不同代表性浓度路径情景下2045-2050年中国气溶胶分布变化的分析（英文）

基于来自于CMIP5中CESM模式的三种RCP情景下的气象场的降尺度模拟,应用区域空气质量模式系统RAMSCMAQ模拟2045-2050年中国地区气溶胶浓度.三种RCP情景下气象场的降尺度模拟表明,与RCP2.6相比,在RCP4.5和RCP8.5下,华北和华南的近地表温度差减小,风速在华北和华南地区增加,在中部地区下降.RCP2.6情景下,模拟的2045年到2050年平均的PM_(2.5)浓度在华北平原,长三角的部分地区和四川盆地最高,约为40-50μg m~(-3),在中国中部和珠三角的部分地区约为30-40μg m~(-3).与RCP2.6相比,在RCP4.5和RCP8.5下,PM_(2.5)增加了4-12μg m~(-3),其中在RCP4.5和RCP8.5下,SO_4~(2-)和NH_4~+的浓度增加,在RCP4.5下,NO~(3-)浓度降低,在RCP8.5下,NO~(3-)浓度升高,在RCP4.5和RCP8.5下,BC浓度变化很小,而OC浓度下降,其中在RCP8.5下,西南和东南部分地区的OC有所增加.不同的气溶胶物种浓度在RCP4.5和RCP2.6之间的差异以及RCP8.5和RCP2.6之间的差异具有相似的年度变化,这表明气候变化对不同物种的影响趋于一致.     

基于随机森林模型的雅鲁藏布江流域气温降尺度研究

采用随机森林RF(Random Forest)模型对雅鲁藏布江流域22个站点的日平均气温进行降尺度研究,为了探求在雅鲁藏布江流域更适宜的气温降尺度方法,采用多元线性回归MLR、人工神经网络ANN和支持向量机SVM三种方法作为对比模型,并且采用主成分分析PCA和偏相关分析PAR两种分析方法,进行特征变量筛选。采用纳西效率系数NASH、均方根误差RMSE系数、绝对误差MAE和相关系数r值四种标准来评价模型的模拟效果。结果表明,RF模型的模拟效果要明显优于其他几种方法的模拟结果;采用PAR筛选特征变量的模型计算结果,不仅优于采用PCA筛选特征变量模型的模拟结果,且较稳定,另外,各种模型验证期的NASH效率系数都在0. 86以上,相关系数都在0. 93以上,所用几种模型都能较好地模拟雅江流域平均气温。选取MPI-ESM-LR模式在未来(2016-2050年)两种极端典型浓度路径RCP(Representative Concentration Pathway)排放情景RCP2. 6和RCP8. 5下的试验数据,研究雅鲁藏布江流域未来气温变化趋势表明,雅鲁藏布江流域未来2016-2050年在RCP2. 6和RCP8. 5两种排放情景下,平均气温都呈现出持续上升的趋势,在RCP2. 6排放情景下日平均气温平均上升0. 14℃,在RCP8. 5排放情景下日平均气温平均上升0. 30℃。     

两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性

基于ASD（automated statistical downscaling）统计降尺度模型提供的多元线性回归和岭回归两种统计降尺度方法,采用RCP4.5（representative concentration pathways 4.5）和RCP8.5情景下全球气候模式MPI-ESM-LR输出的预报因子数据、NCEP/NCAR再分析数据和秦岭山地周边10个气象站观测数据,评估两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性及预估秦岭山地未来3个时期（2006-2040年、2041-2070年和2071-2100年）的平均气温和降水。结果表明:率定期和验证期内,两种统计降尺度方法均可以较好地模拟研究区域的平均气温和降水的变化特征,且多元线性回归的模拟效果优于岭回归。在未来气候情景下,两种统计降尺度方法预估的研究区域平均气温均呈明显上升趋势,气温增幅随辐射强迫增加而增大。降水方面,21世纪未来3个时期降水均呈不明显减少趋势,但季节分配发生变化。综合考虑两种统计降尺度方法在秦岭山地对平均气温和降水的模拟效果和情景预估结果,认为多元线性回归降尺度方法更适用于秦岭山地气候变化的降尺度预估研究。     

RegCM4对华北区域21世纪气候变化预估研究

利用国家气候中心完成的RegCM4区域气候模式在RCP4.5和RCP8.5两种排放路径下的气候变化动力降尺度试验结果,在检验模式对基准期(1986—2005年)气温和降水模拟能力基础上,进行华北区域21世纪气候变化预估分析。结果表明：RegCM4对华北区域基准期气温和降水的模拟能力较好。未来21世纪,两种情景下华北区域气温、降水、持续干期(consecutive dry days, CDD)和强降水量(R95p)变化逐渐增大,但变化幅度在高排放的RCP8.5情景下更为显著,其中近期(2021—2035年)、中期(2046—2065年)、远期(2080—2098年)RCP8.5情景下年平均气温分别升高1.77、3.44、5.82℃,年平均降水分别增加8.1%、14%、19.3%,CDD分别减少3、3、12 d, R95p分别增加30.8%、41.9%、69.8%。空间上,未来21世纪华北区域内年、冬季、夏季平均气温将一致升高,夏季升温幅度最大;年、冬季、夏季平均降水整体以增加为主,冬季降水增加幅度最大;CDD以减少为主,但近期和中期在山西和京津冀有所增加,而R95p以增加为主,表明21世...     

全球海气耦合模式对中国区域年代际气候变化预测能力的评估

利用中亚地区30个观测台站逐月降水资料及同期ERA-40再分析资料,结合8个CMIP5全球气候模式模拟与未来预估大尺度环流场,使用基于变形典型相关分析的统计降尺度方法（BP-CCA）建立降尺度模型,评估多个气候模式对当前气候下中亚地区春季降水的降尺度模拟能力,并对春季降水进行降尺度集合未来预估。结果表明,建立的降尺度模型能够很好地模拟出交叉检验期内春季降水的时间变化和空间结构：降尺度春季降水与相应观测序列的平均时间相关系数为0.35,最高为0.62,平均空间相关系数为0.87。气候模式对中亚春季降水的模拟能力通过降尺度方法得到了显著提高：8个模式降尺度后模拟的降水气候平均态相对误差绝对值降至0.2%—8%,相比降尺度前减小了10%—60%,模拟的降水量场与相应观测场的空间相关均超过0.77;对比降尺度前多模式集合结果,多模式降尺度集合模拟的相对误差绝对值由64%减小至4%,空间相关系数由0.47增大至0.81,标准化均方根误差降至0.59,且多模式降尺度集合结果优于大部分单个模式降尺度结果。多模式降尺度集合预估结果表明,在RCP4.5排放情景下,21世纪前期（2016—2035年）、中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）的全区平均降水变化率分别为-5.3%、3.0%和17.4%。21世纪前期中亚大部分地区降水呈减少趋势,降水呈增多趋势的站点主要分布在南部。21世纪中期整体降水变化率由减少变为增多趋势,21世纪末期中亚大部分台站降水增多较为明显。21世纪初期和末期可信度高的台站均主要位于中亚西部地区。     

基于BP-CCA统计降尺度的中亚春季降水的多模式集合模拟与预估

利用中亚地区30个观测台站逐月降水资料及同期ERA-40再分析资料,结合8个CMIP5全球气候模式模拟与未来预估大尺度环流场,使用基于变形典型相关分析的统计降尺度方法（BP-CCA）建立降尺度模型,评估多个气候模式对当前气候下中亚地区春季降水的降尺度模拟能力,并对春季降水进行降尺度集合未来预估。结果表明,建立的降尺度模型能够很好地模拟出交叉检验期内春季降水的时间变化和空间结构：降尺度春季降水与相应观测序列的平均时间相关系数为0.35,最高为0.62,平均空间相关系数为0.87。气候模式对中亚春季降水的模拟能力通过降尺度方法得到了显著提高：8个模式降尺度后模拟的降水气候平均态相对误差绝对值降至0.2%—8%,相比降尺度前减小了10%—60%,模拟的降水量场与相应观测场的空间相关均超过0.77;对比降尺度前多模式集合结果,多模式降尺度集合模拟的相对误差绝对值由64%减小至4%,空间相关系数由0.47增大至0.81,标准化均方根误差降至0.59,且多模式降尺度集合结果优于大部分单个模式降尺度结果。多模式降尺度集合预估结果表明,在RCP4.5排放情景下,21世纪前期（2016—2035年）、中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）的全区平均降水变化率分别为-5.3%、3.0%和17.4%。21世纪前期中亚大部分地区降水呈减少趋势,降水呈增多趋势的站点主要分布在南部。21世纪中期整体降水变化率由减少变为增多趋势,21世纪末期中亚大部分台站降水增多较为明显。21世纪初期和末期可信度高的台站均主要位于中亚西部地区。     

基于RegCM4模式的华北区域未来洪涝灾害风险预估

基于区域气候模式RegCM4东亚地区25 km分辨率气候变化试验模拟结果,在分析华北区域基准期(1986—2005年)洪涝灾害致灾危险度以及人口和GDP承灾体易损度基础上,建立区域灾害风险评估模型;应用建立的模型预估华北区域RCP4.5和RCP8.5两种情景下近期(2020—2035年)、中期(2046—2065年)和远期(2080—2098年)洪涝灾害风险的变化。结果表明：(1)RegCM4对华北区域基准期洪涝灾害危险度评估指标R_{20 mm}和R_{x5 day}模拟能力较好,基准期洪涝灾害风险Ⅲ级及以上的区域位于北京、天津、河北南部和东部以及山西南部等地。(2)RCP4.5和RCP8.5情景下,未来3个不同时期华北区域大部分地区R_{20 mm}和R_{x5 day}、洪涝致灾危险度以及风险增加,RCP8.5情景下增加更明显。风险等级Ⅲ级及以上范围在两种情景下均在中期最大。     

统计降尺度方法集合预估华东气温的初步研究

利用共同经验正交函数(EOF)分解和逐步线性回归相结合的统计降尺度方法,研究了1月和7月华东地区41个气象观测站2070—2100年未来月平均温度变化情景的集合预估。同时采用850 hPa温度场、850 hPa位势高度和温度的联合场以及海平面气压和850 hPa温度的联合场作为预报因子变量场,对于两个场联合的预报因子变量场,采用的是两个变量场空间联合的EOF分解的方法。同时通过改变统计降尺度过程中输入的预报因子变量场、预报因子变量取值的区域,以及输入逐步线性回归方程的主分量个数共建立27种统计降尺度模型,并把它们应用于2种全球气候模式(GCMs):Echam5和HadCM3 IPCC AR4 20C3M和A1b情景,从而每个站点均生成1950—2099年(HadCM3)或1951—2100年(Echam5)1月和7月共54个IPCC TR4 A1b温度变化情景,然后对54种预估情景进行集合分析。多个温度变化情景的集合预估采用它们的中位数来表示。结果表明:(1)当前气候条件下,多个统计降尺度结果的集合预报如采用箱线图的中位数能够在一定程度上提高统计降尺度方法的模拟性能;(2)2070—2100年1月和7月未来气温情景相比当前气候条件的增温约3～4℃,7月与1月相比不确定性增大。     

基于CMIP5模拟的中国区域陆气耦合强度评估及未来情景预估

基于第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)11个模式历史情景的模拟结果计算得到了中国区域夏季的陆气耦合强度并进行集合平均,结果表明,位于半干旱区的华北和内蒙古地区陆气耦合强度相对较强,西部干旱区的陆气耦合强度相对较弱,位于湿润区的中国东北地区东部、长江中下游和西南地区陆气耦合强度最弱。利用上述模式集合平均结果与由NCEP再分析资料和欧洲中心的中期气象预报40年再分析资料(ERA40)计算得到的陆气耦合强度相比较,结果显示这些模式的集合平均与再分析资料NCEP和ERA40的计算结果有较好的一致性。利用历史情景模拟和不同的典型排放路径(RCP),即低排放情景RCP2.6、中排放情景RCP4.5和高排放情景RCP8.5下的模拟结果预估陆气耦合强度未来变化。结果显示:与历史情景相比较,位于湿润区的中国南方地区蒸散发的主要控制因子是温度,在3种排放情景下随着温度上升引起蒸散发增加所导致陆气耦合强度升高;位于青藏高原以及半干旱区的内蒙古大部分地区蒸散发在未来的年际变化幅度减弱导致陆气耦合指数降低;位于西北干旱区陆气耦合强度在RCP2.6和RCP4.5情景上升,然而在RCP8.5情景下陆气耦合强度下降,其原因是在高排放情景下,水汽平流输送明显增强,局地蒸散发异常对空气湿度变化的贡献减弱,导致了陆气耦合强度降低。未来预估结果在中国南方可信度相对较高,从全国来看,在RCP4.5情景下可信度相对较高。     

青藏高原21世纪气候的降尺度预估

青藏高原作为世界的“第三极”,影响中国乃至全球的气候变化,准确预测其未来气候变化对指导区域可持续发展具有重要意义。为此,以1979—2015年为基准期,对三个地球系统模式（GFDL-ESM2G,IPSL-CM5R-MR,MIROC5）进行统计降尺度,预估了2021—2100年青藏高原年均气温和降水量的时空变化特征,并分析了冷、暖季平均气温和降水量的变化趋势。结果表明：时间上,气温和降水量均显著增加;空间上存在差异,西部和东南部气温变化趋势率大而中部小,降水量变化趋势率的变化范围随模拟排放强度的增加而加大,同时年平均气温和年降水量都在未来10年变化趋势率最大。预测气温和降水量变化趋势率与排放情景有关,RCP85情景下气温和降水量的增加趋势率最大,RCP45情景次之,RCP26情景最小。随着排放强度的增加,冷暖季气温和降水量变化趋势差异加大。降尺度数据可支撑气候、水文和作物等模式进行情景研究,可为未来气候变化以及水循环研究提供重要的基础信息。     

Analysis of aerosol distribution variations over China for the period 2045–2050 under different Representative Concentration Pathway scenarios: 不同代表性浓度路径情景下 2045-2050 年中国气溶胶分布变化的分析

The regional air quality modeling system RAMS-CMAQ was applied to simulate the aerosol concentration for the period 2045–2050 over China based on the downscaled meteorological field of three RCP scenarios from CESM (NCAR's Community Earth System Model) in CMIP5. The downscaling simulation of the meteorological field of the three RCP scenarios showed that, compared with that under RCP2.6, the difference in near-surface temperature between North and South China is weakened and the wind speed increases over North and South China and decreases over central China under RCP4.5 and RCP8.5. Under RCP2.6, from 2045 to 2050, the modeled average PM_2.5 concentration is highest, with a value of 40–50 µg m⁻³, over the North China Plain, part of the Yangtze River Delta, and the Sichuan Basin. Meanwhile, it is 30–40 µg m⁻³ over central China and part of the Pearl River Delta. Compared with RCP2.6, PM_2.5 increases by 4–12 µg m⁻³ under both RCP4.5 and RCP8.5, of which the SO₄²⁻ and NH₄⁺ concentration increases under both RCP4.5 and RCP8.5; the NO₃⁻ concentration decreases under RCP4.5 and increases under RCP8.5; and the black carbon concentration changes very slightly, and organic carbon concentration decreases, under RCP4.5 and RCP8.5, with some increase over part of Southwest and Southeast China under RCP8.5. The difference between RCP4.5 and RCP2.6 and the difference between RCP8.5 and RCP2.6 have similar annual variation for different aerosol species, indicating that the impact of climate change on different species tends to be consistent.摘要基于来自于 CMIP5 中 CESM 模式的三种 RCP 情景下的气象场的降尺度模拟, 应用区域空气质量模式系统 RAMS-CMAQ 模拟 2045-2050 年中国地区气溶胶浓度.三种 RCP 情景下气象场的降尺度模拟表明, 与 RCP2.6 相比, 在 RCP4.5 和 RCP8.5 下, 华北和华南的近地表温度差减小, 风速在华北和华南地区增加, 在中部地区下降. RCP2.6 情景下, 模拟的 2045 年到 2050 年平均的 PM _2.5浓度在华北平原, 长三角的部分地区和四川盆地最高, 约为 40-50 µg m^–3, 在中国中部和珠三角的部分地区约为 30-40 µg m^–3. 与 RCP2.6 相比, 在 RCP4.5 和 RCP8.5 下, PM_2.5增加了 4-12 µg m^–3, 其中在 RCP4.5 和 RCP8.5 下, SO₄^2–和 NH₄⁺的浓度增加, 在 RCP4.5 下, NO^3–浓度降低, 在 RCP8.5 下, NO^3–浓度升高, 在 RCP4.5 和 RCP8.5 下, BC 浓度变化很小, 而 OC 浓度下降, 其中在 RCP8.5 下, 西南和东南部分地区的 OC 有所增加.不同的气溶胶物种浓度在 RCP4.5 和 RCP2.6 之间的差异以及 RCP8.5 和 RCP2.6 之间的差异具有相似的年度变化, 这表明气候变化对不同物种的影响趋于一致.     

气候变化条件下雅砻江流域未来径流变化趋势研究

雅砻江为我国重要的水电基地,未来气候变化条件下流域径流变化将直接影响雅砻江梯级水库群运行安全和发电调度,因此研究气候变化对雅砻江流域径流的影响十分必要。首先建立了流域月尺度的SWAT模型,然后使用统计降尺度模型（SDSM）模拟未来2006—2100年流域内各站点的气象数据,最后使用流域SWAT模型对未来2006—2100年月径流进行模拟。结果表明,未来雅砻江流域径流呈上升趋势,且增幅随着辐射强迫的增加同步增大,RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5这3种典型浓度路径下年平均径流增幅分别为8.9%、12.5%、16.7%,且2020S（2006—2035年)、2050S（2036—2065年)、2080S（2066—2100年）这3个时期年径流量呈现不同的变化趋势,其中RCP2.6浓度路径下为先逐步增加达到峰值后略有减少,RCP4.5浓度路径下为先逐步增加达到峰值后趋于稳定,RCP8.5浓度路径下为持续增加。流域径流年内分配方面,3种典型浓度路径下汛期径流占全年比例在2020S、2050S、2080S这3个时期均为先降后升趋势,整个预测期总体为降低趋势,RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5这3种浓度路径下整个预测期的均值分别由基准期的75.9%降低为72.9%、72.0%、71.2%。径流增加会对流域洪水特性产生较大影响,为此应该修正流域设计洪水计算结果和调整防洪调度方案,以降低雅砻江流域梯级水库群因气候变化而产生的运行风险,并提高发电调度效率。     

Impacts of the meteorological condition versus emissions reduction on the PM2 5 concentration over Beijing-Tianjin-Hebei during the COVID-19 lockdown

本研究从气象条件和减排两方面探讨了COVID-19封锁期间严重雾霾发生的原因[研究目的],并定量的分析了气象条件和减排对PM2.5浓度的相对影响[创新点].使用WRF-Chem在2019年2月3日-16日和2020年2月3日-16日进行了三个数值模拟试验,分别为2019年气象场与MEIC-2019(2019年中国多分辨...     

CMIP5多模式集合对江苏省气候变化模拟评估及情景预估

利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。     

“一带一路”区域未来气候变化预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)提供的18个全球气候模式的模拟结果,预估了3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下“一带一路”地区平均气候和极端气候的未来变化趋势。结果表明:在温室气体持续排放情景下,“一带一路”地区年平均气温在未来将会持续上升,升温幅度随温室气体浓度的增加而加大。在高温室气体排放情景(RCP8.5)下,到21世纪末期,平均气温将普遍升高5℃以上,其中北亚地区升幅最大,南亚和东南亚地区升幅最小。对于降水的变化,预估该区域大部分地区的年降水量将增加,其中西亚和北亚增加最为明显,而且在21世纪中期,RCP2.6情景下的增幅要比RCP4.5和RCP8.5情景下的偏大,而在21世纪后期,RCP8.5情景下降水的增幅比RCP2.6和RCP4.5情景下的偏大。未来极端温度也将呈升高的趋势,增温幅度高纬度地区大于低纬度地区、高排放情景大于低排放情景。而且在高纬度区域,极端低温的增暖幅度要大于极端高温的增幅。连续干旱日数在北亚和东亚总体呈现减少趋势,而在其他地区则呈增加趋势。极端强降水在“一带一路”区域总体上将增强,增强最明显的地区位于南亚、东南亚和东亚。     

Future changes and uncertainties in temperature and precipitation over China based on CMIP5 models

Climate changes in future 21 st century China and their uncertainties are evaluated based on 22 climate models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5). By 2081–2100, the annual mean surface air temperature(SAT) is predicted to increase by 1.3℃± 0.7℃, 2.6℃± 0.8℃ and 5.2℃± 1.2℃ under the Representative Concentration Pathway(RCP) scenarios RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, relative to 1986–2005, respectively. The future change in SAT averaged over China increases the most in autumn/winter and the least in spring, while the uncertainty shows little seasonal variation.Spatially, the annual and seasonal mean SAT both show a homogeneous warming pattern across China, with a warming rate increasing from southeastern China to the Tibetan Plateau and northern China, invariant with time and emissions scenario.The associated uncertainty in SAT decreases from northern to southern China. Meanwhile, by 2081–2100, the annual mean precipitation increases by 5% ± 5%, 8% ± 6% and 12% ± 8% under RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, respectively. The national average precipitation anomaly percentage, largest in spring and smallest in winter, and its uncertainty, largest in winter and smallest in autumn, show visible seasonal variations. Although at a low confidence level, a homogeneous wetting pattern is projected across China on the annual mean scale, with a larger increasing percentage in northern China and a weak drying in southern China in the early 21 st century. The associated uncertainty is also generally larger in northern China and smaller in southwestern China. In addition, both SAT and precipitation usually show larger seasonal variability on the sub-regional scale compared with the national average.     

Aerosol and ozone changes as forcing for climate evolution between 1850 and 2100

Global aerosol and ozone distributions and their associated radiative forcings were simulated between 1850 and 2100 following a recent historical emission dataset and under the representative concentration pathways (RCP) for the future. These simulations were used in an Earth System Model to account for the changes in both radiatively and chemically active compounds, when simulating the climate evolution. The past negative stratospheric ozone trends result in a negative climate forcing culminating at ?0.15 W m^?2 in the 1990s. In the meantime, the tropospheric ozone burden increase generates a positive climate forcing peaking at 0.41 W m^?2. The future evolution of ozone strongly depends on the RCP scenario considered. In RCP4.5 and RCP6.0, the evolution of both stratospheric and tropospheric ozone generate relatively weak radiative forcing changes until 2060–2070 followed by a relative 30 % decrease in radiative forcing by 2100. In contrast, RCP8.5 and RCP2.6 model projections exhibit strongly different ozone radiative forcing trajectories. In the RCP2.6 scenario, both effects (stratospheric ozone, a negative forcing, and tropospheric ozone, a positive forcing) decline towards 1950s values while they both get stronger in the RCP8.5 scenario. Over the twentieth century, the evolution of the total aerosol burden is characterized by a strong increase after World War II until the middle of the 1980s followed by a stabilization during the last decade due to the strong decrease in sulfates in OECD countries since the 1970s. The cooling effects reach their maximal values in 1980, with ?0.34 and ?0.28 W m^?2 respectively for direct and indirect total radiative forcings. According to the RCP scenarios, the aerosol content, after peaking around 2010, is projected to decline strongly and monotonically during the twenty-first century for the RCP8.5, 4.5 and 2.6 scenarios. While for RCP6.0 the decline occurs later, after peaking around 2050. As a consequence the relative importance of the total cooling effect of aerosols becomes weaker throughout the twenty-first century compared with the positive forcing of greenhouse gases. Nevertheless, both surface ozone and aerosol content show very different regional features depending on the future scenario considered. Hence, in 2050, surface ozone changes vary between ?12 and +12 ppbv over Asia depending on the RCP projection, whereas the regional direct aerosol radiative forcing can locally exceed ?3 W m^?2.     

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。      

The global-scale impacts of climate change on water resources and flooding under new climate and socio-economic scenarios

This paper presents a preliminary assessment of the relative effects of rate of climate change (four Representative Concentration Pathways - RCPs), assumed future population (five Shared Socio-economic Pathways - SSPs), and pattern of climate change (19 CMIP5 climate models) on regional and global exposure to water resources stress and river flooding. Uncertainty in projected future impacts of climate change on exposure to water stress and river flooding is dominated by uncertainty in the projected spatial and seasonal pattern of change in climate. There is little clear difference in impact between RCP2.6, RCP4.5 and RCP6.0 in 2050, and between RCP4.5 and RCP6.0 in 2080. Impacts under RCP8.5 are greater than under the other RCPs in 2050 and 2080. For a given RCP, there is a difference in the absolute numbers of people exposed to increased water resources stress or increased river flood frequency between the five SSPs. With the ‘middle-of-the-road’ SSP2, climate change by 2050 would increase exposure to water resources stress for between approximately 920 and 3,400 million people under the highest RCP, and increase exposure to river flood risk for between 100 and 580 million people. Under RCP2.6, exposure to increased water scarcity would be reduced in 2050 by 22-24 %, compared to impacts under the RCP8.5, and exposure to increased flood frequency would be reduced by around 16 %. The implications of climate change for actual future losses and adaptation depend not only on the numbers of people exposed to changes in risk, but also on the qualitative characteristics of future worlds as described in the different SSPs. The difference in ‘actual’ impact between SSPs will therefore be greater than the differences in numbers of people exposed to impact.