全球变暖1.5℃和2℃下中国极端温度的变化及归因

发布时间：2020-04-07 05:21

【摘要】：2015年签订的《巴黎协定》的长期目标是“将全球升温较工业化前控制在2℃以内并且力争将其限制到1.5℃”。为积极应对气候变化和制定减缓适应政策,需要进一步地研究和理解两种增暖水平限制下的中国区域响应变化。本文利用第五次耦合模式比较计划(5th phase of the Coupled Model Intercomparison Project,CMIP5)三种RCP排放情景(RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5)的模拟结果预估了全球变暖1.5℃和2℃(相对于1861-1900年)下,中国极端温度相对于参考期(1986-2005年)的变化。在此基础上,基于信噪比探讨了出现显著变化的时间。并从概率比的角度,讨论了人为活动对极端温度事件风险的影响。主要发现如下:(1)在全球1.5℃和2℃增暖下,相对于1986-2005年,中国区域最热天和最冷夜气温预计将分别增加大约1℃/1.6℃和1.1℃/1.8℃,暖昼和持续暖期将分别增加大约7.5%/13.8%和15天/30天。全球额外增温0.5℃下,预计整个中国地区的最暖日(夜)和最冷日(夜)温度的增加将都会超过0.5℃。西北、东北和青藏高原地区多模式平均最冷日和最冷夜的平均增加幅度将是0.5℃增暖的两倍(1℃)。对不同排放情景来说,虽然极端温度区域平均的变化很相似,但是空间上依然存在敏感区,如西北和华北地区,RCP8.5情景下极端温度的变化较RCP4.5 更大。(2)RCP8.5情景下,相对于自然内部变率,21世纪中国地区极端温度出现了显著变暖的现象。当气候变化信号超过自然变率时,暖夜、暖昼、持续暖期指数和霜冻日数出现的时间较早,基本上都在2020年之前。最暖日和最暖夜在低纬度地区出现时间最早(早于2030年),在高纬度地区出现时间最晚(2040-2050年)。出现显著变化较早的指数和区域,模式预估的不确定性也相对较小。西北中部、青藏高原东部、华北、东北冷昼和冷夜有很大的可能性将在增暖1.5℃之前发生显著的变化。当气候变化信号超过2倍自然变率时,暖昼和持续暖期依然能发生显著的变化。(3)全球增暖1.5℃和2℃水平下日极端高温发生概率的变化存在着显著差异,例如,中国地区1000天一遇的热极值事件的概率分别增加了 15和23倍。此时,青藏高原北部和东南地区有更大的风险遭受这样的热事件。人为影响已经增加了最暖日(夜)的风险,而减少了最冷日(夜)的风险。对于超过自然强迫下更高阈值的最暖日(夜)事件,其预估的变化风险和不确定性更大,而对于最冷日(夜)事件来说这一现象则没有那么明显。全球增暖0.5℃将会使自然强迫下10年一遇的最暖夜和最暖日事件的发生概率分别增加大约22%和30%,而使最冷夜和最冷日发生的可能性进一步减少大约10%。
【图文】：

示意图,方法,示意图,气候

１邋ＰＲ方法示意图。绿色实线表示自然强迫下某一气候变量的概率密度函数分布，，表示当前气候下该气候变量的分布，红色虚线则表示未来该气候变量的分布。Ｐ示自然强迫下超过某一阈值的面积，Ｐ！表示全强迫下超过同一阈值的面积逡逑对于日极值来说，每个格点所对应的分位数由自然强迫１４５年（１８６１－２逐日模拟结果确定。为了估计整个中国地区极端温度风险变化的情况每个模式的原始格点上计算每一年所对应的２１年时段超过各自模式自９５ｔｈ，９９ｔｈ和９９．９ｔｈ的频率，如以２０００－２０２０年来表示２０１０年的结果行区域加权平均来获得中国地区ＰＲ随时间的变化（图５．１）。逡逑对于极端指数来说，为了扩大样本量，将１４个模式得到的中国地区区指数聚类到一起来计算每个指数ＰＲ的变化情况（图５．３）。其中，ＰＲ的通过自助法（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）对指数的概率密度函数（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋Ｄｅｎｓｉｔｙ邋Ｆｕｎｃｔ）１０００。１０－９０％ＰＲ

增暖,时间点,情景,多模式

图３．４ＲＣＰ２．６，邋ＲＣＰ４．５和ＲＣＰ８．５下，中国地区各个模式到达１．５°Ｃ和２°Ｃ增暖阈值的时逡逑间，实心黑点表示各个情景下多模式平均到达１．５°Ｃ和２°Ｃ的时间点逡逑１６逡逑
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P467

【参考文献】