共享社会经济路径(SSPs)下未来30年长江流域夏季降水预估

本文利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中22个全球气候模式试验数据,通过MR评分(Comprehensive Rating Metrics)方法进行评估,择优选取了GFDL-CM4、EC-Earth3、MIROC6等10个模式,使用这些模式在SSP245和SSP585两种共享社会经济路径(SSPs)下的预估试验数据,对未来30年(2021~2050年)长江流域夏季降水,特别是极端降水事件的时空演变特征,进行了预估。结果显示,两种不同排放情景下,相对于1980~2010年的平均,流域总降水量(PRCPTOT)、降水强度(SDII)均呈现显著增加趋势,特别是在上游高原和中下游平原地区;降水频次(R1mm)上游减少,中下游增加,二者相抵导致了流域降水频次整体变化不明显;强降水量(R95p)增加约9.6%、16.5%(SSP245、SSP585),极端降水量(R99p)增加约10.2%、15.5%,最大5日降水量(RX5day)也为增长趋势;连续无降水日数(CDD)在整个流域呈现增多,特别是上游地区。两种排放情景相比较,高情景(SSP585)下的变化强度要比中低情景(SSP245)大。这些结果意味着,未来30年长江流域降水气候可能变得更为极端,不仅总降水量增加,暴雨、大暴雨易于出现,而且连续无雨日长度也增加,干旱变得更为频繁。特别地,中下游地区要警惕发生极端暴雨、极端洪涝的风险,而上游地区要警惕发生干旱、极端干旱的风险。

共享社会经济情景下“一带一路”沿线国家城市扩张空间格局分析

探索“一带一路”沿线国家和地区未来城市空间格局及扩张特征可为优化城市空间、促进生态环境可持续发展以及统筹推进各国城市优先建设领域的互连互通提供数据支撑。该文基于土地与社会经济面板数据,利用最小二乘虚拟变量回归法预测共享社会经济情景(Shared Socioeconomic Pathways,SSPs)下“一带一路”沿线62个国家及地区2020—2060年城市用地增量,利用FLUS(Future Land-Use Simulation)模型模拟城市空间格局,从人口密度与城市扩张关系视角分析SSPs情景下研究区城市空间扩张特征。结果表明:①2020—2060年“一带一路”沿线国家(地区)城市空间呈现明显扩张趋势,SSP1(经济全球化)与SSP5(常规发展)情景下城市空间扩张程度较激烈,SSP3(局部发展)情景下相对较弱。②城市用地空间分布在不同情景下存在明显差异,具体表现为当国家城市化发展较快、国民经济水平较高时,扩张以城市斑块集聚外延为主;当国家城市化与国民经济发展速度放缓,扩张则以城市斑块相对均匀分散为主。③“一带一路”沿线国家(地区)中超过83%的超大城市呈现松散增长的空间扩张模式,54%的中小城市呈高人口密度—紧凑增长的扩张特征,其中,东亚地区多数城市和欧洲西部城市呈低人口密度—松散增长的扩张特征,中亚及东南亚地区的小城市以高人口密度—紧凑增长的扩张特征为主。

共享社会经济路径(SSPs)的应用与展望

共享社会经济路径(Shared Socioeconomic Pathways,SSPs)是新一代气候变化情景的重要组成部分。SSPs从提出至今已有10年的发展,对于推动气候变化预估与影响研究、支撑气候政策决策的作用逐渐凸显。文中基于179篇主题检索文献分析了SSPs发展和应用的进展,以及在当前气候变化研究中的应用特点。研究发现,次国家和部门层面的SSPs故事线拓展开始兴起,水资源、土地和健康是影响评估领域的关注焦点,方法学上强调模型间耦合与多模型比较。当前SSPs在中国的发展与应用集中于基本要素的预估及气候影响评估,路径对各省间及城乡间社会经济发展差异的刻画有待加强。基于情景发展和应用的现状,最后从加强与气候建模团队的合作、支持影响与脆弱性研究、拓展全球情景、加强模型间比较、提高决策支持力5个方面讨论了SSPs的未来研究展望。

共享社会经济路径(SSPs)下2020-2050年中国分产业产值时空变化

根据IPCC共享社会经济路径(SSPs)全球框架,基于中国国内生产总值历史资料、人口普查数据及历年各省统计年鉴,对柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)经济预估模型的劳动参与率、资本产出弹性、全要素生产率等参数进行本地化,预估分析2020—2050年中国(除港、澳、台外)31个省(区、市)第一、第二和第三产业产值变化。结果表明:(1)不同SSPs路径下,中国各省分产业产值的变化趋势有显著差异。第一、第二产业产值变化趋势相同,但第二产业产值远高于第一产业。第一、第二产业在SSP1、SSP2和SSP5路径下持续增加,在SSP3和SSP4路径下呈现先增后减的趋势。第三产业产值在5种路径下均呈持续上升趋势。(2)三产产值增速总体呈下降趋势,产业间增速及物质需求的变化导致第一、第二产业对国内生产总值的贡献逐渐减少,第三产业比重增加,产业结构逐渐优化。(3)不同的社会经济发展政策对中国分省分产业产值影响显著。2020—2050年,三产产值基本呈现东高西低的空间特点。与2010年相比,2050年三产产值均在东部经济区增加最多,第一、第二产业产值在东北经济区增加最少,而第三产业在西部经济区最少。2050年,中国各省第一产业产值对经济贡献普遍低于8%,第二产业在25%~30%,第三产业普遍高于60%。东部经济区第三产业产值对经济总量的贡献始终高于西部,产业结构更为合理。

共享社会经济路径下中国城市热岛时空演变及预测研究

人类活动已被认为是造成城市热岛效应的关键因素。然而市域尺度下人为因素对热岛效应强度的影响尚不明确。基于多源地理数据计算了2012—2018年中国市域尺度的日间地表城市热岛效应强度(SUHI),分析了市域尺度SUHI的时空演变规律和驱动机制,并构建驱动因子与SUHI的关系模型;结合IPCC提出的共享社会经济路径(SSPs)来预测不同情景下的人类活动强度,并模拟2020—2100年的SUHI。结果表明:2012—2018年市域尺度上,年均SUHI空间分布呈现出南方整体高于北方,东南沿海最强、西北地区最弱的特征,且具有明显的正向空间自相关性,2012—2018年间SUHI有略微的增强(均值增幅达0.08℃)。SUHI受人为因素与自然因素共同影响,其中GDP及城乡植被差异(ΔNDVI)对SUHI影响显著。2020—2100年5种SSPs情景下中国大部分城市的SUHI显著增强,其中SSP5情景下SUHI变化最剧烈(均值增幅达0.67℃)。此外,大体量城市未来的SUHI在不同发展情景下差异明显。从驱动因素来看,大多数城市的GDP是SUHI增长的主要人为驱动因素。对典型城市的对比分析发现,在21世纪末上海城市群、天津市、乌鲁木齐市及南宁市的SUHI波动范围可能分别达到4.83~8.98℃、3.24~4.95℃、1.11~1.55℃、2.61~4.05℃。研究结果揭示了不同社会经济发展路径下SUHI可能的时空变化趋势,对实现城市生态环境的健康发展具有重要意义。

共享社会经济路径下中国及分省经济变化预测

基于中国历次人口和经济普查及逐年统计年鉴,率定柯布道格拉斯(Cobb-Douglas)经济预测模型的参数,依据共享社会经济路径(SSPs)框架情景,构建2020—2100年中国31个省(区、市)经济变化格点(0.5°×0.5°)数据库。未来中国经济呈现如下特点:(1)沿可持续路径(SSP1)和不均衡路径(SSP4),GDP将呈现先增后降趋势,峰值出现在2070—2080年;沿中间路径(SSP2)和化石燃料为主的发展路径(SSP5),GDP则呈现持续增长趋势;区域竞争路径(SSP3)下,2050年以后GDP增长处于停滞状态。(2)无论采用何种路径,2020年前GDP仍旧保持6.0%左右的增速,随后增速均低于5.0%并出现放缓或停滞,甚至负增长态势。(3)社会经济发展政策对中国分省经济增长产生直接影响。2020年代SSP1~SSP5路径下江苏、广东和山东省GDP总量位列前三;2090年代,SSP1和SSP5路径下广东、山东和江苏省GDP总量依旧位列前三;SSP2路径下,浙江位列第二;SSP3路径下,河南跻身前三;SSP4路径下,排名前三省份为广东、江苏和浙江省。(4)2020年代SSP1、SSP2和SSP5路径下,山东、浙江等省GDP增速超过6.0%,SSP3和SSP4路径下仅广东和浙江省GDP增速可维持5.0%左右,个别省还出现负增长;2090年代各省GDP增速均降至不足1.0%。

IPCC共享社会经济路径下中国和分省人口变化预估

基于2010年第六次中国人口普查数据,采用IPCC发布的可持续发展(SSP1)、中度发展(SSP2)、局部或不一致发展(SSP3)、不均衡发展(SSP4)、常规发展(SSP5)这5种共享社会经济路径,率定人口-发展-环境分析(PDE)模型中的人口生育率、死亡率、迁移率、教育水平等参数,对2011—2100年中国和31个省(区/市)人口变化进行预估。结果表明:1)不同SSP路径下,中国人口均呈先增加后减少的趋势,在高气候变化挑战的SSP3路径下人口最多,于2035年达到峰值,约14.27亿;在以适应挑战为主的SSP4路径下,人口出现最小值7.02亿。2)SSP1、SSP4和SSP5路径下人均寿命长,人口老龄化严重,其中SSP1和SSP5路径下人均教育水平高,到2100年教育水平在大学以上人口约占总人口的60%;SSP2路径下各年龄段分布比较均衡;SSP3路径下新生人口数量较多,劳动力充足,但教育水平较低。3)到2100年,SPP3路径下广西人口呈现最大值1.13亿,在其他路径下广东人口最多,达1.29亿。

全球气候变化中的人类活动视角:社会经济情景的演变

社会经济情景的设定是全球气候变化研究的基础,也是气候变化影响评估的关键环节.本文回顾了社会经济情景的发展过程,阐述了共享社会经济路径的主要特点和最新发展趋势,介绍了区域社会经济情景的构建及在灾害风险领域中的应用,最后对共享社会经济路径的发展进行了展望.

基于共享社会经济路径的中国经济发展趋势及其影响要素分析

基于最新的经济和人口普查及逐年统计年鉴,采用柯布_道格拉斯(Cobb-Douglas)经济预测模型,分析了共享社会经济路径(SSPs)框架下中国“全面二孩”政策后2010-2100年经济发展趋势,并解析了劳动投入量、资本投入量和全要素生产率对经济发展的贡献率。研究发现:(1)不同的社会经济发展政策下,21世纪中国经济均呈增加趋势,GDP增速在2030年前基本维持在6%上下,但2030-2060年代迅速下降,2070年代起SSP1和SSP4路径下增幅低于0.5%,SSP2、SSP3和SSP5路径下增幅保持在0.5%~1.5%。(2)影响经济发展的三要素中,劳动投入量在SSP3路径下先减后增,于2060年代达到谷值;在其他路径下均先增后减,于2020年代达到峰值。资本投入量在SSP1路径下持续增加,2080年代起趋于平缓;其他路径下均呈持续增加趋势,但在SSP4路径下,在2060和2070年代有所下降。全要素生产率在所有路径下均呈增加趋势。(3)改革开放以来,资本投入量是影响我国经济增长最主要的因素。未来,SSP1和SSP2路径下,全要素生产率逐渐成为经济发展的主导因素;而SSP5路径下,资本投入量仍是影响经济发展的主要因素。

共享社会经济路径下中国各省城市化水平预测

城市化水平预测与减缓及适应气候变化研究息息相关。基于国家统计局2005—2015年全国各省区城镇和乡村人口,以各省区2015年人均地区生产总值为指标进行分组,结合IPCC 5种共享社会经济路径(SSPs)的发展特征设置模型参数,运用Logistic模型预测了我国各省区2016—2050年城市化水平。结果表明,到2050年,各省区(除天津、北京、上海、西藏外)在5种典型SSPs下城市化水平收敛于75%左右。其中,SSP1、SSP3、SSP4、SSP5路径下,各省城市化水平比较趋同。而在SSP2路径下,全国总体上从东部到西部城市化程度逐渐降低,空间分布具有明显梯次递减性。5种SSPs路径下城市化速度方面,基本上呈现出中西部快而东部慢、西南快而东北慢的空间分布格局。同时,高收入省份不同路径下的城市化水平差别小,而中低收入省份的差别较大。

共享社会经济路径下土地利用变化模拟

针对高原湖滨地区土地利用无序扩张等问题,构建共享社会经济路径(SSPs)与未来土地利用模拟模型相结合的研究框架,并选取云贵高原湖泊分布最为密集的通海县、华宁县及江川区为研究区,开展不同SSPs情景下的未来土地利用模拟。结果表明:(1)SSP1情景下建设用地与农用地集约利用程度提升,且大量其他用地被转化为生态用地,是高原湖滨地区最为理想的未来发展模式;(2)SSP2情景下研究区保持现有发展趋势,土地利用变化自然发展;(3)SSP3情景下人类活动对自然环境的干扰随时间变化逐步加强,是未来高原湖滨地区发展需要避免的情景;(4)SSP4情景下研究区发展不平衡情况严重,经济增长缓慢,难以与生态实现协同发展;(5)SSP5情景下研究区以大量能源消耗为代价,土地利用变化强度先增大,后逐步减弱并达到稳定的状态。SSPs为未来土地利用模拟模型的参数设置提供了内涵和依据,两者结合可为云贵高原湖滨地区的可持续发展提供决策依据。

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,全区植被气候生产潜力呈下降趋势,与此相反的是SSP245和SSP585路径下全区植被气候生产潜力显著增加。SSP585路径下全区植被气候生产潜力距平增加了10%~30%,SSP126和SSP245路径下距平增加了0%~20%。从驱动机制来看,陕甘宁三省区植被气候生产潜力的驱动类型有两种,分别是“降水驱动型”和“气温降水驱动型”。研究区植被气候生产潜力均受降水驱动,且降水是植被气候生产潜力的主要驱动力。

基于SSPs气候场景的濒危植物银杉潜在分布区预测

【目的】探讨影响濒危植物银杉(Cathaya argyrophylla)种群发生的关键因子及预测其在当前与未来的潜在分布区,为银杉天然种质资源的保护和引种栽培提供理论依据。【方法】基于银杉的41个样本点,结合气候、地形、土壤、辐射因子数据,采用MaxEnt模型预测当前情景下银杉的潜在分布区,评估不同环境因子对银杉地理分布的影响,同时以未来共享社会经济数据(SSPs)作为气候数据,预测银杉未来的潜在分布区。【结果】当前气候条件下,银杉核心适生区面积约为1.325×10^(5)km^(2),约占我国国土面积的1.38%;最干月份降水量、下行紫外线辐射、海拔、最冷月份最低温度对银杉分布影响的累计贡献率为91.9%,是影响银杉地理分布的主导因子。未来3种气候情景下,银杉核心适生区面积均有增加,但仍以黔、湘、桂、渝为中心。【结果】当前气候条件下,银杉核心适生区面积约为1.325×10^(5)km^(2),约占我国国土面积的1.38%,最干月份降水量、下行紫外线辐射、海拔、最冷月份最低温度对银杉分布影响的累计贡献率为91.9%,是影响银杉地理分布的主导因子。未来3种气候情景下,银杉核心适生区面积均有增加,但仍以黔、湘、桂、渝为中心。以生存概率大于0.5作为适应范围,则适宜银杉生存的主要环境条件为:最干月份降水量18.03~215.63 mm,下行紫外线辐射1070728~1437806 W/m^(2),海拔493.68~1731.10 m,最冷月最低温-1.01~4.05℃。【结论】最干月份降水量、下行紫外线辐射可以被认定是影响银杉潜在分布的主要因子。在3种未来气候情景下,银杉的核心适生区均呈扩张趋势,扩张区主要分布于云南、浙江、福建、贵州4省。此外,中间发展路径情景(SSP2-4.5)更适合银杉的生长与繁殖。

面向地震设防风险的未来中国城乡人口情景及暴露特征

中国城镇和乡村住房建筑地震设防水平差距较大,暴露在低设防农村与高密集城镇下的人口因此面临较高的地震风险,面向地震设防风险分析未来城乡人口及暴露特征具有重要意义。本文基于地震烈度区划图和人口-发展-环境(PDE)模型,模拟分析了5种共享社会经济路径(SSPs)情景下的未来城乡人口地震灾害时空暴露。结果表明:(1)除SSP3下城镇人口数量持续增加外,其他SSP情景下各地区城镇人口数量均先增后降,农村人口数量受城镇化影响呈持续下降趋势;(2)城镇与农村地震灾害高、较高人口暴露等级空间分布相似,集中在华北、西南与东部沿海地区;(3)相较于有设防的城镇地区,无设防农村地震人口暴露等级偏高,高暴露、较高暴露等级的数量偏多,未来城镇人口暴露等级有所上升,而农村人口暴露等级逐渐降低。

基于动态模拟视角与共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评价

作为可持续发展的重要主题之一,科学评估县域可持续发展潜力是制定县域发展战略的基础。现有可持续发展潜力评估方法多是基于县域发展现状的多维度综合分析,在体现发展的动态性上仍存在不足。本文构建了面向联合国2030年可持续发展目标的县域可持续发展潜力指标体系,采用系统动力学和FLUS模型对发展潜力指标进行预测,提出了一种结合共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评估方法。本文以山东省招远市作为案例区,基于2009—2018年的社会经济以及土地利用数据,通过模拟2030年招远市基准情景、SSP1、SSP2、SSP3、SSP5共5种情景下的县域发展态势,对比评估了实验区可持续发展潜力的差异性。结果表明:(1)经济发展、居民福祉维度的多数指标在所有情景下均呈增长趋势,而生态维度指标则呈显著的下降趋势;(2)相比2018年,SSP1、SSP2情景下县域发展潜力均值分别提升了17.36%、9.80%,而在SSP3、SSP5情景下分别下降了0.50%、4.20%,可见,SSP1情景能够最大限度提升招远市发展可持续性,SSP5则将产生显著的负面影响;(3)招远市未来发展应持续优化SSP1路径,重点关注不同产业劳动力占比、人口老龄化、碳固持等滞后指标。本研究建立了2030可持续发展目标与县域发展潜力的映射关系,提供了一种面向未来的多情景县域发展潜力评价技术框架,预期为招远市未来发展政策制定与高质量发展转型提供科学依据。

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。

气候变化情景下中国乡村振兴核心区人口预估及在干旱灾害影响评估中的应用

根据IPCC提出的共享社会经济路径(SSPs),本文以中国14个乡村振兴核心区为研究区,结合中国当前人口特征设定不同SSPs路径下本地化人口预估参数,采用人口—发展—环境(PDE)模型,预估2020~2040年人口变化特征。结合SSPs-RCPs情景下多模式的干旱评估结果,探讨未来乡村振兴核心区干旱暴露人口较基准期(1995~2014年)的变化特征。结果表明:(1)SSP1、SSP4和SSP5路径下中国乡村振兴核心区未来人口呈下降趋势,SSP2路径下人口保持稳定,SSP3路径下人口持续增长,各路径下2040年达到2.30×10^(9)~2.66×10^(9)人,且占全国比重16.7%~18.1%。(2)年龄结构上,SSP1、SSP4和SSP5路径下2040年的老龄人口比重大,新生人数极少,可能存在老龄化问题;SSP2路径下年龄结构相对均衡;SSP3路径下,新生人口数量较高,劳动人口相对较多。(3)2020~2040年,除SSP3-7.0情景外,其他情景下年平均干旱灾害频次和年平均干旱灾害暴露人口较基准期均呈增加趋势。各SSPs-RCPs情景下干旱灾害暴露人口变化的空间格局较一致,超过60%的区域较基准期呈增加趋势,其中西南及中部地区增加幅度最高,大别山片区等局部区域暴露度略有降低。(4)不同年龄段受干旱灾害影响程度不一,SSP3-7.0情景下少儿人口暴露于干旱灾害较多,老年人口则在SSP5-8.5情景下受影响程度更大。

长江中下游地区洪灾损失率函数构建及洪涝灾害损失评估

采用Spearman相关系数和随机森林法分析了长江中下游各省市洪灾损失率与不同影响因素指标的相关性以及各指标的重要度,采用指数和乘幂2个多元回归函数构建了综合考虑降水、防洪减灾能力、社会经济发展与自然资源影响的洪灾损失率函数,通过对比2组函数的拟合结果选择最优函数作为预测模型,估算了2030-2100年5种共享社会经济路径(SSPs)下洪涝灾害损失。结果表明:长江中下游各省市洪灾损失率与降水总体呈正相关关系,与防洪减灾能力、社会经济发展和自然资源总体呈负相关关系;构建的多元回归函数曲线能较好地拟合洪灾损失率的变化规律,特别是上海、江苏、安徽和江西的经济损失率和死亡人口率函数曲线的拟合精度较高,决定系数大于0.85;在1991年和1998年降雨情景下,长江中下游地区未来洪涝经济损失较历史损失呈增加趋势,且最高分别增长603%和572%,受灾人口较历史损失呈减少趋势,且最低分别减少72%和52%;该地区未来在以适应挑战为主的SSP4路径下洪涝经济损失和受灾人口数量均最小且呈减少趋势,以经济发展为主的SSP5路径下洪涝经济损失最大且呈增加趋势,以区域竞争发展为主的SSP3路径下洪涝受灾人口最多且呈先减少后增加趋势。

CMIP6组合情景下中国未来人口空间均衡分布研究

人口空间均衡作为人口均衡在空间上的表现,对实现区域高质量发展具有重要意义,而作为当前全球面临的重大挑战,气候变化及其应对的政策路径将深刻影响未来世界的社会、经济和环境,进而改变中国的人口空间均衡分布格局。论文基于CMIP6中7个典型情景,将气候变化视角纳入人口空间均衡分布研究,基于“可能—满意度”模型提出了“等可能—满意度”的人口空间均衡概念,构建了多区域计算模型。在模型的基础上,论文对气候变化及应对气候变化的社会经济发展路径下,2035年和2050年中国分省人口空间均衡分布格局及其影响因素进行研究,结果显示:(1)达到人口空间均衡时,可能—满意度最高的情景是SSP1-1.9和SSP1-2.6,表明可持续发展路径最符合中国高质量发展的需求;最低的是SSP3-7.0,表明激烈的区域竞争将以低质量发展为代价。(2)受单因素制约时,相较于2020年真实的人口分布,SSP2-4.5情景2035年和2050年在人口空间均衡状态下东部地区和西部地区人口占比下降,中部地区和东北地区人口占比相对上升。与SSP2-4.5相比,其他情景的均衡人口分布呈现东升西降的趋势,此时粮食、林地和水资源等自然资源是形塑人口空间均衡分布格局的核心。(3)而在多因素综合模式下,SSP2-4.5情景在2035年和2050年达到均衡状态时,中西部地区资源优势被削弱,人口较2020年有所下降。相对单因素制约状态,多因素模式下整体的均衡人口分布格局进一步向东倾斜。其余情景人口分布相较于SSP2-4.5变化较小。(4)在所有情景下,胡焕庸线两侧的人口占比均不会发生大幅度变化,表明未来的气候变化及应对气候变化的社会经济发展路径并不影响胡焕庸线对中国人口地理的基本分界意义。研究结果可为中国未来积极应对气候变化、实现区域协调的高质量发展提供政策依据。

全球升温控制在1.5℃和2.0℃时中国分省人口格局

《巴黎协定》正式生效,为国际社会应对气候变化提出新的机遇与挑战,也必将对中国人口、资源和环境带来重要影响。本文结合IPCC发布的可持续发展(SSP1)、中度发展(SSP2)、局部或不一致发展(SSP3)、不均衡发展(SSP4)、常规发展(SSP5)5种共享社会经济路径,以2010年中国第六次人口普查数据为基准,综合考虑人口现状和发展政策设定不同发展路径下各省人口模型的相关参数,在全球升温控制在1.5℃和2.0℃时,对比研究中国和各省分年龄、性别、教育水平的人口演变和分布特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃时,SSP1和SSP4路径下总人口较2010年增加0.44亿人;升温2.0℃时,SSP2和SSP3路径下较2010年分别增加0.23亿和0.67亿人,SSP5路径下减少约0.12亿人。5种路径下中国人口将在2025—2035年达到峰值,人口峰值正处于全球升温1.5℃期间。(2)全球升温1.5℃时,除了东北地区和四川、安徽省外,多数省(市)人口均较2010年有所增加;升温2.0℃时,西北、西南和以东南沿海地区为主的发达省份保持较高的人口增量,其他地区人口开始呈减少趋势。(3)在全球升温1.5℃和2.0℃期间,大部分省份人口达到峰值,其中SSP3路径下广西人口最多,可达1.13亿,其他路径下广东省人口最多,达1.53亿。(4)未来中国65岁以上老龄人口比重呈现东北高、西南低的分布特征。与全球升温1.5℃相比,升温2.0℃时的老龄化趋势进一步加重,东北地区老龄化问题最严重。采用绿色和可持续发展路径,全球升温控制在2.0℃之内是中国社会经济发展的科学选择。