SSP“双碳”路径下赣江流域径流变化趋势

根据共享社会经济情景（SSPs）分为“双碳”路径（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4、SSP4-6.0）和“高碳”路径（SSP3-7.0、SSP5-8.5)。在碳达峰（2028—2032年）和碳中和（2058—2062年）两个时期,采用5个气候模式,7个情景驱动SWAT水文模型,分析赣江流域径流演变特征,主要结论如下：1961—2017年赣江流域观测到的年均气温以0.17℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势（p<0.01),降水以17 mm/(10 a)的速率呈不显著上升。“双碳”和“高碳”路径下,2021—2100年赣江流域均呈现暖湿态,气温持续变暖,降水有所增加;碳达峰、碳中和时期,“双碳”路径下年径流呈现增加趋势;“双碳”路径下,月径流在汛期呈现增加趋势,枯水期在SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4下呈现增加趋势,在SSP4-6.0下呈现减少趋势。“双碳”路径下极端水文事件强度将可能小于“高碳”路径。     

基于CMIP6模式优化集合平均预估21世纪全球陆地生态系统总初级生产力变化

利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中18个地球系统模式总初级生产力(GPP)模拟数据,基于传统的多模式集合平均(MME)和可靠集合平均方法(REA),在4个未来情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0和SSP5-8.5)下预估了21世纪全球陆地生态系统GPP的变化量,并分析了GPP变化的驱动因子。研究结果表明：在4个未来情景下,基于REA方法预估的全球陆地生态系统年GPP在未来时期(2068—2100年)比历史时期(1982—2014年)分别增长了(14.85±3.32)、(28.43±4.97)、(37.66±7.61)和(45.89±9.21)Pg C,其增量大小和不确定性都明显低于MME方法。在4个情景下,大气CO₂浓度增长对GPP变化的贡献最大,基于REA方法计算的贡献占比分别为140%、137%、115%和75%;除SSP5-8.5(24%)外,其他情景下升温均导致全球陆地生态系统GPP降低(-42%、-37%、-16%),部分抵消了CO₂施肥效应的正面贡献。温度的影响存在纬度差异：升温在低纬度地区对GPP有负向贡献,在中高纬度地区为正向贡献。降水和辐射变化对GPP变化的贡献相对较小。     

RCPs情景下珠江流域气候变化预估分析

针对珠江流域,分析了在全球气候模式（BCC_CSM1.1）驱动下,区域气候模式RegCM4进行的中国区域气候变化模拟中,珠江流域在RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下,未来2010—2099年的气候变化。结果表明,RegCM4对珠江流域气候特征具有很强的模拟能力。未来RCPS情景下珠江流域气温将持续增大。与参照时段（1980—1999年）相比,RCP4.5和RCP8.5情景下的年平均温度在2020s分别增加0.7 ℃和0.8 ℃,2050s分别增加1.0 ℃和1.6 ℃,2080s分别增加1.6 ℃和2.9 ℃。而未来年降水并未表现出显著的变化趋势,但不同情景、不同地区预估的降水呈现不同的变化趋势。RCP4.5情景下,流域降水2020s将减少4.3%,2050s和2080s将分别增加0.7%和0.1%;RCP8.5情景下,未来不同时段流域降水均呈减少趋势,2020s、2050s和2080s分别减少1.7%、2.9%和0.2%,表明降水预估具有更大的不确定性。两种排放情景下未来降水在东南沿海增加、西北部减少,变化率为±8%。此外,两种排放情景下未来珠江流域的日平均温度统计特征发生改变,揭示未来高温事件可能增加,同时,大雨级别以上的降水发生频率增加,可能导致洪涝事件增加。      

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。     

1961—2010年云南干湿气候变化

利用15个站点1961—2010年日照时数、降水量和平均温度等气候资料,计算云南5个区域各季节相对湿润度指数,分析云南干湿气候变化特征。结果表明,相对湿润度指数可定量、准确地表达云南各区域自然气候干湿程度,能客观反映云南干湿气候的波动变化和区域性差别。20世纪90年代中期以来,云南干季、雨季潜在蒸散量呈增大变化趋势,同期降水量有减小的趋势变化,从而在气候变暖背景下引发云南气候的干旱化趋势。干季各地相对湿润度指数年际波动变化大,年代际差异明显;雨季各地干湿状况年际波动相对较小,且呈现明显的周期性波动变化趋势。云南5个区域的干湿气候变化既有一致性也有差异性：滇中和滇西南比较一致,滇西北与滇东南差异明显,滇西北与滇东北雨季差异突出、干季较为相似。     

基于SSA-BP神经网络模型的全球入海径流量未来变化趋势

入海径流是水循环的重要环节,探究气候变化背景下全球入海径流量的时空变化特征,可为水资源合理利用提供依据。基于全球376条外流河逐月流量、ERA5-LAND再分析资料和10个全球气候模式,构建基于SSA-BP神经网络的降水径流关系模型,分析全球入海径流量在历史时期(1961—2020年)和未来(2021—2100年)3种情景(SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的时空变化特征。研究发现：(1)全球尺度上,1961—2020年,多年平均入海年径流量为37423 km³。2021—2100年,全球入海年径流量在未来3种情景下均呈增加趋势,SSP1-2.6情景下趋势显著。与基准期相比,21世纪末期增幅最大。(2)洲际尺度上,历史时期,非洲入海径流量呈显著减少趋势,北美洲呈显著增加趋势。2021—2100年,亚洲、北美洲在3种情景下呈增加趋势,大洋洲呈减少趋势,其余各大洲情景间差异明显。(3)纬向分布上,历史时期,南北半球低纬度变化趋势不显著;北半球中纬度呈弱减少趋势,南半球中纬度呈显著减少趋势;北半球高纬度呈显著增加趋势。2021—2100年,从低到高...     

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）。     

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...     

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...     

气候变化对澜湄流域上下游水资源合作潜力的影响

澜沧江-湄公河（澜湄）流域南北跨越了25个纬度,流域上下游气候差异明显。同时遭遇干旱或湿润通常不利于上下游水资源合作,而水文气象条件正常或上下游间的干湿条件不一样时有利于缓解流域内的竞争性用水状况。为探究气候变化对澜湄流域上下游水资源合作潜力的影响,基于普林斯顿降水数据集与全球气候模型预估数据,利用标准化降水指数（SPI）和Copula函数计算了历史时期（1985—2016年）与未来时期（2021—2090年）澜湄流域上下游同时面临干旱、湿润以及干湿存在差异的发生概率。基于典型浓度路径RCP4.5和RCP8.5情景的预估结果显示与历史时期相比,未来时期澜湄流域在RCP4.5与RCP8.5情景下具有相似的变化趋势,即：遭遇同期湿润的概率在逐渐增大（最大达到199.5%),遭遇同期干旱的概率则在逐渐减少(最小达到-35.9%),而遭遇干湿差异时期的概率在所有时段均大幅减少（-53.1%~-42.5%)。未来澜湄流域上下游同期湿润概率的增加和遭遇干湿差异概率的减少预计将加大上下游面临水资源竞争的可能性,从而对澜湄流域各国家之间的水资源合作产生不利影响。这一研究可以为澜湄流域水资源合作策略的制定提供科学参考和依据。     

How Frequently Will the Persistent Heavy Rainfall over the Middle and Lower Yangtze River Basin in Summer 2020 Happen under Global Warming?

The middle and lower Yangtze River basin (MLYRB) suffered persistent heavy rainfall in summer 2020, with nearly continuous rainfall for about six consecutive weeks. How the likelihood of persistent heavy rainfall resembling that which occurred over the MLYRB in summer 2020 (hereafter 2020PHR-like event) would change under global warming is investigated. An index that reflects maximum accumulated precipitation during a consecutive five-week period in summer (Rx35day) is introduced. This accumulated precipitation index in summer 2020 is 60% stronger than the climatology, and a statistical analysis further shows that the 2020 event is a 1-in-70-year event. The model projection results derived from the 50-member ensemble of CanESM2 and the multimodel ensemble (MME) of the CMIP5 and CMIP6 models show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event will dramatically increase under global warming. Based on the Kolmogorov–Smirnoff test, one-third of the CMIP5 and CMIP6 models that have reasonable performance in reproducing the 2020PHR-like event in their historical simulations are selected for the future projection study. The CMIP5 and CMIP6 MME results show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event under the present-day climate will be double under lower-emission scenarios (CMIP5 RCP4.5, CMIP6 SSP1-2.6, and SSP2-4.5) and 3–5 times greater under higher-emission scenarios (3.0 times for CMIP5 RCP8.5, 2.9 times for CMIP6 SSP3-7.0, and 4.8 times for CMIP6 SSP5-8.5). The inter-model spread of the probability change is small, lending confidence to the projection results. The results provide a scientific reference for mitigation of and adaptation to future climate change.     

Multi-model assessment of global hydropower and cooling water discharge potential under climate change

Worldwide, 98% of total electricity is currently produced by thermoelectric power and hydropower. Climate change is expected to directly impact electricity supply, in terms of both water availability for hydropower generation and cooling water usage for thermoelectric power. Improved understanding of how climate change may impact the availability and temperature of water resources is therefore of major importance. Here we use a multi-model ensemble to show the potential impacts of climate change on global hydropower and cooling water discharge potential. For the first time, combined projections of streamflow and water temperature were produced with three global hydrological models (GHMs) to account for uncertainties in the structure and parametrization of these GHMs in both water availability and water temperature. The GHMs were forced with bias-corrected output of five general circulation models (GCMs) for both the lowest and highest representative concentration pathways (RCP2.6 and RCP8.5). The ensemble projections of streamflow and water temperature were then used to quantify impacts on gross hydropower potential and cooling water discharge capacity of rivers worldwide. We show that global gross hydropower potential is expected to increase between +2.4% (GCM-GHM ensemble mean for RCP 2.6) and +6.3% (RCP 8.5) for the 2080s compared to 1971–2000. The strongest increases in hydropower potential are expected for Central Africa, India, central Asia and the northern high-latitudes, with 18–33% of the world population living in these areas by the 2080s. Global mean cooling water discharge capacity is projected to decrease by 4.5-15% (2080s). The largest reductions are found for the United States, Europe, eastern Asia, and southern parts of South America, Africa and Australia, where strong water temperature increases are projected combined with reductions in mean annual streamflow. These regions are expected to affect 11–14% (for RCP2.6 and the shared socio-economic pathway (SSP)1, SSP2, SSP4) and 41–51% (RCP8.5–SSP3, SSP5) of the world population by the 2080s.     

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...     

云南气候舒适度分布和变化特征及未来变化趋势预估

文章使用云南1961—2015年观测气象资料和RegCM4区域气候模式模拟的RCP4.5和RCP8.5情景下2016—2099年气候变化预估资料,计算了云南逐日气候舒适度指数,采用线性趋势和通径分析等方法分析了云南近55年气候舒适度的时空演变特征和变化成因,最后对未来变化趋势作了预估。结果显示：(1)云南观测资料多年平均值舒适日数最多,占全年的55%,南多北少,夏季最多;寒冷日数次多,占全年的23%,北多南少,冬季最多;冷日数比寒冷日数稍少,占全年的20%;热日数仅占全年的1%,闷热日数多年平均值为零。(2) 1961—2015年寒冷(舒适)日数年际和空间变化都呈明显的减少(增加)趋势,冷和热日数没有明显的变化趋势,闷热日数没有变化。(3)气温是云南气候舒适度各等级日数变化的主要因素,其次是风速,相对湿度只在温度高的情况下影响明显。(4) RCP4.5和RCP8.5两种情景下,2016—2099年云南寒冷(舒适)日数年际和空间变化都是减少(增加)的趋势;冷日数年变化是减少的趋势,空间变化为西北部增加;热日数只在RCP8.5情景下增加明显,主要是南部地区增加。     

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。     

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.     

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。     

Future Changes in Extreme High Temperature over China at 1.5℃-5℃ Global Warming Based on CMIP6 Simulations

Extreme high temperature(EHT)events are among the most impact-related consequences related to climate change,especially for China,a nation with a large population that is vulnerable to the climate warming.Based on the latest Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6),this study assesses future EHT changes across China at five specific global warming thresholds(1.5℃-5℃).The results indicate that global mean temperature will increase by 1.5℃/2℃ before 2030/2050 relative to pre-industrial levels(1861-1900)under three future scenarios(SSP1-2.6,SSP2-4.5,and SSP5-8.5),and warming will occur faster under SSP5-8.5 compared to SSP1-2.6 and SSP2-4.5.Under SSP5-8.5,global warming will eventually exceed 5℃ by 2100,while under SSP1-2.6,it will stabilize around 2℃ after 2050.In China,most of the areas where warming exceeds global average levels will be located in Tibet and northern China(Northwest China,North China and Northeast China),covering 50%-70%of the country.Furthermore,about 0.19-0.44 billion people(accounting for 16%-41%of the national population)will experience warming above the global average.Compared to present-day(1995-2014),the warmest day(TXx)will increase most notably in northern China,while the number of warm days(TX90p)and warm spell duration indicator(WSDI)will increase most profoundly in southern China.For example,relative to the present-day,TXx will increase by 1℃-5℃ in northern China,and TX90p(WSDI)will increase by 25-150(10-80)days in southern China at 1.5℃-5℃ global warming.Compared to 2℃-5℃,limiting global warming to 1.5℃ will help avoid about 36%-87%of the EHT increases in China.