全球升温1.5°C和2.0°C情景下中国乡村振兴核心区极端降水的变化特征

高淑媛; 李瑷蔚; 黄金龙; 王雪晴; 林镔雷; 杨陈心怡; 王磊斌; 姜彤

doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21113

全球升温1.5°C和2.0°C情景下中国乡村振兴核心区极端降水的变化特征

doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21113

高淑媛^{1, 2,},
李瑷蔚^{1, 2},
黄金龙^{1, 2, ,},
王雪晴¹,
林镔雷^{1, 2},
杨陈心怡^{1, 2},
王磊斌³,
姜彤^{1, 2}

1.
南京信息工程大学灾害风险管理研究院，南京 210044
2.
南京信息工程大学地理科学学院，南京 210044
3.
河北师范大学资源与环境科学学院，石家庄 050024

基金项目: 国家自然科学基金项目42071024、41571494，南京信息工程大学人才启动基金项目

详细信息

作者简介:
高淑媛，女，2001年出生，本科，主要研究方向为气候变化与极端天气。E-mail: 201913890031@nuist.edu.cn

通讯作者:
黄金龙，E-mail: huangjl_2012@163.com

中图分类号: P467
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2021-06-29
- 网络出版日期: 2021-10-13
- 刊出日期: 2022-01-25

Projected Changes of Extreme Precipitation in Rural Revitalization Areas in China under 1.5°C and 2.0°C Global Warming Scenarios

Shuyuan GAO^{1, 2
,},
Aiwei LI^{1, 2},
Jinlong HUANG^{1, 2
, ,},
Xueqing WANG¹,
Binlei LIN^{1, 2},
Chenxinyi YANG^{1, 2},
Leibin WANG³,
Tong JIANG^{1, 2}

1.
Institute for Disaster Risk Management, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044
2.
School of Geographical Science, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044
3.
College of Resources and Environment Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050024

Funds: National Natural Science Foundation of China (Grants 42071024 and 41571494), Startup Foundation for Introducing Talent of Nanjing University of Information Science and Technology

摘要

摘要: 中国乡村振兴核心区生态环境较脆弱，暴雨洪涝等气象灾害频发，在此背景下，定量、科学地评估乡村振兴核心区全球升温情景下极端降水的变化特征，能够为乡村振兴核心区防止因灾返贫策略等的制定提供一定的科学依据。本研究基于CMIP6（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6）气候模式下不同SSPs-RCPs（Shared Socioeconomic Pathways-Representative Concentration Pathways）组合情景模拟数据，对全球升温1.5°C和2.0°C情景下中国乡村振兴核心区极端降水事件频次、强度和持续时间的变化特征进行了分析。结果表明：（1）相对于基准期（1995～2014年），全球升温1.5°C情景下，乡村振兴核心区受极端降水影响明显增大，面积占比60.91%的区域极端降水频次增加，面积占比88.19%的区域极端降水强度增强，面积占比81.07%的区域极端降水持续时间增加；（2）全球升温2.0°C情景下，乡村振兴核心区三项极端降水指标变化与升温1.5°C情景下相似，相对于基准期有增加趋势，极端降水频次、强度和持续时间面积占比分别为55.78%、85.24%、79.33%；（3）从空间角度分析，全球升温1.5°C和2.0°C情景下，乡村振兴核心区中西部相较东部可能更易受极端降水的影响，西藏片区频次和持续时间增加显著，尤其值得关注；（4）当全球升温从1.5°C到2.0°C情景，乡村振兴核心区整体极端降水特征的变化未表现出明显增减趋势及空间特征。相比1.5°C较基准期的变化，2.0°C情景下极端降水频次、强度、持续时间的增加区域范围均缩小，但平均增幅均变大，对于发生极端降水事件的乡村振兴核心区区域而言可能面临更大的风险。
- 全球升温1.5°C和2.0°C /
- 乡村振兴核心区 /
- 极端降水 /
- CMIP6气候模式
Abstract: The ecological environments of rural revitalization areas in China are relatively fragile. Additionally, meteorological disasters, e.g., heavy rains and floods, occur frequently in these areas. Thus, a quantitative and scientific evaluation of characteristic changes of precipitation extremes in rural revitalization areas at different global warming levels can provide a scientific basis for the formulation of strategies to prevent these areas from returning to poverty due to meteorological disasters. Here, we investigated changes in characteristics of precipitation extremes, i.e., frequency, intensity, and duration, under 1.5°C and 2.0°C global warming scenarios, across rural revitalization areas in China. We used fourteen global climate models under four different emission scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) from the latest Sixth phase Coupled Model Intercomparison Project for analysis. Run-theory was also used to analyze the characteristics of extreme precipitation events. Under 1.5°C warming scenario, the frequency, intensity, and duration of the precipitation extremes were predicted to increase 60.91%, 88.19%, and 81.07% over the entire region, respectively, relative to a reference period (1995–2014). Under 2°C warming scenario, changes in precipitation extreme characteristics were predicted to increase 55.78%, 85.24%, and 79.33% over the entire region, respectively. The central and western regions of the rural revitalization areas were expected to be more susceptible to precipitation extremes compared with the eastern parts for both 1.5°C and 2.0°C warming levels. These changes in frequency and duration were predominant in the Tibet region, which is of great concern. The additional 0.5°C of warming (from 1.5°C to 2.0°C) will lead to fewer areas affected by precipitation extremes for the studied areas. However, these extreme events will be more severe and have longer durations in the affected regions. These findings necessitate the initiation of urgent mitigation and adaptation measures to combat precipitation-related extreme events across rural revitalization areas in China.
- Global warming of 1.5°C and 2.0°C /
- Rural revitalization areas /
- Extreme precipitation /
- CMIP6 model

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图 1 中国海拔高度及乡村振兴核心区分布

Figure 1. Altitude and rural revitalization areas in China

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图 2 基准期（1995～2014年）中国乡村振兴核心区极端降水阈值空间分布

Figure 2. Spatial distribution of extreme precipitation thresholds in rural revitalization in China during the reference period (1995–2014)

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图 3 基准期、全球升温1.5°C、全球升温2.0°C情景下中国乡村振兴核心区年均极端降水频次

Figure 3. Annual frequency of precipitation extremes in rural revitalization areas in China during the reference period and under 1.5°C and 2.0°C global warming scenarios

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图 4 中国乡村振兴核心区年均极端降水频次变化特征的空间分布：（a）基准期；（b）全球升温1.5°C较基准期；（c）全球升温2.0°C较基准期；（d）全球升温2.0°C较1.5°C

Figure 4. Projected changes in annual extreme precipitation frequency in rural revitalization areas in China during (a) the reference period, (b) a global warming of 1.5°C relative to the reference, (c) a global warming of 2.0°C relative to the reference, and (d) global warming from 1.5°C to 2°C

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图 5 基准期、全球升温1.5°C、全球升温2.0°C情景下中国乡村振兴核心区极端降水强度

Figure 5. Intensity of precipitation extremes in rural revitalization areas in China during the reference period and under 1.5°C and 2.0°C global warming scenarios

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图 6 中国乡村振兴核心区极端降水强度变化特征的空间分布：（a）基准期；（b）全球升温1.5°C较基准期；（c）全球升温2.0°C较基准期；（d）全球升温2.0°C较1.5°C

Figure 6. Projected changes of extreme precipitation intensity in rural revitalization areas in China during (a) the reference period, (b) a global warming of 1.5°C relative to the reference, (c) a global warming of 2.0°C relative to the reference, and (d) global warming from 1.5°C to 2°C

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图 7 基准期、全球升温1.5°C、全球升温2.0°C情景下中国乡村振兴核心区极端降水持续时间

Figure 7. Duration of precipitation extremes in rural revitalization areas in China during the reference period and under 1.5°C and 2.0°C global warming scenarios

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图 8 中国乡村振兴核心区极端降水持续时间（单位：d）变化特征的空间分布：（a）基准期；（b）全球升温1.5°C较基准期；（c）全球升温2.0°C较基准期；（d）全球升温2.0°C较1.5°C

Figure 8. Projected changes of extreme precipitation duration (units: d) in rural revitalization areas in China during (a) the reference period, (b) a global warming of 1.5°C relative to the reference, (c) a global warming of 2.0°C relative to the reference, and (d) global warming from 1.5°C to 2°C

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表 1 本研究所采用的CMIP6气候模式简介

Table 1. Introduction of the CMIP6 climate models used in the study

模式名称	模式所属机构	模式分辨率（经度×纬度）	降尺度和偏差订正后模式分辨率（经度×纬度）
ACCESS-ESM1-5	澳大利亚联邦科学与工业研究组织	1.875°×1.25°	0.5°×0.5°
ACCESS-CM2	澳大利亚联邦科学与工业研究组织，澳大利亚研究委员会气候系统科学卓越中心	1.875°×1.25°	0.5°×0.5°
CNRM-ESM2-1	法国国家气象研究中心，欧洲计算研究与高级培训中心	1.4°×1.4063°	0.5°×0.5°
CNRM-CM6-1	法国国家气象研究中心，欧洲计算研究与高级培训中心	1.4°×1.4063°	0.5°×0.5°
CanESM5	加拿大气候模拟与分析中心	2.8125°×2.8125°	0.5°×0.5°
EC-Earth3	欧洲中期天气预报中心	0.7031°×0.7031°	0.5°×0.5°
INM-CM5-0	俄罗斯科学院数值数学研究所	2°×1.5°	0.5°×0.5°
INM-CM4-8	俄罗斯科学院数值数学研究所	2°×1.5°	0.5°×0.5°
IPSL-CM6A-LR	皮埃尔·西蒙·拉普拉斯研究所	2.5°×1.2587°	0.5°×0.5°
MRI-ESM2-0	日本气象研究所	1.125°×1.125°	0.5°×0.5°
MPI-ESM1-2-LR	德国马克斯·普朗克气象研究所，阿尔弗雷德·韦格纳研究所	1.875°×1.875°	0.5°×0.5°
MPI-ESM1-2-HR	德国马克斯·普朗克气象研究所，德国气象局	0.9375°×0.9375°	0.5°×0.5°
MIROC-ES2L	日本海洋地球科学与技术局	2.8125°×2.8125°	0.5°×0.5°
MIROC6	日本海洋地球科学与技术局	1.4063°×1.3953°	0.5°×0.5°

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表 2 各气候模式不同情景下全球升温1.5°C和2.0°C时间段

Table 2. Periods for 1.5°C and 2.0°C global warming in different climate models

模式名称	情景	升温1.5°C时间段	升温2.0°C时间段	模式名称	情景	升温1.5°C时间段	升温2.0°C时间段
ACCESS-ESM1-5	SSP1-2.6	2021～2040年	2064～2083年	INM-CM4-8	SSP1-2.6	2041～2060年
	SSP2-4.5	2020～2039年	2036～2055年		SSP2-4.5	2026～2045年	2054～2073年
	SSP3-7.0	2024～2043年	2039～2058年		SSP3-7.0	2026～2045年	2043～2062年
	SSP5-8.5	2018～2037年	2030～2049年		SSP5-8.5	2021～2040年	2037～2056年
ACCESS-CM2	SSP1-2.6	2018～2037年	2033～2052年	IPSL-CM6A-LR	His+SSP1-2.6	2010～2029年	2029～2048年
	SSP2-4.5	2019～2038年	2031～2050年		His+SSP2-4.5	2009～2028年	2024～2043年
	SSP3-7.0	2018～2037年	2030～2049年		His+SSP3-7.0	2010～2029年	2025～2044年
	SSP5-8.5	2016～2035年	2029～2048年		His+SSP5-8.5	2009～2028年	2025～2044年
CNRM-ESM2-1	SSP1-2.6	2038～2057年		MRI-ESM2-0	SSP1-2.6	2020～2039年
	SSP2-4.5	2028～2047年	2046～2065年		SSP2-4.5	2021～2040年	2040～2059年
	SSP3-7.0	2027～2046年	2043～2062年		SSP3-7.0	2022～2041年	2036～2055年
	SSP5-8.5	2023～2042年	2036～2055年		SSP5-8.5	2017～2036年	2029～2048年
CNRM-CM6-1	SSP1-2.6	2018～2037年	2050～2069年	MPI-ESM1-2-LR	SSP1-2.6	2033～2052年
	SSP2-4.5	2021～2040年	2039～2058年		SSP2-4.5	2027～2046年	2048～2067年
	SSP3-7.0	2023～2042年	2036～2055年		SSP3-7.0	2026～2045年	2042～2061年
	SSP5-8.5	2019～2038年	2031～2050年		SSP5-8.5	2025～2044年	2039～2058年
CanESM5	His+SSP1-2.6	2004～2023年	2017～2036年	MPI-ESM1-2-HR	SSP1-2.6	2032～2051年
	His+SSP2-4.5	2004～2023年	2015～2034年		SSP2-4.5	2028～2047年	2054～2073年
	His+SSP3-7.0	2004～2023年	2014～2033年		SSP3-7.0	2025～2044年	2041～2060年
	His+SSP5-8.5	2003～2022年	2013～2032年		SSP5-8.5	2024～2043年	2040～2059年
EC-Earth3	His+SSP1-2.6	2013～2032年	2034～2053年	MIROC-ES2L	SSP1-2.6	2032～2051年
	His+SSP2-4.5	2013～2032年	2035～2054年		SSP2-4.5	2032～2051年	2054～2073年
	His+SSP3-7.0	2013～2032年	2029～2048年		SSP3-7.0	2030～2049年	2046～2065年
	SSP5-8.5	2015～2034年	2026～2045年		SSP5-8.5	2025～2044年	2038～2057年
INM-CM5-0	SSP1-2.6	2027～2046年		MIROC6	SSP1-2.6	2054～2073年
	SSP2-4.5	2028～2047年	2063～2082年		SSP2-4.5	2037～2056年	2064～2083年
	SSP3-7.0	2023～2042年	2041～2060年		SSP3-7.0	2034～2053年	2050～2069年
	SSP5-8.5	2021～2040年	2037～2056年		SSP5-8.5	2031～2050年	2044～2063年
注：His表示该模式情景模拟下在2015年之前（历史时期）升温至1.5°C；升温2.0°C时间段空白部分表示该模式情景模拟下不会升温至2.0°C。

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