2010—2100年淮河径流量变化情景预估

根据淮河流域14个气象站点1964—2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001—2100年的气候预估,利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010—2100年逐月径流量变化。计算结果表明:3种排放情景下2010—2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大,SRES-A2情景总体处于波动上升趋势,其中2051—2085年上升趋势显著;SRES-A1B情景2024—2037年年平均流量显著降低;SRES-B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明:春季径流量在2010—2100年变幅最小,距平百分率在-15.1%～18.6%之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势,之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES-A2和SRES-A1B情景变幅显著,其中,秋季SRES-A2情景2060年代距平百分率下降达50.6%,为3种情景下各季节径流量降幅之最;冬季SRES-A1B情景2050年代其增幅达到54.7%,亦为上升幅度之最。     

不同气候变化情景下未来中国热相关死亡风险的预估

预估气候变化背景下中国未来近期、中期及远期温度热相关人群超额死亡风险,为未来热相关人群健康风险防范提供科学依据。基于中国网格化日均气温数据集与3种排放情景下未来日均气温数据、历史人口数据与3种生育率情景下未来人口数据以及死因数据资料计算的热效应暴露-反应关系,计算每日热相关死亡人数。结果表明:（1）未来中国平均气温将持续升高,且北方地区升温幅度较大。（2）1986—2005年中国热相关非意外总死亡人数约为7.1（95%置信区间:5.7—8.5）万。（3）RCP2.6、RCP4.5情景下未来中国热相关非意外总死亡人数均呈现先升后降的变化趋势。21世纪末,不同情景下的热相关非意外总死亡人数均高于基准年代。（4）未来不同情景下中国热相关非意外总死亡人数在黄淮海地区以及成渝地区均呈上升趋势,在RCP2.6、RCP4.5情景下北方地区热相关非意外总死亡人数呈下降趋势,东南沿海地区在21世纪30年代后开始呈下降趋势。总体而言在全球变暖的背景下未来中国热相关死亡风险将上升,而在RCP2.6情景下可以有效抑制其上升趋势。      

IPCC AR6解读：全球和区域海平面变化的监测和预估

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。     

气候变化对天津市商场和居住建筑极端能耗的影响

通过模拟1961-2009年天津市商场建筑采暖和制冷能耗及不同节能水平居住建筑采暖能耗,采用百分位法确定了极端能耗阈值,分析了不同类型建筑的极端能耗年际变化特征,同时探讨了其与气候变化的关系。结果表明,近49年来,采暖期商场建筑热负荷极值日数呈显著下降趋势,而制冷期冷负荷没有明显变化趋势,但年际间波动较大;商场建筑热负荷极值对总热负荷的影响总体呈显著减小趋势,而冷负荷极值对总冷负荷的贡献呈弱的减少趋势,但没有通过显著性水平检验;一步节能居住建筑采暖热负荷极值日数呈显著下降趋势,且占总热负荷的比重显著减少;二步节能居住建筑仅有7年出现热负荷极值,而三步节能建筑热负荷49年来没有出现极值。逐步回归分析表明,平均气温是影响商场和居住建筑冬季热负荷极值的主要因素,而商场建筑冷负荷极值主要受湿球温度的影响。对商场建筑和居住建筑在设计和运行两个方面进行节能时要充分考虑能耗的变化特征以及不同时期对不同气候因子的响应,也要考虑制冷能耗极值的出现对空调系统运行安全的影响。另外,随着节能水平的提高,居住建筑能耗减少的同时,极端能耗出现的日数明显减少,有利于居住建筑节能。     

气候变化对典型气象年数据的影响及能耗评估——以中国北方大城市天津为例

本文以中国北方城市天津为例,采用Sandia及Danish两种方法生成典型气象年（TMY）数据,并借助TRNSYS软件模拟得到3个时段（1961-1990年、1971-2000年和1981-2010年）典型办公建筑的逐时负荷,评估气候变化对典型气象年数据及模拟负荷的影响。结果表明：Sandia和Danish生成典型气象年的方法在天津均有较好的适用性,Sandia方法采用6个气象要素生成的典型气象年数据代表性满足要求。受气候变化影响,典型气象年数据变化较大,采暖期（11月-翌年3月）较制冷期（6-9月）的变化更明显;从30年均值差异看,1981-2010年相对于1961-1990年,建筑供热负荷减少5.2%,而制冷负荷增加1.6%。因此,在使用典型气象年数据进行建筑设计能耗评估时需充分考虑气候变化的影响,加快典型气象年数据的生成和更新工作。基于天津现行使用的典型气象年数据模拟得到的办公建筑制冷负荷较1981-2010年偏低6.7%,供热负荷偏高4.7%。表明采用现行典型气象年数据进行建筑能耗评估时,会造成制冷负荷偏低,供热负荷偏高,从而降低人体舒适度及造成供热能源浪费。     

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

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。     

我国能源活动CO2排放在2020—2022年之间达到峰值情景和可行性研究

全球到2100年实现将温度上升控制在和工业化前相比2℃以内,已经成为一个政策目标。本文结合中国能源环境政策综合评估（IPAC）模型的近期研究结果,分析了实现全球2℃温升目标下我国能源活动的CO₂排放情景,并对其关键因素进行研究,得到实现这些情景的可行性。研究表明,考虑到我国经济转型、能源效率提升、可再生能源和核电的发展、碳捕获和碳封存技术,以及低碳生活方式的转变,我国能源活动的CO₂排放是可以在2025年之前,甚至更早（如在2020—2022年）实现排放峰值,峰值总量在90亿t左右,之后开始下降,这和我国在全球2℃温升目标情景中给予的碳空间相一致,支持我国未来在全球温室气体减排中的国际合作路径,以及国内低碳发展政策的制定。实现这样的减排路径,需要在既有的环境和能源政策之外制定针对气候变化减缓的明确和长期的政策,如碳定价。     

未来气候变化对湖北省钉螺潜在分布的影响

利用最大熵模型,结合地形、植被、气象等环境因子,模拟了湖北省钉螺在基准期（1986-2005年）的分布,预测了RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5这3种未来情景下2021-2040年、2051-2070年和2081-2100年湖北省钉螺潜在分布风险。结果表明,基于主导环境因子建立的最大熵模型的受试者工作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）平均值达到0.894±0.024,可用于未来气候变化情景下湖北省钉螺的潜在分布研究。3种排放情景下钉螺潜在分布低、中风险区范围相对基准期分别扩大了4.5%和1.6%,无风险区范围缩小了9.3%;伴随着未来可能的气候变化,钉螺潜在分布中、高风险区向北移动。     

不同排放情景下贵州21世纪气候变化预估

利用IPCCAR4提供的模式预估结果,分析了不同排放情景下21世纪贵州气候变化特征,结果表明：21世纪由于人类排放的增加,贵州省将继续变暖、变湿。到21世纪后期（2071--2099年）贵州省温度比常年高2～3,2℃,降水比常年多3．8％-5．8％。且在SRESA．2（高排放）、A1B（中排放）、B1（低排放）情景下贵州省年平均温度（降水）整体变化幅度分别为4．0℃／100a（136mm／100a）、3．6℃／100a（96mm／100a）、2．1℃／100a（61mm／100a）,体现了排放量越高,增温（增湿）越显著的特征。从季节特征来看,不同情景下冬季温度的增加趋势都大于其它季节;冬季降水预估没有明显的变化趋势,其余季节基本上以上升趋势为主。其中在A1B、B1排放情景下21世纪前期（2011--2040年）降水有减少趋势,在A2情景下降水无明显变化趋势。     

利用采暖/制冷度日分析建筑能耗变化的适用性评估

采暖/制冷度日与建筑能耗有显著线性关系,被认为是最简单可靠的衡量能源需求的指标,但其适用性还缺乏全面的评估。通过模拟1961-2009年天津市办公、商场以及不同节能水平的居住建筑能耗,分析了能耗与采暖/制冷度日的关系,确定其反映能耗变化的适用性。结果表明：采暖期办公及商场建筑的热负荷与采暖度日的相关性达到极显著水平（P<0.01）,决定系数（R2）分别为0.99和0.97;制冷期冷负荷与制冷度日的关系尽管也达到极显著水平,但决定系数仅分别为0.64和0.55;不同节能水平居住建筑热负荷与采暖度日极显著相关,决定系数均在0.99以上。研究认为：采暖度日可以反映办公、商场及居住建筑的热负荷特征,用于分析气候变化对能耗的影响是可行的;但制冷度日不能完全反映办公及商场建筑冷负荷的变化,仅可分别解释冷负荷变化的64%和55%,单纯用制冷度日研究能耗变化是不够全面的。通过分析能耗与气候要素的关系发现,冬季采暖期能耗主要受气温的影响,而夏季制冷能耗受气温和湿度的共同影响。     

气候变化对中国东北地区典型城市办公建筑能耗的影响

利用中国东北地区三个典型城市(哈尔滨、长春和沈阳)1961—2019年的气温、相对湿度等气象资料和TRNSYS软件模拟的能耗资料,分析了气候变化对东北地区办公建筑设计气象参数的影响,研究了气候变化对办公建筑能耗的影响及其影响因子.结果表明:与1961—1990年相比,近30 a(1991—2019年)东北地区三个城市的...     

气候变化对中国华北地区办公建筑供热制冷能耗的影响评估

以中国华北地区五大城市办公建筑为例,利用1961—2017年气象数据和TRNSYS软件模拟的供热制冷负荷数据,评估了气候变化背景下华北地区建筑供热制冷负荷的变化。在此基础上,对模拟负荷和气象要素进行多元线性逐步回归分析,揭示了影响建筑供热、制冷负荷的主要气象因子。结果表明：1961—2017年中国华北五大城市供热负荷均呈下降趋势,降幅为0.05（石家庄）—0.13 kWh·m^-2·（10 a）^-1（呼和浩特）;各城市制冷负荷的变化不同,仅呼和浩特为增多,增幅为0.04 kWh·m^-2·（10 a）^-1,其余城市制冷负荷无明显变化;从总负荷来看,各城市均呈下降趋势,降幅为0.05（太原）—0.10 kWh·m^-2·（10 a）^-1（呼和浩特）。由供热制冷负荷与气象要素的回归分析可知,冬季供热负荷主要受气温影响,五大城市的显著增温导致供热负荷减少;与此不同,夏季制冷负荷主要受气温、太阳辐射的共同影响,呼和浩特平均气温和太阳辐射均呈显著上升趋势,导致其制冷负荷显著增加。其他城市气温显著升高,而太阳辐射显著降低,二者的综合作用导致制冷负荷没有明显的变化趋势。总体来看,在气候变暖背景下,中国华北地区冬季供热负荷明显降低,而夏季制冷负荷并未明显增加,导致总负荷显著降低,气候变暖总体上对建筑节能有利。     

The effect of global climate change, population distribution, and climate mitigation on building energy use in the U.S. and China

Climate change will affect the energy system in a number of ways, one of which is through changes in demands for heating and cooling in buildings. Understanding the potential effect of climate change on heating and cooling demands requires taking into account not only the manner in which the building sector might evolve over time, but also important uncertainty about the nature of climate change itself. In this study, we explore the uncertainty in climate change impacts on heating and cooling requirement by constructing estimates of heating and cooling degree days (HDD/CDDs) for both reference (no-policy) and 550 ppmv CO₂ concentration pathways built from three different Global Climate Models (GCMs) output and three scenarios of gridded population distribution. The implications that changing climate and population distribution might have for building energy consumption in the U.S. and China are then explored by using the results of HDD/CDDs as inputs to a detailed, building energy model, nested in the long-term global integrated assessment framework, Global Change Assessment Model (GCAM). The results across the modeled changes in climate and population distributions indicate that unabated climate change would cause building sector’s final energy consumption to decrease modestly (6 % decrease or less depending on climate models) in both the U.S. and China by the end of the century as decreased heating consumption more than offsets increased cooling using primarily electricity. However, global climate change virtually has negligible effect on total CO₂ emissions in the buildings sector in both countries. The results also indicate more substantial implications for the fuel mix with increases in electricity and decreases in other fuels, which may be consistent with climate mitigation goals. The variation in results across all scenarios due to variation of population distribution is smaller than variation due to the use of different climate models.     

中国2050年碳排放情景比较

从方法论、情景设置、宏观参数、能源消费量、能源消费结构、碳排放量、碳排放强度等几个方面,对国内外有代表性的6个中国碳排放情景研究进行了比较。在维持现有政策框架的基准情景下,尽管中国未来的能源结构持续优化,碳排放强度持续下降,但中国2050年的二氧化碳排放量将显著增长,排放量为119亿～162亿t。通过一定的低碳发展政策,在比较情景下,能源结构的优化和碳排放强度的下降更加明显,2050年碳排放量显著下降,排放量为43亿～95亿t。     

The role of land surface processes in regional climate change: a case study of future land cover change over south western Australia

Summary Using a high resolution regional climate model we perform multiple January simulations of the impact of land cover change over western Australia. We focus on the potential of reforestation to ameliorate the projected warming over western Australia under two emission scenarios (A2, B2) for 2050 and 2100. Our simulations include the structural and physiological responses of the biosphere to changes in climate and changes in carbon dioxide. We find that reforestation has the potential to reduce the warming caused by the enhanced greenhouse effect by as much as 30% under the A2 and B2 scenarios by 2050 but the cooling effect declines to 10% by 2100 as CO₂-induced warming intensifies. The cooling effect of reforestation over western Australia is caused primarily by the increase in leaf area index that leads to a corresponding increase in the latent heat flux. This cooling effect is localized and there were no simulated changes in temperature over regions remote from land cover change. We also show that the more extreme emission scenario (A2) appears to lead to a more intense response in photosynthesis by 2100. Overall, our results are not encouraging in terms of the potential to offset future warming by large scale reforestation. However, at regional scales the impact of land cover change is reasonably large relative to the impact of increasing carbon dioxide (up to 2050) suggesting that future projections of the Australian climate would benefit from the inclusion of projections of future land cover change. We suggest that this would add realism and regional detail to future projections and perhaps aid detection and attribution studies.     

2050年前中国雾日变化趋势的预估

 利用1971-2005年中国591个气象台站的雾日资料以及逐日最低气温、相对湿度、平均风速资料,分析了35 a来中国各区域年雾日数与这些因子的相关关系,并利用IPCC第四次评估报告所提供的模式数据资料,针对3种不同的排放情景,对21世纪上半叶各区域年平均雾日进行预估。结果表明：对划分的9个雾区的年雾日数的回归方程的拟合效果较好,可以用来进行预估;未来50 a中国大部分地区雾日呈明显减少的变化趋势,在A1B,A2和B1情景下,雾日减少的平均幅度分别为16.2%,13.4%和12.9%。未来50 a中国雾日预估结果的空间分布显示：3种情景下未来中国大部分雾区雾日数都将减少,个别地区雾日数有增加趋势,其中A1B情景下雾日减少区的减少趋势最明显,而B1情景下雾日增加区的增加趋势最明显。     

Effects of climate change on building energy consumption in cities

Summary Sensitivity of building-energy consumption to changing urban environments is examined by simulating building energy loads in hypothetical urban settings. A modified version of an algorithm developed by the U.S. Army Construction Engineering Research Laboratory is used to evaluate energy requirements. Energy loads for two buildings of interest are estimated for changing climatic conditions (air temperature) as well as changing environments around the building. An isolated building and a building surrounded by several other buildings are considered.Results indicate that climate warming may lead to energy savings in a wide range of climates while savings also depend on the nature of the building and its use. In cool climates, climate warming forces net energy-load decreases through reductions of the winter heating loads. For example, a one-degree increase in annual air temperature in Duluth led to a 10 kWh decrease in net energy loads for a small office building. In warm climates, urbanization tends to accelerate energy consumption although shadowing may contribute significantly to decreases in summer cooling loads. In Phoenix, annual mean daily net energy loads decreased by about 10 kWh due to shadowing for the same office building. Even in relatively cool regions, summer cooling-load reductions caused by shadowing are effective.With 12 Figures