doi10.12006/j.issn.1673-1719.2016.235 孔莹 , 王澄海 . 全球升温 1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化 [J]. 气候变化研究进展 , 2017, 13 4 316-326 全球升温1.5℃时北半球多年冻土及 雪水当量的响应及其变化 孔 莹，王澄海 兰州大学大气科学学院/甘肃省干旱气候变化与 减灾重点实验室，兰州 730000 气候变化研究进展 第 13 卷 第 4 期 2017 年 7 月 CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 13 No. 4 July 2017 摘 要本文基于耦合模式比较计划第 5阶 段（ CMIP5）的 17个全球气候模式， 确定了 1.5℃温升 （相对于 18611880年） 的发生时间，预估了全球升温 1.5℃时，北半球冻土和积雪的变化，并对预估结果的不确定性进行了讨论。结果表明， 全球平均地表温度在 3 种排放情景下（RCP2.6，RCP4.5，RCP8.5）分别于 2027、2026、2023年达到 1.5℃阈值。当全 球升温 1.5℃， 北半球多年冻土南界北移 1～ 3.5 ， 冻土退化主要发生在中西伯利亚南部。 多年冻土面积在全球升温 1.5℃ 时 ，在 RCP2.6、 RCP4.5和 RCP8.5排放情景下较 19862005年分别减少约 3.4310 6km 2 （21.12、 3.9110 6km 2 （24.10） 和 4.1510 6km 2 （25.55；北半球超过一半以上的区域雪水当量减少，只在中西伯利亚地区略微增加；北美洲中部、 欧洲西部以及俄罗斯西北部减少较显著，减少约 40 以上。青藏高原多年冻土面积在 RCP2.6、RCP4.5 以及 RCP8.5 排 放情景下分别减少 0.1510 6km 2 （7.28、0.1810 6km 2 （8.74）和 0.1710 6km 2 （8.25。青藏高原冬、春季雪水 当量分别减少约 14.9 和 13.8。 关键词多年冻土；雪水当量；北半球；全球变暖 1.5℃ 收稿日期 2016-12-05；修回日期 2017-04-23 资助项目 国家重点基础研究发展计划 973 项目（2013CBA01808；国家自然科学基金项目（91437217、41275061、41471034、41661144017；中央高校基本科研业务专项（lzujbky-2015-k03） 作者简介孔莹，女，研究生在读；王澄海（通信作者，男，教授， 引 言 冰冻圈是地球表层水以固态形式存在的圈层， 包括冰川（山地冰川、冰帽、极地冰盖、冰架等、 冻土 （季节冻土和多年冻土） 、 积雪、 固态降水、 海冰、 河冰、湖冰等。冰冻圈各分量主要分布于高纬和高 海拔区域，对气温的变化非常敏感，被称为气候变 化的指示器。在历史气候的演变过程中，冰冻圈往 往起着触发突变和缓慢强迫大气变化的关键作用。 近百年来，全球发生了以变暖为主要特征的气候变 化，全球平均陆地和海洋表面温度的线性趋势结果 表明， 18802012年全球平均地表温度升高 0.85℃ [1] 。 过去 30 年来，每 10 年的增温幅度均高于 1850 年以 来的任何时期。在北半球，19832012 年可能是最 近 1400 年来气温最高的 30 年，较前 10 ～ 20 年有明 显的增暖趋势 [2] 。全球变暖背景下，冰冻圈对全球变 暖的响应非常迅速，局地的冰川、冻土及积雪发生 了显著的变化 [3-5] 。 多年冻土约占地球陆地面积的 1/4，主要分布在 北半球，是冰冻圈中的主要分量之一。多年冻土对 气候变暖高度敏感，其退化主要表现在多年冻土层 温度升高、多年冻土范围缩小以及活动层厚度增大 3 温升 1.5 ℃影响与应对专栏 4 期 317 孔莹，等全球升温 1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化 个方面。观测表明，青藏高原、加拿大、阿拉斯加 以及瑞典等地多年冻土发生了不同程度的退化 [6-8] 。 不同区域多年冻土层的升温幅度存在明显差异。其 中，阿拉斯加北部以及俄罗斯西部（欧洲北部）等 多年冻土区域升温最明显，19712010 年多年冻土 层升温幅度达 2～ 3℃ [9-10] 。20062010 年，青藏铁 路沿线多年冻土区 6 m 深度处冻土层温度以 0.02 ℃/a 的速度升高 [11] 。北半球冻土活动层厚度普遍增加， 从 20 世纪 90 年代中期以来，增加最显著的区域位 于俄罗斯西部（欧洲北部、东西伯利亚和楚科塔， 在加拿大和西西伯利亚地区略微下降 [12] 。而青藏高 原东部多年冻土活动层厚度自 1980 年以来平均以 0.71 cm/a 的速度增加 [13] 。19672000 年北极地区多 年冻土面积以 0.5510 6 ～ 0.8110 6km 2 /a 的速度减 少 [4] 。19752005 年，沃尔库塔地区 10 ～ 15 m 厚度 的高温冻土完全融化，冻土南界北移 80 km [12] 。 积雪是冰冻圈中分布最广泛、年际变化和季节 变化最显著的分量，对温度的变化十分敏感，任何 时间和空间尺度的气候变化都会引起积雪的响应。 卫星被动微波数据表明，北半球积雪范围及冬季雪 水当量在 19782010 年整体呈现下降趋势，仅在 欧亚大陆一些区域积雪范围略微增加 [14-15] 。20 世 纪 80 年代至 21 世纪初，整个北半球春季积雪范围 以- 0.55（0.21） 10 6km 2 /10a 的速率减小 [16-17] ， 秋季积雪明显增加。青藏高原为我国季节性积雪的 高值区 [18-19] ，近 40 年来青藏高原积雪呈“偏少-偏 多-偏少”的年代际特征，即 20 世纪 70 年代之前 积雪偏少、之后偏多，90 年代末积雪开始变少。但 从 19702010 年整个时段看，青藏高原积雪呈较弱 的减少趋势 [20] 。此外，冰川、海冰也发生了显著的 变化。19752005 年间北半球冰川变化最为剧烈的 区域为欧洲阿尔卑斯山和北美西部落基山脉，冰川 面积在过去几十年分别减少 40 和 30 左右；其次 为青藏高原边缘地区，冰川减少 23 [21] 。近 20 ～ 30 年来，北极海冰以 5.9110 4km 2 /a 的速率缩小 [22] ， 在夏季退缩最为明显 [23] 。 冰冻圈不仅被动地响应气候变化，其各分量的 变化也会对物理、生物及社会系统产生显著而持久 的影响 [12] 。冻土中含有丰富的地下冰，其冻融过程 能够调节土壤和地表的水热过程，进一步影响土壤 的生物化学循环、表面能量收支、水文过程、大气 环流以及植被 [24-26] 。冻土中储存的碳含量为当前大气 中的两倍，其退化将会进一步加剧气候变暖 [4,27] 。海 拉尔河流域内气象和水文站点 19742006 年的资料 显示，全球变暖将导致冻土的最大冻结深度减小， 流域内有更多的地表水入渗变成地下水，使得冬季径 流增加 [28] 。耦合气候模式的分析结果表明，到 2100 年冻土将释放 68 ～ 508 Pg C，除去人为排放对温度的 影响，到 2300 年将造成 0.13 ～ 1.69℃的温升 [29] 。 积雪的高反射率效应和水文效应可通过改变地表能 量平衡、水循环以及大气环流等，进而影响气候， 在地球气候系统中扮演着极为重要的角色。研究表 明，欧亚大陆冬、春季积雪通过激发大气遥相关型 以及改变土壤湿度、温度分布及辐射状况，进而对 同期和后期大气环流型和东亚夏季风产生影响 [30] 。 高原冬、春季积雪异常与中国东部夏季降水联系密 切，当高原南部冬、春积雪异常偏多时，长江及其 以北地区夏季降水偏多，华南大部分地区夏季降水 偏少；而当高原北部冬、春积雪异常偏多时，华北 及东北地区夏季降水偏多，长江下游南部地区夏季 降水偏少 [31] 。 在全球变暖的背景下，积雪和冻土变化对气候 的反馈作用引起了科学界和公众的广泛关注。气候 变暖幅度的提高会引发冰冻圈各分量复杂的反馈作 用，增加严重的、普遍的和不可逆转的影响的可能 性 [32] 。当全球平均地表温度较工业化前上升 2℃以 上时，地球将面临着极端事件频发、海平面上升、 淡水资源减少、人类健康受损、陆地及海洋生态系 统严重破坏等后果 [33] 。为有效减缓和应对气候变化 带来的风险，截至 2016 年 6月底，全球 178 个缔约 方签署了巴黎协定，就避免 2℃全球变暖（相对 于工业化前，并争取将温度升幅控制在 1.5℃以内 达成共识。1.5℃阈值发生时间的确定，有利于充分 认识全球变暖趋势，为未来应对气候变化政策的制 定提供有效的信息。预估全球升温 1.5℃时北半球多 年冻土及积雪的变化，定量评估多年冻土及积雪对 气候变暖的响应，及时应对其反馈作用带来的风险， 是关系到全球气候变化走向的关键科学问题。 为充分认识未来北半球多年冻土及积雪的变化 特征，本文使用参与耦合模式比较计划 CMIP5 的 17 个气候系统模式的结果，首先确定了 1.5℃阈值发生 的时间，在此基础上，预估北半球多年冻土及雪水 当量在全球升温 1.5℃情景下的变化，并进一步讨论 其不确定性。 1 资料与方法 气候系统模式考虑了大气-海洋-陆面-海冰 之间复杂的相互作用，是研究气候变化机理、再现 其过去演变过程及预测未来气候变化特征的重要工 具 [34-35] 。在 CMIP5 中，共有 58 个气候模式进行了长 期预估的数值模拟试验，不同模式中包含的变量不 同。本文使用的变量包括逐月地表温度、近地层气 温、降水、土壤湿度等，为保证模式的统一，选取 了在历史试验（Historical）和典型浓度未来情景试验 （RCP2.6，RCP4.5，RCP8.5）中都包括以上变量的 17个气候模式。 其中， 只有前 13个模式包含雪水当量， 被用于本文雪水当量的预估。参考 IPCC AR5 [1] 的定 义， 本文选取 19862005年作为当前气候参考时段， 同时使用未来情景下大多数模式的公共时段 2006 2100 年的数据对北半球多年冻土及雪水当量进行预 估。模式的基本信息见表 1。 考虑到在相同排放情景下，不同气候模式的结 果存在差异，而且在多年冻土的诊断中涉及逐月气 温、降水以及土壤湿度等多个变量，现阶段还没有 办法来科学衡量各个模式预估结果的优劣性。因此， 本文使用双线性插值的方法将所有模式结果统一插 值到 1 1 的格点上，重点分析各模式在等权重系 数的条件下集合平均的结果。各个模式的结果用于 研究预估结果的不确定性。需要指出的是，上述研 究方法的合理性在气候变化预估领域已得到了广泛 的认可 [36-37] ， Shi等 [38] 分别通过多模式集合平均结果、 各个模式计算与欧洲空间局（ESA）的雪水当量产品 （GlobSnow）的相关性以及标准偏差比，得到在北 气候变化研究进展 2017 年 318 温升 1.5 ℃影响与应对专栏 表 1 本文所用模式的基本信息 Table 1 CMIP5 models used in this study 模式名称 BCC-CSM1.1 BCC-CSM1.1m CanESM2 CNRM-CM5 CSIRO-Mk3.6.0 MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM MIROC5 GISS-E2-H CCSM4 CESM1CAM5 GFDL-CM3 NorESM1-M IPSL-CM5A-LR IPSL-CM5A-MR BNU-ESM HadGEM2-ES 国家 历史试验积分时段 中国 中国 加拿大 法国 澳大利亚 日本 日本 日本 美国 美国 美国 美国 挪威 法国 法国 中国 英国 未来情景积分时段 分辨率（经度 纬度） 18502012 年 18502012 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18502012 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18602005 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18502005 年 18592005 年 20062300 年 20062100 年 20062100 年 20062100 年 20062300 年 20062300 年 20062100 年 20062100 年 20062300 年 20062299 年 20062300 年 20062100 年 20062100 年 20062300 年 20062100 年 20062100 年 20062299 年 2.8 2.8 1.3 1.1 2.8 2.8 1.4 1.4 1.875 1.875 2.8 2.8 1.875 1.25 2.8 2.8 2.5 2.0 1.25 0.94 1.25 0.94 2.5 2.0 2.5 1.875 3.75 1.875 2.5 1.25 2.8 2.8 1.875 1.25 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 半球区域上多模式集合平均结果较单个模式具有更 可靠的模拟能力。 就多年冻土的诊断方法而言，目前主要分为两 大类基于地温的直接诊断方法和基于气温的间接 诊断方法。 直接诊断方法包括通过土壤层温度 （TSL、 年平均地温（ MAGT、表面冻结指数（ SFI）诊 断；间接诊断方法包括通过年平均气温（MAAT、 空气冻结指数（ F）和简化的冻土模型诊断，如 Kudryavtsev 方法。Wang 等 [39] 对比了这两类方法对 多年冻土的模拟效果，发现直接诊断方法对陆面模 式依赖较大，不同模式模拟的土壤温度存在相当大 的误差，导致多年冻土面积的预估结果在不同陆面 模式之间存在较大的不确定性。在间接诊断方法中， Kudryavtsev 方法假设气温的年变化呈正弦周期变 化，充分考虑了积雪、有机质、植被以及土壤类型 等因素对大气-土壤之间的热传递过程的影响，被 广泛应用于寒区以及连续性冻土区域中 [8] 。因此，本 文选取了 Kudryvatsev 方法预估多年冻土的面积。其 中，需要用到的气候变量包括年平均最高气温、年 平均最低气温、冬季平均积雪深度以及年平均土壤 湿度。土壤类型由沙土、粘土和有机质构成，数据 来源为 CESM模式陆面模块 CLM4.5中的地表数据。 Kudryvatsev 方法的详细计算过程以及参数的取值详 见文献 [40]。 土壤中季节性融化深度处的年均温度 T z 可以表 示为 T s 表示年平均地温（℃，A s 表示年平均地温的 振幅（℃ 。 lf 和 lt 分别表示冻结和融化土壤的导热 系数 W/m℃ 。当 T z 0代表该区域无冻土或存在季节性冻土。 2 1.5℃阈值发生时间的确定 本文与 IPCC AR5 [1] 中使用的参考时段保持一致， 选取 18611880 年作为工业化前的时期。由于地表 温度存在明显的年际变化特征，在某一年达到某阈 值后可能不会持续上升，有一定的波动性。因此， 本文统计了连续 5年超过 1.5℃阈值的起始年。 表 2为各模式分别在 3种典型浓度路径下较工 业化前温度增幅达 1.5℃的时间。多模式集合平均的 结果表明，全球平均地表温度在 3种排放情景下分 别于 2027、2026、2023 年达到 1.5℃阈值。考虑到冰 冻圈分量对气候变暖响应的过程是一个渐变的慢过 程，选取连续 5年超过某阈值的起始年及其后 10 年 这个时段作为达到某阈值的时段。3种情景下对应的 l * l f , T num 0。 { 3 T z T num l * 2 , T num 0.5 T s l f lt A s l f - lt p arcsin 1 - T s A s T s A s p 2 A s 2 1/2 [ ] 1 , 表 2 各模式在 3种排放情景下较工业化前（18611880年） 温度增幅达 1.5℃时间 Table 2 Corresponding time in 17 models when global surface temperature rises by 1.5℃ relative to pre-industrial1861-1880 under three RCPs 模式名称 BCC-CSM1.1 BCC-CSM1.1m CanESM2 CNRM-CM5 CSIRO-Mk3.6.0 MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM MIROC5 GISS-E2-H CCSM4 CESM1CAM5 GFDL-CM3 NorESM1-M IPSL-CM5A-LR IPSL-CM5A-MR BNU-ESM HadGEM2-ES MME RCP2.6 RCP4.5 RCP8.5 2026 年 2018 年 2017 年 2045 年 2029 年 2021 年 2015 年 2052 年 2042 年 2023 年 2037 年 2036 年 N 2021 年 2021 年 2012 年 2028 年 2027 年 2025 年 2015 年 2020 年 2038 年 2031 年 2021 年 2023 年 2052 年 2023 年 2024 年 2033 年 2033 年 2051 年 2018 年 2023 年 2017 年 2031 年 2026 年 2026 年 2014 年 2015 年 2030 年 2030 年 2021 年 2019 年 2033 年 2026 年 2021 年 2033 年 2029 年 2035 年 2015 年 2015 年 2016 年 2030 年 2023 年 注N 表示没有出现，MME 为多模式集合平均的结果。 4 期 319 孔莹，等全球升温 1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化 1.5℃阈值时间分别为 20272036年， 20262035年， 20232032 年。 不同模式中物理过程以及参数化方案的差异， 各模式对辐射强迫的敏感度不同，使得当前气候模 式对未来气候变化的预估仍存在一定的不确定性。 图 1表明，在 RCP2.6 情景下，各模式达到 1.5℃阈 值时间差异较大，其中 NorESM1-M 模式的预估结果 图 1 17 个模式在 3 种排放情景下较工业化前 （18611880 年）温度增幅达 1.5℃阈值时间 Fig. 1 Years in which the global average surface temperature rises by 1.5℃ above pre-industrial 1861-1880 level under the three RCP scenarios, as predicted by the 17 CMIP5 models 注从上至下 5条横线分别表示预估结果的最大值、 上四分位数、 中位数、 下四分位数以及最小值。 2100 RCP2.6 2080 2060 2040 2020 RCP4.5 RCP8.5 年 与其他模式有显著差异，其预估的 1.5℃阈值在 21 世纪将不会出现（表 2。RCP8.5 情景下，各模式之 间的不确定性最小，表明辐射强迫越强，模式之间 的不确定性越小。 3 北半球冰冻圈中冻土和积雪的变化 3.1 冻土 图 2 为 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 情景下全 球升温 1.5 ℃时，通过 Kudryavtsev 方法估算得到 的北半球多年冻土范围相对于 19862005 年的变 化。北半球多年冻土在 19862005 年的面积约为 16.2410 6km 2 ，当全球升温 1.5℃时，多年冻土南界 北移 1～ 3.5 ，明显的退化发生在中西伯利亚南部。 在全球升温 1.5℃时，在 RCP2.6 情景下，北半球多 年冻土面积约为 12.8110 6km 2 ，减少了 3.4310 6 km 2 （21.12）（表 3；RCP4.5 情景下，北半球多 年冻土面积为 12.3310 6km 2 ，减少了 3.9110 6km 2 （24.10；在 RCP8.5 情景下，北半球多年冻土面积 为 12.0910 6km 2 ，减少了 4.1510 6km 2 （25.55。 青藏高原是中纬度地区多年冻土主要分布区域， 多年冻土面积占全国多年冻土总面积的 69.8 [41] 。 Kudryavtsev 方法估算得到的 19862005 年青藏高 原多年冻土面积为 2.0610 6km 2 ，较之前的研究结 图 2 RCPs 情景下全球升温 1.5℃时北半球多年冻土的变化 Fig. 2 Absolute change of permafrost extent relative to 19862005 in the Northern Hemisphere when global average surface temperature rises by 1.5℃ relative to 1861-1880 under three RCP scenarios 注橙色表示 19862005年平均多年冻土范围，蓝色表示全球升温 1.5℃时多年冻土范围。 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ a RCP2.6 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ b RCP4.5 150˚W 150˚E 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ c RCP8.5 120˚W 气候变化研究进展 2017 年 320 温升 1.5 ℃影响与应对专栏 果 [41-42] 偏大，将高原南部的季节性冻土也划分成了 多年冻土。其可能的原因是，Kudryavtsev 方法中多 年冻土的诊断是通过假设热量在土壤中向下传导的 形式近似为波动变化，使用地表温度、地表温度的 振幅，并且考虑冻结与非冻结土壤的不同导热状况 通过式 2 得到的。其中地表温度是气温在考虑了 积雪和植被的衰减作用对于大气-土壤温度差异的 贡献的基础上计算得到的。因此，气温数据的准确 性对预估结果起到很大的影响。研究表明 [43-44] ，由 于高原复杂的下垫面性质，大多数 CMIP5 模式模拟 的青藏高原地区的气温较观测值偏低 2℃以上，分 辨率较低的模式无法准确模拟出高原边缘陡峭的地 形特点，导致气温模拟的偏差在高原边缘地区更大。 因此，Kudryavtsev 方法对青藏高原多年冻土的模拟 偏差较大。当全球升温 1.5℃时，高原东南部冻土 略微减少，多年冻土面积在各排放情景下分别减少 0.1510 6km 2 （7.28、0.1810 6km 2 （8.74和 0.1710 6km 2 （8.25（表 3。图 3为不同排放情景下 21 世纪北半球多年冻土 的变化。可以看出，到 21 世纪末，RCP4.5 情景下的 不确定性最大，各模式预估的多年冻土面积在 410 6 ～ 1310 6km 2 之间。RCP8.5 情景下各模式与 MME 之间的差异在 21 世纪末期逐渐达到最小。集合平均 的结果表明，RCP2.6 情景下，从 21 世纪中叶（2040 年前后）开始，北半球多年冻土面积几乎保持不变； RCP4.5 情景下退化较小；RCP8.5 情景下多年冻土面 积则持续减少。这与 Wang 等 [45] 的研究结果一致。北 半球多年冻土面积到 21世纪末将减少 24（RCP2.6） 到 87（RCP8.5，与 IPCC AR5 [12] 的预估结果较为一 致，其结果表明，到 21 世纪末北半球高纬地区近表 面（3.5 m）多年冻土面积会减少 37（RCP2.6）到 81（RCP8.5。 图 3 RCPs 情景下 21 世纪北半球多年冻土面积的预估 Fig. 3 Projected permafrost area over the Northern Hemisphere during the 21st century under the three RCPs 注实线为集合平均的结果，阴影部分表示各模式预估的范围，集合 平均前对各模式进行了 9 年滑动平均处理。 3.2 积雪 常用于表征积雪的指标包括积雪面积、积雪深 度以及雪水当量，各指标反映的侧重点不同。雪水 当量既可反映出积雪的累积量，也可反映出积雪的 覆盖率信息。研究表明，积雪的增加与消融不仅仅 取决于温度，降水与气温之间的竞争才是决定积雪 增加或减少的重要因素，雪水当量更能体现气温、 24 20 16 12 8 4 0 RCP2.6 RCP4.5 RCP8.5 2020 2040 2060 2080 年 冻土面积 /10 6km 24 期 321 孔莹，等全球升温 1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化 表 3 RCPs 下全球升温 1.5℃时北半球和青藏高原多年冻土面积及变化 Table 3 Change of permafrost extent relative to 1986-2005 in the Northern Hemisphere and Qinghai-Tibet Plateau when global average surface temperature rises by 1.5℃ relative to 1861-1880 under three RCP scenarios 区域 北半球（16.2410 6km 2 ） 青藏高原（2.0610 6km 2 ） RCP2.6 RCP4.5 RCP8.5 12.81 3.43 21.12 1.91 0.15 7.28 注括号内数字表示 19862005 年平均多年冻土面积。 类别 冻土面积 /10 6km 2 绝对变化 /10 6km 2 相对变化 / 冻土面积 /10 6km 2 绝对变化 /10 6km 2 相对变化 / 12.33 3.91 24.10 1.88 0.18 8.74 12.09 4.15 25.55 1.89 0.17 8.25 降水的共同作用 [46] 。图 4为 RCP2.6 情景下，表 1中 前 13 个模式 21 世纪北半球年平均雪水当量与集合 平均预估值的泰勒图。除了 CNRM-CM5 外，各模式 对年平均雪水当量的预估与 MME的均方根误差分布 在 0.11 ～ 0.42 之间，相关系数达 0.91 以上，均通过 了 0.001 的显著性检验。CNRM-CM5 对雪水当量的 预估相较于其他模式偏差最大，均方根误差达 0.81， 相关系数为 0.67。大多数 CMIP5 模式对 21 世纪北半 球雪水当量预估具有较好的一致性。 图 4 RCP2.6 情景下 13 个模式和集合平均的结果模拟的 21 世纪北半球年平均雪水当量的相关系数和均方根误差 Fig. 4 Root mean square error and correlation coefficient between simulated SWE in 13 models and MME over Northern Hemisphere during the 21st century for RCP2.6 图 5为各排放情景下全球升温 1.5℃时北半球年 平均及冬、春季平均雪水当量的相对变化。从图中 可以看出，全球升温 1.5℃时，北半球大部分区域年 和季节平均雪水当量一致减少，只在中西伯利亚地 区略微增加，与之前关于 21 世纪北半球雪水当量的 研究结果 [38,47] 一致。北美洲中部、欧洲西部以及俄 罗斯西北部的雪水当量减少较显著，部分区域相对 于 19862005 年减少约 40 以上。中西伯利亚地区 降雪对雪水当量的贡献为负，总降水以及累积降雪 对雪水当量的贡献为正，且正贡献大于负贡献。即 当中西伯利亚地区降雪量减少时，累积降雪却增加， 说明降雪量大于积雪融化量，因此中西伯利亚地区 雪水当量增加 [48] 。从图 5可以看出，冬、春季时， 欧亚大陆雪水当量的分布呈明显的东增西减特征。 相同排放情景下，与冬季相比，春季雪水当量减小 的范围和强度较大，雪水当量增加的范围和强度较 小，使得北半球雪水当量整体上在春季减少得较多， 相对于 19862005 年减少约 7.54 kg/m 2 （表 4。全 球升温 1.5℃时，青藏高原年平均以及冬、春季平均 雪水当量均减小（表 4，其减小速率大于全球平均 退化速率。全球升温 1.5℃时，北半球冬、春季平均 雪水当量相对于 19862005 年分别减少约 14.9 和 13.8。IPCC AR5 表明，北半球春季积雪到 21 世纪 末将减少 7 （RCP2.6情景） ～ 25 （RCP8.5情景） [1] 。 图 6 为 3 种排放情景下 （ RCP2.6，RCP4.5， RCP8.5）21 世纪北半球陆地雪水当量相对于 1986 2005 年的相对变化。集合平均的结果表明，雪水当 量在 3种排放情景中均呈下降趋势。在 2050 年之 前，雪水当量在 3种排放情景下的变化比较接近； 2050 年之后，辐射强迫越大，雪水当量减少越明 显；到 21 世纪末，北半球陆地雪水当量在 RCP2.6 和 RCP4.5 情景下减少约 10；在 RCP8.5 情景下， 雪水当量减少约 20。RCP2.6 情景下各模式预估结 果的不确定性最小，RCP8.5 情景下不确定性最大。 2050 年之后，中低排放情景下（RCP2.6，RCP4.5） 的不确定性趋于稳定，而 RCP8.5 情景下的不确定性 持续增大。本文确定的 1.5℃阈值发生时间在 21 世 纪 2030 年代之间，对应的雪水当量预估值的不确 定性较小。 4 结 论 本文基于参加 CMIP5 的 17 个全球气候模式， 首先预估了各模式达 1.5℃阈值的时间，并在此基础 上进行多模式集合平均，使用 Kudryavtsev 方法预估 了全球升温 1.5℃时冰冻圈的两个主要分量冻土和积 雪的变化，并讨论其不确定性。 预估结果表明，全球平均地表温度在 3种排放 情景下（ RCP2.6，RCP4.5，RCP8.5）分别于2027、 2026、2023 年达到 1.5 ℃阈值。在 RCP8.5 情景下， 1.5 ℃阈值发生时间的不确定性最小。全球升温 1.00 0.75 0.50 0.25 0 0.50 0.25 1.00 0.75 标准化均方根误差 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 0.95 0.99 0 1.00 气候变化研究进展 2017 年 322 温升 1.5 ℃影响与应对专栏 图 5 全球升温 1.5℃时（相对于 18611880 年）北半球年平均及冬、春季雪水当量相对变化（相对于 19862005 年） Fig. 5 Relative change of snow water equivalent relative to 1986-2005 in annual, winter DJF and spring MAM over the Northern Hemisphere when the global average surface temperature rises by 1.5℃ relative to 1861-1880 under the three RCP scenarios 1.5℃时，北半球多年冻土南界北移 1～ 3.5， 明 显的退化发生在中西伯利亚南部。多年冻土面积 在 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 排放情景下较 1986 2005年分别减少约 3.4310 6km 2 （21.12、 3.9110 6km 2 （24.1）和 4.1510 6km 2 （25.55；由于参加 CMIP5 的各气候模式的气温数据在青藏高原地区普 遍偏低，Kudryavtsev 方法对青藏高原地区的多年冻 土预估偏大。在 RCP2.6，RCP4.5，RCP8.5 排放情 景下，青藏高原地区的多年冻土分别减少 0.1510 6km 2 （7.28、0.1810 6km 2 （8.74和0.1710 6km 2 （8.25；北半球大部分区域年和冬、春季平均雪水 当量一致减少，只在中西伯利亚地区略微增加。北 美洲中部、欧洲西部以及俄罗斯西北部减小较显著， 相对于 19862005年减少约 40以上。青藏高原冬、 春季平均雪水当量相对于 19862005 年分别减少约 14.9 和 13.8。随着模拟时间的增长，雪水当量预 估结果的不确定性在 21 世纪末达最大。到 21 世纪 末，RCP4.5 情景下各模式预估的多年冻土面积的不 确定性最大，为 410 6 ～ 1310 6km 2 ；RCP8.5 情景 下各模式预估的雪水当量相对变化的不确定性最大， RCP2.6 RCP4.5 RCP8.5 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ 150˚W 150˚E 120˚W 120˚E 90˚W 90˚E 60˚W 60˚E 30˚W 30˚E 0˚ 180˚ -80 -60 -