冰川冻土, 2022, 44(1): 24-33 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0017

第二次青藏高原综合科学考察研究

基于CMIP6模式数据的1961—2100年青藏高原地表气温时空变化分析

孟雅丽,, 段克勤,, 尚溦, 李双双, 邢莉, 石培宏

陕西师范大学 地理科学与旅游学院,陕西 西安 710119

Analysis on spatiotemporal variations of near-surface air temperature over the Tibetan Plateau from 1961 to 2100 based on CMIP6 models’ data

MENG Yali,, DUAN Keqin,, SHANG Wei, LI Shuangshuang, XING Li, SHI Peihong

School of Geography and Tourism,Shaanxi Normal University,Xi’an 710119,China

通讯作者: 段克勤,教授,主要从事冰冻圈与全球变化研究. E-mail: kqduan@snnu.edu.cn

收稿日期: 2021-02-08   修回日期: 2021-09-10  

基金资助: 第二次青藏高原综合科学考察研究项目.  2019QZKK0201
国家自然科学基金项目.  41571062
中央高校基本科研业务费专项资金项目.  2020TS100
中国博士后基金项目.  2017M610622

Received: 2021-02-08   Revised: 2021-09-10  

作者简介 About authors

孟雅丽,博士研究生,主要从事气候变化与自然灾害研究.E-mail:mfortune@snnu.edu.cn , E-mail:mfortune@snnu.edu.cn

摘要

基于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的22个地球气候/系统模式模拟数据,分析了1961—2100年期间青藏高原年均地表气温在不同情景下的时空变化。结果表明,多模式集合平均的模拟结果优于大多数单个模式。由于共享社会经济路径(SSP)和辐射强迫的不同,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5四种情景下,2015—2100年间青藏高原年均地表气温的增温趋势分别为0.10 ℃·(10a)-1、0.29 ℃·(10a)-1、0.53 ℃·(10a)-1和0.69 ℃·(10a)-1,帕米尔高原、藏北高原中西部和巴颜喀拉山区为三个升温中心。相对于1995—2014年参考时段,到本世纪中期(2041—2060年),青藏高原区域年均地表气温将分别增加1.37 ℃、1.72 ℃、1.98 ℃和2.30 ℃,而到本世纪末期(2081—2100年),年均地表气温将分别增加1.42 ℃、2.65 ℃、4.28 ℃和5.38 ℃。与《巴黎协定》提出的到本世纪末全球平均气温升高不超过2 ℃目标相比,无论在哪种情景下,到本世纪中期时青藏高原年均地表气温相对于工业革命前均升高超过2 ℃,这会造成极大的气候生态环境问题。

关键词: 青藏高原 ; CMIP6 ; 地表气温 ; 历史时期 ; 未来时期

Abstract

Tibetan Plateau is extremely sensitive to global warming because of its unique cryospheric geomorphy, and the warming rate is twice the global average. This research is to study and project the future trend of near-surface air temperature over the Tibetan Plateau under the background of global warming. Based on 22 earth-climate system models’ simulation data from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), the spatial and temporal variations of the annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau under different scenarios from 1961 to 2100 are analyzed. These scenarios include the historical (1961—2014) and future (2015—2100) four different shared socioeconomic pathways (SSPs): SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5. Firstly, the performance of 22 models is evaluated by comparing their outputs with ground observation for the period 1961—2014. The ground observation is from China Meteorological Data Service Centre, including the observation data of 66 meteorological stations with complete time series. Taylor diagram, which reflects correlation coefficient, standard deviation and root mean square error, is used to evaluate the simulation ability of the models. Due to the different resolution between the models, the bilinear interpolation method is used to interpolate the data of each future model (2015—2100) into the 0.5°×0.5° grids, with a total of 1 214 grid points. Then, the future changes of annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau are analyzed by using the multi-model ensemble mean results. The results show that: through the analysis of Taylor diagram, it is found that the multi-model ensemble mean usually shows better skill than most of single models. Due to the differences of the SSP and radiative forcing, the warming trend during 2015—2100 is 0.10 ℃·(10a)-1, 0.29 ℃·(10a)-1, 0.53 ℃·(10a)-1 and 0.69 ℃·(10a)-1 under SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 and SSP5-8.5 scenarios, respectively. The SSP1-2.6 scenario indicates that the annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau remains stable after 2050 and shows a slight downward trend, while the other scenarios show a warming trend. Compared with the reference period from 1995 to 2014, the annual mean near-surface air temperature of the plateau will increase by 1.37 ℃, 2.81 ℃, 5.04 ℃ and 6.21 ℃ to 2100, respectively. With the increase of emission scenarios, the warming rate increases. The three warming centers are the Pamirs, midwest part of the northern Tibetan Plateau, and the Bayan Kara Mountains. The regions with the smallest warming trend are concentrated in the southeast of Tibetan Plateau. Compared with 1995—2014, to the middle of this century (2041—2060), the annual mean near-surface air temperature of the Tibetan Plateau will increase by 1.37 ℃, 1.72 ℃, 1.98 ℃ and 2.30 ℃, respectively. And to the end of this century (2081—2100), the annual mean near-surface air temperature will increase by 1.42 ℃, 2.65 ℃, 4.28 ℃ and 5.38 ℃, respectively. The future warming range in the same time period is higher than CMIP5 simulation results. Compared with the commitment of Paris Agreement to “holding the increase in the global average temperature to well below 2 ℃ above pre-industrial levels”, through this study, under any scenarios, the annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau will increase more than 2 ℃ above pre-industrial levels to the middle of this century. For the Tibetan Plateau with the cryosphere as the main geomorphic feature, it will lead to accelerated melting of glaciers and more frequent extreme weather and climate events, and it is urgent to take corresponding emission reduction measures. This study can provide a reference for the research of climate change on the Tibetan Plateau and provide a scientific basis for the formulation of mitigation strategies. Meanwhile, it also provides reference for the related evaluation and research of CMIP6 models’ results.

Keywords: Tibetan Plateau ; CMIP6 ; near-surface air temperature ; historical period ; future period

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本文引用格式

孟雅丽, 段克勤, 尚溦, 李双双, 邢莉, 石培宏. 基于CMIP6模式数据的1961—2100年青藏高原地表气温时空变化分析[J]. 冰川冻土, 2022, 44(1): 24-33 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0017

MENG Yali, DUAN Keqin, SHANG Wei, LI Shuangshuang, XING Li, SHI Peihong. Analysis on spatiotemporal variations of near-surface air temperature over the Tibetan Plateau from 1961 to 2100 based on CMIP6 models’ data[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2022, 44(1): 24-33 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0017

0 引言

青藏高原作为第三极,其独特的冰冻圈地貌对全球变暖极其敏感,近50年来青藏高原气温以0.3~0.4 ℃·(10a)-1的速率上升,其增温速率是全球平均的2倍1-2,即使在1998—2012年全球变暖停滞期3,青藏高原地表气温仍持续升高4-5。受高原变暖影响,出现了冰川退缩、冻土消融、湖泊扩张、极端天气气候事件频发、高原物种减少等现象6-8。为进一步评估未来青藏高原气候环境的变化趋势,亟需对青藏高原未来的地表气温变化进行研究。

已有研究利用观测数据、再分析资料等从不同角度研究了青藏高原过去的地表气温变化9-11,发现青藏高原不同区域、不同海拔的升温速率和升温幅度差异明显12-13。同时,基于模式模拟也对青藏高原地表气温在不同情景下的变化进行了大量研究14-18。1995年发起的国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project, CMIP)提供了历史时期以及不同碳排放情景下未来气候变化的模拟结果,这为全球气候变化研究提供了大量的基础数据19-20。分析2012年发布的CMIP5模式数据发现,CMIP5模式对青藏高原地表气温的模拟存在不同程度的冷偏差,并且多模式集合平均的模拟效果要优于大多数单个模式1821-22;同时也对青藏高原未来的地表气温变化进行了预估23-25,研究表明青藏高原区域平均地表气温在21世纪早期(2016—2035年)、中期(2046—2065年)和末期(2081—2100年)在典型浓度路径(representative concentration pathway, RCP)4.5情景下,相对于1986—2005年,将分别升高1.1 ℃、2.1 ℃和2.7 ℃。受复杂的升温机制影响,在全球平均温度较工业化前升温1.5 ℃和2 ℃的情况下,青藏高原受变暖影响的时间将比全球平均提早约10年,即高原升温幅度要大于全球平均水平12

相比于CMIP5,2019年发布的CMIP6模式模拟效果有了显著提高26-28。CMIP6最大的特色在于其包含了23个由世界各国专家自行组织和设计的模式比较子计划(CMIP6-endorsed MIPs),其中情景模式比较计划(ScenarioMIP)是CMIP6最重要的子计划之一29,该子计划延续了CMIP5的典型浓度路径(RCP)情景,在不同共享社会经济路径(shared socioeconomic pathway, SSP)可能发生的能源结构所产生的人为排放及土地利用变化的基础上,设计了不同SSP与辐射强迫组合的新情景预估试验,以此来预估在不同排放情景与不同政策措施控制下未来全球气候所发生的不同变化2630-32。因此,无论从模式的改进,还是对未来情景的设计上,CMIP6模拟结果更符合实际。

目前利用CMIP6模式数据对青藏高原气候变化的相关研究还处于起步阶段33-34,缺乏在不同SSP情景下CMIP6数据所表征的青藏高原未来地表气温时空变化的研究。为此,本文采用已发布的CMIP6情景模式比较计划中的22个地球/气候系统模式数据,首先对青藏高原历史时期(1961—2014年)年均地表气温变化的模拟效果进行评估,然后对整个青藏高原在21世纪中期(2041—2060年)和末期(2081—2100年)的升温速率和升温幅度进行预估,并研究其未来地表气温变化的空间规律,为制定减缓策略提供科学依据。

1 数据与方法

青藏高原地势高,地形复杂,平均海拔在4 000 m以上,为体现高原的高海拔特性,本文选取在25°~40° N、70°~105° E范围内,海拔2 500 m以上的区域作为研究区(图1)。

图1

图1   青藏高原海拔2 500 m以上地形图

Fig.1   Topography of the Tibetan Plateau with an elevation above 2 500 m


1.1 数据资料

本研究采用CMIP6中的22个地球/气候系统模式(表1,详见https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/)模拟的距离地面2 m的气温(near-surface air temperature, 简称地表气温)逐月数据,模式评估时间段为1961—2014年,未来模拟时间段为2015—2100年。未来时段的研究选取情景模式比较计划中的Tier-1核心试验,包括SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5四种不同的共享社会经济路径预估情景,不同情景代表着不同共享社会经济路径与不同辐射强迫的组合(表22935

表1   第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中22个地球/气候系统模式的基本信息

Table 1  Basic information of the 22 earth-climate system models in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6)

序号模式名称所属国家/地区研发机构简称

模式分辨率

(纬向×经向)

AACCESS-CM2澳大利亚CSIRO-ARCCSS1.25°×1.875°
BACCESS-ESM1.5澳大利亚CSIRO1.25°×1.875°
CAWI-CM 1.1 MR德国AWI0.93°×0.94°
DBCC-CSM 2 MR中国BCC1.12°×1.12°
ECAMS-CSM 1.0中国CAMS1.12°×1.12°
FCESM2-WACCM美国NCAR0.9°×1.25°
GCESM2美国NCAR0.9°×1.25°
HCanESM5加拿大CCCma2.77°×2.81°
IEC-Earth3-Veg欧洲EC-Earth-Cons0.7°×0.7°
JEC-Earth3欧洲EC-Earth-Cons0.7°×0.7°
KFGOALS-f3-L中国CAS1°×1.25°
LFGOALS-g3中国CAS2.02°×2°
MGFDL-ESM4美国NOAA-GFDL1°×1.25°
NINM-CM4-8俄罗斯INM1.5°×2°
OINM-CM5-0俄罗斯INM1.5°×2°
PIPSL-CM6A-LR法国IPSL1.27°×2.5°
QKACE-1.0-G韩国NIMS-KMA1.25°×1.875°
RMIROC6日本MIROC1.4°×1.4°
SMPI-ESM1.2-HR德国DKRZ0.93°×0.94°
TMPI-ESM1.2-LR德国MPI-M1.875°×1.875°
UMRI-ESM2.0日本MRI1.12°×1.12°
VNorESM2-LM挪威NCC1.89°×2.5°

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表2   情景模式比较计划中未来时段情景试验描述(据参考文献[2935]修改)

Table 2  Description of scenario experiments in the future in ScenarioMIP (modified from References [29,35])

情景

辐射强迫

类型

2100年辐射强迫/(W·m-2共享社会经济路径情景描述
SSP1-2.62.61可持续发展代表低脆弱性、低减缓压力和低辐射强迫的综合影响
SSP2-4.54.52中度发展代表中等社会脆弱性与中等辐射强迫的组合
SSP3-7.07.03局部发展代表高社会脆弱性与相对高的人为辐射强迫的组合
SSP5-8.58.55常规发展唯一一个排放高到足以在2100年产生8.5 W·m-2辐射强迫的情景

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作为模式评估参考的观测数据,通过对比我国气象站点观测数据与地面气温月值0.5°×0.5°格点数据集(V2.0),对CMIP6模式数据的评估效果较为一致。另外,考虑到我国格点化气象数据集在青藏高原西部存在的较大不确定性36,以及本文所选研究区范围超出了国界,因此,本研究采用国家气象信息中心提供的地面气候资料月值数据集(https://data.cma.cn/),从中选取青藏高原范围内1961—2014年数据完整的66个气象站月平均地表气温数据(以下简称观测数据),以此来评估CMIP6历史时期的模拟性能。

1.2 研究方法

在对CMIP6模式模拟的青藏高原历史时期(1961—2014年)地表气温数据进行评估时,采用双线性插值法将各模式数据插值到气象站所在经纬度站点上,比较模式数据与观测数据,以评估其模拟能力。具体是在标准化的泰勒图2237上,绘出模式模拟数据与观测数据在时间和空间尺度上的标准差、均方根误差和相关系数,以此直观反映模式对青藏高原历史时期年均地表气温时空变化的模拟能力。

在对未来时段的研究中,由于不同模式分辨率不同,为了直观展现青藏高原地表气温的空间分布情况,同时为便于对各模式之间的相互比较,以及进行多模式集合平均,采用双线性插值法将各模式数据统一插值到0.5°×0.5°的经纬网格上,共计 1 214个格点。然后采用一元线性回归方法计算不同时段的空间升温趋势和升温幅度,并运用t检验法对升温趋势进行显著性检验。此外,为对比不同时段的变化幅度,综合青藏高原气候变化的特点,以及现有CMIP6的相关研究38-39,本文选取1995—2014年作为参考时间段。

2 结果与分析

2.1 CMIP6模式对青藏高原地表气温的模拟能力评估

从泰勒图[图2(a)]看,尽管不同模式由于分辨率和模型参数化方案的差异,模拟效果差异较大,但大多数模式都能较好地模拟青藏高原历史时期年均地表气温随时间的变化趋势,相关系数集中在0.32~0.85之间,平均值为0.61,模式模拟标准差与观测的标准差之比在0.63~1.57之间,标准化后的均方根误差在0.55~1.09之间。模拟效果较好的模式有CESM2-WACCM、CESM2、ACCESS-CM2和KACE-1.0-G,模拟效果较差的模式有CAMS-CSM 1.0、CanESM5、EC-Earth3和MIROC6。与单个模式模拟结果相比,多模式集合平均(MME)效果优于全部单个模式,其相关系数、标准化后标准差、标准化后的均方根误差分别为0.85、0.69和0.55。

图2

图2   CMIP6模式模拟的青藏高原1961—2014年年均地表气温相对于观测数据的泰勒图

注:每个字母代表一个模式,参见表1;W代表多模式集合平均模拟结果,REF代表观测值

Fig.2   Taylor diagrams for annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau between CMIP6 models and observations for 1961—2014: temporal scale (a), and spatial scale (b) (Each letter represents a model, see Table 1; W represents the multi-model ensemble mean simulated results, and REF represents the observations)


从泰勒图[图2(b)]看出,22个模式模拟的空间尺度相关系数在0.54~0.69之间,平均值为0.64,与时间尺度泰勒图相比,相关系数略高。模拟效果较好的模式有CESM2-WACCM、CESM2、AWI-CM 1.1 MR和MPI-ESM1.2-HR,模拟效果较差的模式有FGOALS-g3、MIROC6、IPSL-CM6A-LR和CanESM5。MME模拟效果优于大多数单个模式,其相关系数、标准化后标准差、标准化后的均方根误差分别为0.67、0.94和0.79。

综合[图2(a)]和[图2(b)],不论从时间尺度,还是空间尺度上,多模式集合平均结果比单个模式模拟结果更优。图3进一步比较了青藏高原1961—2014年期间66个气象站点平均地表气温和多模式集合平均相对于1995—2014年的变化。22个模式的气温升高速率在0.12~0.48 ℃·(10a)-1之间,不同模式模拟结果差异较大,而66个气象站观测的平均地表气温升温速率为0.31 ℃·(10a)-1。基于此,本文以22个模式的集合平均模拟结果来研究青藏高原21世纪的地表气温变化。

图3

图3   不同情景下22个CMIP6模式及其集合平均模拟的青藏高原1961—2100年年均地表气温相对于1995—2014年的变化

Fig.3   Changes of annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau for 1961—2100 relative to 1995—2014 by 22 CMIP6 models and the multi-model ensemble mean under different SSP scenarios


2.2 2015—2100年青藏高原地表气温变化趋势的时空分布

2.2.1 时间变化

图3是2015—2100年间,4种SSP情景下,多模式集合平均的青藏高原年均地表气温变化趋势。4种情景预估结果在21世纪前期受辐射强迫差异的影响较小,其升温的幅度差距不明显。自2040年开始,4种情景模拟的升温趋势开始出现明显的差异。SSP1-2.6情景下青藏高原的年均地表气温在2050年后基本保持稳定并略呈下降趋势,2100年地表气温比参考时段(1995—2014年)要高1.37 ℃。而在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三种情景下,高原平均地表气温均呈逐年上升趋势,相对于1995—2014年参考时段,到2100年高原平均地表气温分别升高2.81 ℃、5.04 ℃和6.21 ℃。

2.2.2 空间分布

在不同情景下,2015—2100年青藏高原多模式集合平均的增温趋势在空间上差别较大(图4),在SSP1-2.6情景下,升温趋势最大处于高原东部,而其余三种情景下高原地表气温变化趋势空间分布格局相似,都存在三个升温中心,分别为帕米尔高原、藏北高原中西部和巴颜喀拉山区,而增温趋势最小的区域都集中于藏东南地区。

图4

图4   不同情景下青藏高原2015—2100年多模式集合平均年均地表气温的线性变化趋势

注:所有区域均通过了0.01显著性水平检验

Fig.4   Linear trend of annual mean near-surface air temperature by multi-model ensemble mean over the Tibetan Plateau during 2015—2100 under different SSP scenarios (All regions passed the 0.01 significance test)


在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,在空间上高原增温趋势分别为0.07~0.11 ℃·(10a)-1[平均为0.10 ℃·(10a)-1]、0.24~0.32 ℃·(10a)-1[平均为0.29 ℃·(10a)-1]、0.40~0.58 ℃·(10a)-1[平均为0.53 ℃·(10a)-1]和0.55~0.75 ℃·(10a)-1[平均为0.69 ℃·(10a)-1]之间。可以看出,随着排放情景从低到高,一方面增温速率不断加大,另一方面增温速率的空间差异也逐渐加大。如帕米尔地区的平均增温速率从SSP1-2.6情景下的0.08 ℃·(10a)-1加速到SSP5-8.5情景下的0.72 ℃·(10a)-1。藏东南地区从SSP1-2.6情景下低于0.10 ℃·(10a)-1的增温速率增加到SSP5-8.5情景下的大约0.56 ℃·(10a)-1。在SSP2-4.5情景下,增温速率在唐古拉山地区与藏东南之间的差值为0.04 ℃·(10a)-1,而在SSP5-8.5情景下,则达到了0.15 ℃·(10a)-1

2.3 21世纪中期和末期青藏高原地表气温的变化幅度

本世纪中期和末期是评估21世纪全球地表气温变化非常重要的两个节点。相对于1995—2014年参考时段,多模式集合平均模拟的青藏高原在21世纪中期(2041—2060年)和21世纪末期(2081—2100年)两个时间段,分别在不同SSP情景下,表现出不同的增温速率和增温幅度(图5),但其空间分布在四种情景下基本相似。增温高值区都集中分布在高原西端帕米尔高原、藏北高原中西部和巴颜喀拉山区,尤以高原最西端帕米尔地区增温最显著,而藏东南增温幅度最小。

图5

图5   不同情景下青藏高原2041—2060年(a)、2081—2100年(b)年均地表气温相对于1995—2014年的变化

Fig.5   Changes of annual mean near-surface air temperature over the Tibetan Plateau for 2041—2060 (a), and for 2081—2100 (b) relative to 1995—2014 under different SSP scenarios


在SSP1-2.6情景下,2041—2060年和2081—2100年两时段的平均地表气温比参考时段在空间上分别升高1.09~1.54 ℃(平均为1.37 ℃)和1.17~1.66 ℃(平均为1.42 ℃)。21世纪末期与中期相比,增温幅度较小,可见在低辐射强迫、可持续发展情景下,青藏高原到21世纪末期的增温将得到有效的控制。在SSP2-4.5情景下,2041—2060年和2081—2100年两时段的平均地表气温比参考时段分别升高1.33~1.93 ℃(平均为1.72 ℃)和2.12~2.96 ℃(平均为2.65 ℃)。在SSP3-7.0情景下,2041—2060年和2081—2100年两时段的平均地表气温比参考时段分别升高1.41~2.22 ℃和3.21~4.73 ℃,对应的整个高原平均变暖值为1.98 ℃和4.28 ℃,在该情景下末期增温速率较中期有所加快,说明在高社会脆弱性与相对高的人为辐射强迫情景下,未来增温速率逐渐加快。SSP5-8.5情景下,2041—2060年和2081—2100年两时段的平均地表气温比参考时段分别升高1.75~2.58 ℃和4.19~5.94 ℃,相对应的整个高原平均变暖值为2.30 ℃和5.38 ℃,该情景模拟了常规发展路径下青藏高原未来的地表气温变化,到21世纪末期增温速率和增温幅度明显提高。

3 讨论与结论

为评估青藏高原地表气温在21世纪的变化,本文分析了最新发布的22个CMIP6模式模拟的地表气温数据。首先由青藏高原1961—2014年观测数据对22个模式模拟结果进行了评估,发现多模式集合平均的模拟效果优于大多数单个模式。

利用多模式集合平均模拟结果,分析了2015—2100年青藏高原年均地表气温的时空变化,得出在4种SSP情景下地表气温均呈增温趋势,且排放情景越高,增温幅度越大。由于各情景模拟的排放和辐射强迫不同,2015—2100年间青藏高原在不同情景下的线性增温趋势差异较大,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,增温趋势分别为0.10 ℃·(10a)-1、0.29 ℃·(10a)-1、0.53 ℃·(10a)-1和0.69 ℃·(10a)-1。除SSP1-2.6情景外,其余情景下青藏高原的升温速率均要高于IPCC全球升温1.5 ℃特别报告指出的全球目前近0.2 ℃每10年的升温幅度40。相对于1995—2014年参考时段,到本世纪中期(2041—2060年),青藏高原区域年平均地表气温将分别增加1.37 ℃、1.72 ℃、1.98 ℃和2.30 ℃,而到本世纪末期(2081—2100年),平均气温将分别增加1.42 ℃、2.65 ℃、4.28 ℃和5.38 ℃。不同情景下高原增温趋势和增温幅度存在明显的差异,但帕米尔高原、藏北高原中西部和巴颜喀拉山区都为三个升温中心,且增温趋势最小的区域都集中于藏东南地区。目前认为出现三个升温中心的原因可能与复杂地形、海拔高度、冰雪覆盖率有关,另外巴颜喀拉山区出现升温中心可能还与人类活动影响有关,已有研究也表明高原西北部和南部高海拔地区增温明显1241。今后将对升温原因与机制进行详细探究。

CMIP6模拟的青藏高原未来地表气温变化空间特征,与CMIP5模拟结果相似41。CMIP5模拟的青藏高原区域平均地表气温在RCP4.5情景下到21世纪中期和末期(相对于1986—2005年)将分别升温2.1 ℃(2046—2065年)和2.7 ℃(2081—2100年)23。SSP2-4.5作为RCP4.5情景的延续,与此对应在SSP2-4.5情景下,相对于1986—2005年,到2046—2065年和2081—2100年间将分别升温2.25 ℃和3.02 ℃,分别比CMIP5在RCP4.5情景下的模拟结果高出约0.15 ℃和约0.32 ℃。说明CMIP6模式基于人为排放和土地利用变化基础上新的共享社会经济路径情景较CMIP5典型浓度路径情景,在分辨率提高、物理参数化方案改进后,尽管对青藏高原的气温模拟仍存在一定的偏差2734,但对青藏高原未来升温趋势的模拟更加精细,同时青藏高原在CMIP6情景较CMIP5情景的未来升温趋势将加大。目前本文还并未能从物理机制角度详细探究原因。另外,IPCC报告指出1986—2005年期间的全球平均温度比工业革命前(1850—1900年)已经高出约0.61 ℃42,要想实现《巴黎协定》提出的与工业革命前相比将全球平均升温幅度控制在2 ℃以内,并争取限定在1.5 ℃以内43的目标,从目前到本世纪末只剩约1.39 ℃和约0.89 ℃的升温空间。从目前研究的升温趋势(图4)来看,CMIP6模拟的青藏高原地表气温在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,相对于1986—2005年,在2041—2060年和2081—2100年两个时间段,将分别升高1.73 ℃、2.09 ℃、2.35 ℃、2.67 ℃和1.78 ℃、3.02 ℃、4.65 ℃、5.75 ℃,远超大约1.39 ℃和0.89 ℃升温空间。因此,无论在哪种情景下,到本世纪中期青藏高原温度都将较工业革命前超过2 ℃升温阈值,这对以冰冻圈为主要地貌特征的青藏高原而言,势必造成冰川的加速融化44-45,以及更频繁的极端天气气候事件46

参考文献

Chen DeliangXu BaiqingYao Tandonget al.

Assessment of past, present and future environmental changes on the Tibetan Plateau

[J]. Chinese Science Bulletin, 20156032): 3025-3035.

[本文引用: 1]

陈德亮徐柏青姚檀栋.

青藏高原环境变化科学评估: 过去、现在与未来

[J]. 科学通报, 20156032): 3025-3035.

[本文引用: 1]

Wang BinBao QingHoskins Bet al.

Tibetan Plateau warming and precipitation changes in East Asia

[J/OL]. Geophysical Research Letters, 20083514) [2021-06-18]. .

[本文引用: 1]

Medhaug IStolpe M BFischer E Met al.

Reconciling controversies about the ‘global warming hiatus’

[J]. Nature, 20175457652): 41-47.

[本文引用: 1]

Du QinqinZhang MingjunWang Shengjieet al.

Changes in air temperature over China in response to the recent global warming hiatus

[J]. Journal of Geographical Sciences, 2019294): 496-516.

[本文引用: 1]

Duan AnminXiao Zhixiang.

Does the climate warming hiatus exist over the Tibetan Plateau?

[J/OL]. Scientific Reports, 201552021-06-18]. .

[本文引用: 1]

Yao TandongXue YongkangChen Delianget al.

Recent Third Pole’s rapid warming accompanies cryospheric melt and water cycle intensification and interactions between monsoon and environment: multi-disciplinary approach with observation, modeling and analysis

[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 20191003): 423-444.

[本文引用: 1]

Yao TandongWu GuangjianXu Baiqinget al.

Asian Water Tower change and its impacts

[J]. Bulletin of the Chinese Academy of Sciences, 20193411): 1203-1209.

姚檀栋邬光剑徐柏青.

“亚洲水塔”变化与影响

[J]. 中国科学院院刊, 20193411): 1203-1209.

Di YangpingZhang YangjianZeng Huiet al.

Effects of changed Asian Water Tower on Tibetan Plateau ecosystem: a review

[J]. Bulletin of the Chinese Academy of Sciences, 20193411): 1322-1331.

[本文引用: 1]

底阳平张扬建曾辉.

“亚洲水塔”变化对青藏高原生态系统的影响

[J]. 中国科学院院刊, 20193411): 1322-1331.

[本文引用: 1]

Liu XiaodongChen Baode.

Climatic warming in the Tibetan Plateau during recent decades

[J]. International Journal of Climatology, 20002014): 1729-1742.

[本文引用: 1]

Wei YingDuan Keqin.

Temporal and spatial characteristics and possible cause research of Qinghai-Tibetan Plateau warming from 1980 to 2016

[J]. Plateau Meteorology, 2020393): 459-466.

魏莹段克勤.

1980—2016年青藏高原变暖时空特征及其可能影响原因

[J]. 高原气象, 2020393): 459-466.

Su JiayiDuan AnminXu Haiming.

Quantitative analysis of surface warming amplification over the Tibetan Plateau after the late 1990s using surface energy balance equation

[J]. Atmospheric Science Letters, 2017183): 112-117.

[本文引用: 1]

You QinglongZhang YuqingXie Xingyanget al.

Robust elevation dependency warming over the Tibetan Plateau under global warming of 1.5 ℃ and 2 ℃

[J]. Climate Dynamics, 2019532047-2060.

[本文引用: 3]

Xu LijiaoHu ZeyongZhao Ya’nanet al.

Climate change characteristics in Qinghai-Tibetan Plateau during 1961—2010

[J]. Plateau Meteorology, 2019385): 911-919.

[本文引用: 1]

徐丽娇胡泽勇赵亚楠.

1961—2010年青藏高原气候变化特征分析

[J]. 高原气象, 2019385): 911-919.

[本文引用: 1]

Jia KunRuan YunfengYang Yanzhaoet al.

Assessment of CMIP5 GCM simulation performance for temperature projection in the Tibetan Plateau

[J]. Earth and Space Science, 201962362-2378.

[本文引用: 1]

Zhang RenheSu FenggeJiang Zhihonget al.

An overview of projected climate and environmental changes across the Tibetan Plateau in the 21st century

[J]. Chinese Science Bulletin, 20156032): 3036-3047.

张人禾苏凤阁江志红.

青藏高原21世纪气候和环境变化预估研究进展

[J]. 科学通报, 20156032): 3036-3047.

You QinglongMin JinzhongKang Shichang.

Rapid warming in the Tibetan Plateau from observations and CMIP5 models in recent decades

[J]. International Journal of Climatology, 2016366): 2660-2670.

You QinglongJiang ZhihongWang Daiet al.

Simulation of temperature extremes in the Tibetan Plateau from CMIP5 models and comparison with gridded observations

[J]. Climate Dynamics, 2018511/2): 355-369.

Chen XiaoleiLiu YiminWu Guoxiong.

Understanding the surface temperature cold bias in CMIP5 AGCMs over the Tibetan Plateau

[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 20173412): 1447-1460.

[本文引用: 2]

Zhang XueqinPeng LiliLin Zhaohui.

Progress on the projections of future climate change with various emission scenarios

[J]. Advances in Earth Science, 2009232): 174-185.

[本文引用: 1]

张雪芹彭莉莉林朝晖.

未来不同排放情景下气候变化预估研究进展

[J]. 地球科学进展, 2009232): 174-185.

[本文引用: 1]

Zhou TianjunChen ZimingZou Liweiet al.

Development of climate and earth system models in China: past achievements and new CMIP6 results

[J]. Journal of Meteorological Research, 2020341): 1-19.

[本文引用: 1]

Su FenggeDuan XiaolanChen Delianget al.

Evaluation of the global climate models in the CMIP5 over the Tibetan Plateau

[J]. Journal of Climate, 20132610): 3187-3208.

[本文引用: 1]

Hu QinJiang DabangFan Guangzhou.

Evaluation of CMIP5 models over the Qinghai-Tibetan Plateau

[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2014385): 924-938.

[本文引用: 2]

胡芩姜大膀范广洲.

CMIP5全球气候模式对青藏高原地区气候模拟能力评估

[J]. 大气科学, 2014385): 924-938.

[本文引用: 2]

Hu QinJiang DabangFan Guangzhou.

Climate change projection on the Tibetan Plateau: results of CMIP5 models

[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2015392): 260-270.

[本文引用: 2]

胡芩姜大膀范广洲.

青藏高原未来气候变化预估: CMIP5模式结果

[J]. 大气科学, 2015392): 260-270.

[本文引用: 2]

Ji ZhenmingKang Shichang.

Double-nested dynamical downscaling experiments over the Tibetan Plateau and their projection of climate change under two RCPs scenarios

[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2013704): 1278-1290.

Zhou TianjunZhang WenxiaChen Xiaolonget al.

The near-term, mid-term and long-term projections of temperature and precipitation changes over the Tibetan Plateau and the sources of uncertainties

[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2020405): 697-710.

[本文引用: 1]

周天军张文霞陈晓龙.

青藏高原气温和降水近期、中期与长期变化的预估及其不确定性来源

[J]. 气象科学, 2020405): 697-710.

[本文引用: 1]

Zhou TianjunZou LiweiChen Xiaolong.

Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase

6 (CMIP6)[J]. Climate Change Research, 2019155): 445-456.

[本文引用: 2]

周天军邹立维陈晓龙.

第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)评述

[J]. 气候变化研究进展, 2019155): 445-456.

[本文引用: 2]

Zhu YuyaoYang Saini.

Evaluation of CMIP6 for historical temperature and precipitation over the Tibetan Plateau and its comparison with CMIP5

[J]. Advances in Climate Change Research, 2020113): 239-251.

[本文引用: 1]

Jiang DabangHu DanTian Zhipinget al.

Differences between CMIP6 and CMIP5 models in simulating climate over China and the East Asian monsoon

[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 20203710): 1102-1118.

[本文引用: 1]

O’Neill B CTebaldi Cvan Vuuren D Pet al.

The scenario model intercomparison project (ScenarioMIP) for CMIP6

[J]. Geoscientific Model Development, 201699): 3461-3482.

[本文引用: 3]

Veronika ESandrine BMeehl G Aet al.

Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization

[J]. Geoscientific Model Development, 201695): 1937-1958.

[本文引用: 1]

Zhao ZongciLuo YongHuang Jianbin.

The detection of the CMIP5 climate model to see the development of CMIP6 earth system models

[J]. Climate Change Research, 2018146): 643-648.

赵宗慈罗勇黄建斌.

从检验CMIP5气候模式看CMIP6地球系统模式的发展

[J]. 气候变化研究进展, 2018146): 643-648.

Zhou TianjunWu Bo.

Decadal climate prediction: scientific frontier and challenge

[J]. Advances in Earth Science, 2017324): 331-341.

[本文引用: 1]

周天军吴波.

年代际气候预测问题: 科学前沿与挑战

[J]. 地球科学进展, 2017324): 331-341.

[本文引用: 1]

Chen ZimingZhou TianjunZhang Lixiaet al.

Global land monsoon precipitation changes in CMIP6 projections

[J/OL]. Geophysical Research Letters, 20204714) [2021-06-18]. .

[本文引用: 1]

Zhu HuanhuanJiang ZhihongLi Weiet al.

Does CMIP6 inspire more confidence in simulating climate extremes over China?

[J] Advances in Atmospheric Sciences, 20203710): 1119-1132.

[本文引用: 2]

Zhang LixiaChen XiaolongXin Xiaoge.

Short commentary on CMIP6 Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP)

[J]. Climate Change Research, 2019155): 519-525.

[本文引用: 2]

张丽霞陈晓龙辛晓歌.

CMIP6情景模式比较计划(ScenarioMIP)概况与评述

[J]. 气候变化研究进展, 2019155): 519-525.

[本文引用: 2]

Wu JiaGao Xuejie.

A gridded daily observation dataset over China region and comparison with the other datasets

[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2013564): 1102-1111.

[本文引用: 1]

吴佳高学杰.

一套格点化的中国区域逐日观测资料及与其它资料的对比

[J].地球物理学报, 2013564): 1102-1111.

[本文引用: 1]

Taylor K E, Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram

[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2001206D7): 7183-7192.

[本文引用: 1]

Grose M RNarsey SDelage F Pet al.

Insights from CMIP6 for Australia’s future climate

[J/OL]. Earth’s Future, 202085) [2021-06-18]. .

[本文引用: 1]

Jiang JieZhou TianjunChen Xiaolonget al.

Future changes in precipitation over Central Asia based on CMIP6 projections

[J/OL]. Environmental Research Letters, 2020155) [2021-06-18]. .

[本文引用: 1]

Intergovernmental Panel on Climate Change.

Global warming of 1.5 ℃: an IPCC special report on the impacts of global warming of 1

.5 ℃ above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, developmentsustainable, and efforts to eradicate poverty[R]. Geneva, SwitzerlandIPCC2018.

[本文引用: 1]

Wu FangyingYou QinglongXie Wenxinet al.

Temperature change on the Tibetan Plateau under the global warming of 1.5 ℃ and 2 ℃

[J]. Climate Change Research, 2019152): 130-139.

[本文引用: 2]

吴芳营游庆龙谢文欣.

全球变暖1.5 ℃和2 ℃阈值时青藏高原气温的变化特征

[J]. 气候变化研究进展, 2019152): 130-139.

[本文引用: 2]

Intergovernmental Panel on Climate Change. Climate change 2014: synthesis report[M]. Cambridge, UKCambridge University Press2014.

[本文引用: 1]

United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC).

Adoption of the Paris agreement: proposal by the president

[R]. Paris, FranceUN & FCCC2015.

[本文引用: 1]

Ding YongjianZhao QiudongWu Jinkuiet al.

The future changes of Chinese cryospheric hydrology and their impacts on water security in arid areas

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020421): 23-32.

[本文引用: 1]

丁永建赵求东吴锦奎.

中国冰冻圈水文未来变化及其对干旱区水安全的影响

[J]. 冰川冻土, 2020421): 23-32.

[本文引用: 1]

Duan KeqinYao TandongShi Peihonget al.

Simulation and prediction of equilibrium line altitude of glaciers in the eastern Tibetan Plateau

[J]. Scientia Sinica Terrae, 2017471): 104-113.

[本文引用: 1]

段克勤姚檀栋石培宏.

青藏高原东部冰川平衡线高度的模拟及预测

[J]. 中国科学: 地球科学, 2017471): 104-113.

[本文引用: 1]

Li HongmeiLi Lin.

Mean and extreme climate on the Qinghai-Tibetan Plateau with a 2 ℃ global warming

[J]. Climate Change Research, 2015113): 157-164.

[本文引用: 1]

李红梅李林.

2 ℃全球变暖背景下青藏高原平均气候和极端气候事件变化

[J]. 气候变化研究进展, 2015113): 157-164.

[本文引用: 1]

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