气象学报  2013, Vol. 71 Issue (6): 1047-1060   PDF    
http://dx.doi.org/10.11676/qxxb2013.087
中国气象学会主办。
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张莉, 丁一汇, 吴统文, 辛晓歌, 张艳武, 徐影. 2013.
ZHANG Li, DING Yihui, WU Tongwen, XIN Xiaoge, ZHANG Yanwu, XU Ying. 2013.
CMIP5模式对21世纪全球和中国年平均地表气温变化和2℃升温阈值的预估
The 21st century annual mean surface air temperature change and the 2℃ warming threshold over the globe and China as projected by the CMIP5 models
气象学报, 71(6): 1047-1060
Acta Meteorologica Sinica, 71(6): 1047-1060.
http://dx.doi.org/10.11676/qxxb2013.087

文章历史

收稿日期:2013-02-22
改回日期:2013-06-27
CMIP5模式对21世纪全球和中国年平均地表气温变化和2℃升温阈值的预估
张莉, 丁一汇, 吴统文, 辛晓歌, 张艳武, 徐影    
国家气候中心 中国气象局气候研究开放实验室, 北京, 100081
摘要:基于参加国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)的29个全球气候模式开展的历史气候模拟和3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、 RCP8.5)下21世纪气候预估的结果,分析了单个模式和多模式集合平均(MME)的21世纪全球与中国年平均地表气温(ASAT)变化特征及2℃升温阈值的出现时间。多模式集合平均的结果显示:全球和中国年平均地表气温均将继续升高,21世纪末的升温幅度随着辐射强迫的增大而增大。RCP2.6情景下,年平均地表气温增幅先升高后降低,全球(中国)年平均地表气温在2056年(2049年)达到升温峰值,21世纪末升温1.74℃(2.12℃);RCP4.5情景下,年平均地表气温在21世纪前半叶逐渐升高,之后升温趋势减缓,21世纪后期趋于平稳,21世纪末全球(中国)年平均地表气温增幅为2.60℃(3.39℃);RCP8.5情景下,21世纪年平均地表气温快速升高,21世纪末全球(中国)年平均地表气温增幅为4.75℃(6.55℃)。全球平均的年平均地表气温增幅,在RCP2.6情景下没有超过2℃,RCP4.5和RCP8.5情景下分别在2047和2038年达到2℃。RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均地表气温增幅连续5 a不低于2℃的时间分别在2032、2033和2027年,明显早于全球平均。任一典型浓度路径情景下,达到2℃升温的时间,北半球同纬度地区早于南半球,同半球高纬度地区早于低纬度地区,同纬度地区陆地早于海洋。3种不同典型浓度路径情景下21世纪全球和中国年平均地表气温将继续升高这一结果是可信的,RCP4.5和RCP8.5情景下全球和中国年平均地表气温增幅超过2℃的结果模式之间有较高的一致性。多模式预估的全球和中国年平均地表气温升幅和不同幅度升温的出现时间均存在一定的不确定性,预估结果的不确定性随预估时间的延长而增大;相同情景下,中国年平均地表气温预估的不确定性大于全球。
关键词气候模式     地表气温     预估     不确定性    
The 21st century annual mean surface air temperature change and the 2℃ warming threshold over the globe and China as projected by the CMIP5 models
ZHANG Li, DING Yihui, WU Tongwen, XIN Xiaoge, ZHANG Yanwu, XU Ying    
Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China
Abstract:The paper examines the projected annual mean surface air temperature (ASAT) change characteristics and the occurrence time for 2℃ warming threshold over the globe and China in the 21st century under the three different Representative Concentration Pathways (RCPs) (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) by the 29 coupled climate models participating the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). The multi-model ensemble mean (MME) shows that the ASAT over the globe and China is projected to increase in the 21st century under the three RCPs, and the larger radiative forcing the higher the increment of ASAT by the late of the 21st century (2091-2100). MME projects an increase-peak-decrease process of ASAT over the globe (China) under RCP2.6, with the peak value in 2056 (2049) and 1.74℃ (2.12℃) warming by the late of the 21st century relative to 1871 to 1900 mean. Under RCP4.5, MME projects ASAT gradually increasing and then tending to slightly increase or to be stable with 2.60℃ (3.39℃) warming over the globe (China) by the late of 21st century. The ASAT is projected to fast increase under RCP8.5 with 4.75℃ (6.55℃) warming over the globe (China) by the late of 21st century. The global mean ASAT warming will unlikely reach 2℃ under RCP2.6, and will exceed 2℃ in 2047 and 2038 under RCP4.5 and RCP8.5 respectively by MME. The China-averaged mean ASAT warming will exceed 2℃ in 2032, 2033 and 2027 under RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 respectively by MME, which are much earlier than those for the global means. For any RCP, there are obvious geographical differences in the occurrence time for 2℃ warming, and it is earlier in the Northern Hemisphere than in the Southern Hemisphere, earlier in higher latitudes than in the lower ones for the same hemisphere, and earlier over land than over ocean for the same latitude. It is reliable that the ASAT over the globe and China will increase in the 21st century under any RCP. There is much high consistence among the models for the occurrence of 2℃ warming during the 21st century under RCP4.5 and RCP8.5. There are also some uncertainties in ASAT change projection with the characteristics of the uncertainties increasing with the extension of the projected period, as well as larger for China than the global mean.
Key words: Climate model     Surface air temperature     Projection     Uncertainty    
1 引 言

近百年来,全球发生了以变暖为主要特征的气候变化,全球地表气温上升了0.74±0.18℃(Trenberth et al,2007)。这种变化已经对全球的自然生态系统和人类经济社会产生了不可忽视的影响,并将继续产生长远而巨大的影响(Schneider et al,2007; Zeng et al,2008),受到国际社会的普遍关注。欧盟率先提出了“2℃阈值”的概念,虽然对2℃阈值的概念存在很大争议,但由此引发了人们对温室气体减排和应对气候变化的思考与重视。包括欧盟成员国在内的100多个国家和众多国际组织已将避免2℃全球变暖作为温室气体减排的目标(Meinshausen et al,2009)。同时,2℃阈值也成为国际气候变化、温室气体减排以及碳排放权等议题谈判和争论的核心内容(Ding et al,2009; Meinshausen et al,2009Gleick et al,2010)。

对未来气候变化趋势的科学预估,是制定应对气候变化相关对策的重要依据。政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)在第4次评估报告(The Fourth Assessment Report,AR4)(2007)框架下,组织各国科学家检验了多个气候模式对20世纪气候的模拟能力,认为当时的气候模式在模拟全球、半球尺度气候变化方面具有较高的可靠性;在模拟气温场、环流场等方面也具有较强的能力(IPCC,2007)。在此基础上,采用排放情景特别报告SRES(Nakicenovic et al,2000)中设计的多个情景,通过开展多模式的模拟预估试验,分析认为全球和中国未来气候将继续变暖(IPCC,2007江志红等,2008李博等,2010Zhang et al,2012)。Joshi等(2011)利用耦合模式比较计划第3阶段(CMIP3)的多模式预估结果,分析了全球2℃升温的出现时间:SRES A2和A1B情景下,可能在2040—2060年达到2℃;B1情景下,2℃升温则可能推迟到2060年之后出现。姜大膀等(2012)基于CMIP3中16个气候模式的集合结果,分析指出SRESB1、A1B、A2情景下相对1890—1900年,全球2℃升温分别出现在2064、2046和2049年,对应的中国升温幅度明显高于全球。郎咸梅等(2013)使用区域模式模拟预估的结果显示A1B情景下全球增暖2℃时中国升温幅度高于全球0.6℃。另有研究基于CMIP3框架下的17个气候模式的预估结果(姜大膀等,2009),分析了B1、A1B、A2情景下中国1—3℃升温(相对1990—1999年平均)的出现时间,尽管该研究与姜大膀等(2012)所取气候平均时段不同,但模式仅有1个不同,综合考虑20世纪的升温,可推断中国2℃升温的出现时间早于全球平均。

随着国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)和IPCC第5次评估报告(AR5)相关工作的推进,国际上多个气候模式研发中心根据CMIP5统一的试验设计方案(Taylor et al,2012)开展了大量的试验,并通过气候模式诊断和比较计划(PCMDI)对外发布共享。在CMIP5试验中,未来百年气候变化的预估情景有了较大改变,不同于IPCC AR4中使用的SRES A2、A1B和B1,新的排放情景以21世纪末达到的辐射强迫大小命名,称为典型浓度路径(Representative concentration pathway,RCP)(van Vuuren et al,2011),根据辐射强迫由低到高分别为RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5 共4种情景,对应21世纪末的辐射强迫值分别约为2.6、4.5、6.0和8.5 W/m2。中国的6个气候系统模式:国家气候中心组织研发的气候系统模式BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)(Wu et al,2013; Xin et al,2013b2013c; 张莉等,2013),中国科学院大气物理研究所研发的气候系统模式FGOALS-g2(Wang et al,2013)和FGOALS-s2(周天军等,2005a2005b; Bao et al,2013),国家海洋局第一海洋研究所的FIO-ESM(Song et al,2012)以及北京师范大学研发的BNU-ESM模式参加了CMIP5计划。

已有研究(Xu et al,2012; Zhang,2012Xin et al,2013a)基于较早提交的CMIP5部分模式结果分析了RCP8.5、RCP4.5和RCP2.6情景下地表气温的未来变化特征。IPCC AR4(2007)中指出,气候模式预估中存在很大的不确定性,因此,有必要增加更多的模式做进一步的分析。截至目前,CMIP5提供的模式结果中有29个气候模式同时开展了历史气候模拟和3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)情景下21世纪气候预估试验。本研究将以这些结果作为分析基础。

IPCC AR4第2工作组报告(Schneider et al,2007)分析了全球1—5℃不同幅度升温,对自然和人类社会可能产生的影响,升温幅度越大,影响越严重。最近,世界银行发表了《降低热度:为什么必须避免4℃升温》的报告(The World Bank,2012),进一步提出了全球必须尽一切努力避免出现4℃升温,防止所造成的灾难性后果。因此,有必要基于CMIP5的最新结果,分析未来不同温度阈值在21世纪内出现的可能性及可能出现时间,以便为未来应对气候变化政策的制定提供有益的信息。本研究将基于参加CMIP5试验的29个气候系统模式开展的历史气候模拟和RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的气候预估结果,分析21世纪全球和中国年平均地表气温变化的基本特征,2℃以及3—5℃升温的出现时间,同时将讨论预估结果中存在的不确定性。2 资料和方法2.1 资料概况

本研究使用了参加CMIP5的29个气候系统模式

(表 1)模拟的两类试验输出的逐月地表气温资料,第1类试验为历史气候模拟试验,从19世纪中后期积分至2005年12月;第2类试验为21世纪气候预估试验,共有3组,分别为RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的气候变化预估,从2006年1月积分至2100年12月,只有HadGEM2-AO模式积分到2099年12月。

表 1 模式和资料概况 Table 1 A summary of the models and the data length
模式名称研发机构分辨率资料长度
His+RCP2.6His+RCP4.5His+RCP8.5
BCC_CSM1.1BCC,CMA,China64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
BCC_CSM1.1(m)BCC,CMA,China160×3201850—2100年1850—2100年1850—2100年
BNU-ESMGCESS,BNU,China64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
CanESM2CCCma,Canada64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
CCSM4NCAR,USA192×2881850—2100年1850—2100年1850—2100年
CESM1-CAM5NSF/DOE NCAR,USA192×2881850—2100年1850—2100年1850—2100年
CNRM-CM5CNRM,CERFACS,France128×2561850—2100年1850—2100年1850—2100年
CSIRO-Mk3.6.0 CSIRO-QCCCE,Australia96×1921850—2100年1850—2100年1850—2100年
EC-EARTHICHEC160×3201850—2100年1850—2100年1850—2100年
FGOALS-g2IAP,CAS,China60×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
FGOALS-s2IAP,CAS,China108×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
FIO-ESMFIO,China64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
GFDL-CM3NOAA GFDL,USA90×1441860—2100年1860—2100年1860—2100年
GFDL-ESM2GNOAA GFDL,USA90×1441861—2100年1861—2100年1861—2100年
GFDL-ESM2MNOAA GFDL,USA90×1441861—2100年1861—2100年1861—2100年
GISS-E2-HNASA/GISS,USA90×1441850—2100年1850—2100年1850—2100年
GISS-E2-RNASA/GISS,USA90×1441850—2100年1850—2100年1850—2100年
HadGEM2-AONIMR,South Korea145×1921860—2099年1860—2099年1860—2099年
HadGEM2-ESMOHC,UK145×1921859—2100年1859—2100年1859—2100年
IPSL-CM5A-LRIPSL,France96×961850—2100年1850—2100年1850—2100年
IPSL-CM5A-MRIPSL,France143×1441850—2100年1850—2100年1850—2100年
MIROC5AORI,NIES,JAMSTEC,Japan128×2561850—2100年1850—2100年1850—2100年
MIROC-ESM-CHEMJAMSTEC/AORI/NIES,Japan64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
MIROC-ESMJAMSTEC/AORI/NIES,Japan64×1281850—2100年1850—2100年1850—2100年
MPI-ESM-LRMPI-M,Germany96×1921850—2100年1850—2100年1850—2100年
MPI-ESM-MRMPI-M,Germany96×1921850—2100年1850—2100年1850—2100年
MRI-CGCM3MRI,Japan160×3201850—2100年1850—2100年1850—2100年
NorESM1-MENCC,Norway96×1441850—2100年1850—2100年1850—2100年
NorESM1-MNCC,Norway96×1441850—2100年1850—2100年1850—2100年
注:分辨率为纬度格点数×经度格点数;His表示历史试验。

为了对比检验模式对历史气候的模拟能力,使用了全球格点观测资料HadCRUT3(Brohan et al,2006),该资料从1861年1月至2011年,水平分辨率为5°×5°;还使用了唐国利等(2009)计算的1873—2011年中国年平均地表气温距平序列。

2.2 资料处理和方法

考虑到国际上关注的2℃升温阈值是相对于工业化革命前的气候而言,因此,所选的基准气候时段不应受到20世纪全球变暖的影响;同时,兼顾各模式历史气候模拟的起始时间差异,选取1871—1900年平均作为计算21世纪升温幅度的参考时段。另外,考虑到气候变化本身有明显的年际变化,且持续、稳定的变化带来的影响较大,因此,不仅统计了首次超过某一温度增幅的时间(FY),还统计了连续5 a超过某升温幅度的起始年(C5Y,下称稳定超过某升温幅度的时间)。基于29个模式预估的逐月地表气温资料,分析了不同模式、3种典型浓度路径情景下全球和中国年平均地表气温相对1871—1900年平均升幅达到2、3、4和5℃的时间。由于观测序列长度的限制,中国的年平均地表气温序列相对1873—1900年平均计算。另外,在检验模式对20世纪历史气候的模拟能力时,观测与模拟距平序列相对1971—2000年平均计算。

分析中,为计算多模式集合平均场,将所有模式结果统一插值到2.5°×2.5°分辨率网格上。中国平均地表气温的计算方法参见Zhou等(2006)

气候模式对未来气候变化的预估存在不确定性,模式离差是衡量不确定性的一个指标(Zhou et al,2006),模式间离差越大,意味着模式结果的差异越大,不确定性也越大。为定量刻画多模式集合信号的可信度,计算了多模式集合结果绝对值与模式离差的比值(李博等,2010),比值>1表示模式集合结果模拟的气候变化(“信号”)大于模式间的离差(“噪声”),模式集合预估的结果是可信的;相反,比值<1表示模式间的噪音要大于模式集合结果所反映的信号,模式集合结果的可信度较低。另外,还统计了29个模式预估的2006—2100年逐年距平最大值与最小值的差异。第3、4部分中有关21世纪能否达到某个升温阈值的判断,使用了IPCC AR5中的不确定性描述方法(孙颖等,2012)。3 全球年平均地表气温的模拟和预估3.1 过去百年年平均地表气温模拟

大部分模式都能较合理地再现过去百余年全球年平均地表气温的变化。图 1 给出了1861—2005年全球年平均地表气温相对1971—2000年平均的距平序列。由图 1可知,模式基本都能够再现过去100多年尤其是过去50年全球年平均地表气温升高的变化特征,20世纪50年代之前模式与模式、模式与观测的差别均较大,自20世纪60年代起模式与模式、模式与观测的一致性都高于之前的时段;多模式集合平均序列与观测序列有较好的一致性,但模式模拟的21世纪初升温过快、升温幅度高于观测。模拟序列与观测序列的线性相关系数显示,25个模式的结果与观测的相关系数不小于0.7,其中,18个模式相关系数大于0.8;另外4个模式的结果也在0.6左右;多模式集合平均序列与观测序列的相关系数达到0.88,高于任一单个模式。中国的几个模式(BCC_CSM1.1、 BCC_CSM1.1(m)、 BNU-ESM、FIO-ESM、 FGOALS-g2、 FGOALS-s2)的结果与观测的相关系数均大于0.8,其中,BCC_CSM1.1的最大为0.87。

图 1 1861—2005年全球(a)和中国(b)年平均地表气温距平序列(单位:℃)
(距平值相对1971—2000年平均,Cor后的数值为模拟序列与观测序列的线性相关系数)
Fig. 1 Anomaly time series relative to the 1971 to 2000 mean of annual mean surface air temperature over the globe(a) and China(b)during 1861 to 2005(units:℃)(The value after the label Cor is the linear correlation coefficient between each model’s simulation and the observation)
3.2 21世纪年平均地表气温预估

未来全球年平均地表气温将继续升高,升高幅度随辐射强迫的增大而增大。图 2a—c给出了RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下过去百余年和未来百年相对1871—1900年平均的年平均地表气温距平序列,图中还给出了2091—2100年(下称21世纪末期)的升温幅度。由图 2可知,未来3种不同典型浓度路径情景下年平均地表气温均将有所升高;多模式集合平均的结果显示:到21世纪末期,RCP2.6情景下全球年平均地表气温升温幅度最小,约升高1.74℃;RCP4.5和RCP8.5情景下的升温幅度均将超过2℃,分别升高约2.60和4.75℃。

图 2 3种典型浓度路径情景下全球平均地表气温距平序列(单位:℃)
(a.RCP2.6,b.RCP4.5,c.RCP8.5;距平值相对1871—1900年平均,DT表示2091—2100年平均的升温幅度,图a和b中PT表示升温峰值出现年份)
Fig. 2 Anomaly time series relative to the 1871 to 1900 mean of annual mean surface air temperature(units:℃)over the globe under RCP2.6(a),RCP4.5(b),and RCP8.5(c)
(The value after the label DT is the warming amplitude for each model’s simulation by the late of the 21st century,and the value after PT is the peak time of warming)

RCP2.6情景下(图 2a),多模式集合平均和大部分单个模式预估的全球年平均地表气温呈先升高后下降的变化特征,但预估的升温峰值出现时间模式之间有明显差异,多模式集合平均预估的升温峰值出现在2056年,这与Xin等(2013a)使用20个模式集合分析的结果一致。FGOALS-s2最早在2029年,MIROC-ESM最晚在2099年,7个模式预估的峰值出现在21世纪40年代,2个模式在21世纪50年代,5个模式在21世纪60年代,2个模式在21世纪70年代,4个模式在21世纪80年代,7个模式在21世纪90年代。21世纪末,29个模式预估的升温幅度为0.83—2.45℃,其中,只有8个模式(BNU-ESM、CanESM2、CESM1-CAM5、FGOALS-s2、GFDL-CM3、 IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM-CHEM、MIROC-ESM)预估的升温不低于2℃,包括中国国家气候中心研发的2个模式(BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m))在内的其他21个模式预估的升温都在2℃以内。从稳定超过2℃升温的时间来看,RCP2.6情景下21世纪全球年平均地表气温的升温幅度控制在2℃以内是可能的。

RCP4.5情景下(图 2b),多模式集合平均结果显示,21世纪全球年平均地表气温将逐渐升高,但变化趋势在21世纪中后期逐渐减小,到21世纪后期变化趋势不明显。就单个模式来看,大部分模式模拟的21世纪年平均地表气温均呈升高趋势,21世纪后期升高趋势减缓,个别模式(FGOALS-s2)有下降趋势,其中14个模式的预估结果在2090年之前出现峰值,15个模式在2090—2100年出现峰值。到21世纪末,29个模式预估的全球年平均地表气温增幅在1.64—3.32℃,多模式集合平均的结果为2.60℃,5个模式(FGOALS-g2、 FIO-ESM、 GFDL-ESM2G、 GFDL-ESM2M、 GISS-E2-R)预估的升温幅度低于2℃,8个模式预估的升温超过了3℃,包括中国国家气候中心研发的2个模式(BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m))在内的其他16个模式预估的升温幅度为2—3℃。就连续5 a超过某温度阈值的统计结果看,RCP4.5情景下21世纪末全球年平均地表气温升幅可能超过2℃,不可能达到3℃。

RCP8.5情景下(图 2c),21世纪全球年平均地表气温将继续快速升高,29个模式的预估结果均表现出一致的变化特征。到21世纪末期,29个模式预估的全球年平均地表气温增幅均超过2℃,在3.28—6.47℃,这一范围明显高于RCP4.5和RCP2.6情景下的预估结果。其中,6个模式预估的升温在3—4℃,13个模式的结果在4—5℃,9个模式的结果在5—6℃,FGOALS-s2模式的预估结果甚至达到6.47℃。从稳定超过2℃升温的开始时间来看,RCP8.5情景下21世纪末全球年平均地表气温增幅将超过3℃几乎是确定的,并且,很可能超过4℃。

3.3 不同幅度升温的出现时间

基于29个模式的预估结果,计算不同模式、不同情景下全球年平均地表气温相对1871—1900年平均升温首次(表略)和稳定(表 2)达到2、3、4和5℃的时间。对同一升温幅度而言,高辐射强迫路径下的出现时间比低辐射强迫路径下要早。多模式集合平均的结果显示:RCP2.6情景下21世纪升温没有达到2℃,RCP4.5情景下2047年升温达到2℃,RCP8.5情景下2038年升温达到2℃;RCP2.6和RCP4.5情景下的升温幅度均不会达到3℃,RCP8.5情景下2061年升温达到3℃; RCP8.5情景下2081年升温达到4℃,没有达到5℃。

表 2 3种典型浓度路径情景下全球和中国年平均地表气温稳定达到2—5℃升温的年份 Table 2 The occurrence time(in years)for the 2-5℃ warming of annual mean surface air temperature over the globe and China under the 3 typical RCPs
模式名称Model2℃(全球/中国)3℃(全球/中国)4℃(全球/中国)5℃(全球/中国)
RCP2.6RCP4.5RCP8.5RCP2.6RCP4.5RCP8.5RCP4.5RCP8.5RCP8.5
BCC_CSM1.1N/20322050/20382038/2036N/NN/20752062/2049N/N2087/2063N/2083
BCC_CSM1.1(m)N/20262040/20212034/2019N/NN/20782062/2039N/N2088/2075N/2086
BNU-ESM2022/20022026/20022022/2002N/20322062/20212047/2023N/20632066/20502084/2056
CanESM22033/20302035/20392030/2030N/N2075/20702048/2040N/N2071/20572084/2075
CCSM4N /20402043/20362032/2020N/NN/20632058/2043N/N2077/2058-/2080
CESM1-CAM5N /20422053/20332042/2032N/NN/20682057/2050N/N2078/2059-/2076
CNRM-CM5N /N2060/20672046/2055N/NN/N2071/2064N/N2091/2077N/N
CSIRO-Mk3.6.0 N/20812049/20372045/2041N/NN/20752065/2057N/N2083/2075-/2084
EC-EARTHN/20682046/20412037/2032N/NN/20782064/2050N/N2083/2066N/2083
FGOALS-g2N /2047N/20392046/2032N/NN/N2074/2050N/N-/2074N/2090
FGOALS-s22015/19972019/19972016/1997N/20202061/20142039/2020N/20412056/20302073/2043
FIO-ESMN /NN /20402046/2042N/NN/N2070/2060N/N2086/2076N/2093
GFDL-CM32051/20272040/20272035/2028N/N2085/20492055/2046N/20772070/20572091/2067
GFDL-ESM2GN /NN /20542056/2035N/NN/N2083/2067N/NN/2078N/N
GFDL-ESM2MN/NN/20482053/2032N/NN/N2084/2060N/NN/2078N/-
GISS-E2-HN/N2054/20382038/2039N/NN/20842068/2061N/N-/2073N/-
GISS-E2-RN/NN/20482053/2037N/NN/N2086/2071N/NN/2092N/N
HadGEM2-AON/20462043/20422045/2039N/N2085/20662061/2054N/N2077/20712096/2074
HadGEM2-ES2047/20462042/20452035/2036N/NN/20652057/2054N/N2073/20572087/2070
IPSL-CM5A-LR2038/20172029/20262026/2023N/NN/20322048/2032N/20842065/20432083/2064
IPSL-CM5A-MR2042/20282037/20132031/2025N/NN/20412051/2068N/20732068/20522089/2062
MIROC5N/N2070/20482052/2040N/NN/N2075/2054N/N2096/2071N/2091
MIROC-ESM-CHEM2037/20262041/20272030/2026N/2038N/20452048/2041N/20702069/20462082/2062
MIROC-ESM2043/20232034/20242031/2026N/2056N/20462053/2033N/20732072/20522084/2060
MPI-ESM-LRN/20272054/20322038/2015N/NN/20732062/2040N/N2082/2059N/2081
MPI-ESM-MRN/20162043/20242040/2029N/NN/20602062/2047N/N2085/2059-/2070
MRI-CGCM3N/N2089/20362054/2038N/NN/N2079/2059N/N-/2064N/2095
NorESM1-MEN/20402068/20302047/2031N/NN/20592069/2049N/N2091/2060N/2075
NorESM1-MN/20482076/20292050/2032N/NN/20622073/2048N/N2095/2063N/2078
多模式集合平均N/20322047/20332038/2027N/NN/20582061/2042N/N2081/2059N/2074
注:升温幅度是指相对1871—1900年平均值;N表示没有出现,- 表示统计时段内不足以做出判断,这里仅给出了稳定达到某升温幅度的时间。

(1)2℃升温

RCP2.6情景下,15个模式预估的年平均地表气温增幅在21世纪70年代(含)之前达到2℃,其中,9个模式预估的2℃升温持续时间不少于5 a,但多模式集合平均预估的升温在21世纪内没有达到2℃;RCP4.5情景下,除GFDL-ESM2G和GISS-E2-R的预估结果没有达到2℃升温外,其他27个模式预估的升温分别在21世纪的不同时间达到2℃,其中,22(19)个模式预估的首次(稳定)超过2℃的时间在21世纪50年代(含)之前,多模式集合平均的2℃升温出现在2047年,这一结果与Zhang(2012)用17个模式计算的结果一致;RCP8.5情景下,所有模式预估的升温都在21世纪50年代(含)之前达到2℃,多模式集合平均的结果出现在2038年。比较RCP4.5和RCP8.5的预估结果可知,辐射强迫越强,2℃升温的出现时间越早。

考虑到全球气温变化的空间差异,逐格点统计了不同情景下多模式集合平均的年平均地表气温升幅首次达到(图略)和稳定超过(图 3)2℃的时间。总的来看,北半球大陆达到2℃升温的时间呈一定的纬向分布特征,越往高纬度地区越早,同纬度陆地早于海洋;南半球高纬度地区升温达到2℃的时间明显晚于北半球同纬度地区。不同情景的比较结果显示,大部分格点上,高辐射强迫的RCP8.5情景下升温达到2℃的时间明显早于较低辐射强迫的RCP2.6情景;然而,部分中纬度陆地地区升温达到2℃的时间在RCP4.5情景下比RCP2.6情景下稍晚。就海洋升温来看,RCP2.6情景下,全球大部分海区的升温幅度在21世纪内没有达到2℃;RCP4.5情景下,除北大西洋北部海区外的北半球大部分海区在21世纪中后期的升温幅度不低于2℃,南半球大部分海区在21世纪的升温则没有达到2℃,这一结果与Zhang(2012)用17个模式预估数据分析的结果一致;RCP8.5情景下,北半球海洋升温达到2℃的时间比RCP4.5提前,南半球除局部地区升温没有达到2℃外,大部分海区在21世纪中后期的升温也不低于2℃。

图 3 3种典型浓度路径情景(a)RCP2.6,(b)RCP4.5(c)RCP8.5下年平均地表气温相对1871—1900年平均不低于2℃升温年份
(其中空白区域为21世纪内升温没有达到2℃的区域)
Fig. 3 Occurrence time(in years)for the 2℃ warming relative to 1871 to 1900 mean of annual mean surface air temperature in the 21st century under 3 RCPs((a)RCP2.6,(b)RCP4.5,and (c)RCP8.5)
(The time is the first year of 5 consecutive years with 2℃ warming. The warming amplitudes in white areas are lower than 2℃ in the 21st century)

(2)3℃升温

RCP2.6情景下,29个模式预估的全球年平均地表气温增幅均没有达到3℃;RCP4.5情景下,只有9个模式预估的全球年平均地表气温稳定超过3℃升温的时间在21世纪中后期,但多模式集合平均的结果在21世纪内升温没有达到3℃;RCP8.5情景下,除5个模式预估的全球年平均地表气温增幅在21世纪30、40年代达到3℃外,其余24个模式的预估结果均在2050年之后,多模式集合平均的结果为2061年。

(3)4℃升温

RCP2.6和RCP4.5情景下,29个模式预估的年平均地表气温增幅均未达到4℃;RCP8.5情景下,FGOALS-s2模式的预估结果最早在2056年超过4℃,只有3个模式预估的21世纪年平均地表气温增幅没有超过4℃,多模式集合平均的结果在2081年达到4℃。4 中国年平均地表气温变化4.1 过去百年年平均地表气温模拟

气候模式对过去百余年中国年平均地表气温变化有一定模拟能力,能够较好地再现20世纪60年代以来年平均地表气温的变化趋势。图 1b给出了1861—2005年中国年平均地表气温相对1971—2000年平均的距平序列。由图 1b可知,20世纪50年代之前模式与模式、模式与观测存在较大差异,且模式没能再现20世纪40年代前后的升温;自20世纪60年代起,模式与模式、模拟与观测的一致性明显提高,多模式集合平均序列与观测序列吻合较好。计算模拟与观测的线性相关系数,NorESM1-M与观测的相关系数最大达0.56,包括中国的BCC_CSM1.1(m)、BCC_CSM1.1、FGOALS-s2在内的6个模式结果与观测的相关系数也超过0.5;多模式集合平均与观测的相关系数大于任意单个模式,达到0.69。比较图 1b图 1a还可以发现,各模式模拟的中国年平均地表气温的年际变率明显高于全球,21世纪初的升温幅度也高于全球。

4.2 21世纪年平均地表气温变化预估

未来中国年平均地表气温将继续升高,升温幅度高于全球。图 4a—c给出了RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下过去100多年和未来百年年平均地表气温相对1871—1900年平均的距平序列,图中给出了21世纪末期的升温幅度。由图 4可知,未来3种不同典型浓度路径情景下,中国年平均地表气温均将有所升高,多模式集合平均的结果显示,到21世纪末期,RCP2.6情景下中国年平均地表气温升温幅度最低约2.12℃,比全球平均高0.38℃;RCP4.5情景下的升温幅度居中约3.39℃,比全球平均高0.79℃;RCP8.5情景下的升温幅度最高约6.55℃,比全球平均高1.8℃。这一结果表明,中国年平均地表气温升幅随辐射强迫的增大而升高,且升温幅度高于全球平均。对比图 2和4还可以发现,21世纪中国年平均地表气温距平序列年际变化明显大于全球平均序列。

图 4 3种典型浓度路径情景(a)RCP2.6、(b)RCP4.5、(c)RCP8.5下中国年平均地表气温距平序列(单位:℃)
(距平值是相对1871—1900年平均,DT表示2091—2100年平均的升温幅度,图a和b中PT表示峰值出现年份,观测资料来自唐国利等(2009))
Fig. 4 Anomaly time series relative to the 1871 to 1900 mean of annual mean surface air temperature over China(units: ℃)under the 3 RCPs((a)RCP2.6,(b)RCP4.5,and (c)RCP8.5).
The value after label DT is the warming amplitude for each model’s simulation by the late of 21 century,the value after PT is the peak year for each model’s simulation

RCP2.6情景下(图 4a),大部分模式预估的中国年平均地表气温变化有先升高后下降的特征,但不同模式预估的升温峰值出现时间有明显差异,多模式集合平均的升温峰值出现在2049年,这一时间比全球年平均地表气温升温达到峰值的时间(2056年)提前了7 a。就单个模式的结果来看,FIO-ESM预估最早于2011年达到升温峰值,其次是MPI-ESM-MR预估在2036年达到峰值,而MPI-ESM-LR预估的21世纪年平均地表气温持续升高在2100年达到最大值;6个模式(BCC_CSM1.1(m)、CanESM2、FGOALS-s2、GFDL-CM3、GISS-E2-R、MIROC-ESM-CHEM)预估的最大升温出现在21世纪40年代,4个模式预估的最大升温出现在21世纪50年代,其他17个模式预估的升温峰值均出现在21世纪60年代(含)之后。到21世纪末期,29个模式预估的年平均地表气温增幅在0.4—3.25℃,11个模式的结果低于2℃,18个模式的结果高于2℃,其中,FIO-ESM的预估结果最低0.4℃,BNU-ESM的预估结果最高达3.25℃,BCC_CSM1.1、FGOALS-g2、MPI-ESM-LR和MRI-CGCM3的结果在2—2.1℃,仅稍高于2℃。从稳定超过2℃升温的时间看,RCP2.6情景下,21世纪末中国地区年平均地表气温的升幅或许可能会超过2℃,不可能超过3℃。

RCP4.5情景下(图 4b),大部分模式模拟的21世纪年平均地表气温均呈升高趋势,21世纪后期的升高趋势减缓,个别模式的结果甚至呈下降趋势;多模式集合平均的结果显示,21世纪前半叶中国年平均地表气温将逐渐升高,之后变化趋势逐渐减小,到21世纪后期变化趋势不明显。关注升温峰值的出现时间,除FIO-ESM预估的升温峰值出现在2044年之外,其余28个模式预估的升温峰值出现在21世纪60年代(含)之后,多模式集合平均序列在2096年达到峰值。到21世纪末,28个模式的预估结果均超过了2℃,年平均地表气温的增幅在1.77—4.51℃,其中,7个模式预估的升温幅度在2—3℃,15个模式预估的升温幅度在3—4℃,6个模式预估的升温幅度超过了4℃。总的来看,RCP4.5情景下中国年平均地表气温增幅高于全球平均。从稳定达到某升温幅度的时间看,RCP4.5情景下,中国年平均地表气温升幅在21世纪末超过2℃几乎是确定的,可能超过3℃,不可能超过4℃。

RCP8.5情景下(图 4c),21世纪中国年平均地表气温将继续快速升高,29个模式的预估结果均表现出一致的变化特征。到21世纪末,模式预估的中国年平均地表气温增幅在4.44—8.97℃,明显高于全球平均。29个模式中,有3个模式预估的升温在4—5℃,7个模式的预估结果在5—6℃,11个模式的结果在6—7℃,4个模式的结果在7—8℃,4个模式预估的升温超过了8℃。从稳定达到某升温幅度的时间看,RCP8.5情景下中国年平均地表气温升幅21世纪末将超过2、3和4℃是几乎确定的,并可能超过5℃。

4.3 不同幅度升温的出现时间

基于29个模式的预估结果,计算了不同模式、不同情景下中国年平均地表气温相对1871—1900年平均升温首次(表略)和稳定(表 2)达到2、3、4和5℃的时间,这些时间除CNRM-CM5在RCP2.6情景下的结果外都早于全球。多模式集合平均的结果显示,RCP2.6情景下年平均地表气温增幅在2027年(2032年)首次(稳定)达到2℃;RCP4.5情景下,年平均地表气温增幅2027年(2033年)首次(稳定)达到2℃,Zhang(2012)基于17个模式集合的结果为2034年,与本研究稳定达到2℃升温的时间接近;RCP8.5情景下,年平均地表气温增幅首次(稳定)达到2℃的时间为2025年(2027年)。RCP2.6情景下多模式集合平均的年平均地表气温增幅没有达到3℃;RCP4.5情景下,2058年年平均地表气温增幅达到3℃;RCP8.5情景下,年平均地表气温增幅达到3℃的时间出现在2042年,比RCP4.5情景提前了16 a。RCP4.5情景下多模式集合平均的年平均地表气温升幅没有达到4℃;RCP8.5情景下,2059年年平均地表气温升幅达到4℃,2074年达到5℃。

(1)2℃升温

BNU-ESM和FGOALS-s2模拟的20世纪年平均地表气温相对1871—1900年平均增幅偏大,分别在1991年(2002年)和1980年(1997年)首次(稳定)达到2℃升温,这一结果与这两个模式模拟的19世纪到20世纪年平均地表气温升温过快有关。RCP2.6情景下,所有模式在21世纪50年代(含)之前都出现了2℃升温;21个模式预估的升温稳定超过2℃,其中,19个模式的结果在2050年之前。RCP4.5情景下,22(20)个模式预估的首次(稳定)达到2℃升温在21世纪20年代(含)(21世纪30年代(含))之前,另外7(9)个模式在21世纪30年代(含)(21世纪60年代(含))之前。RCP8.5情景下,所有模式预估的首次(稳定)达到2℃升温在21世纪30年代(含)(21世纪50年代(含))之前,其中,24(25)个模式的结果在21世纪20年代(含)(21世纪30年代(含))之前。比较而言,RCP8.5情景下2℃升温的出现时间早于RCP4.5情景。

关注图 3中的中国地区,稳定达到2℃升温的时间西部和东北早、东南晚,东部地区高纬度的出现时间明显早于较低纬度地区。不同情景的比较结果显示,高辐射强迫的RCP8.5情景下2℃升温的出现时间明显早于较低辐射强迫RCP2.6情景下的结果。中国西北和东北北部地区,RCP2.6和RCP4.5情景下,2℃升温的出现时间为21世纪20年代(含)之前,RCP8.5情景下的出现时间更早,部分地区提前到21世纪最初10年。3种情景下,中国东部黄河以北大部分地区的升温均达到了2℃,且均出现在21世纪40年代(含)之前;比较而言,RCP8.5情景下出现时间最早,在21世纪30年代(含)之前。

中国东部的黄河与长江之间的区域:RCP2.6情景下,中部地区在21世纪40年代升温达到2℃,东部和西部地区的升温尽管个别年份达到了2℃,但没有出现稳定达到2℃升温的情况;RCP4.5情景下,该区域西北部基本在21世纪30年代升温达到2℃,东部稍晚在21世纪40年代;RCP8.5情景下,该地区升温达到2℃的时间基本都出现在21世纪30年代,西部的局部地区更早些。

中国东部长江以南地区:RCP2.6情景下,尽管有个别年份的升温达到了2℃,但没有出现稳定升温达到2℃的情况;RCP4.5情景下,大部分地区升温不低于2℃的时间出现在21世纪40年代,长江下游局部地区在21世纪30年代,南部沿海局部地区在21世纪50年代,海南、南沙、台湾等海岛及其近海2℃升温的出现时间更晚,在21世纪60或70年代;RCP8.5情景下,2℃升温的出现时间比RCP4.5情景下提前,江南大部分地区在21世纪30年代,华南大部分地区在21世纪40年代,华南近海在21世纪40—50年代。

(2)3℃升温

RCP2.6情景下,虽然有16个模式的预估结果中出现了3℃升温,但只有4个模式预估的升温稳定达到3℃,且出现时间都在21世纪50年代(含)之前。RCP4.5情景下,除FIO-ESM外,其他28个模式预估的升温均达到了3℃,其中,21个模式预估结果中出现了连续5 a不低于3℃的升温,多模式集合平均的结果出现在2058年。RCP8.5情景下,所有模式预估的首次(稳定)达到3℃升温的时间都在21世纪50年代(含)(21世纪70年代(含))之前;首次出现时间,5个模式在21世纪20年代(含)之前,12个模式在21世纪30年代,6个模式在21世纪40年代,6个模式在21世纪50年代;稳定超过3℃升温的时间,5个模式在21世纪30年代(含)之前,10个模式在21世纪40年代,8个模式在21世纪50年代,5个模式在21世纪60年代,1个模式的结果在21世纪70年代;多模式集合平均的结果为2042年。

(3)4℃升温

RCP2.6情景下,所有模式的预估结果中都未出现4℃的升温。RCP4.5情景下,15(7)个模式在21世纪的不同时间升温首次(稳定)达到了4℃;其中,6个模式首次达到4℃升温的时间集中在21世纪60—80年代;多模式集合平均的结果没有达到4℃。RCP8.5情景下,所有模式的预估升温都达到了4℃,除BNU-ESM和FGOALS-s2预估的4℃升温首次出现时间较早(在21世纪20年代)外,其他大部分模式的结果都在21世纪40—80年代;大部分模式模拟的稳定超过4℃时间比首次出现时间晚,除3个模式出现在21世纪30和40年代,1个模式出现在2092年外,其他25个模式的结果出现在21世纪50—70年代;多模式集合平均的4℃升温出现在2059年。

(4)5℃升温

RCP2.6和RCP4.5情景下,所有模式的预估结果均没有出现5℃升温。RCP8.5情景下,28个模式的预估结果中出现了超过5℃的升温,其中,25个模式预估的升温稳定超过5℃的时间,超过半数模式的预估结果均在21世纪70年代(含)之后。多模式集合平均的5℃升温出现在2074年。

总的来看,与全球平均类似,高辐射强迫路径下中国年平均地表气温超过某一升温幅度的时间比低辐射强迫路径下要早,总的升温幅度也较高;与全球平均相比,相同情景下中国地区的升温幅度明显高于全球,Zhang(2012)分析的RCP4.5情景下17个模式平均的预估结果也有类似的特征;同一情景、同一升温幅度,中国的出现时间明显早于全球平均。5 不确定性分析

由上述第3和4节的分析可知,尽管29个气候模式模拟的21世纪年平均地表气温升温趋势一致,但不论对全球还是中国区域来讲,每种典型浓度路径情景下的预估结果均存在一定的不确定性,不同模式预估的不同升温幅度的出现时间存在明显差异,这种不确定性可能与模式对温室气体辐射强迫的敏感度有一定关系。

基于29个模式预估的全球和中国年平均地表气温距平序列,分别统计预估时段内各模式逐年距平最大值与最小值的差异(图 5)以及模式离差和集合预估结果的可信度(图 6)。总的来看,预估结果的不确定性随预估时段的延长有所增大,且高辐射强迫情景下的增大更加明显;比较而言,辐射强迫越强的情景,预估的21世纪中后期年平均地表气温变化的不确定性越大;且年平均地表气温预估结果的不确定性中国大于全球平均。

图 5 3种典型浓度路径情景下29个模式预估的2006—2100年全球(a)和中国(b)年平均地表气温变化的差异(距平最大值-距平最小值)(单位:℃) Fig. 5 Difference(the anomaly maximum-the anomaly minimum)of annual mean surface air temperature change over the globe(a) and China(b)among the 29 models projections during 2006 to 2100(units: ℃)
图 6 3种典型浓度路径情景下29个模式预估的2006—2100年全球(a)和中国(b)年平均地表气温距平的模式离差(实线,单位:℃)和集合预估结果的可信度(虚线)
(黑色:RCP2.6,蓝色:RCP4.5,红色:RCP8.5)
Fig. 6 Spread(solid line,units:℃) and reliabilities(dashed line)of projected annual mean surface air temperature change over the globe(a) and China(b)during 2006 to 2100 among the 29 models MME
(Black:RCP2.6,Blue:RCP4.5,Red:RCP8.5)

图 5a可知,RCP2.6情景下29个模式预估的全球年平均地表气温距平的范围在1.13—1.88℃,RCP4.5情景下在1.11—1.92℃,RCP8.5情景下在1.20—3.45℃。3种情景下,逐年的气温变化范围都有随预估时间延长而增大的趋势,其中,RCP8.5情景下的增大趋势最为明显,21世纪初升温1.3℃左右,21世纪末的升温超过3.2℃。就中国而言(图 5b),RCP2.6情景下的温度异常范围在1.92—3.98℃;RCP4.5情景下在2.09—3.98℃;RCP8.5情景下在1.86—5.43℃。与全球类似,RCP8.5情景下温度异常的范围随预估时间的延长而明显增大,而中国温度异常的预估范围明显高于全球,说明各模式在中国的预估结果差别更大,不确定性也更大。

图 6的结果显示,不论全球还是中国,3种情景下温度距平在模式间的离差都随预估时间的延长而增大,且辐射强迫越高增大速度(幅度)越快(大);相同情景下,中国年平均地表气温距平的模式离差大于全球,说明预估结果的不确定性大于全球。从集合预估结果的可信度分析来看,3种典型浓度路径下多模式集合平均预估的升温幅度与模式离差的比值都大于1,说明21世纪将继续升温的预估结果是可信的。21世纪初至21世纪40年代预估结果的可信度逐渐增强,之后可信度有所下降。21世纪的前40年左右的时间内,不论全球还是中国,3种典型浓度路径情景下预估结果的可信度接近;21世纪中期RCP2.6情景下预估结果的可信度要低于另外两个情景,21世纪60年代(21世纪80年代后期)起,RCP4.5情景下全球(中国)的预估结果可信度总体低于RCP8.5情景。6 结 论

基于参加CMIP5的29个气候系统模式对历史气候模拟和21世纪3种典型浓度路径情景下年平均地表气温的预估结果,得出如下结论:

(1)未来3种不同典型浓度路径情景下,多模式集合平均结果显示:全球和中国年平均地表气温均将继续升高,升温幅度随着辐射强迫的增大而增大;RCP2.6情景下,年平均地表气温增幅先增大后减小,全球(中国)年平均地表气温在2056年(2049年)达到升温峰值,21世纪末升温1.74℃(2.12℃);RCP4.5情景下,年平均地表气温在21世纪前半叶逐渐升高,之后升高趋势减缓,21世纪后期趋于平稳,21世纪末全球(中国)年平均地表气温增幅为2.60℃(3.39℃);RCP8.5情景下,21世纪年平均地表气温快速升高,21世纪末全球(中国)年平均地表气温增幅为4.75℃(6.55℃)。

(2)全球平均而言,RCP2.6情景下,虽然有模式预估的21世纪前半叶升温达到了2℃,但多模式集合平均预估的21世纪年平均地表气温增幅没超过2℃;RCP4.5情景下,多模式集合平均预估的升温在2047年达到2℃,但21世纪内没有达到3℃;RCP8.5情景下,多模式集合平均预估的升温在2038年达到2℃,2061年达到3℃,2081年达到4℃。每种典型浓度路径情景下,达到2℃升温的时间均存在明显的区域差异,总的来看,北半球同纬度地区早于南半球,同半球高纬度地区早于低纬度地区,同纬度地区陆地早于海洋。本研究仅分析了地表气温本身的变化,对这种变暖过程中存在区域差异的机理及其相联系的环流背景尚待进一步的分析。

(3)中国年平均地表气温升高达到某一幅度的时间早于全球平均。RCP2.6情景下年平均地表气温的升幅或许可能会超过2℃,RCP4.5和RCP8.5情景下21世纪内年平均地表气温的增幅超过2℃几乎可以确定。RCP2.6情景下,多模式集合平均预估的升温在2027年(2032年)首次(稳定)达到2℃,但21世纪的升温没有超过3℃;RCP4.5情景下,2027年(2033年)升温首次(稳定)达到2℃,2058年达到3℃,21世纪内没有超过4℃;RCP8.5情景下,21世纪20年代升温达到2℃,2042年达到3℃,2059年达到4℃,2074年达到5℃。每种情景下年平均地表气温达到2℃升温的时间均存在明显的区域差异,总的来看,西部早于东部,北方早于南方,西北和东北北部地区是出现2℃升温较早的地区且3种情景下的升温幅度均会达到或超过2℃。

(4)3种不同典型浓度路径情景下21世纪全球和中国年平均地表气温将继续升高这一结果可信,RCP4.5和RCP8.5情景下全球和中国年平均地表气温增幅超过2℃的结果在模式之间有较高的一致性。多模式预估的全球和中国年平均地表气温升幅和不同幅度升温的出现时间均存在一定的不确定性,预估结果的不确定性随预估时间的延长而增大;相同情景下,中国年平均地表气温预估的不确定性大于全球。

我们知道,气候预估的不确定性主要来自两个方面:一是未来排放情景设计中的不确定性,另一方面来自模式本身。未来排放情景设计的不确定性是长期气候预估中最大的不确定性来源(Pirani et al,2009),只有把未来全球乃至区域社会经济发展中充分考虑减排的最可能情景确定下来,才能较准确地把握未来不同幅度升温阈值的出现时间,否则即使通过模式物理过程的改进减少了模式误差带来的不确定性,仍然不会消除预估结果的不确定性。另外,未来气候预估的不确定性也来自不同模式中物理过程及其参数化方案等的差异,这将导致模式对辐射强迫的敏感度不同,也导致当前气候模式预估的未来气候变化存在较大的不确定性。第3和4节的分析显示,不论是升温峰值还是不同幅度升温的出现时间,模式与模式之间都存在明显的差别。尽管在本研究和Zhou等(2006)已有的分析中都使用一定的方法对升温幅度的不确定性进行了定量的估计,但这种估计随着所采用模式及模式数量的差异会有所不同。如何准确估计未来气候变化预估的不确定性,并定量评估这种不确定性来自模式中的哪些过程,如何通过物理过程的改进减少这种不确定性,是目前国际上研究的重要问题,也是下一步在模式发展中需要开展的工作。另外,在未来20—30年的近期气候预测中,还需要考虑海洋资料的同化,以减小预估结果的不确定性。因此,未来气候变化预估方面,不论从未来情景设计还是减小模式误差以及预测方法等方面,都还有大量的工作要做。

致谢:感谢负责耦合模式比较计划(CMIP)的世界气候研究计划(WCRP)耦合模式工作组和各气候模式研发团队提供大量的模式结果。感谢美国能源部的气候模式诊断比较计划为多模式比较计划提供的协调支持及在地球系统科学软件平台开发方面所做的大量工作。
参考文献
姜大膀, 张颖, 孙建奇. 2009. 中国地区1-3℃变暖的集合预估分析. 科学通报, 54(24): 3870-3877
姜大膀, 富元海. 2012. 2℃全球变暖背景下中国未来气候变化预估. 大气科学, 36(2): 234-246
江志红, 张霞, 王冀. 2008. IPCC AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估. 地理研究, 27(4): 787-799
郎咸梅, 隋月. 2013. 全球变暖2℃情景下中国平均气候和极端气候事件变化预估. 科学通报, 58(8): 734-742
李博, 周天军. 2010. 基于IPCC A1B情景的中国未来气候变化预估: 多模式集合结果及其不确定性. 气候变化研究进展, 6(4): 270-276
孙颖, 秦大河, 刘洪滨. 2012. IPCC 第五次评估报告不确定性处理方法的介绍. 气候变化研究进展, 8(2): 150-153
唐国利, 丁一汇, 王绍武等. 2009. 中国近百年温度曲线的对比分析. 气候变化研究进展, 5(2): 71-78
张莉, 吴统文, 辛晓歌等. 2013. BCC_CSM模式对热带降水年循环模态的模拟. 大气科学, 37(5):994-1012
周天军, 王在志, 宇如聪等. 2005a. 基于LASG/IAP大气环流谱模式的气候系统模式. 气象学报, 63(5): 702-715
周天军, 宇如聪, 王在志等. 2005b. 大气环流模式SAMIL及其耦合模式FGOALS_s. 北京: 气象出版社, 288pp
Bao Q, Lin P F, Zhou T J, et al. 2013. The flexible global ocean-atmosphere-land system model, spectral version 2: FGOALS-s2. Adv Atmos Sci, 30(3): 561-576
Brohan P, Kennedy J J, Harris I, et al. 2006. Uncertainty estimates in regional and global observed temperature changes: A new dataset from 1850. J Geophys Res, 111, D12106, doi:10.1029/2005JD006548
Ding Z L, Duan X N, Ge Q S, et al. 2009. Control of atmospheric CO2 concentrations by 2050: A calculation on the emission rights of different countries. Sci China (Series D: Earth Sci), 52(10): 1447-1469
Gleick P H, Adams R M, Amasino R M, et al. 2010. Climate change and the integrity of science. Science, 328(5979): 689-690
IPCC. 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. United Kingdom: Cambridge University Press, 996pp
Joshi M, Hawkins E, Sutton R, et al. 2011. Projections of when temperature change will exceed 2℃ above pre-industrial levels. Nature Climate Change, 1(8): 407-412, doi:10.1038/nclimate1261
Meinshausen M, Meinshausen N, Hare W, et al. 2009. Green-house-gas emission targets for limiting global warming to 2℃. Nature, 458(7242): 1158-1162
Nakicenovic N, Alcamo J, Davis G, et al. 2000. Special Report on Emissions Scenarios: A Special Report of Working Group Ⅲ of the Intergovernmental Panel on Climate Change. United Kingdom: Cambridge University Press, 570pp
Pirani A, Meehl G, Bony S. 2009. WCRP/CLIVAR working group on coupled modeling (WGCM) activity report: Overview and contribution to the WCRP crosscut on anthropogenic climate change. CLIVAR Newsletter Exchanges, 14(2/3, 49/50)
Schneider S H, Semenov S, Patwardhan A, et al. 2007. Assessing key vulnerabilities and the risk from climate change//Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group Ⅱ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. United Kingdom and New York, USA: Cambridge University Press, 779-810
Song Z Y, Qiao F L, Song Y J. 2012. Response of the equatorial basin-wide SST to non-breaking surface wave-induced mixing in a climate model: An amendment to tropical bias. J Geophys Res, 117, C00J26, doi:10.1029/2012JC007931
Taylor K E, Stouffer R J, Meehl G A. 2012. An overview of CMIP5 and the experiment design. Bull Amer Meteor Soc, 93(4): 485-498
The World Bank. 2012. Turn down the Heat: Why a 4℃ warmer world must be avoided. Washington D C: The World Bank, 84pp
Trenberth K E, Jones P D, Ambenje P, et al. 2007. Observations: surface and atmospheric climate change//Solomon S, Qin D, Manning M, et al. Climate Change 2007: The Physical Science Basis.Cambridge, United Kingdom and New York, USA: Cambridge University Press
van Vuuren D P, Edmonds J A, Kainuma M, et al. 2011. A special issue on the RCPs. Climatic Change, 109(1-2): 1-4
Wang B, Liu M M, Yu Y Q, et al. 2013. Preliminary Evaluations of FGOALS-g2 for Decadal Predictions. Adv Atmos Sci, 30(3): 674-683
Wu T W, Li W P, Ji J J, et al. 2013. Global carbon budgets simulated by the Beijing Climate Center Climate System Model for the last century. J Geophys Res, 118(10):4326-4347
Xin X G, Cheng Y J, Wang F, et al. 2013a. Asymmetry of surface climate change under RCP2.6 projections from the CMIP5 models. Adv Atmos Sci, 30(3): 796-805, doi:10.1007/s00376 -012-2151-3
Xin X G, Wu T W, Li J L, et al. 2013b. How well does BCC_CSM1.1 reproduce the 20th century climate change over China?. Atmos Oceanic Sci Lett, 6(1): 21-26
Xin X G, Zhang L, Wu T W, et al. 2013c. Climate Change Projections Over East Asia With BCC_CSM1.1 Climate Model Under RCP Scenarios. J Meteor Soc Japan, 91(4):413-429
Xu C H, Xu Y. 2012. The projection of temperature and precipitation over China under RCP scenarios using a CMIP5 multi-model ensemble. Atmos Oceanic Sci Lett, 5(6): 527-533
Zeng N, Ding Y H, Pan J H, et al. 2008. Climate change-the Chinese challenge. Science, 319(5864): 730-731
Zhang L, Wu T W, Xin X G, et al. 2012. Projections of Annual Mean Air temperature and precipitation over the Globe and in China During the 21st century by the BCC Climate System Model BCC_CSM1. 0. Acta Meteor Sinica, 26(3): 362-375
Zhang Y. 2012. Projection of 2.0℃ warming over the globe and China under RCP4.5. Atmos Oceanic Sci Lett, 5(6): 514-520
Zhou T J, Yu R C. 2006. Twentieth-century surface air temperature over China and the Globe simulated by coupled climate models. J Climate, 19(22): 5843-5858