地学快讯 | “一带一路”主要地区未来净零和净负排放下地表水含量变化预测

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导  读

地表水含量（SWA，由降水量P减去实际蒸发量E计算）表示径流和水储量变化的总和，对水资源、自然生态系统、粮食安全和经济发展等产生广泛影响。尽管全球气温和降水量都呈现上升趋势，SWA的变化在全球范围内存在强烈的时空差异，在“一带一路”主要陆地区域，预计未来几十年气温将持续升高，未来水资源变化可能存在高度的时空不确定性，尤其是净零和净负排放情景下SWA的变化仍不明确。来自中山大学、中国科学院大气物理研究所、天津市气象台的Jing He、Jingyong Zhang、Wenjie Dong和Yuanhuang Zhuang等学者，基于耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）的模拟结果，分析了主要“一带一路”地区净零（2050—2060）和净负排放（2090—2100）期间，SWA、降水量（P）和蒸发量（E）的未来变化，并且将这些变化与SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下的变化进行比较。研究成果以“Projected Changes in SWA over the Main BRI Regions for Net-Zero and Net-Negative Future”为题，在Science合作刊物Ecosystem Health and Sustainability（2024，10：Article 0145）发表。

材料与方法

（1）实验设计：聚焦于“一带一路”主要陆地区域的水资源变化，分析1995—2014年期间的气候数据，并在全球变暖背景下探讨未来净零排放（2050—2060年）和净负排放（2090—2100年）时期的P、E和SWA变化，通过评估模型性能并进行偏差修正，使用CMIP6数据对未来水资源变化进行模拟，选择3个典型区域（南亚、中非和中东）进行进一步分析。

（2）数据材料：使用气候研究高质量数据集（CRU TS v4.05）和全球陆地蒸发模型（GLEAM v3.6a）的降水和蒸发数据作为参考数据集（REF），并与欧洲中程天气预报中心再分析版本（ERA5）的降水和蒸发数据集进行对比验证。未来情景数据来自CMIP6，研究基于SSP 1-1.9、SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景，探讨不同碳排放路径下未来水资源变化。

（3）统计方法：采用双线性插值将数据集统一为1°×1°分辨率，并使用泰勒图评估每个模式的模拟能力和历史基线时期（1995—2014）的多模式集成均值（MME）的模拟性能。进而采用偏差修正后的MME模拟结果估算未来水资源变化，并通过t检验评估变化的统计显著性。

主要结论

1

MME平均模拟性能的评估

通过比较1995—2014年基准期的P、E和SWA的空间分布，MME的模拟结果与REF一致性较好（图1）。在主要“一带一路”陆地区域，ERA5的P、E和SWA分布与CRU（P）和GLEAM（E）的结果几乎一致，验证了REF数据的可靠性。1995—2014年MME模拟结果在“一带一路”主要陆地区域总体表现良好，能够捕捉到P、E和SWA的主要空间特征。



图1 1995—2014年基准期主要“一带一路”陆地区域的降水（P）、蒸发（E）和地表水含量（SWA）的REF与MME结果

2

净零和净负时期的MME预测

计算了主要“一带一路”地区在净零排放期（2050—2060）和净负排放期（2090—2100）内的P、E和SWA的平均值，并与1995—2014年历史基准期进行对比（图2）。三种情景下，P和E的变化趋势相似。净零排放期和净负排放期，SSP 1-1.9情景的SWA变化最小，接近历史基准期水平；而在SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下，SWA增幅更为显著，尤其是在SSP 5-8.5情景下增幅最大。在净零排放期，三种情景下P、E和SWA的差异较小，但在净负排放期，差异变得更加明显，SSP 5-8.5情景的变化幅度最大。值得注意的是，SSP 1-1.9情景下净负排放期的P、E和SWA值低于净零排放期的值，反映出该情景下的气候条件与现代气候更为接近，而SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下水资源条件发生了更显著的变化。



图2 三种情景下，相对于1995—2014年，2050—2060年和2090—2100年主要“一带一路”地区的降水（P）、蒸发（E）和地表水含量（SWA）的MME预测结果

在净零排放期间，空间模式更加复杂（图3）。在大多数地区，P和E明显增加，中东、西亚、中亚和非洲部分地区例外。由于P和E变化趋势相似，SSP 1-1.9情景下，SWA在大多数地区变化较小，只有南亚地区显著增加，表明净零排放期大部分地区的SWA与历史基准期相比没有显著偏差。SSP 2-4.5情景下，由于P增加幅度大于E，更多地区的SWA发生显著变化，特别是北亚、印度和中非等地出现增加，而中东和中亚部分地区出现减少。SSP 5-8.5情景下，除了亚洲和北非部分地区外，SWA在大范围地区显著增加。图3显示，SSP 1-1.9和SSP 2-4.5情景下，P和E变化范围相似，但在SSP 5-8.5与SSP 1-1.9之间，尤其是P的变化存在明显差异。这使得SSP 1-1.9和SSP 2-4.5之间的SWA偏差较小，而SSP 1-1.9与SSP 5-8.5之间的SWA偏差在更大范围内明显，特别是在中非地区。



图3 与1995—2014年历史基线相比，三种情景下2050—2060年“一带一路”主要陆地区域P、E和SWA变化的MME预测结果

在净负排放期（图4）中，SWA、P和E的变化显示出显著差异。SSP 1-1.9情景下，SWA变化范围较小，与净零排放期相比没有显著差异；然而，在SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下，变化范围较大，尤其在SSP 5-8.5情景下，SWA在北亚、南亚和中非的正偏差明显，主要由于P的增幅远高于E。在中东地区，SWA表现出相反趋势，北部地区显著下降，南部则增加。



图4 与1995—2014年历史基线相比，三种情景下2090—2100年“一带一路”主要陆地区域P、E和SWA变化的MME预测结果

在净负排放期，三种情景之间的差异增大。SSP 1-1.9情景下，SWA的变化几乎无偏差，P和E的变化幅度相似，大多数地区的SWA、P和E均低于净零期，但变化不显著。相比之下，SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下，SWA的变化范围明显增大，特别是在SSP 5-8.5情景下，P的增幅显著高于E，导致许多地区SWA显著增加（图5）。该结果表明，SSP 1-1.9情景下的SWA变化更接近现代气候环境。研究进一步验证了“湿变干、干变湿”理论不适用于陆地，且SWA变化与人类活动密切相关。较低碳排放有助于保持SWA稳定，而持续的碳积累会引发“湿变干、干变湿”现象，如在SSP5-8.5情景下，中国西北地区和欧洲的变化所示。无论排放路径如何，未来中国SWA普遍呈增长趋势，尤其在高碳排放情景下，SWA的增长幅度更大。



图5 三种情景下2090—2100年“一带一路”主要区域相对于2050—2060年的P、E和SWA变化的MME预测结果

以南亚、中非和中东为例，展示P、E和SWA的空间异质性（图6）。在南亚，P的增幅大于E，导致SWA在三种情景下显著增加，尤其在SSP 5-8.5情景下，净负排放期SWA较净零排放期增加。值得注意的是，SSP 2-4.5情景下净零排放期SWA低于SSP 1-1.9，但净负排放期则相反。在不确定性方面，同一情景下，净零排放期的P、E和SWA变化范围较小，SSP 5-8.5情景下变化幅度最大。在中东，由于P和E增幅相同，SWA偏差较小，只有在SSP 5-8.5情景下净负排放期出现显著正偏差。SSP 5-8.5情景下的标准差较大，说明该地区模型需要进一步改进。在中非，SWA的差异明显，SSP 2-4.5和SSP 5-8.5情景下SWA显著增加，而SSP 1-1.9略微下降。SSP 5-8.5情景下的不确定性较大，尤其在净负排放期。中非和南亚均为季风区，高碳排放导致温度升高，增强大气水汽容纳能力，进而使这些地区变得更加湿润。



图6 在三种情景下，与1995—2014年的历史基线相比，2050—2060年和2090—2100年南亚、中东和中非的P、E和SWA变化的MME预估平均值

研究展望

随着碳中和目标的提出，全球气候变化对水资源的影响，尤其是对地表水含量的改变，已成为当前气候研究的重要课题。然而，现有研究大多集中于高排放情景，对于在缓慢变暖或降温背景下的水资源变化关注较少。本研究基于最近发布的SSP 1-1.9情景，聚焦于碳中和目标下未来SWA变化对“一带一路”沿线主要地区的影响。研究发现，在预期的净零排放和净负排放情景下，P、E和SWA的变化幅度明显小于持续正向二氧化碳排放路径下的变化，这表明实现净零排放目标有助于更好地管理“一带一路”沿线主要陆地区域的水相关灾害风险，进一步凸显了尽早实现碳中和的

重要价值。未来的研究应进一步探索不同碳排放路径对大气环流变化及其与SWA关系的深层影响，尤其是在净负排放期。这些变化不仅涉及陆-气相互作用，还与全球、热带及区域环流的变化紧密相关。

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https://spj.science.org/doi/10.34133/ehs.0145

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原文标题：“一带一路”主要地区未来净零和净负排放下地表水含量变化预测

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图文编辑：邓传滨 徐熙晨

审编：常紫怡 闫宜乐

终审：初明若 李雨竹 代浩宇 毕丝淇

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