、台风暴雨、台风大风进行了统计分析。分析表明：浙江各地受台风影响的频数自东向西递减,年均受台风影响次数最多的是东部沿海地区;登陆台风个数有增加趋势;影响台风集中在7—9月份;各月台风降水空间分布有一定差异,东南部沿海地区降水影响明显;东部沿海是台风大风频发区。     

2℃全球变暖背景下中国未来气候变化预估

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。     

北半球夏季大气季节内振荡对中国东南沿海热带气旋暴雨的影响

本文采用美国台风联合警报中心整编的1981—2012年的best-track热带气旋资料、中国大陆743站逐日降水数据、亚太经合组织气候中心的北半球夏季季节内振荡(BSISO)指数和美国国家环境预报中心及大气研究中心的再分析资料,分析了中国东南部地区热带气旋暴雨特征及其与BSISO 8个位相的联系。结果表明:7、8月,中国东南沿海地区的热带气旋暴雨发生的频次最多,多个站点热带气旋暴雨占总暴雨频次的比例达40%以上。7、8月热带气旋暴雨主要发生于BSISO1的第1、2、7、8位相,发生的暴雨频次占总频次的78.4%,主要分布于福建省沿海地区和西南部;BSISO2的第5、6、7位相热带气旋暴雨发生的频次也较多,占总频次的73.6%,主要分布于福建省沿海地区及西南部和广东省西南沿海地区。对发生较多热带气旋暴雨的BSISO1和BSISO2位相背景下的环流合成异常的诊断显示,西北太平洋伸向中国东南沿海地区,大尺度引导气流为显著的异常东风带,有利于热带气旋登陆中国大陆;显著异常的纬向东风切变、气旋性相对涡度和整层水汽的异常辐合,有利于热带气旋登陆过程强度的维持,促使热带气旋暴雨发生在中国大陆。     

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%。     

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。     

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。     

1.5℃增暖对全球和区域影响的研究进展

《巴黎协定》明确提出将全球平均升温控制在相对于工业化前水平2℃以内,并努力将其控制在1.5℃以内,以降低气候变化的风险与影响。随后,《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）邀请IPCC筹备关于1.5℃增暖影响及温室气体排放途径的特别报告,为UNFCCC谈判提供科学依据。通过回顾近期发表的一些成果发现,在1.5℃到2℃的不同升温条件下,很多极端天气事件发生的概率将增加。2℃条件下一些易受威胁的系统,如生态系统和农业系统,将承受全球变暖带来的严重后果;海平面明显上升,珊瑚礁锐减,季风降水减弱等影响将进一步加强。同时,不同地区对全球不同程度增暖的响应也存在很大差异。总的说来,相较于2℃增暖而言,将增暖控制在1.5℃以内能进一步减小气候变化影响的风险。然而,要把全球增暖控制在1.5℃内具有极大的挑战性,并且目前对1.5℃增暖的影响认识仍然十分不足。定量分析2℃和1.5℃增暖对不同区域自然和人类系统造成的影响差异,需要更高分辨率的模式以及更多针对2℃和1.5℃增暖影响而设计的专门试验支持。