CMIP5模式对未来升温情景下全球陆地生态系统净初级生产力变化的预估
IPCC AR5全球模式对华北地区未来气候的预估
IPCC AR5全球模式对华北地区未来气候的预估翟薇;石英【摘要】基于CMIP5中的19个全球海气耦合模式结果,在对模式模拟能力进行检验的基础上,分析了华北地区未来气候变化,结果表明,全球模式对华北地区气候有一定的模拟能力,对气温空间分布模拟效果较好,对降水的模拟效果与气温相比相对较差.多模式集合平均值能较好地给出华北区域当代气候变化特征,较大多数单个模式模拟效果好,与观测的空间相关系数有所提高,尤其是降水;对未来集合预估的结果表明,21世纪末期不同排放情景下,华北地区年、冬季和夏季气温均将升高,降水也以增加为主,且RCP8.5情景下升温和降水增加幅度较RCP2.6和RCP4.5情景更为显著.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2014(000)023【总页数】3页(P7928-7930)【关键词】气候变化;CMIP5;多模式集合;华北地区【作者】翟薇;石英【作者单位】中国气象局工程咨询中心,北京100081;国家气候中心,北京100081【正文语种】中文【中图分类】S161全球变暖已经受到国际社会和公众的普遍关注，IPCC AR5(The Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change)指出，1880～2012 年全球平均气温升高了0.85 ℃。
极有可能的是，观测到的1951～2010 年全球平均地表温度升高的一半以上是由温室气体浓度的人为增加和其他人为强迫共同导致，气温在21 世纪及以后将继续升高[1]。
气候系统模式是研究气候变化机理和预估未来气候变化不可替代的工具。
世界气候研究计划(WCRP)组织的耦合模式比较计划(CMIP)[2]经历了CMIP1、CMIP2和CMIP3几个阶段以后，于2008年9月启动了第五阶段试验计划(CMIP5)。
基于CMIP系列模式的模拟结果，我国科学家针对东亚地区未来气候变化进行了预估分析[3-7]，如Zhao等对15个全球环流模式的模拟结果进行分析，考察了由于全球变暖引起的东亚地区气候变化[3]；许崇海等基于参与CMIP3的22个海气耦合模式的模拟结果，分析了模式对东亚地区当前气候的模拟能力，在此基础上，进一步评估了全球气候模式对中国降水时空分布特征的模拟能力，并给出了21世纪的预估[6-7]；李博等基于IPCC AR4中22个耦合模式的结果，讨论了中国区域降水预估结果的不确定性和未来全球海表面高度的变化[8]。
全球气候变暖浅谈从AR5到AR6的认知进展
全球气候变暖:浅谈从AR5到AR6的认知进展作者：周波涛来源：《大气科学学报》2021年第05期摘要自政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）发布以来，国际科学界在气候系统变化领域取得显著进展，有关气候变化的科学认识不断深入。
IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组（WGI）报告对这些科学进展和最新认识作了综合评估。
温度是全球变化最直接的指示器。
本文从温度变化视角，对从AR5到AR6的科学进展进行了梳理和简要评述，主要聚焦观测的变化、归因以及未来预估三个方面。
与AR5相比，AR6以更强有力的证据进一步确证了近百年全球气候变暖的客观事实，人类活动对气候变暖影响的信号更为清晰，未来变暖幅度取决于温室气体减排力度。
关键词AR6;全球气候变暖;观测变化;归因;预估2021年8月6日，IPCC第54次全会审议通过了第六次评估报告第一工作组报告《气候变化2021：自然科学基础》（以下简称为AR6）。
该报告对气候系统变化科学领域自第五次评估报告第一工作组报告（以下简称为AR5）以来的研究进展和最新成果做了全面、系统的评估，由来自全球65个国家的234位科学家历时三年半完成，我国共有14位科学家参加编写。
AR6报告（IPCC，2021）共分为12章和1个图集，聚焦三大方向：大尺度变化（观测的气候系统变化;气候系统变化的检测归因;未来气候变化预估）、过程理解（全球碳及其他生物地球化学循环和反馈;短寿命气候强迫因子;地球能量收支、气候反馈和气候敏感性;水循环变化;海洋、冰冻圈和海平面变化）和区域信息（全球和区域气候变化的联系;极端天气气候事件;用于区域影响和风险评估的气候变化信息）。
报告内容丰富，覆盖气候系统五大圈层的最新研究进展，体现了当前科学界对气候变化自然科学的最新认知，为全世界认识和应对气候变化提供了科学基础与区域信息。
AR5（IPCC，2013）发布后，秦大河等（2014）全面总结了报告中观测的气候系统变化、气候变化原因、未来气候系统变化预估等方面的亮点结论。
10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征
10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征吴昊旻;黄安宁;何清;赵勇【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2013(36)4【摘要】利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告(IPCC AR5)的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估,并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a(2011-2060年)中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征,结果表明:多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征,同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主,趋势不显著。
根据定量评估结果,从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均,同时利用历史回报试验数据进行检验,发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。
未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显,尤其在中国新疆南部(由低值区转变为高值区)。
总体来看,未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加,且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。
【总页数】11页(P669-679)【关键词】中亚;降水;CMIP5;模式评估;RCPs【作者】吴昊旻;黄安宁;何清;赵勇【作者单位】南京大学大气科学学院;丽水市气象局;中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所【正文语种】中文【中图分类】P426.61【相关文献】1.全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估 [J], 何金海;詹丰兴;祁莉;王迪2.北半球温带气旋的模拟和预估研究Ⅱ∶6个 CMIP5耦合模式预估的未来 RCP4.5情景下的变化 [J], 张颖娴;丁一汇3.北京气候中心气候模式1.1版预估中亚地区未来50年地面气温时空变化特征[J], 吴昊旻;黄安宁;何清;赵勇4.CMIP5多模式对中国及各分区气温和降水时空特征的预估 [J], 程雪蓉;任立良;杨肖丽;刘士军;童瑞;周萌5.CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估 [J], 杨阳; 戴新刚; 唐恒伟; 张蓓因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
BCC气候系统模式开展的CMIP5试验介绍IntroductionofCMIP5
BCC 气候系统模式开展的CMIP5试验介绍Introduction of CMIP5 experiments carried out by BCC climatesystem model辛晓歌，吴统文，张洁中国气象局国家气候中心，北京 100081气候系统模式是研究气候变化机理和预测气候未来变化不可替代的工具。
世界气候研究计划（WCRP）组织的耦合模式比较计划（CMIP），为国际耦合模式的评估和后续发展提供了重要的平台。
参与该计划的试验数据资料被广泛应用于气候变化相关机理以及未来气候变化特征预估等方面的研究，其研究结果是政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估报告的重要内容之一。
CMIP在经历了CMIP1、CMIP2和CMIP3几个阶段之后，于2008年9月，启动了第五阶段的模式试验计划（CMIP5）。
该试验计划新增了一些模式试验，目的是解决从第四次评估过程中涌现出的主要科学问题，以丰富现有气候变化理论和提高对未来气候变化的预估的能力。
如过去的CMIP计划一样，试验的评估研究结果将为IPCC 第五次评估报告（ IPCC AR5，计划在2013年出版）提供有价值的科学参考信息。
目前，CMIP5试验的开展已成为国内外气候模式工作组的首要工作之一。
国家气候中心新发展的气候系统模式参与了CMIP5试验计划。
自CMIP5试验设计[1]在2009年10月公布以来，国家气候中心开始致力于试验数据的准备、输出物理量添加和试验的开展。
目前，除个别不具备开展条件的试验外，大部分试验均已顺利完成。
模式试验资料在经过CMOR后处理之后，已经发布到PCMDI网站（/esgcet/），可供国内外学者下载使用。
相对于CMIP3，CMIP5试验设计增加了年代际近期预测试验、包含碳循环的气候试验和诊断气候反馈的敏感性试验。
试验数目较多，且彼此间存在联系，需要使用者投入较大精力进行了解。
本文的目的是对国家气候中心开展的CMIP5试验进行分类介绍，给出各个试验的主要信息，以方便气候研究领域的科学家了解和使用，提高试验资料的利用率。
CMIP6模式对亚洲陆地生态系统的模拟评估与预估
CMIP6模式对亚洲陆地生态系统的模拟评估与预估孙晓玲;谢文欣;周波涛【期刊名称】《气候变化研究进展》【年(卷),期】2023(19)1【摘要】基于国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数(LAI)、总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)的模拟性能。
模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系统LAI、GPP和NPP的时空分布特征。
综合来看,多模式集合(MME)模拟效果最佳,其模拟的LAI、GPP和NPP与观测的空间相关系数分别达到0.90、0.81和0.89,均方根误差在0.5左右。
在此基础上,利用MME结果进一步预估了亚洲地区陆地生态系统在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的未来变化。
总体而言,亚洲地区LAI、GPP和NPP到21世纪末都呈现上升趋势。
其中,温室气体高排放情景下的上升趋势大于温室气体低排放情景下的上升趋势,亚洲中高纬度地区的增幅大于低纬度地区的增幅。
从区域平均来看,到21世纪末期,与当今气候态相比,北亚LAI、GPP和NPP的增幅最大,其在SSP5-8.5情景下分别增加68%、106%和90%;东南亚增幅最小,分别为15%、34%和39%。
在SSP1-2.6情景下,北亚LAI、GPP和NPP在21世纪末的增幅分别为23%、29%和26%;东南亚分别为3%、10%和11%,意味着未来全球变暖背景下亚洲区域陆地生态系统变绿和固碳幅度加强。
【总页数】14页(P49-62)【作者】孙晓玲;谢文欣;周波涛【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/大气科学学院【正文语种】中文【中图分类】Q94【相关文献】1.CMIP6模式对亚洲中高纬地区极端降水模拟性能评估2.CMIP6模式对亚洲中高纬区极端温度变化的模拟及预估3.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4.CMIP6多模式在青藏高原的适应性评估及未来气候变化预估5.CMIP6模式对青藏高原气候的模拟能力评估与预估研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于CMIP5模拟的中国区域陆气耦合强度评估及未来情景预估
基于CMIP5模拟的中国区域陆气耦合强度评估及未来情景预估曾毓金;谢正辉【摘要】基于第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)11个模式历史情景的模拟结果计算得到了中国区域夏季的陆气耦合强度并进行集合平均,结果表明,位于半干旱区的华北和内蒙古地区陆气耦合强度相对较强,西部干旱区的陆气耦合强度相对较弱,位于湿润区的中国东北地区东部、长江中下游和西南地区陆气耦合强度最弱.利用上述模式集合平均结果与由NCEP再分析资料和欧洲中心的中期气象预报40年再分析资料(ERA40)计算得到的陆气耦合强度相比较,结果显示这些模式的集合平均与再分析资料NCEP和ERA40的计算结果有较好的一致性.利用历史情景模拟和不同的典型排放路径(RCP),即低排放情景RCP2.6、中排放情景RCP4.5和高排放情景RCP8.5下的模拟结果预估陆气耦合强度未来变化.结果显示:与历史情景相比较,位于湿润区的中国南方地区蒸散发的主要控制因子是温度,在3种排放情景下随着温度上升引起蒸散发增加所导致陆气耦合强度升高;位于青藏高原以及半干旱区的内蒙古大部分地区蒸散发在未来的年际变化幅度减弱导致陆气耦合指数降低;位于西北干旱区陆气耦合强度在RCP2.6和RCP4.5情景上升,然而在RCP8.5情景下陆气耦合强度下降,其原因是在高排放情景下,水汽平流输送明显增强,局地蒸散发异常对空气湿度变化的贡献减弱,导致了陆气耦合强度降低.未来预估结果在中国南方可信度相对较高,从全国来看,在RCP4.5情景下可信度相对较高.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2015(020)003【总页数】10页(P337-346)【关键词】CMIP5;中国;陆气耦合强度【作者】曾毓金;谢正辉【作者单位】1中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国科学院大学,北京100049;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】P461陆地约占地球表面的三分之一，是气候系统重要而复杂的组成部分（陈海山和孙照渤，2002），地表状态的变化会对区域甚至全球的气候要素产生影响（于燕和谢正辉，2012），而其中土壤湿度异常对大气水分含量的变化起着重要作用（Namias，1963）。
CMIP5多模式对中国及各分区气温和降水时空特征的预估
CMIP5多模式对中国及各分区气温和降水时空特征的预估程雪蓉;任立良;杨肖丽;刘士军;童瑞;周萌【期刊名称】《水文》【年(卷),期】2016(036)004【摘要】利用7个参加耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的全球气候模式模拟数据,在RCP4.5、RCP8.5两种排放情景下,从年、季、月尺度上对中国以及中国的7个区域的气温和降水进行未来情景预估分析.分析结果表明:2010～2099年,两种情景下中国的气温增加明显,并呈现出春弱秋冬(尤其是一、八、九、十一、十二月)强的特征,北部(N)、西北东部(ENW)、西北西部(WNW)、西藏(Tibet)的升温趋势高于其他地区.RCP8.5情景下的气温线性趋势值大部分都高于RCP4.5情景下的值.在RCP4.5情景下,2060～2099年东北部(NE)呈现降温.两种情景下,全国降水量也呈增加趋势,呈现由东南向西北递减的地理分布,并表现出冬弱春夏强的季节变化特征.西北西部(WNW)在全年降水偏少,春夏季黄河以北降水趋势较小,降水大值中心在长江以南地区,尤其是在五、六、七、八月份.秋季,在RCP4.5、RCP8.5情景下SE降水线性趋势分别低于或等于全国平均水平,东北部(NE)、北部(N)、西北东部(ENW)的降水线性趋势略高.在2010～2039年,在RCP8.5情景下西南(SW)的降水减少.【总页数】7页(P37-43)【作者】程雪蓉;任立良;杨肖丽;刘士军;童瑞;周萌【作者单位】河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;四川省水利水电勘测设计研究院,四川成都610072;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】P339【相关文献】1.中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应:CMIP5模式模拟评估和预估 [J], 吴佳;周波涛;徐影2.CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估 [J], 张艳武;张莉;徐影3.CMIP5全球气候模式对上海极端气温和降水的情景预估 [J], 吴蔚;穆海振;梁卓然;刘校辰4.CMIP5多模式预估的1.5℃升温背景下\r中国气温和降水变化 [J], 王晓欣;姜大膀;郎咸梅5.CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估 [J], 杨阳; 戴新刚; 唐恒伟; 张蓓因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
CMIP5多模式对全球典型干旱半干旱区气候变化的模拟与预估
, 但对北美中部、非
[16~19]
洲西部地区、 亚马逊和密西西比河流域等一些区域尺 度上的干旱模拟还存在一定不确定性 . CMIP5 长期模拟试验主要分为历史试验和未来情景预估试 验 , 特别是一些单因子强迫历史试验 , 如仅考虑温室 气体、气溶胶、土地利用变化等单因子强迫试验将会 更加有效地促进检测人类活动对干旱半旱区气候变 化影响的研究 . 因此 , 对 CMIP5 多模式试验数据的 分析和评估 , 有助于我们认识当今世界不同国家和 组织发展的气候模式对于典型干旱半干旱区气候变 化特征的模拟能力 , 并进一步检测人类活动和自然 过程对干旱半干旱区年代尺度气候变化的影响及其 相对贡献 , 丰富现有干旱研究理论和提高对未来干 旱化预估的能力 , 为干旱半干旱区生态系统和水资 源脆弱性评估和风险预估提供气候变化背景和科学 依据 . 气候模式是 研究人类活动对全球典型干旱半干 旱区气候变化影响机理以及预测未来气候变化 最重 要甚至是不可替代的工具. 已有很多研究表明, CMIP(CMIP3 和 CMIP5)多模式对于全球以及区域气 候变化具有一定模拟和预估能力 , 如对中国区域气 温和降水及其极端事件变化 化
2014 年 4 月
第 59 卷 表1
第 12 期
17 个 CMIP5 耦合模式及其模拟试验的基本信息
模式分辨率 (经度 ×纬度 , 垂直层数 ) T42, L26 T63, L35 288 × 192, L26 144 × 96, L60 256 × 128, L31 192 × 96, L18 128 × 60, L26 144 × 90, L24 144 × 90, L40 144 × 90, L40 192 × 145, L38 96 × 95, L39 144 × 143, L39 T42, L80 T42, L80 320 × 160, L48 144 × 96, L26 积分时段 1850~2099 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2099 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2105 年 1850~2100 年 1850~2300 年 1850~2300 年 1860~2100 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2100 年 1850~2100 年 试验个数 3 1 6 4 10 8 5 1 15 16 4 2 风变
CMIP5模式对中国极端气温及其变化趋势的模拟评估
CMIP5模式对中国极端气温及其变化趋势的模拟评估蒋帅;江志红;李伟;沈雨辰【摘要】Based on the observation of daily temperature data and 30 models data provided by Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), five extreme temperature indices including mean maximum temperature (TXAV), mean minimum temperature (TNAV), heat wave duration index (HWDI), frost days (FD) and warm nights (TNF90) were calculated to evaluate simulation capability of each model in terms of spatial ifeld in climate state and the trend of extreme temperature in China. Most models can reflect the spatial pattern of extreme temperature indices in climate state. The spatial pattern of TNAV, TXAV and FD can be better simulated, as the correlation coefifcient of most models are more than 0.90, and there are good consistency between models. TNF90 and HWDI are poorly captured by models, as the correlation coefifcients are lower than 0.70 and there are large differences between models. Models also simulate the same trend change of average extreme temperature index at national scale as the observation, but most simulation results are weaker than the observation. Compared with the spatial pattern in climate state, the models simulation of trend spatial pattern for extreme temperature are not good. Thereinto, TNAV is relatively well simulated, the correlation coefifcients of a third of models are larger than 0.60. The correlation coefifcients for other indices are lower than 0.60. Based on space simulation ability, the top 5 models are IPSL-CM5A-MR, CMCC-CM, IPSL-CM5A-LR, MPI-ESM-MR and MPI-ESM-P. Based on time simulation ability, the top 5 models are MPI-ESM-P, CANESM2, ACCESS1-3, BCC-CSM1-1 and NorESM1-M. The models simulation ability ranks of space and time are in poor consistency. Nonetheless, compared with the average multi-model ensemble (AMME), simulation ability of the best multi-models ensemble (BMME) based on the space or time simulation are improved.%本文基于中国区域逐日气温资料和CMIP5中30个全球气候模式资料，计算了平均日最高气温（TXAV)、平均日最低气温（TNAV)、热浪指数（HWDI)、霜冻日数（FD)、和暖夜指数（TNF90）5个极端气温指数，评估各模式对中国区域极端气温的气候平均场和趋势的模拟能力。
基于CMIP5模式集合预估21世纪中国气候带变迁趋势
基于CMIP5模式集合预估21世纪中国气候带变迁趋势程志刚;张渊萌;徐影【摘要】本文选用耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)数据,结合英国东英吉利大学气候研究中心(CRU)气温和降水资料,分析了中国20世纪末期气候带分布;以此为基础,模拟并分析了RCP2.6和RCP8.5两种情景下中国21世纪中期和末期气候带的变迁趋势.结果表明:CMIP5模式集合数据能较好地模拟出中国区域气温和降水空间分布形态,CRU分析资料描述的气候带分布与柯本气候分类吻合较好.21世纪中期、末期与20世纪末期相比,RCP2.6情景下,气候类型及分布变化并不显著,RCP8.5情景下,热夏冬干温暖型分别增加了28.2％(中期)、86.9％(末期),草原气候分别增加了24.1％(中期)、49.4％(末期).热夏冬于冷温型到21世纪末期有明显的增加,但苔原气候和沙漠气候类型所占比重减少.【期刊名称】《气候变化研究进展》【年(卷),期】2015(011)002【总页数】9页(P93-101)【关键词】CMIP5数据;典型浓度路径;柯本气候分类;气候带【作者】程志刚;张渊萌;徐影【作者单位】成都信息工程学院大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;中国气象局国家气候中心,北京100081;成都信息工程学院大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;中国气象局国家气候中心,北京100081【正文语种】中文程志刚,张渊萌,徐影. 基于CMIP5模式集合预估21世纪中国气候带变迁趋势 [J]. 气候变化研究进展, 2015, 11 (2): 93-101IPCC第五次评估报告（AR5）指出，全球平均陆地和海洋表面温度的线性趋势计算结果表明，在1880—2012年期间（存在多套独立制作的数据集）温度升高了0.85 (0.65～1.06)℃[1]。
百年尺度上，中国的升温趋势与全球基本一致。
1951—2009年，中国陆地表面平均温度上升了1.38℃，变暖速率为0.23℃/10a。
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doi:10.12006/j.issn.1673-1719.2017.042朱再春,刘永稳,刘祯,等. CMIP5模式对未来升温情景下全球陆地生态系统净初级生产力变化的预估 [J]. 气候变化研究进展, 2018, 14 (1): 31-39CMIP5模式对未来升温情景下全球陆地生态系统净初级生产力变化的预估朱再春，刘永稳，刘 祯，朴世龙北京大学城市与环境学院，北京 100871气候变化研究进展第14卷 第1期 2018年1月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 14 No. 1January2018收稿日期：2017-03-01；修回日期：2017-06-22资助项目：自然科学基金项目（41125004)；中国博士后科学基金资助项目作者简介：朱再春，男，博士，zhu.zaichun@引 言陆地生态系统通过光合作用等吸收大气中的CO 2，是重要的碳汇[1-5]。
研究表明，陆地生态系统能够吸收相当于人类活动排放量1/3的CO 2，对降低大气CO 2浓度的上升速率和缓解气候变暖具有重要作用[3,6]。
在陆地生态系统碳循环过程中，净初级生产力（NPP ）是指单位时间和单位面积上绿色植物通过光合作用所积累的有机干物质总量，是总初级生产力中减去自养呼吸消耗之后的剩余部分，是包括人类在内的几乎所有生命有机体的物质和能量的基础[3,7-8]。
NPP 是生态系统碳循环的起点，是海洋-陆地-大气物质交换最重要的通量之一[9]，其变化会直接影响大气CO 2浓度，从而对气候变化产生重要影响[6,10]。
同时，NPP 对气候变化十分敏感，地球系统未来气候变化对全球NPP 总量和空间分布具有重要作用[11]。
因此，研究未来气候条件下陆地生态系统NPP 的总量及空间格局变化，对预测和评估未来全球碳循环对人类社会发展的影响以及制定科学的气候政策具有重要意义。
气候变化影响气候变化研究进展2018年32《巴黎协定》正式确定了较之于工业化前，21世纪末全球平均气温升高控制在2℃以内的目标，并首次将1.5℃温控目标确立为应对气候变化的长期努力方向，为全球绿色发展和低碳转型指明了方向，是全球气候治理的里程碑[12-13]。
IPCC AR5基于大量低浓度排放情景对2℃目标的可行性和实现路径进行了详细论证，但对1.5℃目标的论述十分有限。
对此，联合国气候变化框架公约委托IPCC于2018年发布关于全球升温1.5℃的特别报告[14]。
这将促进学界就全球升温1.5℃对自然生态系统和人类社会经济的影响进行系统评估[13-16]。
然而，《巴黎协定》仅阐述了未来全球平均气温升高的控制目标与途径，而目前却无明确的排放情景和相应的模型模拟结果。
因此，本文拟以耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的地球系统模型在典型浓度路径（RCPs）下的模拟结果，对全球升温情景下陆地生态系统NPP的变化进行前瞻性的分析。
具体而言，本研究首先分析RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下的全球升温对陆地生态系统NPP的影响，着重比较全球升温1.5℃和2℃时陆地生态系统NPP相对于参考年份（1986—2005年）的不同变化，再通过分析大气CO2浓度、气温、降水、辐射等环境因子的变化对NPP变化的影响，初步探讨在《巴黎协定》提出的温控目标下陆地生态系统NPP对未来气候变化的响应机制。
1 数据与方法本文首先筛选出CMIP5中同时提供Historical、RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下模拟的1861—2099年逐月NPP、温度、降水、辐射数据的所有地球系统模式（表1)，并将其模拟的逐月NPP、温度、降水和辐射数据分别处理为年总NPP、年均温度、年总降水和年均辐射。
由于地球系统模式输出变量的空间分辨率不同，本文采用一阶守恒重采样方法将所有模型数据统一重采样为1°×1°[17]。
基于15个地球系统模式的全球年均温模拟数据，本研究选取1861—1890年全球平均年均温度作为全球升温的参考温度，从1890年开始向后搜索表115个CMIP5地球系统模式的基本特征Table 1 The characteristics of 15 CMIP5 models usedin this study注：更多细节可参阅/cmip5/。
首次满足9年平均年均温超过参考温度一定升温幅度（如1.5℃）的年份区间，并定义该年份区间的中间年为达到该升温幅度的年份。
分别计算1986—2005年平均年总NPP、年均大气CO2浓度、年均温度、年总降水量和年均辐射量作为当前NPP和相应的环境变量的参考值。
首次达到某升温幅度的9年年份区间内的平均年总NPP和平均环境变量与当前参考值之间的差值定义为达到该升温幅度时NPP和环境因子相对于当前状态的年变化量。
为确定各环境因子对NPP变化的贡献，本文首先利用公式(1)计算NPP对各环境因子的敏感性（N)。
其中b、a、b、c分别为NPP对大气CO2浓度（C)、温度（T)、降水（P）和辐射（R）的敏感性，d和ε分别为回归常数项和残差。
然后计算各环境因子从参考年份至全球升温超过某升温幅度的年份区间的年变化量，各环境因子N = b C + aT+ bP + cR + d + ε。
(1)气候变化影响1期33朱再春，等：CMIP5模式对未来升温情景下全球陆地生态系统净初级生产力变化的预估图1 全球陆地生态系统NPP 、大气CO 2浓度、降水和辐射随全球升温的变化Fig. 1 Changes in global terrestrial ecosystem NPP , atmospheric CO 2 concentration, precipitation and radiation with future global warming的变化量与敏感性的乘积即为各环境因子对NPP 变化的贡献。
2 不同排放情景下全球升温对陆地生态系统NPP 的影响2.1 未来全球升温对陆地生态系统NPP 总量的影响CMIP5模式模拟结果表明，全球陆地生态系统NPP 总量随着全球升温幅度的增加而增加（图1)。
全球升温1.5℃时，RCP2.6（2021年)、RCP4.5（2022年）和RCP8.5（2020年）情景对应的陆地生态系统NPP 相对于参考时段（1986—2005年）的年增加量分别为4.17±2.47 PgC/a 、4.55±2.57 PgC/a 和4.24±2.43 PgC/a（均值±方差)。
仅在RCP4.5（2042年）和RCP8.5（2034年）情景下，全球平均温度能够升高2℃。
两种情景下全球NPP 的年增量分别为8.32±4.68 PgC/a 和8.04±4.52 PgC/a 。
仅在RCP8.5（2057年）情景下，全球升温幅度能达到3℃，其所对应的NPP 年增量为14.60±7.76 PgC/a 。
除温度外，大气CO 2浓度、降水、辐射也是影响陆地生态系统NPP 变化的主要环境因子[2]。
分析这些环境因子未来的变化有助于揭示陆地生态系统NPP 未来变化的驱动机制。
基于CMIP5多模式平均结果表明，在不同的升温幅度下，大气CO 2浓度的增量与全球升温幅度成正比，这与“温室效应”理论一致[3]。
全球升温1.5℃时，模式在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的模拟结果均表明全球地表植被地区年降水量变化不显著，但各模式间差异较大（RCP2.6：8.90±7.62 mm/a ，RCP4.5：11.28±4.45 mm/a ，RCP8.5：10.08±6.73 mm/a )。
随着升温幅度的增加，全球陆地生态系统的降水量也在不断增加。
全球升温2℃时，模式模拟的全球陆地生态系统平均年总降水量较之于参考时段分别增加22.76±7.40 mm/a （RCP4.5)、20.84±7.82 mm/a （RCP8.5)，全球升温3℃时，平均年总降水量增加38.14±13.58 mm/a （RCP8.5)。
与大气CO 2浓度、降水相似，辐射增量在各典型浓度路径下的模式平均值也随着增温幅度的增加而递增，但模式间差异较大。
升温1.5℃时，年均辐射增量分别为0.48±0.23W/m 2（RCP2.6)、0.46±0.31 W/m 2（RCP4.5)、0.49±0.28W/m 2（RCP8.5)；升温2℃时，年均辐射增量分别为0.76±0.59 W/m 2（RCP4.5)、0.62±0.55 W/m 2（RCP8.5)；升温3℃时，年均辐射增量为0.95±0.89 W/m 2（RCP8.5)。
大气CO 2、温度、降水、辐射等环境因子通过复杂的生物物理过程驱动全球陆地生态系统NPP 的变化[2,18-19]。
本文通过研究全球陆地生态系统NPP 对各环境因子的敏感性和各因子的变化量，进一步揭示各环境因子在全球升温情景下全球陆地生态系统NPP 增加中的贡献。
自1986年至全球升温1.5℃的年份，CMIP5在3种典型浓度路径下的模拟结果表明大气CO 2浓度、温度、降水和辐射对全球陆地生态系统NPP 增加量（4.17～4.55 PgC/a ）的贡献分别为4.61～4.89 PgC/a 、-0.91～-0.46 PgC/a 、0.47～0.48 PgC/a 和-0.15～-0.08 PgC/a 。
自1986年至全球升温2℃的年份，在RCP4.5和RCP8.5情景下，大气CO 2浓度、温度、降水和辐射对全球陆地生态系统年总NPP 增加量（8.04～8.32 PgC/a ）2520151005060402003002001000321年均辐射变化量/(W /m 2) 年总降水变化量/(m m /a )年N P P 变化量/(P g C /a )年均C O 2浓度变化量/(×10-6)1.52.02.53.0增温幅度/℃RCP2.6RCP4.5RCP8.5RCP2.6RCP4.5RCP8.5注：图中，绿色、橙色和紫色数字分别代表RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下达到一定增温幅度（1.5℃、2℃、2.5℃和3℃）的年份。
绿色、橙色和紫色阴影以及黑色误差条分别代表RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下CMIP5各模式模拟结果的不确定性范围（标准差)。
气候变化研究进展 2018年34的贡献分别为6.82 PgC/a 、0.82 PgC/a 、1.15 PgC/a 和-0.35 PgC/a （RCP4.5)；7.23 PgC/a 、0.20 PgC/a 、0.94 PgC/a 和-0.20 PgC/a （RCP8.5)。