基于CMIP6集合优化数据集的全球陆地极端气候变化预估

摘要

预估极端气候事件趋势能够降低其引起的灾害风险.该文基于CMIP6集合优化数据集EPTGODD-WHU,选取5个极端气候指数，即最高气温极大值(TXx)、最高气温极小值(TXn)、最低气温极大值(TNx)、最低气温极小值(TNn)和最大月降水量(PXx),并结合GIS分析手段，对2021—2100年SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球陆地极端气温及降水进行预估.结果表明：1)相较于CMIP单一模式，EPTGODD-WHU数据集模拟性能显著提升，气温及降水的空间相关系数分别达到0.99和0.81.2) SSP5-8.5情景下，年最低气温和最高气温均上升明显，且这种上升趋势年内波动不大，地球陆地极寒地区将面临升温的风险，而赤道等极热地区将处于年内长时间酷热状态.3)六大洲在SSP5-8.5情景下的极端降水整体上升趋势最剧烈，但北美洲密西西比平原和滨海平原的地区在SSP5-8.5情景下在未来面临较高的旱灾风险.4)中国西南部地区的极端降水在三个情景下均呈稳定的增幅，且增幅高达60%,预示面临较高的洪灾风险.

关键词

CMIP / 集合优化 / 极端气候 / 变化趋势 / 全球陆地 / 气候预估