代表性浓度路径情景下的全球温室气体减排和对中国的挑战

介绍了政府间气候变化专门委员会(IPCC)为第五次评估报告开发的新情景——代表性浓度路径(RCPs),分析了RCPs情景的内在优势,并描述了4类代表性RCPs(RCP8.5、RCP6、RCP4.5和RCP3-PD)的特征。利用IPCC最新发布的RCPs数据,分析了高端、中端稳定和低端浓度路径下,全球温室气体的排放空间、区域分担和减排成本,并着重探讨了低端路径与全球温度升幅限制在2℃以下目标之间的关系及其给中国带来的主要挑战和应对途径。

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

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.

未来主要气候情景下黄淮海地区参考作物蒸散量时空分布

探索未来主要气候情景下参考作物蒸散量（reference evapotranspiration,ET0）的时空分布可为农业水资源科学配置,科学应对气候变化对农业生产的影响提供基础数据支撑。该文利用黄淮海及周围88个站点1961-2010年逐日气象数据,Penman-Monteith公式估算的ET0为因变量,采用非线性回归分析方法对Hargreaves公式进行参数属地化订正,基于1961-2005年温度日序列,利用统计降尺度模型（statistical downscaling model,SDSM）以及大气环流模型（general circulation models,GCMs）中加拿大地球系统模式（the second generation of Canadian Earth System Model,Can ESM2）得到代表性浓度（representative concentration pathways,RCPs）4.5和8.5两种排放情景下2010-2100年温度日序列,通过率定的Hargreaves公式预测黄淮海地区ET0,并采用普通克里格（ordinary Kriging）方法进行空间化处理。结果表明：率定后的Hargreaves公式与Penman-Monteith公式的相关指数波动范围为0.65-0.85,平均值为0.80,SDSM模拟的最低温度、最高温度率定期和验证期的确定性系数都在0.95以上;未来两种气候情景下,黄淮海地区ET0整体上均呈增加趋势;RCP4.5情景下ET0从河北与山东、河南交界处形成的＂勺＂状向周围逐渐减小,在河北唐山与乐亭、江苏东台、河南驻马店附近达到最小值;RCP8.5情景下黄淮海地区2020 s（2011-2040年）、2050 s（2041-2070年）ET0的空间分布和RCP4.5非常相似,但2080 s（2071-2100年）ET0的空间分布差异较大,最高值主要分布在山东惠民县附近、河南新乡附近、安徽蚌阜和江苏盱眙附近。如不采取科学的应对措施,未来ET0的增加,可能会进一步加剧该区水资源短缺程度,该研究可为黄淮海地区水资源的优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。

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。

气候变化背景下吉林省春玉米冷害特征研究

为了研究气候变化背景下过去55年及未来35年吉林省春玉米冷害的时空变化特征,笔者利用气象行业标准《北方春玉米冷害评估技术规范》规定的指标和计算方法,分析了1961—2015年以及2种未来气候情景(RCP4.5和RCP8.5)下2016—2050年吉林省春玉米冷害的时空分布特征。结果表明:(1)1961—2015年及2种情景下2016—2050年各地区5—9月月平均气温之和均呈增加趋势,但RCP8.5情景下的5—9月月平均气温之和均高于RCP4.5情景。(2)1961—2015年吉林省西部和中部中度冷害发生频率较高,东部重度冷害发生频率较高。(3)RCP4.5情景下冷害频率高于RCP8.5情景,冷害均集中在东部。(4)1996年之前春玉米冷害范围以大范围冷害为主,之后均为局部冷害;RCP4.5情景下以区域性冷害发生为主;RCP8.5情景下以局部冷害为主。未来气候变暖背景下吉林春玉米冷害时空变化特征研究结果可为吉林省农业生产的防灾减灾工作提供技术支撑。

三江源草地总生物量对未来气候变化的响应

以青海省三江源为研究区域,利用2005-2016年间采集的2 055个草地野外监测数据校正并构建了适用于该地区的DNDC (denitrification–decomposition,反硝化–分解)模型参数库。通过模拟三江源草地总生物量在两种不同代表性浓度路径(RCPs)气候情景下的时空变化,探究了气候因子对草地总生物量变化的影响,并分析了三江源不同区域草地应对未来气候变化的放牧利用对策。研究结果表明:1)草地总生物量的模拟值与实测值呈显著的线性相关(R^(2)=0.690, RMSE=96.414 g·m^(-2),P <0.001),模型结果能够较好地解释实测数据。2)两种气候情景对比,RCP 8.5气候情景下温度增幅要高于RCP 4.5的气候情景,而降水量增幅则低于RCP 4.5的气候情景。3)在RCP 4.5和RCP 8.5两种未来气候情景下,研究区草地总生物量均呈显著下降趋势,总生物量模拟值分别下降了16.91%~18.51%和23.82%~26.44%。气候变化是导致草地总生物量变化的主要因素,草地管理应积极应对潜在的气候变化并制定相应对策,保障草地资源的可持续发展。

基于FLUS-InVEST模型的中国未来土地利用变化及其对碳储量影响的模拟

基于代表性浓度路径情景(Representative Concentration Pathways,RCPs),耦合FLUS-InVEST(Future Land Use Simulation-Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,FLUS-InVEST)模型,以土地利用视角模拟了中国2100年的陆地生态系统碳储量,探讨其空间分异。结果表明:1)历史土地利用变化作用下,中国生态系统碳储量减少中心由华北地区转向东北地区,增加中心由西北地区转向西南地区;碳储量的减少由林地生态系统转向草地生态系统。2)未来RCPs情景下,中国林地生态系统碳储量都将持续增加,草地生态系统碳储量持续减少。RCP 6.0情景下,中国林地面积将增加9.43%左右,草地面积减少5.42%,全国林地碳储量较2010年增加2 332.64 Tg,而草地碳储量将损失1 719.03 Tg。在RCP 8.5情景下,全国林地面积增加5.15%,草地面积将减少5.10%,林地碳储量较2010年将增加1 754.59 Tg,草地碳储量将损失2 468.80 Tg。3)RCP 6.0情景对未来碳汇贡献度较RCP 8.5情景大。在RCP 6.0情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净增加127.12和83.67 Tg。但在RCP 8.5情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净减少24.67和32.41 Tg。4)不同RCPs情景下,碳储量增长均集中在横断山-秦岭-太行山-大兴安岭和雪峰山-太行山-大兴安岭两带;减少区域主要分布于云贵高原、四川盆地和京津冀地区。

不同辐射背景下大西洋热盐环流下沉区混合层深度变化

基于政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)4种最新辐射强迫情景,利用ECHAM5/MPI-OM(European Centre Hamburg Model 5/Max Planck Institute Ocean Model)气候模式输出的1850—2300年逐月混合层深度、海表面温度、海表面盐度数据,分析大西洋热盐环流下沉区混合层深度的变化情况。结果表明:随辐射强迫增加,热盐环流下沉区混合层深度下降,混合层深度振荡周期在格陵兰-冰岛-挪威海(Greenland Sea–Iceland Sea–Norwegian Sea,GIN)海域减小,在拉布拉多海(Labrador Sea,LAB)海域变化不大;与GIN海域相比,LAB海域混合层深度对辐射强迫变化更敏感;两海区温度对混合层深度的影响时间较长,混合层深度对盐度的变化反应迅速;混合层深度变化的主导因素在LAB海域中为盐度,而在GIN海域,低辐射强迫下温度主导混合层深度变化,中高辐射强迫下温度与盐度共同起主导作用。

马尾松分布格局对未来气候变化的响应

【目的】分析并预测未来气候变化对马尾松适宜分布范围,探讨影响马尾松潜在地理分布的主要气候因子,为马尾松潜在分布区种质资源管理和保护提供参考与指导。【方法】以中国数字植物标本馆记录的马尾松分布数据为基础,利用MaxEnt模型及地理信息系统ArcGIS 10.3软件探讨马尾松当前地理分布特征及其潜在分布区,并针对代表性浓度路径(RCP) 2.6及RCP 8.5两种气候情景下未来(2050年和2070年)马尾松适宜分布范围及主要气候因子进行分析。【结果】当前马尾松高适生区覆盖的地区主要分布于秦岭—淮河线以南。浙江、福建、江西、湖北西南部、湖南、重庆、四川东南部、贵州北部、广西中部、广东北部等地区为马尾松主要分布区,海南、云南及台湾等地为零星分布区。在未来气候情景下,马尾松适生区向我国北部地区迁移,包括河南西部、山东半岛、辽东半岛、河北东部、山西南部等地区,而在云南南部零星地区不会再有马尾松自然分布。在未来两种气候情景4个条件中,相同RCP情景下,不同年限各适生区之间的差异并不明显,变化趋势大致相同;但相同年限的不同RCP情景对应的各适生区面积变化存在明显区别,RCP 8.5的影响要高于RCP 2.6。影响马尾松地理分布的主导生物气候变量为年均降水量、最干月降水量及平均气温日较差,且降水较温度的影响更大。【结论】未来气候变化将导致马尾松分布范围进一步扩大,新增分布区主要集中于当前分布区北部。应以当前马尾松适生环境为基础,针对当地气候类型、土壤条件等环境因素合理建立保护区,以便马尾松能够顺利适应新环境。