近百年中国气候变化科学问题的新认识.pdf

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1、 2016 年 第 61 卷 第 10 期：1029 1041 引用格式引用格式: 丁一汇, 王会军. 近百年中国气候变化科学问题的新认识. 科学通报, 2016, 61: 10291041 Ding Y H, Wang H J. Newly acquired knowledge on the scientific issues related to climate change over the recent 100 years in China (in Chinese). Chin Sci Bull, 2016, 61: 10291041, doi: 10.1360/N972015-006

2、38 2015中国科学杂志社 中国科学杂志社 SCIENCE CHINA PRESS 专题: 解读第三次气候变化国家评估报告 评 述 近百年中国气候变化科学问题的新认识 摘要 全球和中国的气候变化问题日益受到各国政府、科技界和公众的关注. 其中科学问题作为气候变化影响 和对策的科学基础与支撑, 得到了广泛而深入的研究, 无论在国际上还是在中国都取得了重大进展. 本文从全球 的视野对与中国气候变化有关的6个方面的重要科学进展和新认知作了概述. 它们包括: (1) 近百年中国区域地表 气温和大气平均气温的变化特征; (2) 中国地区的水循环与区域降水变化; (3) 亚洲季风的长期变化与原因; (4

3、) 海 洋在近百年中国气候变化中的作用; (5) 中国气候变化的原因; (6) 全球与中国气候变化的预估和检验. 最后, 本 文对未来中国气候变化研究需要加强的重点科学问题也提出了研究建议. 关键词 气候变化, 亚洲季风, 气候变化归因, 全球气候变暖趋缓, 气候变化预估 全球气候变化问题日益引起各国政府、 科技界和 公众的关注. 近几十年来气候变化基本事实和科学 成因等方面的研究不断深入和扩展, 并促进了跨学 科的地球系统科学的快速发展. 尤其是自1988年以 来的20多年间, 政府间气候变化专门委员会(IPCC) 组织编写的5次气候变化评估报告在推动气候变化科 学本身的深入发展与扩大政府和

4、公众对气候变化的 科学认知上做出重大贡献1. 5次评估报告的结果表 明, 现代气候变化的基本事实和基本认知得到了大 量观测事实、 理论分析和气候系统模式数值模拟的一 致支持, 至少在5个方面取得了相当高度的共识2, 这包括: (1) 地球系统多种观测数据表明地表和对流 层大气的温度明显升高, 近百年全球气候在显著变 暖; (2) 全球气候变化是自然因素和人类活动共同作 用的结果, 但20世纪后半叶以来, 人类活动是全球变 暖的主因; (3) 预计21世纪全球将持续变暖, 气候极 端事件的频率、持续时间和范围将增加; (4) 气候变 化对自然系统和社会系统都产生了重要影响, 未来 的影响利弊共存

5、. 但随着增温量值和速率的明显增 加, 负面影响将可能加深加重, 给人类社会的可持续 发展和生存环境带来更大的风险, 因而, 2阈值问 题作为全球进行减排行动的第一个量化约束指标日 益受到各国政府和科技界的重视和关注; (5) 气候变 化科学是典型的发展中学科, 目前我们对复杂的气 候系统的认知水平有限, 一些定量的估算和结论有 不确定性, 并且将来还会不断有新的科学问题出现, 近15年时段内全球气候变暖趋缓或停顿现象就是一 个新的广受关注的问题. 中国科学家在气候变化领域进行了长期的研究, 并取得了丰硕的研究成果; 也形成了一支较强的科 技队伍. 如同IPCC和其他国家一样, 中国也迫切需

6、要一部权威的中国气候变化评估报告, 为制定应对 气候变化的国家战略与对策以及指导气候变化的科 学研究和技术创新提供科学依据. 为此, 从2002年开 始, 由科技部、中国气象局、中国科学院等多个部委 共同组织对中国的气候变化问题进行了3次全面地评 2016 年 4 月 第 61 卷 第 10 期 1030 估. 前两次报告已分别于2007和2011年出版3,4. 2015 年11月正式出版的第三次气候变化国家评估报告 主要结论已在2014年12月的利马COP20气候公约大会 上对外宣布. 第三次气候变化国家评估报告的科学 部分基于最新的观测资料和气候系统模式方面的相关 科学研究成果, 全面而深

7、入地评估了中国气候变化的 特征、 原因和未来变化. 本文将参考其中的一些主要成 果并从全球气候变化的视野对下面6个问题进行综述. 1 近百年中国区域地表气温 图1是18732012年中国区域器测地表气温 (SAT)年平均距平变化序列, 其中WYG序列和TD序 列是前两次评估报告3,4中给出的两个序列. T13序列 是这次评估报告新增加的序列5. 第二次气候变化 国家评估报告中还曾给出LYT, TR和CRU的曲线. 由于计算1950年之前的日平均温度方法不同, 对于 过去5条曲线得到的近百年增温趋势有明显的差异 (表1)6, 而对于19512007年的56年, 由于所用的台 站数据明显增加(由解

8、放前不足100个到这时期的730 图图 1 18732012 年中国区域地表气温年平均距平变化(相对于 19712000 年). 其中 3 个系列为T13 序列5、TD序列3与WYG序列 (1998)4 (严中伟提供, 2015) Figure 1 Time series of regional mean surface air temperature anoma- lies (SAT) in China for 18732012, relative to the average of 19712000. Three curves (T13, TD, WYG) are based on Cao

9、 et al.5, Tang et al.3, and WYG4, respectively (Taken from Yan, 2015) 表 1 过去 100 年地表气温(SAT)趋势(单位: /10 a) Table 1 Trend of surface air temperature in the last 100 years(Unit: /10 a) SAT 序列 19062005 年 19082007 年 WYG 0.053 0.059 LYT 0.034 0.042 TR 0.095 0.111 TD 0.086 0.096 CRU 0.120 0.127 个), 可信度更高, 所

10、得到的SAT变化趋势为0.23 /10 a增温量为1.40. 所有SAT时间序列都很一致地显示出近50年中 国的地表气温加速上升, 气候变暖十分明显6. 由于 WYG和TD SAT序列有较高的相关, 但是两个序列所 给出的增暖速率却不同(分别为0.53与0.86/100 a), 第二次气候变化国家评估报告 认为中国的气候变 暖速率可能在0.50.8/100 a. 但这并不排除存在有 更高增暖率的可能性, 如TR与CRU曲线已接近或超 过1/100 a. 最近, Cao等人5用最高和最低温度代 表日平均温度, 并采用经纬度网格面积加权平均与 CRU插值的网格化温度资料一定程度上克服了20世 纪上

11、半叶因观测时间不同等因素引入的非均一性, 得到了新的近百年SAT时间序列(图1中T13曲线), 如 与第二次气候变化国家评估报告中采用的方法相 一致, 可取WYG和TD序列则可得近百年(19132012 年)中国区域平均增温的中值为0.9, 这高于第二 次气候变化国家评估报告 中平均增温0.50.8的结 果. 最近5060年增温趋势为0.23/10 a. 无论是近百 年增温总量和增温趋势皆高于全球平均水平(全球平 均分别为: 0.85/10 a (18802012年)与0.12/10 a(19512012年). 如根据上述Cao等人5的最新结果, 中国中东部地区19092010年的增温率可达1

12、.52 /100 a, 这主要是由于T13曲线中19201940年的增温 值明显减小的结果(比较图1中的各曲线). 这个值明显 高于全球百年增温值. 兼顾考虑上述3条百年曲线, 可 认为中国地表气温近百年变化的下限是0.90, 1.52 是上限, 取其中值为1.20. 在这种情况下, 第三次 气候变化国家评估报告取1.20为新的中国百年增 温率, 其不确定性范围在0.91.52之间. 但目前对这个结果需要从原因和机理上做进一 步分析研究. 除了在去除城市化效应所取的增温率 不同以外, 一个关键问题是19201940年的快速增温 期和峰值是否存在? 图2是北极地区(59N)以北近百 年SAT的时

13、间曲线, 可以清楚地看到, 19201940年 代存在一个显著的暖期. 在WYG和TD曲线上, 可以 看到类似的暖期. 这反映了北极的影响1,7, 而在T13 曲线则不存在这个暖期, 因而中国近百年SAT曲线 可靠性的一个关键问题是19201940年代暖期是否存 在, 其量值和机理是什么? 当然, 中国不同区域不同 季节的增温速率和增温幅度也是有差别的, 例如: 进 入新千年的十几年里中国东部冬季气温基本是下降 1031 评 述 图图 2 北极地区(59N以北)年平均(a)和季节平均(b)地表气温距平综合时间序列. (a) 点线为原始值, 实线是 7 年滑动平均曲线. 图中给出的线 性趋势值是

14、指 19002008 年间的趋势值7 Figure 2 Composite time series of the annual (a) and seasonal (b) surface air temperature anomalies for the region poleward of 59N. (a) The dotted lines show unsmoothed values; the solid lines are seven year running average. The linear trend listed in the legend are computed using

15、 data for the period 190020087 的8. 另外一个重要问题是气候年代际变化, 由于中 国器测观测资料的长度不足150年, 使得气温的年代 际检测与预测十分困难. 2 中国地区的水循环与区域降水变化 全球水循环是指自然界的水以其液态、 固态和水 汽形态在整个气候系统中不断输送与转换, 以及在 海洋、冰雪圈、陆面和大气库中的储存状况. 因而全 球水循环涉及多圈层相互作用、 并具有相变和复杂物 理过程. 对于区域水循环, 还必须考虑各种形态的水 在区域边界交换的状况. 全球气候变暖可以通过3个 方面影响全球水循环: (1) 由于气候变暖后大气可容 纳更多的水汽, 实际比湿

16、(q)和饱和比湿(qs)都增加, 所以相对湿度(RH=q/qs)基本上变化不大; 但如果温 度上升十分明显, 而q又增大不多, 则RH减小, 这种 情况下, 降水可能性减小, 气候变暖后, 易出现干 旱; (2) 大气环流也发生变化, 这导致水汽输送及其 辐合/辐散区与降水区发生变化; 在气候变暖影响下, 区域环流型和异常状况在不断改变, 从而在改变着 降水区和干旱区的分布型式和强度; (3) 全球辐射强 迫的变化改变着地表和大气的加热场; 地表直接影 响蒸发和感热加热, 后者又通过垂直输送改变大气 的热源和层结稳定度, 从而影响降水. 正是上述原因 共同引起了水循环的变化, 尤其是降水特征(

17、降水 量、频率和长度)与极端值和极端事件的变化. 由于 气溶胶的存在可增强或减弱降水条件, 进一步使降 水过程变化复杂化. 大量的研究表明1, 近百年全球 与区域水循环已经并将继续发生显著的变化. 对于中国的区域水循环, 最显著的变化主要表 现在4个方面. (1) 虽然近百年和近60年全国平均降水量均未 见显著的趋势性变化, 但20世纪70年代以后降水型 2016 年 4 月 第 61 卷 第 10 期 1032 发生了明显的年代际变化. 东部季风区出现“南涝北 旱”的降水异常型, 而西部干旱和半干旱地区近30年 在变湿, 降水呈持续增加趋势(图3). 东部季风区降 水格局的变化与东亚夏季风年

18、代际减弱(40年与 6080年周期)密切有关9,10, 其直接的后果是使季风 向北水汽输送减弱. 对于西部地区的变湿与降水增 加的成因目前尚无定论, 也没有确切的证据表明中 国这种降水型变化与人类活动密切有关. 所谓“湿者 愈湿, 干者愈干”, “暖者愈湿”或“副热带向北扩展”的 结果11,12都无法合理解释这种区域降水格局长期变 化的特征. (2) 近50年地表年平均比湿从1960年后是增加 的, 在20世纪80年代末到21世纪初处于一个高峰期, 并在2000年左右达到50年的峰值. 之后出现迅速减 少的趋势13,14. 全国范围地表到对流层中上层大气 的水汽含量显著上升, 北方上升趋势明显

19、高于南方. 上述大气实际水汽含量近50年总体上增加的趋势与 气候变暖影响结果基本是一致的. 但是由于饱和比 湿也明显上升, 并且上升速率比实际比湿或大气水 汽含量增加的速率更快, 致使全国大部分地区地表 相对湿度表现为减小的趋势13. 这种情况与中国地 区干旱面积的增长有相当密切的关系. (3) 中国的蒸发皿和潜在蒸发量总体上呈下降 趋势, 绝大部分地区水面蒸发减少, 这与大部分地区 增加的实际蒸散发不同. 这种所谓蒸发悖论问题国 内外已有很多讨论15,16. 这两种蒸发趋势的差别主 要涉及对实际蒸散发的计算问题. 由于中国蒸散发 的实际测量数据(如用称重和边界层铁塔观测)十分 有限, 大多数

20、实际蒸散发是根据不同的模型和经验 公式计算得到. 由于模式和公式不同, 所得结果不 同. 分析表明, 影响实际蒸发量值和时空分布的因子 不仅包括温度, 还包括多种气象要素和因子(如日 照、风速、相对湿度、降水等), 因而如何根据蒸散 发理论构建合理的蒸散发计算模型是解决这一问题 图图 3 中国降水变化及相关特征量的时间演变. (a) 19572010 年中国夏季降水量距平百分率线性趋势变化图. (b) 19512004 年东亚夏季风(68 月)降水和(c) 850 hPa经向风, 经度-时间剖面图10. (d) 西北地区(110E以西, 33N以北)19562011 年平均降水量距平百分比时间

21、序列(柳艳菊 提供, 2014) Figure 3 Time evolutions of precipitation in China and related elements. (a) Linear trend of summer precipitation anomalies for 19572010. (b) Lon- gitude-time cross-sections of East Asian summer precipitation (JuneAugust) for 19512004 and (c) 850 hPa meridional wine (v) 10. (d) Time

22、 series of percentage of annual mean precipitation amount anomaly (Taken from Liu, 2014) 1033 评 述 的关键. (4) 径流量表现为东部诸河减少, 西部诸河增加 的趋势. 中国水循环的一个关键水文分量是径流. 从 全球径流变化研究看, 最近进行的最全面的江河分 析表明, 其结果并不支持在IPCC AR41得到的在20 世纪径流增加的结论. 全球900条河流百年以上记录 的分析表明, 有三分之二河流的入海淡水量呈下降 趋势, 只有三分之一河流的入海淡水量是增加的17, 并未完全反映气候变暖的影响. 中国

23、的十大河流径 流变化中, 东南、西南、西北诸河流域有4条表现为 增加趋势, 而东部地区的6条河流径流表现为减少趋 势. 根据Piao等人18的分析, 自20世纪60年代以来, 黄河流域径流呈不断下降的趋势而长江流域径流呈 上升趋势. 但近10年来, 后者已呈下降趋势. 由上可见, 径流对气候变化的响应是复杂的, 与 实际蒸散发一样也包含多因子的影响. 这一方面主 要是由于径流与人类活动以及复杂的自然变化有关, 另一方面, 也由于它与能量循环和大气环流的变化 又相互交织在一起. 这也表明, 水循环研究和归因比 温度有更大的不确定性和困难. 3 亚洲季风的长期变化与原因 亚洲季风是全球季风系统中的

24、一个主要成员. 一个季风系统的形成、 发展和维持是在太阳年变化强 迫下多种因子间复杂相互作用的结果. 因而现代季 风系统是被看作在太阳辐射年循环驱动与作用下耦 合的海-陆-气-冰系统, 而不仅仅是经典理论认为的 由海洋与陆地热力差异引起的大型海陆风环流. 季 风系统具有多时空尺度的变化, 从短期的天气尺度 脉动到几千乃至几百万年的长期变率. 对于几千年 以上的季风变率, 其原因与百年尺度以下的变率是 不同的. 中国的古季风研究有长期的历史, 其中一个 重点是利用多种代用资料(如黄土、年轮、石笋、海 洋和湖泊沉积物等)对东亚与亚洲季风, 包括夏季风 和冬季风的演变与原因进行了研究, 在国内外取得

25、 了很多成果1923. 古气候学家的研究认为, 在万年 至十万年时间尺度上, 地球相对于公转轨道平面的 倾角, 地球公转轨道的形状与地轴缓慢的摆动或春 分点进动的周期性变化, 通过调制和分配入射太阳 辐射而驱动全球气候和亚洲季风变化. 据近万年以 来古季风的研究, 整个亚非季风具有长期的减弱趋 势. 此外, 亚洲季风的强度也受欧亚北部冰盖增长和 崩溃以及温室气体的影响. 近百年亚洲季风的研究进一步揭示了人类因子 强迫(主要温室气体排放、气溶胶增加和土地利用变 化)在影响季风及其变率的重要性24. 温室气体排放 增加引起的气候变暖导致大气中水汽含量增加与地 表蒸发增加, 从而改变季风区水循环.

26、另一方面, 由 于大气顶辐射强迫的变化也改变全球和区域季风区 能量收支. 由于海洋和陆地的能量发生变化而影响 海洋与陆地的热力差异和季风环流的强度与降水. 大气气溶胶的增加通过减少陆地表面的太阳辐射加 热和海陆温差而使季风环流减弱. 在近百年亚洲季 风变化中, 最突出的特点是其强度的年代际变化(图 4(a), (b). 无论东亚季风和南亚季风都分别在20世纪 60年代末和70年代末经历了减弱过程10,25,26. 这种亚 洲夏季风的年代际减弱导致了亚洲大范围季风雨区 的明显南退, 在中国的华北与印度北方都出现了持 续的干旱少雨的条件. 实际上, 这种亚洲季风的大尺 度衰减也向西延至西非, 反映

27、了整个亚非季风系统 的年代际减弱. 目前还无法确切地把这种减弱的亚 洲夏季风归因于人类活动因子的影响. 陈晓龙等 人27和周鑫等人28研究也表明, 人类活动对亚洲季 风长期变化趋势的影响可能较小. 但Bollasina等 人26得到, 近百年南亚季风的减弱可能是由人类排 放气溶胶的增加造成的. 季风的年代际变化也是季风重要的特征之一, 它主要受到海洋和陆面(包括积雪、植被等)因子的影 响, 其中ENSO是季风年际变率的主要强迫因子. 虽 然目前还无法从观测中确切地检测出季风和ENSO 遥相关关系的稳定性是否会因气候变暖而改变, 但 模式研究表明, 随着气候的变暖, 两者关系仍然不会 改变. 为

28、使将来的ENSO预测更为可信, 模式必须能 够真实地模拟热带太平洋的平均状态与季风ENSO 遥相关, 但在未来的气候变化预估中, 热带太平洋平 均态与ENSO振幅和频率的变化是高度不确定的. 但 敏感性模拟实验表明, 正常季风年在气候变暖下将 减少, 很弱的和很强的季风发生频率(PDF尾端)概率 将增加. 这表明, 季风的异常变化幅度将随气候变暖 而增加29. 4 海洋在近百年中国气候变化中的作用 海洋在全球气候变化中被看作是气候系统的内 部变率. 但它与大气的随机性内部变率不完全相同, 2016 年 4 月 第 61 卷 第 10 期 1034 图图 4 19612014 年东亚夏季(68

29、月)季风(a)和冬季(122 月)季风(b)指数变化曲线(国家气候中心, 2015) Figure 4 Time series of the East Asian summer monsoon (JuneAugust) (a) and winter monsoon (DecemberFebruary) (b) index of 19612014 (National Climate Center, 2015) 海洋可以通过海气相互作用影响大气的变率, 因而 海洋与陆地被看作是一种大气外部的耦合强迫, 可 以引起时间尺度较长或缓慢的气候自然变率. 其中 年际(ENSO)和年代际尺度(太平洋年代际振

30、荡PDO 或IPO)最受到关注. 20世纪90年代以来, 赤道中太平 洋经常可观测到海表温度异常增暖的现象, 而赤道 东太平洋海表温度异常变冷. 这种太平洋中部异常 增暖的事件有别于传统的东部型厄尔尼诺, 被称为 中部型厄尔尼诺. 由于中部型厄尔尼诺对全球和东 亚的天气气候影响不同于东部型厄尔尼诺, 因而引 起了相当的关注. 对于ENSO发生频率和振幅的变化 对全球变暖的响应问题至今仍有较大的不确定性. 但将来ENSO仍然是影响全球气候的主要自然变率 模态, 它可以引起全球许多区域降水和气温异常. 根 据CMIP5的模式研究, 由于ENSO的自然变率(包括 方差和空间型)非常大, 无法在21世

31、纪的预估中, 确 定人类活动所占的相对贡献有多大30. PDO是年代际尺度的北太平洋海温变率, 有与 ENSO类似的空间结构, 它对北半球年代际气候变化 有重要影响. 由图5可见, 近百年全球地表气温的快 速增温期与趋缓期(或停顿期)与PDO的位相变化有 很明显的相关. PDO正位相对应于快速的全球增暖期 (20世纪2040年代和80, 90年代), 负位相期对应增温 停顿期(20世纪5070年代和19982014年)31, 因而 PDO对全球变暖的年代际变化有明显的调节作用. 观测到的近百年地表气温的变化实际上是人类 活动造成的变暖趋势与自然的PDO等年代际模态的 冷暖期相互迭加或抵消的结果

32、. 另外, 大西洋多年代 尺度变率(AMO)也影响全球温度的长期变率32. 虽 然对于近15年气候变暖趋缓的原因提出了不少解释, 包括太阳活动的减弱、火山爆发、平流层水汽减少, 但北太平洋PDO的冷位相起着更重要的作用1. 观测 和模式计算都表明, 人类活动引起的气候系统的能 量输入继续增加, 但海洋表层的冷却是由于海洋吸 收的热量主要向海洋的中、深层输送和储存, 而致使 海表热量减少的结果. 因而对近15年全球变暖趋缓 期“丢失的能量”的去向目前基本上有了比较清楚的 回答. 气候变化对海洋影响的一个重要方面是海平面 上升. 全球海平面上升率从19世纪中期开始增加, 高 于过去2000年的平均

33、上升率. 在19012010年期间, 全球海平面上升高度达0.19 m(0.170.21 m), 其上升 率为1.7 mm/a, 在19712010年期间为2.0 mm/a, 而 到19932010年期间增加到3.2 mm/a. 验潮站和卫星 高度计都测量到这个更高的上升率. 其原因是由于 自1970年以后, 由增强的气候变暖使冰川和冰盖冰 量损失和海水热膨胀增加, 它们占全球观测到的海 平面上升的75%. 20世纪80年代以来, 中国沿海的海平面上升率 为2.9 mm/a, 高于全球平均的海平面上升率(图6). 不 1035 评 述 图图 5 北太平洋年代际振荡指数(PDO)(a)与全球平均

34、地表气温的关系图(b)(由Tollefson改绘31) Figure 5 Relationship between the Pacific Decadal oscillation (PDO) (a) and global mean surface air temperature (b) (Redrawn from Tollefson 31) 图图 6 中国沿海海平面变化(相对于 19751993 年平均值)(引自国家海洋局 2013 年中国海平面报告) Figure 6 Sea-level change along coastal zone in China (relative to aver

35、age for 19751993). (Taken from Bulletin of Sea Level in China for 2013, State Oceanic Administration) 少作者得到的上升率比此值还要高. 2012年为1980年 以来中国海平面最高位. 中国海平面上升除受全球 变暖影响外, 也可能与太平洋年代际振荡(PDO)有关 联, 如太平洋赤道偏东信风增强, 可驱动热带西太平 洋海平面上升, 导致菲律宾与南海约70%的海平面 上升. 从观测上可看到, 这里是西太平洋海平面上升 最显著的地区1. 国家海洋局对中国沿海海平面未来 30年的预测值在60145 mm

36、之间, 这个值大于全球 平均值. 5 中国气候变化的原因 地球的气候总是在不断地演变着, 这种演变可 能有多种原因(包括外强迫与气候系统内部变率). 为 了确定观测到的变化是由何种主要原因引起, 必须 2016 年 4 月 第 61 卷 第 10 期 1036 确认观测到的变化与完全不存在强迫条件下的变化 (或称气候系统的内部变化)有什么不同. 对于气候系 统而言, 温室气体、太阳活动、火山爆发、土地利用 变化(包括城市化)是外强迫, 而大尺度海洋变率如 ENSO和PDO是年际、年代尺度与百年尺度的内部气 候变率. 因而确定气候变化原因的关键就是寻找和 确认不同气候变化原因的“指纹”. 其方法

37、是用气候 模式模拟各种强迫因子作用产生的不同气候变化型 式, 并把这些模拟的指纹型式与观测的气候变化相 比较, 以辨别观测的变化最可能与何种“指纹”型式 相似, 从而确认由何种外强迫作用引起, 或由自然的 无外部强迫作用下的内部原因引起. 这就是气候变 化的归因研究. 通过近20多年的研究, 目前对全球和 区域气候变化已能定量地进行归因1,33. 对于全球气 候变化的原因, 最主要的结论是19512010年全球平 均地表气温的增加中, 二分之一以上极可能(99%的 信度)是人类活动造成的. 在这期间, 温室气体对全 球地表气温增加的贡献可能在0.51.3, 其他人类 活动(包括气溶胶的冷却作用

38、)可能为0.60.1, 自 然强迫的贡献可能为0.10.1, 内部变率可能在 0.10.1. 上述4种驱动因子总和与此时期观测到 的约0.6的增温一致. 中国科学家的归因研究表明, 中国区域很多气 候指标的变化特征符合IPCC关于人类活动影响的相 关认识和结论. 图7是多个全球模式在不同强迫下对 中国19612005年气候变化的模拟结果33, 可以看 到, 包括人类活动等自然因子影响模拟的中国地表 气温平均曲线与观测曲线总体上是一致的. 这表明 中国近50年气候变化是由人类活动造成的温度上升 趋势与迭加在其上升趋势上的自然因子引起的温度 脉动共同造成的. 如果在模式中去掉人类排放的温 室气体、

39、气溶胶与土地利用变化的作用, 则地表气温 从20世纪80年代初与实际温度开始出现差别, 前者 表现为持续升温, 后者表现为温度平稳, 没有任何升 温, 甚至有一定时期的降温. 该图还表明, 如果不考 虑人类活动的影响, 单纯在自然因子的作用下, 中国 的气温应该是没有增暖效应的. 另一方面, 也可由该 图得到, 自20世纪80年初以后, 中国的快速变暖与全 球一致, 也主要是受到温室气体增加的作用(图7(b) 中红线). 图图7 不同强迫因子对中国地区19612005年地表气温变化的影响33. (a) 自然因素和人为因素及(b) 不同因子对中国近50年升温的共同作用; GHG, 温室气体; A

40、A, 气溶胶; LU, 土地利用; OBS, 观测 Figure 7 Influence of different external forcing on regional mean surface air temperature in China for 19612005. GHG, greenhouse gases; AA, aerosols; LU, land use change; OBS, observation 33 1037 评 述 对于中国东部夏季(68月)温度的归因也证明, 人类影响从20世纪80年代中期以后明显增加34. 但 与全球气候变化的归因相比, 自然的气候波动可能

41、对中国地区气候变化的贡献更大一些. 有研究表明, 从20世纪70年代到21世纪初中国变暖速率加大, 其 中快速的城市化对某些局地温度升高有不同程度的 贡献, 但与由人类温室气体排放引起的气温升高相 比仍较小(占增暖的10%25%). 对于近15年全球增温趋势趋缓的现象, 中国的 气温也有明显的响应, 尤其是北方(东北、内蒙古和 新疆北部等)冬季的温度呈现出变暖趋缓或下降趋 势. 其主要原因是由于气候系统的内部变率引起(如 PDO冷位相、北极融冰加速等), 它们产生的大气冷 却在很大程度上抵消了温室气体的增温趋势. 但从 近百年看, 最近10年仍暖于以往任何一个10年. 对于中国的某些极端天气气

42、候事件变化的归因, 中国的研究开始较晚、较少, 但近10年中国地区极端 天气气候灾害趋于增多, 有些频率或强度有一定增 加. 由于它们是发生在特定的气候变化背景下, 而后 者受人类活动的影响明显, 因而可推知, 中国某些极 端天气气候事件变化的原因不能排除人类活动的影 响. 最近Sun等人34对中国夏季高温热浪的检测和归 因研究表明, 中国东南地区2013年夏季发生的持续 极端高温热浪(7, 8月), 人类影响起着关键作用, 它 使该事件发生的可能性增加60倍以上, 为270年一遇 的极端高温事件. 6 全球与中国气候变化的预估 气候系统变化预估的重要工具是具有不同复杂 程度的气候模式, 包括

43、简单模式、中等复杂模式和复 杂模式与地球系统模式, 并根据一套人类强迫的情 景(目前是用RCPs情景, 即典型浓度路径)从多方面 预测和预估气候的未来变化. 近年来, 气候预估被分 两个阶段: 近期预测(未来2030年)和长期预估(到 2100年或2300年, 甚至更长). 一般情况下, 对于近 期气候变化的空间分布与21世纪的是相似的, 但变 化的量值要小得多. 这个时期自然的内部变率将继 续是一种重要的影响, 而人类的影响当然也很重要, 但其累计效应尚没有充分地显现出来. 因而, 初始资 料的同化对近期气候变化预测是十分重要的. 到21 世纪中后期, 预估的气候变化显著地受排放情景影 响,

44、 初值的影响已不重要. 在给定的温室气体排放情 景下, 所有的模式都模拟未来全球气温增加的趋势. 从低排放情景(RCP2.6)到高排放情景(RCP8.5)35. 到 21世纪末, 温度升幅(相对于19862005年平均值)可 能在1.03.7(图8(a). 中国区域的增温幅度为 1.35.0, 比全球平均的增温幅度高, 这主要是由 于中国增温仅考虑陆地区域, 未包括海洋地区, 而陆 地与海洋由于热容量不同(后者远比前者大得多), 导 致陆地增温的速率和量值均远大于海洋. 预估也表 明, 未来东亚夏季风将明显增强, 到21世纪末, 全国 降水平均增幅5%14%. 未来极端事件将增加, 高温 热浪

45、明显增加(图9), 极端干旱事件增加; 海平面将 继续上升. 对于气候变化的年代际预测是近年来提出的新 问题. 这是由于根据CMIP5模式对于近15年气候变 暖趋缓的现象并未模拟出来(趋势为0.05/10 a, 而 19512012年平均增温率为0.2), 因而有人提出是 否存在模式预测过高估计了气候变暖的量值. 对此 国际上进行了许多研究3638. 结果表明, CMIP5的近 期预测存在两个问题: (1) 这一时期的驱动力中多种 冷却因子估计不足, 需要重新估算和更新. 这包括太 阳活动和平流层气溶胶的冷却作用被低估, 温室气 体(CO2, N2O, CH4和CFCs等)的辐射效应被高估.

46、内 部变率(如ENSO事件)产生的冷却作用也应调整和更 新; (2) 对气候模式的初始场应进行资料同化. 利用 新的外强迫资料和调整的与ENSO有关的内部变率, 重新利用CMIP5模式进行预测试验, 结果表明, 几乎 可以完全使CMIP5 模式模拟出与观测相一致的全球 地表平均温度. 这个结果也充分说明对于近期气候 变化的预测, 自然因子是十分重要的; 观测到的地表 气温变化实际上是人类活动造成的增温趋势与自然 因子的冷暖周期相互迭加或抵消的结果. 下一个重要的问题是近15年的气候变暖趋势将 什么时候结束, 或加速的气候变暖什么时候恢复? 根据最近的研究表明, 温室气体引起的主要长期变 暖作用

47、将继续使温度上升; 另外, 亚洲气溶胶水平将 会稳定, 也许会减少, 冷却作用不会增加, 太阳活动 仍会持续偏低, 但其作用是一个小量, 火山爆发不可 预测, 最重要的海洋内部变率(PDO与ENSO)一般持 续1520年. 过去15年的气候变暖停顿已主要由上述 海洋变率冷位相造成. 因而这次15年的气候变暖停 顿最长可能延续到2020年39. 敏感性试验也表明, 如果除去自然因子的影响, 近期全球温度可能已接 2016 年 4 月 第 61 卷 第 10 期 1038 图图 8 18612100 年中国(a)和全球(b)地区年平均地表气温距平序列(相对于 19862005 年), 红、蓝、绿色

48、实线为 29 个模式集合平均结果, 紫 色线为观测序列. 全球观测序列资料取自HadCRUT3(Brohan等, 2006); 中国区域资料取自唐国利等(2009)绘制(吴统文, 俞永强提供, 2014) Figure 8 18612100 time series of annual mean surface air temperature anomaly for China(a) and globe(b) (relative to 19862005 average). Red, blue and green solid lines represent ensemble mean of 29

49、CMIP5 models. Purple line denotes observation produced from HadCRUT3 (Brohan et al., 2006). Observed curve in China is based on Tang et al. (2009) (Taken from Wu and Yu, 2014) 图图 9 19552072 年极热夏季重现频率的变化, 即夏季温度高于 1.1距平(相对于 19551984 年)频率的时间演变. 红色十字和绿色 叉号分别代表RCP4.5和RCP8.5排放情景. 虚线代表预估的集合平均 温度变化(右边坐标)34 Figure 9 Frequency of extreme hot summer recurrence in 19552072. Time evolution of the f