全球增暖1.5℃和2℃下的欧洲极端气候研究外文翻译资料

 2022-12-20 21:23:26

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全球增暖1.5℃和2℃下的欧洲极端气候研究

Andrew D King1,3 and David J Karoly1,2

1 澳大利亚墨尔本大学地球科学学院气候系统科学研究中心

2 英国牛津大学牛津马丁学院环境变化研究所

3 应与之通信的作者

摘 要：国际上正在努力将全球变暖限制在1.5℃之内。然而，对将全球变暖控制在这样一个水平上缺乏定量分析。本研究利用耦合气候模式做了全球变暖1.5℃和2℃下模拟年份的大集合。这些集合模式是用来研究评估，在这些变暖水平上欧洲极端气候的频率和幅度的预计变化。例如，经发现，在全球变暖1.5℃的情景下，与2003年欧洲创纪录的炎热夏季(导致数以万计的超额死亡)类似的事件很可能比增暖2℃少24%。可以预计在全球变暖2℃的情景下，历史记录中这种极端夏季气温将变得司空见惯，至少每两年发生一次。经研究发现，限制欧洲大陆的全球变暖有非常明显的好处，与更高的全球变暖水平相比，将会出现更少的酷热和极端降雨。

关键词:巴黎协定；CMIP5；区域气候变化；强降雨；极端高温

1介绍

2015年12月《巴黎协定》签署后(UNFCCC2015),由于认识到将全球平均气温升幅控制在较工业化前远低于2℃，并力争限制在1.5℃内将大大降低风险和气候变化带来的不利影响。然而，人们对全球增暖1.5℃和2℃之间气候变化风险的差异所知之甚少。定量分析1.5℃变暖风险的研究相对较少，以前的大多数研究侧重于较高的升温水平(例如，Seneviratneet，2016年；Vautard等人，2014年)。Tebaldietal(2015年)发现，全球平均温度相对较小的变化，低于“巴黎协定”所讨论的两个级别之间0.5℃的差异，可能导致显著的区域温度差异。总的来说，之前的研究已经发现，减少全球变暖水平的好处，特别是减少和减少极端酷热的形式(例如，Tebaldi和Wehner，2016年)。需要开展研究，量化巴黎目标全球变暖水平1.5℃和2℃之间的极端气候差异。

Schleussner等人(2016年)研究了全球和次大陆尺度的气候变化以及海平面上升和农业产量等相关影响，发现全球增暖1.5℃和2℃之间存在很大差异。然而，这一分析仅基于在温室气体排放量高的情况下迅速通过这些变暖水平的瞬态气候模拟。King等人(2017年)使用了更多的模型模拟来研究1.5℃和2℃增暖水平下澳大利亚极端气候的变化。这项研究还发现了限制全球变暖的显著和实质性的好处，特别是在减少澳大利亚极端酷热的频率方面。

还需要进行更多的分析，以更好地量化1.5℃和2℃全球变暖水平之间的影响差异，并为政府间气候变化专门委员会(气专委)将于2018年发表的关于1.5℃的特别报告提供信息。正在通过模拟实验努力做到这一点，如半度额外变暖、预测和预计影响项目(HAPPI；Mitchell等人，2016a，2017年)和社区气候模拟(Sanderson等人，2017年)。需要使用不同的模型设置进行一系列的分析，包括耦合模型实验和大气模型实验。

这项研究集中在全球变暖1.5℃和2℃以下的欧洲极端气候。欧洲是一个适宜研究的区域，因为它受到一系列高影响气候极端现象的影响，这些极端气候现象在一定程度上与人为气候变化有关，并造成了过度死亡、巨大经济损失和其他影响(例如，Pall等人，2011年b；米切尔等人，2016b；Stver等人，2016年)。许多研究已经调查了人为气候变化在最近温度中的作用(例如，斯托特等人，2004年，King等人。2015A、Uhe等人(2016年)和降水(例如Yiou和Cattiaux，2014年；Otto等人，2015年)在非洲大陆不同地区出现极端情况。还有一个高质量的观测数据集网络，由欧洲各气象部门维护，并被汇编用于E-OBS等产品(Haylock等人，2008年)。这样可以更好地评估用于预测全球变暖温度为1.5℃和2℃的极端气候的模式模拟，从而使人们对结果比世界上大多数其他地区都更有信心。

在这项研究中，我们使用了大量的耦合气候模式模拟来评估欧洲气候手段和极端变化的频率和强度，并考虑到自然气候变异性的作用。

2数据和方法

本分析采用的方法与King等人(2017年)所使用的模型数据以及工业化前基线的定义、当前气候以及全球变暖1.5℃和2℃的潜在未来气候密切相关。King等人(2017)的方法和补充资料中讨论了对开发这种方法所使用的许多选择的敏感性，下文仅作简要讨论。

我们在本分析中使用了来自耦合模式相互比较项目(CMIP5；Taylor等人，2012年)第五阶段的最先进的耦合气候模式模拟(表S1，见Stack)。iop.org/erl/12/114031/mmedia)。其中包括“历史”实验(自然和人为强迫下的1861-2005年)、“历史自然转换实验”(仅自然强迫下的1861-2005年)以及代表2006-2100年温室气体排放从低到高范围内的预测气候的四条有代表性的未来浓度路径(RCPs)的模拟。

这些模拟被用来定义我们比较的四个不同的“世界”。

它们是：

-“历史世界”(在历史NAT模拟中使用1901-2005期间定义)，

-“当前世界”(在RCP8.5模拟中定义为2006-2026年)，

-“1.5℃世界”(定义为全球平均气温在1.3℃至1.7℃之间，比相应的模型自然基线更高的几十年内所有RCP情景下的年份)，

-和“2℃世界”(使用与1.5℃世界相同的方法定义，但对于几十年内全球平均温度在1.8℃至2.2℃之间的模型年，全球平均温度比相应的模型自然基线高出1.8至2.2 ODP C)。

在评估模型数据时使用了基于观测的数据(通过比较1951-2005年共同时期的观测数据和历史模型模拟的统计分布；详情见King等人(2017年))，并结合这里分析的极端气候情况。E-OBS数据集(Haylock等人，2008年)用于此目的。将0.50℃规则网格上的e-℃温度和降水数据插值到较粗的2℃网格上，以便与模式数据进行更公平的比较，并将其重新划分为2 MHz规则网格。利用ERA-中期再分析(Dee等人，2011年)的平均海平面气压(MSLP)数据计算了北大西洋涛动(NAO)指数，并建立了NAO与不列颠群岛12月的温度关系。

我们将重点放在从观测数据和模式数据中提取的温度和降水变量。我们检查了从这些模型模拟(Sillmann等人，2013年a，2013年b，表S2)预先计算出的两个平均气候变量和三个气候极值指数，并很容易从E-OBS数据中得出：

-T，月/季/年平均地面气温，

-R，月/季总降水量，

-TXx，月/季最高日最高气温，

-TNN，月/季最低日最低气温，

-Rx1天，月/季最高的1天总降水量。

我们首先调查了这些变量在欧洲的年度和季节变化，然后重点研究了一组最近的极端气候事件，以研究在1.5℃和2℃全球变暖条件下类似事件的变化情况。我们选择了六个事件进行进一步分析：

1.2016年欧洲平均气温(该区域的新记录为12°W-45℃E，30°N-75°N)。

2.2014年英格兰中部气温(2°W-0℃E，52°N-54°N)地区的新记录。变量分析：T。

3.2003年夏季中欧气温(该地区5°W-20℃E，40°N-55°N)。变量分析：t，TXx。

4.2010年12月的不列颠群岛温度(该地区12°W-2℃E，50°N-60°N)的一个新的冷记录。变量分析：T，TNN。

5.2013年3月南欧平均总降水量(该区域10°W-20℃E，35°N-50°N)的第二高。变量分析：R。

6.2007年5-7月不列颠群岛降水量(该地区有记录以来的最高降水量，12°W-2℃E，50°N-60°N)。变量分析：R，Rtimes;1天。

对于这些事件中的许多事件，都有类似的事件属性研究，评估当前气候中的人为影响(例如，斯托特等人，2004年；King等人，2015年)。

对于我们研究的三个气候极端指数中的每一个事件，我们发现这些指数也在记录值上。在这些事件期间创造了许多天气记录，例如2003年夏季法国和英国的全国日最高气温记录(Burt 2004)，2010年12月北爱尔兰的最低日最低气温记录(Prior And Kendon 2011)，以及2007年7月英格兰中部和南部海岸及其他地点的最高单日降雨量(Preor And Beswick 2008)。

对于每个区域和事件，我们首先将所有观测和模拟数据作为1961-1990年气候学的异常进行计算。降水指数都是以偏离这一基线的百分比计算的，以便更好地反映绝对降雨量总数中潜在的模式偏差。然后，我们根据EOBS数据，根据每个变量的统计分布(如King等人，2017年所述)对模型进行评估，随后仅在每个案例中使用通过评估测试的模型(表S3)。

分析类似极端事件的变化频率，只需计算和比较在我们四个世界(自然、当前、1.5℃和2℃)中每种情况下超过相关阈值的模式年的比例。阈值始终设置为低于感兴趣事件的值，事件归属分析的标准做法也是如此(例如Lewis和Karoly，2013年)。例如，使用2015年温度异常阈值(以前的记录)对四个世界中与2016年创纪录的欧洲平均气温相似的事件进行了比较。在寒冷的12月事件中，我们使用第二冷的12月作为阈值，并检查温度异常是否低于该值。

为了调查极端气候的变化幅度，计算了1.5℃和2℃世界之间相关分布的第90、95和99百分位的差异(例如，欧洲年平均温度异常)。这些数据与这些分布的中值(50%)的变化进行了比较。同样，在寒冷的12月事件中，我们看分布的冷尾的变化(即第10、第5和第1百分位)。

极端事件的频率和强度的所有这些变化的不确定性是通过对构成这些世界的一半的模型模拟的重新取样(替换)来估计的。例如，如果集合中有20个气候模型模拟通过了测试，则每次随机重采样10个模拟，以计算对极端事件的频率/强度的不同估计。这一过程进行了10000次，并提取了90%的置信区间。

为了检验与极端事件类型相关的背景条件是否发生变化，我们分析了四个世界中最热/最冷/最湿的百分位数的平均温度和平均海平面压力异常。在12月的寒冷案例中，我们还调查了北大西洋涛动(NAO)和不列颠群岛(BritishIsles)之间的关系，12月气温是否在我们四个不同的世界之间发生了变化。NAO被计算为冰岛雷克雅未克和葡萄牙亚速尔群岛上空网格箱之间的标准差，在ERA-中期再分析和常规2℃网格上的CMIP5模式模拟中都是如此。

3分析与讨论

预计在全球变暖2℃时，欧洲将比在1.5℃时温暖得多，而对该大陆的大多数地区来说，预计降雨量差异有很大的不确定性。预计该大陆的内陆和东部地区的温度将比1.5℃和2℃之间的全球变暖幅度高0.5℃，而西部和沿海地区的温度则较低(图1)。非洲大陆北部预计将变得更加湿润，而南部一些地区预计将更加干燥(图2)。这些初步结果与其他研究(例如Maraun，2013年；Vautard等人，2014年)和气专委第五次评估报告(Bindoff等人，2013年)的一般模型预测相一致，但在这里，我们在相对较低的全球变暖水平上量化变化。

季节变化大致相似，除了斯堪的纳维亚半岛和俄罗斯的部分地区外，北方夏季欧洲大部分地区的气候变暖程度更高。在夏季，欧洲大部分地区的干燥程度较大，从1.5℃变暖到2℃变暖，而在冬季，更多地区的降水量从2℃变暖。预计会有气候变化导致北欧冬季降水量增加的信号(例如Min等人，2011年；King等人，2015年b)。

预计极端气温将以与平均变暖在1.5℃至2℃之间的相似模式升温，但相对于平均变化，在最热的夏季(图1(C)和最冷的冬夜(图1(E)，气温将略高一些，特别是在西欧地区。对于极端降水而言，夏季(图2(C)和冬季(图2(E)的极端雨天强度增加的信号较明显，而非洲大陆大部分地区的平均变化信号较弱。英国和爱尔兰的情况尤其如此，其平均值从1.5℃-2℃(图2(B)略有干燥趋势，但最高单日降雨量总量的强度有所增加(图2(C)。

从1.5℃-2℃更改极值频率

当我们研究在全球变暖的1.5℃和2℃下，历史极端事件如何变化时，出现了一个清晰的模式(图3)。我们调查的所有极端气候在自然气候的背景下都是不寻常的，发生的时间不到10%(也就是每十年发生不到一次)。然而，在目前的气候和未来的1.5℃和2℃的情景下，极端高温变得更加频繁。即使只有1.5摄氏度的全球变暖，我们估计欧洲各地的炎热年份，像2016年的记录一样，平均每两年就会发生一次。高影响的极端高温，例如2003年导致法国和其他国家数千人过度死亡的夏季酷热(米切尔等人，2016年b)，在2℃的温度下比在1.5℃或当前气候下的频率要高得多，而且大多数年份都发生在2℃的世界中。对于这里研究的每一个极端高温，类似的事件归属分析发现，在欧洲(Uhe等人，2016年，为2014年创下的前一记录)、英格兰中部(King等人，2015年a)和中欧(斯托特等人，2004年；Christidiset，2014年)这些事件中存在重大人为作用。在极端温度指数TXx中，我们发现随着全球变暖，热事件的发生增加了，尽管由于使用了一个较小的模式集合，不确定性更大 (表S3)。

像2010年12月英国和爱尔兰那样的极端寒冷天气即使在目前的气候下也是非常罕见的，回归期不到100年，在1.5C和2℃的变暖水平下，在2℃的世界中几乎不可能发生这样的事件。在这一事件中，大雪造成了巨大的混乱，包括欧洲最繁忙的机场、伦敦希思罗机场在内的数百架航班被取消，以及数十亿英镑的业务

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