中国地球气候系统模式研究进展:CMIP计划实施近20年回顾

在系统总结过去20年从CMIP1到CMIP4世界各国模式的综合情况基础上,回顾了中国气候模式参与CMIP科学试验的概况。在此基础上,慨述了CMIP5的试验设计,总结了参加CMIP5的5个中国气候模式的特点。随后,从高分辨率模式研发、地球系统模式研发、地球气候系统模式最为关键的分量——大气环流模式和海洋环流模式研发的角度,提出了中国地球气候系统模式发展面临的挑战,指出了中国模式发展面临的机遇。针对如何从国家层次协调以实现地球气候模式的可持续发展问题,给出了美国国家科学院最近发布的《推动气候模拟的国家战略》所提出的九条措施作为参考。

CMIP研究计划的进展及其在中国地区的检验和应用前景

由世界气候研究计划(WCRP)推动制定的CMIP计划,是一整套耦合大气环流气候模式的比较计划。该计划旨在通过比较模式的模拟能力来评价模式的好坏,促进气候模式的发展;同时也为生态、水文、社会经济诸学科在全球变化背景下预估未来环境变化提供可靠的科学依据。CMIP计划从AMIP开始,经历了CMIP1、CMIP2、CMIP3几个阶段的发展,并已为模式研究提供了迄今为止时间最长、内容最为广泛的模式资料库。尽管模式的模拟结果仍不可避免的存在一些不足,但世界各国纷纷利用该资料库进行模式发展以及与气候变化相关的多学科研究,为预估未来的环境变化提供了不可替代的科学依据。对其作了简要回顾,并对其在中国地区存在的问题和潜在应用前景作了简要论述。

第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)评述

世界气候研究计划(WCRP)发起了新一轮的国际耦合模式比较计划(CMIP6),目的是回答当前气候变化领域面临的新的科学问题,为实现WCRP“大挑战”计划所确立的科学目标提供数据支撑。文中回顾了CMIP的发展历程,介绍了CMIP6的组织思路,阐述了CMIP6核心试验及23个模式比较子计划(MIPs)的科学关注点,总结了参与CMIP6的全球模式概况以及中国的贡献。最后,从继承性和创新性等角度对CMIP6进行了评述,指出了CMIP6组织和实施中存在的问题,并对CMIP未来的发展进行了展望。

基于CMIP6气候变化情景下南极小须鲸(Balaenoptera bonaerensis)在宇航员海栖息地变化分析

南极小须鲸(Balaenopterabonaerensis)作为顶级捕食者,在南大洋生态系统中起着重要调节作用。目前对南极小须鲸的研究大多集中在捕食和季节性迁移上,在栖息地分布以及气候变化对栖息地影响方面研究亟待补充。基于MaxEnt模型和CMIP6的数据,分析了当前情形以及不同排放情景下,到21世纪中期和21世纪末期宇航员海南极小须鲸栖息地的分布和变化。研究结果表明,南极小须鲸主要分布在宇航员海的东部,当前的高度适生区占整个区域的13.96%。深度、海冰密集度和混合层深度最小值是南极小须鲸分布的主要影响因子,三者的累积贡献为60.5%。气候变化情景下南极小须鲸栖息地呈现缩小的趋势。高排放情景下南极小须鲸的栖息地面积减小更快,从21世纪中期到末期这个时期南极小须鲸的栖息地面积减小速率比从当前到21世纪中期快。到本世纪中期,所有情景下的宇航员海东部仍存在南极小须鲸的栖息地;到本世纪末,中排放情景和高排放情景下的宇航员海已不适合南极小须鲸生存,海冰密集度的减小是造成这一现象的主要原因。

FGOALS高分辨率气候模式系统模式研制与应用综述

当今气候系统模式发展的重要趋势之一,是通过提高模式的空间分辨率,改进对气候系统中多尺度相互作用过程和极端事件的模拟能力。过去5年里,中国科学院大气物理研究所发展并完善了25 km分辨率大气环流分量模式FAMIL2.2、1/10°分辨率海洋环流分量模式LICOM3.0,并以此为基础建立了高分辨率气候系统模式FGOALS-f3-H。利用上述高分辨率模式,开展了大量的数值模拟试验和预报/预测研究,其中包括国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的高分辨率模式比较子计划(HighResMIP),建立了海洋环流预测系统(LFS)等。初步评估分析表明,相对于低分辨率模式,高分辨率模式对气候平均态和气候变率的模拟能力均有明显改进。其中高分辨率大气环流模式可以更好地模拟台风、极端降水事件,高分辨率海洋模式可以更好地模拟海洋中尺度涡旋和西边界流,而高分辨率耦合模式则可以更好重现中尺度海气相互作用过程、热带不稳定波动(TIW)等事件。

NUIST-ESM模式及其参与CMIP6的方案

近几年来,南京信息工程大学(NUIST)地球系统模拟中心致力于地球系统模式研发。最新发展的第三版本南京信息工程大学地球系统模式(NUIST-ESM v3)在原有的基础上改进了边界层方案与对流参数化方案,调整了模式中云物理过程,改进了耦合物理过程和海冰反照率等过程。此版本作为参加第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的模式之一,注册了气候诊断、评估和描述试验(DECK)和历史气候模拟试验(Historical)以及ScenarioMIP、DAMIP、GMMIP、DCPP、PMIP、VolMIP和GeoMIP等7个比较子计划试验。目前DECK和Historical试验都已经完成,正将数据提交到ESGF数据发布平台。CMIP6模式比较子计划也将陆续完成并将发布数据,以供国内外学者下载使用。

CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构模拟能力的评估

利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)提供的39个全球气候模式模拟的1961—2005年逐月500 hPa位势高度场资料,以及同期美国国家环境预测中心再分析资料,通过经验正交函数分解提取主要模态,基于泰勒图方法、概率密度函数的Brier评分和显著性评分指标,探讨CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构的模拟能力,寻求具有较好东亚环流型态模拟能力的气候模式以及模拟较好的主模态。结果表明:(1)CMIP5模式能够模拟出东亚500 hPa高度场主要模态,且各模式对冬季主要模态时空结构的模拟能力都高于夏季。(2)各模式对冬季模态(西太平洋遥相关型)模拟能力最强,第3模态最差,对冬季主要模态空间结构模拟较好的模式为IPSL-CM5B-LR、MPI-ESM-P、CMCC-CMS、FGOALS-g2、HadGEM2-ES;夏季第1模态空间结构模拟能力最强,其次分别为第2模态和东亚-太平洋型(简记第3模态),西太平洋遥相关型较差,对夏季主要模态空间结构模拟较好的模式为ECEARTH、CanESM2、CMCC-CM、GFDL-ESM2G、IPSL-CM5A-MR。(3)对主要模态时间系数概率密度函数特征的模拟评估表明,模式对冬季第2模态概率密度函数的模拟较好,其次为西太平洋遥相关型,其主要模态时间系数的概率密度函数模拟较好的模式为CESM1-FASTCHEM、HadGEM2-ES、INM-CM4、GISS-E2-H、BCCCSM1-1;模式对夏季第2模态时间系数的概率密度函数模拟较好,其次分别为第3模态、西太平洋遥相关型,其主要模态时间系数概率密度函数模拟较好的模式为CCSM4、HadGEM2-CC、GFDL-CM3、MRI-CGCM3、NorESM1-M。(4)综合时空结构模式模拟能力,对冬季主要模态模拟较好的前5个模式为HadGEM2-ES、IPSL-CM5B-LR、CESM1-FASTCHEM、INM-CM4、BCC-CSM1-1;夏季前5个模式为ECEARTH、CMCC-CM、CCSM4、CANESM2、MIROC5。

未来北极夏季陆面气温变化区域特征及其与北大西洋海面温度的关系

未来变暖背景下北极气候变化特征研究具有重要意义,基于国际耦合模式比较计划第六阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)中对北极气候变化模拟能力较好的模式模拟结果,研究SSP2-4.5情景下21世纪北极2 m气温的时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)极地陆地的欧亚大陆(Eurasia, EA)和北美-格陵兰(Greenland, GL)对全球变暖具有不同的响应。EA在21世纪中叶前变暖趋势显著,之后主要表现为年代际尺度的冷暖振荡;GL则始终保持增暖趋势。EA、GL分区气温均存在年际、年代际(10~20 a)尺度上的波动,GL分区还存在20~40 a的准周期变化。(2)前冬北大西洋涛动正位相会引起次年夏季北大西洋呈南北向“-、+、-”三极型海面温度异常,并通过影响大气环流导致EA分区气温正异常,这种影响主要体现在年代际尺度上。(3)北大西洋多年代际振荡为正异常时,北美至格陵兰位势高度偏高,GL分区增暖,并且这种影响在21世纪70年代后更重要;北太平洋北部的海面温度正异常对GL分区增温也有贡献。

中国地球系统模式对全球地表入射短波辐射和大气逆辐射的模拟效果评估

以云和地球辐射能量系统(CERES)数据集为准,量化了中国地球系统模式对地表入射短波辐射和大气逆辐射时空变化的模拟性能,明确了多模式间模拟结果存在不确定性的区域。结果表明:中国模式均能模拟出北半球地表入射短波辐射和大气逆辐射“夏高冬低”的季节变化特征。陆地上,中国模式对两个辐射分量月均值的模拟结果与CERES相当,在海洋上低于CERES结果。中国模式能模拟出地表入射短波辐射下降、大气逆辐射上升的年际变化趋势。对于2001—2014年均值,中国模式模拟的地表入射短波辐射在海洋和陆地上较CERES分别偏低3.3和3.0 W·m^(-2),模拟的大气逆辐射在海洋上与CERES结果相当,在陆地上较CERES低1.3 W·m^(-2)。除南北纬30°附近之外,中国模式在其他纬度均低估地表入射短波辐射,以热带和北极最为明显。模式对大气逆辐射的模拟偏差呈纬向波动特征,模拟误差大值出现在高大山脉处。中国模式模拟地表入射短波辐射不确定性极大的区域分布在热带雨林和南极洲沿海,模拟大气逆辐射不确定性极大的区域分布在格林兰岛、青藏高原、安第斯山脉和南极洲沿海。

国家气候中心两个CMIP6模式模拟的东亚夏季风的季节内演变

分析了国家气候中心两个参加第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的模式BCC-CSM2-MR和BCCESM1对东亚夏季风季节内演变的模拟情况,包括气候态特征以及在ENSO(El Nino and Southern Oscillation)循环不同位相下的特征。本文同时对比分析了观测海温海冰驱动大气环流模式试验(AMIP试验)以及耦合模式的历史气候模拟试验(Historical试验)的结果。结果表明,模式能够合理地模拟出东亚夏季风环流和降水的气候态特征。相比大气模式,耦合模式能够明显改善对气候态的模拟,特别是耦合模式能够较好地模拟出副热带高压从6~8月向北以及向东移动的季节内演变特征。对于El Nino衰减年和La Nina年合成来说,大气模式能够在一定程度上模拟出El Nino衰减年(La Nina年)副高偏西(东)、对流减弱(增强)的特征,但是对于位置和强度的模拟存在偏差,特别是对于其季节内尺度的演变。耦合模式相比大气模式来说,并没有改善对于ENSO循环影响东亚夏季风季节内演变的模拟,这可能和耦合模式模拟的ENSO本身的偏差有关。因此要想改善对于东亚夏季风季节内演变及其年际差异的模拟,除了考虑海气相互作用之外,还需要改进模式对于ENSO的模拟效果。

CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估

借助英国气候研究所(Climate Research Unit,CRU)全球陆地格点分析数据集(CRU TS v4.0)月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006~2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率(Anomaly Rate,AR)和降水距平百分率相关系数(Anomaly Percentage Correlation Coefficient,APCC)最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分(年际增量)或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域(95°E以东,35°N以南)一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016~2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976~2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿海和海南省等地降水偏少10%~20%,淮河流域、三江源区和台湾省降水偏多10%~40%,西北东部、华北和东北大部降水正常或略偏少。从降水百分率方差看,模式群的离散度(不确定度)呈现东部小,西部大的分布特征,说明模式预估的西北中部和青藏高原西部等降水偏少区的不确定性较大;而河套北部、华北南部和江南东部等地对应于2006~2015年检验期的"盲区"(模式与观测降水距平反号),其降水预估参考价值可能不大,需要引入他法加以改进。

CMIP6与CMIP5对历史大气层顶和地表辐射收支模拟的时空对比

基于云和地球辐射能量系统观测数据集(CERES),对比分析了耦合模式比较计划第五(CMIP5)和第六阶段(CMIP6)模拟的历史大气层顶和地表辐射收支的年际变化和空间分布,明确了多模式间不确定性大的关键区域。结果表明:在年际尺度上,除地表向上长波辐射外,CMIP6的辐射分量的集合均值较CMIP5更接近于CERES观测值,全球地表向下短波辐射的高估和大气逆辐射的低估在CMIP6中分别降低了1.9 W/m~2和3.3 W/m~2。除大气逆辐射外,CMIP6的辐射分量在多模式间的一致性较CMIP5提高。在北极,CMIP6对大气层顶反射短波、大气层顶出射长波和地表向下短波辐射的模拟偏差较CMIP5大。在南北纬60°,CMIP6对大气逆辐射的模拟偏差较CMIP5大。其他区域CMIP6的辐射分量更接近CERES观测值。CMIP6模拟的地表向下短波辐射和大气逆辐射的不确定性较大区域面积较CMIP5减小,但不确定性极大区域面积无变化。地表净辐射的不确定性空间分布在两代CMIP间变化甚小。青藏高原、赤道太平洋、热带雨林、阿拉伯半岛和南极洲沿海依然是地球系统模式模拟辐射收支不确定性极大的关键区域。

CMIP6 HighResMIP高分辨率气候模式对青藏高原降水模拟的评估

国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)新增的高分辨率模式比较计划(HighResMIP)首次提供全球高分辨率(25—50 km)多模式集合的气候模拟试验结果。利用8个CMIP6 HighResMIP模式评估了高分辨率全球气候模式对青藏高原夏季小时降水与极端降水的模拟能力,结果表明:CMIP6高分辨率模式高(低)估了青藏高原地区的降水量和频率(强度),过多的降水量主要来自模式对降水频率的高估,尤其是弱降水(<2 mm·h^(-1))的发生频率。模拟偏差与地形海拔密切相关,偏差大值区主要位于高原南坡和东坡陡峭地形区。模式不能准确再现降水量与海拔之间的关系,高(低)估了高(低)海拔地区的降水量。模式低估了降水强度随海拔升高而降低的变化速率。在日变化方面,模式能够模拟出青藏高原降水傍晚至午夜的峰值特征,但明显低估了降水的日变化振幅。在小时极端降水方面,模式低估了高原区域平均极端降水第95百分位数阈值,仅为观测值的57%。

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)PgC,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。

基于CMIP 6多模式的长江流域气温、降水与径流预估

【目的】探究未来气候变化对长江流域径流的影响,为长江流域及其他地区的早期洪水预警和防御措施提供依据。【方法】采用国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP 6)多模式集合平均(MME),结合SWAT水文模型,对长江流域1961—2014年气温、降水量和径流等进行评估,并预估了长江流域2020—2099年SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5排放情景下的气温、降水量和径流。【结果】(1)相比单一模式,MME历史时期模拟气温和降水效果更好,与观测值的相关系数均大于0.90,MME可以很好地模拟出气温和降水量的空间分布规律。(2)由MME分析可知,2020—2099年长江流域在所有情景下的气温增幅低于50%,降水增量小于20%,在SSP5-8.5情景下模拟的温度值比SSP1-1.9时的温度值高1.23℃,比SSP1-2.6时的温度值高0.99℃。(3)总体上,长江流域未来的年均径流量增加显著,到21世纪末,SSP5-5.8情景下年均径流量将达到40380 m^(3)/s。【结论】本研究揭示了长江流域径流变化趋势与气温与降水之间的相互关系,以及模拟未来气候变化的准确度,同时认为未来长江流域气温、降水量与径流量均呈上升趋势,低碳排放情景下的洪涝灾害相对较少,可为以后长江流域洪涝灾害的预估和区域性气候变化提供依据。

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。

气候变化背景下未来全球陆地风、光资源的预估

基于CMIP5计划的多模式集合平均结果,预估了未来不同气候变化情景下,2020—2030年全球陆地风能和太阳能资源的变化。结果表明,多模式集合平均结果对全球风能、太阳能资源的模拟具有较高的可信度。不同气候情景(RCPs)下,未来2020—2030年间全球陆地风能、太阳能资源的变化(相对于1986—2005年)具有明显的区域性差异,其中,美洲、非洲和澳洲的风资源有所增加,而欧洲风资源丰富区则有所减小;亚洲(如中国西北和中亚地区)的风资源在RCP2. 6情景下呈增加趋势,而在RCP4. 5和RCP8. 5情景下则呈现减小趋势。全球陆地太阳能资源在未来不同RCPs情景下均呈增加趋势,尤其在欧洲光能资源丰富区。全球陆地上的风能、太阳能资源存在明显的季节变化特征,且季节变率在不同地区差异较大。不同丰富区风能和太阳能资源的变化趋势及变化幅度在不同RCPs情景下有一定差异,表明风能和太阳能资源的未来变化对全球气候变化响应的复杂性。

IPCC AR4多模式对中国地区未来40a雪水当量的预估

通过评估参加CMIP3计划的22个GCM在20世纪气候情景(20C3M)下中国地区雪水当量模拟能力的检验,挑选出模拟能力较好的模式,通过多模式集合方法,对SEARS的模拟结果进行集合,预估未来40a雪水当量在中国地区的时空变化特征.结果表明:在A1B情景下和B1情景下,中国地区未来40a雪水当量年际变化均呈减少趋势;在A1B和B1情景下,青藏高原地区、华北平原地区、长江中游地区及东北北部地区的雪水当量均呈减少趋势,其中在昆仑山西段帕米尔高原地区减少最为显著,其次为喜马拉雅山区和巴颜喀拉山东段地区.在中国北部的内蒙古高原地区、云贵高原等部分地区的雪水当量则有所增加.总体上,A1B情景下比B1情景下雪水当量的减少更为明显.2021-2050年雪水当量在青藏高原减少显著;对于季节变化来说,在秋冬季积雪的累积期,雪水当量可能增加,尤其在10-12月,而在积雪消融的春夏季(2-6月)有所减少.

中国地球气候系统模式的发展及其模拟和预估

地球气候系统模式是开展多学科、多圈层集成研究的重要平台,其发展是国际地学领域特别是全球变化领域竞争的前沿。中国的地球气候系统模式研发工作始于20世纪80年代,最近10年得到快速发展。研发格局上已经形成中国科学院、有关部委和高校三足鼎立的局面。文中在简要回顾中国地球气候系统模式早期发展历史的基础上,总结了中国参加第6次耦合模式比较计划的9个地球气候系统模式的技术特点,初步评估了中国4个模式对全球和东亚气候模拟的基本性能,分析了其在4种共享社会经济路径情景下对全球降水与温度的预估变化及其与平衡态气候敏感度的联系。最后,结合国际态势,从发展的角度提出未来中国气候模式研发工作需要加强的8个方向。

基于CMIP6的中国主要地区极端气温/降水模拟能力评估及未来情景预估

基于耦合模式比较计划第6阶段(the coupled model intercomparison program in phase 6,CMIP6)的全球气候模式模拟数据,评估分析了全球气候模式对中国主要地区1979―2014年极端气温与极端降水特征的模拟能力。通过泰勒图及各种统计参数的对比表明,全球气候模式对中国各个地区的极端降水/气温的模拟存在显著差异,对中国地区极端气温与降水模拟最好的模式是EC-Earth3。对EC-Earth3在4种未来情景下的气温/降水数据进行偏差校正,并对中国地区未来时期极端降水/气温进行了预估。结果表明:2021—2100年,中国地区升温趋势和极端降水的增加趋势显著,4种情景下的极端气温指标和极端降水指标在21世纪50年代之前是相似的,但之后变化趋势差异增加;SSP1-2.6情景下,2021—2100年升温速率和极端降水速率增加趋势较为平缓;SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.53种情景下,升温速率和极端降水增加速率随着模式和时间增加逐渐增大。