CMIP6模式对亚洲陆地生态系统的模拟评估与预估

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。     

基于CMIP6模式的黄河流域宁夏段未来气温变化预估研究

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...     

基于SSPs路径下植被气候生产潜力的预测——以陕甘宁为例

陕甘宁三省区自然环境复杂多样,生态环境脆弱,对气候变化响应敏感。在全球气候变化背景下,植被气候生产潜力的研究对该地区农林牧业的生产布局以及生态系统管理等方面起到积极作用。本文选取陕西、甘肃以及宁夏三省区BCC-CSM2-MR模式下SSP126、 SSP245和SSP585三种路径2025-2100年气温和降水的模拟数据,运用Thornthwaite Memorial模型计算研究区未来植被气候生产潜力的变化特征及驱动机制。结果表明：2025-2100年甘肃河西走廊大部分地区保持历史时期向“暖湿型”发展的气候特点,与基准期相比,植被气候生产潜力增量分别集中在10%～40%(SSP126)、 10%～30%(SSP245)、 10%～56.1%(SSP585)。陕西省在SSP126路径下陕北地区植被气候生产潜力呈下降趋势,在SSP245和SSP585路径下全省植被气候生产潜力均呈增加趋势,且陕北地区增加趋势最强。陕西省在SSP126和SSP245路径下大部分地区相对基准期增加了5%～10%,在SSP585路径下增加了10%～20%。宁夏回族自治区在SSP126路径下气候向“暖干型”发展,全区...     

青海湖热力状况对气候变化响应的数值研究北大核心CSCD

湖泊对气候变化非常敏感,是气候变化的指示器。青藏高原湖泊众多,但由于观测数据的缺乏,目前对全球变暖背景下高原湖泊热力状况的研究依然不足且多为短期研究。利用中国科学院青藏高原研究所(ITPCAS)开发的中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集、MODIS地表温度数据、青海湖浮标观测数据,分析了Freshwater Lake Model(简称Flake模式)在青海湖的适用性,揭示了青海湖热力状况对气候变化的响应。结果表明,Flake模式能够很好的模拟出青海湖的热力状况,但对夏季与秋季的湖表面水温(特别是夜间)模拟偏高,部分是驱动数据误差造成的,修正驱动数据后模拟效果得到改善。对1989 2012年Flake模拟的湖表面温度与ITPCAS数据不同驱动要素之间的年际变化趋势与相关性进行分析,发现青海湖表面温度呈现上升趋势,与气温、向下长波辐射有较好的正相关性,而与风速负相关。内部热力状况的模拟结果显示,青海湖混合层温度基本全年呈上升趋势,其中5、6月及12月增温最显著;湖泊底层温度在5月以及12月的两次季节性翻转时期呈上升趋势,在6 10月湖水分层期呈下降趋势,分层期湖泊上层温度升高会加强湖水层结稳定性,使湖水混合减弱,导致底层温度下降。     

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...     

基于CMIP6模式数据的1961-2099年青藏高原降水变化特征分析

青藏高原是海-陆-气相互作用的敏感区域,其降水对当地乃至亚洲水循环起着重要作用,但目前对该区域在21世纪的降水时空演变规律仍认识不足。本文以第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的25个气候模式模拟数据为基准,结合观测数据评估了各模式对青藏高原历史时期（1961-2014年）降水变化的模拟能力,发现多模式集合平均模拟效果优于多数单模式。由多模式集合平均分析了SSP1-2.6、SSP2-4.5、 SSP3-7.0和SSP5-8.5四种情景下青藏高原2015-2099年降水时空特征,发现未来青藏高原年降水量在时间上呈现增加趋势,在空间上呈现西北向东南递增的特征。相对于参考时段（1995-2014年）,降水增幅在近期（2020-2039年）呈现北正南负的特征,高值区分布在藏北高原中西部和昆仑山区,而在21世纪中期（2040-2059年）和末期（2080-2099年）降水增幅南北相反的特征消失,其高值区分布在南部地区,且排放情景越高,增幅越大,空间差异也越大。到21世纪末,青藏高原年降水量在SSP1-2.6、 SSP2-4.5、 SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下较参考时段分别增加约6...     

不同情景达到碳中和下中国区域气候变化的预估

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。     

云南初夏干湿演变特征和基于CMIP6模式模拟的预估分析

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。     

CMIP6模式对青藏高原极端气温指数模拟能力评估及预估

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...     

CMIP5模式对AMO与PDO模拟评估及未来预估

利用1880-2009年海表温度(Sea Surface Temperature,SST)观测资料以及耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project phase 5,CMIP5)中4种情景(piControl、historical、RCP2.6、RCP4.5)下的模...     

2011—2050年长江流域气候变化预估问题的探讨

利用长江流域1961—2008年观测气象资料,对IPCC 第四次评估报告中12个全球气候模式及所有模式集合平均进行比较验证,结果表明：MIUB_ECHO_G模式对该地区降水模拟能力较强,NCAR_CCSM3模式对温度模拟效果较好。进一步利用MIUB_ECHO_G模式和NCAR_CCSM3模式结果在SRES-A2、-A1B、-B1 3种排放情景下的降水和温度数据,分析2011—2050年3种排放情景下长江流域降水和温度变化特征。结果表明,2011—2050年长江流域降水变化趋势不明显,温度呈增加趋势,增幅在2℃内。     

基于CMIP6的福建省极端气温预估

基于第六阶段耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6）模拟数据和高分辨率逐日格点观测数据,分别采用分位数映射法和泰勒图对福建省极端气温指数模拟值进行订正和评估,发现在历史参照期（1991—2010年）订正后的各极端气温指数模拟值与观测值更加接近。在此基础上,分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下福建省21世纪近期（2021—2040年）、中期（2051—2070年）和末期（2081—2100年）订正后的极端气温指数相对于历史参照期的时空变化特征。从时间变化来看,21世纪各时期,全省平均极端气温指数呈现升高趋势,且随着时间推移增幅不断加大。从空间变化来看,极端最高气温TXx呈现西北内陆增幅大、东南沿海增幅小的趋势,极端最低气温TNn空间分布与TXx类似,增幅略小,夏季日数Su增量在福建西南部为大值区,暖昼日数TX90p在福建东南部增幅最大。采用广义极值（generalized extreme value,GEV）分布研究了TXx重现期变化,发现SSP2-4.5情景下,21世纪3个时期增温较为匀速,而S...     

CMIP5模式对长江流域气温模拟与预估

利用长江流域147个气象观测站1961—2000年观测数据,对两个多模式集合CMIP3和CMIP5在长江流域气温模拟效果进行了评估,并进一步利用CMIP5输出结果预估2011—2050年长江流域气温时空变化。结果表明:两个多模式集合对长江流域气温具有一定的模拟能力,相对于CMIP3,CMIP5对实验期后20 a的年均气温变化的模拟效果更好,对年均气温变化倾向率的空间分布更加接近实测。预估表明:长江流域年均气温在3种RCPs情景下呈显著增加趋势,长江中下游变暖幅度要高于长江上游,到2050年,全流域气温都增加1.0℃以上。     

近50a青海湖流域气候变化特征分析

利用青海湖流域4个站点的观测资料,运用气温距平法和降水距平百分率法,并结合青海湖水位变化,就近50 a来青海湖流域生态环境对全球变暖的响应进行了分析。结果表明：（1）近50 a来青海湖流域年平均温度呈上升趋势,线性升温率为0.28℃/10 a;日气温距平的30 d移动平均表明近10 a来气温波动明显;（2）近50 a来...     

CMIP6多模式对21世纪中亚极端降水未来变化预估

基于最新的第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）14个耦合模式的数值模拟结果，预估研究了中等强迫情景（SSP2-4.5）和高强迫情景（SSP5-8.5）两种共享社会经济路径下21世纪中后期中亚极端降水事件的时空分布特征及其与区域气候增暖之间的关系。结果显示，大多数CMIP6模式基本能够模拟出历史观测降水气候态（1979～2018年）的空间分布特征，但在中亚西南及东南部偏干，北部及中南部偏湿。与历史基准期（1981～2010年）相比，21世纪末期（2071～2100年）中亚强降水强度在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下分别增加0.54 mm/10 a和2.4 mm/10 a，而强降水发生频率则分别增加了5%～27%和6%～210%，尤其是中南部高海拔山区增加的幅度更大。预估结果的信噪比显示，天山以北的中亚东北部区域的极端降水强度及其发生频率的预估结果具有更高的可信度。气候变暖对未来中亚极端降水事件的发生频次具有明显的调控作用，在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，当气温每升高1 K时，极端强降水事件的发生频次在分别增加约7 d和9 d，而最大连续无降水日数则分别增加约3 d...     

CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估

利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征。结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果。模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟。22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力。Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著。在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势。     

CMIP6模式对青藏高原多年冻土变化的分析预估

利用国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）多模式的模拟结果,对比观测和青藏高原冻土图评估各模式对当前（1985-2014年）青藏高原与冻土相关气候变量以及多年冻土的模拟能力,并应用多模式集合平均的方法预估了未来4个SSP情景下2021-2040年、2041-2060年、2081-2100年高原多年冻土的变化趋势。结果表明：CMIP6各模式都能够较好地模拟出与冻土相关气候变量的分布特征与趋势,但对于气温的模拟有着较为明显的冷偏差,对于积雪的模拟明显偏大;利用冻结数模型（SFI）计算的当前多年冻土分布与青藏高原冻土图有较好的吻合,1985-2014年的表面多年冻土面积约为134.52×10⁴km²（包含湖泊和冰川面积）;随着气温的升高,21世纪青藏高原多年冻土呈现区域退化的趋势,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,青藏高原东部、南部以及北部边缘地区多年冻土呈现区域性退化,至2041-2060年间多年冻土面积分别减少13.81×10⁴ km²、19.51×1...     

基于多模式集合的中国未来热浪趋势研究北大核心CSCD

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。     

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖（冷）日数增多（减少）,到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。     

基于CMIP6多模式的长江流域蒸散发预估及影响因素

蒸散发是水文循环和能量传输的中间环节,同时也是联结土壤、植被、大气过程的纽带。基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）12个全球气候模式数据,研究了SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5三种情景下,长江流域2020-2099年实际蒸散发E_T（Evapotranspiration,简称ET）的时空变化及其影响因素。研究结果表明,在3种气候变化情景下长江流域ET相较基准期（1995-2014年）均存在显著增加趋势,且长江中下游地区增加趋势最为显著;SSP1-2.6情景ET较基准期先快速增加,21世纪60年代之后减缓并趋于平稳,SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下均呈持续增加趋势。研究了降水（Precipitation,简称Pr）、气温（Air Temperature,简称T）和叶面积指数L_AI（Leaf Area Index,简称LAI）对长江流域ET的影响;SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下,长江流域ET受T影响最为显著,而SSP5-8.5情景下,LAI是影响ET的主导因素。在3种气候情景下,辐射强迫越大,植被增加趋势越显著,对ET的影响越强（SSP5-8.5、SSP2-4.5、SSP1-2.6情景下影响逐渐减弱）,而ET对LAI的敏感性则逐渐降低（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5情景下敏感性逐渐降低）。