IPCC温控阈值情景下极端气温影响主要社会经济指标的多尺度评估
文献类型：学位论文
| 作者 | 蒋思坚 |
| 答辩日期 | 2023-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 邓祥征 |
| 关键词 | 综合评估模型 极端气温 动态CGE 模型 SSP-RCPs 情景 社会经济影响 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 全球气候变化问题已经不仅仅局限在气候系统或者是在自然系统中，而是已经深入影响到人类社会的经济、健康等问题。正确评估气候变化的影响对全球社会福利以及制定气候变化应对策略具有重要的意义。目前，气候变化模拟方面有两种系统，一种是地球系统模式，另一种是气候变化集成评估模型(Integrated Assessment Model, IAM)。而针对气候变化综合评估模型存在一定不足，一是地球系统科学模拟输出给IAM 的气候变化因素缺少一些关键因素，如忽视了非均匀CO2 浓度分布的客观事实，不能全面刻画气候升温机制；二是气候变化经济学的模拟由于忽视了极端气温因素的影响，不能反应极端气温影响下的经济损失。为此，本研究基于全球非均匀分布的CO2 浓度观测数据，结合关键的社会经济指标，如人口、GDP 等，对碳排放与升温的影响关系进行定量评估。同时还对当前评估模型中关于全球CO2 浓度均匀分布的假定进行了修正；利用第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Inter-comparison Project Phase 6,CMIP6)中的BCC-CSM2-MR 模式模拟数据集分析不同温控阈值情景下各年份全球区域极端气温变化特征；考虑气候变化的区域性差异，在传统评估模型损失中通过土地生产力与劳动力影响路径引入极端气温指标，构建适用于全球各区域特征的影响冲击参数。在此基础上，搭建多尺度极端气温影响评估模型集成平台，采用动态冲击机制获取整个社会经济系统的经济受损情况，实现气候模块和经济系统的参数传递，借由GIS 平台技术对不同模块/模型间的数据进行尺度上的统一化表达，完成SSP-RCPs 情景下的世界主要典型国家/区域的极端气温影响评估。得到主要成果和结论如下：(1)全球大气CO2 浓度非均匀分布并对温升具有一定影响。本研究主要采用了空间自相关分析以及联立方程组模型，对2003~2015 年的全球CO2 浓度的空间分布聚集特征以及影响因素进行的探究。结果显示全球CO2 浓度在空间上主要表现为北半球高浓度值聚集和南半球低浓度值聚集的分布型。此外，高浓度聚集区域主要分布在北美洲、东亚等高碳排放的地区。在全球CO2 浓度非均匀分布条件下对碳排放与升温关系的估计结果中，发现中国、美国以及东欧、南欧和中亚地区在非均匀分布下的气温相较均匀分布下气温增大较为明显，均高于全球平均水平，分别增幅为2.42%，2.22%以及1.91%。这表明尽管在不同时间段上全球各区域上的非均匀CO2 与均匀CO2 分布下的气温差异增减幅度不一，但大部分区域在整体变化的方向性上与全球尺度的表现一致。同时CO2 浓度分布的高值区域对增温的影响更大。(2)SSP-RCPs 情景下全球区域极端气温指标存在时空变化特征差异并与平均温升存在相关关系。从总体变化趋势来看，如在SSP2-4.5 情景中，全球TXx、TXn、TNx、TNn、TX90p 与TN90p 呈现显著的上升趋势，并且TXn 与TNn的上升速率超过TNx 与TXx。在区域上，中东、印度和非洲区域受到的极端高温强度影响较大，而拉丁美洲、日本等区域相对于其他区域是极端高温频次高发的区域。在采用回归分析分别估计不同国家/区域的年平均近地表气温对包括TXx、TNx、TX90p、TN90p、TXn、TNn、TX10p 与TN10p 这8 个极端气温指标的影响中，近地表平均气温对TXx、TNx、TXn、TNn、TX90p 以及TN90p均为正向，表明这些极端气温指标随着近地表平均气温的升高而上升，而对TX10p 与TN10p 呈现负向影响，表示当近地表平均气温上升时，这两项指标将下降。(3)极端气温对土地生产力主要表现为高温的正向作用与低温的消极影响。利用地球系统模式BCC-CSM2-MR 的陆面模式模拟的1850～2100 年植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)数据，通过计算趋势系数研究了全球NPP 的时空变化特征，同时分析了NPP 与极端气候的相关关系。发现在中南半岛、非洲中部地区，南美地区的亚马逊河流域以及印度尼西亚等地区为高值NPP分布区域；而青藏高原地区、非洲的北部地区、北半球高纬度地区以及西亚到中亚等干旱半干旱地区为低值NPP 分布区域；在极端气温与NPP 相关性分析中，发现赤道附近的拉丁美洲、非洲以及印度地区的NPP 与TXx、TNx、TXn、TNn、TX90p 以及TN90p 为正相关关系，NPP 与TX10p 和TN10p 在热带地区呈显著性负相关关系性，说明极端低温频发则会一定程度抑制植被生长，降低NPP 水平。并且随着全球平均温升，南美洲南部，非洲南部以及澳大利亚一带的NPP 与极端气温指标TXx、TNx、TXn、TNn、TX90p 以及TN90p 为显著正相关关系。(4)极端气温对劳动力（人口超额死亡率）具有影响，人口超额死亡主要源自低温的强度与频次。本文对全球各地区极端气温超额死亡率构建极端气温-超额死亡率关系模型计算得出未来极端气温造成的人口超额死亡以及人口数量的变化。在历史数据角度来看，2015 年全球冷超额死亡率在8.57%，而热超额死亡率为0.91%，可推断，冷相关死亡是极端气温导致人口死亡中的主因。其中中国的极端高温与极端低温相关致死人数分别从2000 年的0.419 人/万人(0.0042%)与6.656 人/万人(0.0666%)上升到2015 年的0.481 人/万人(0.0048%)与7.537 人/万人(0.0754%)。进一步通过参数预测未来极端气温人口死亡数，到2100 年，极端气温死亡人数排在前列的依次为东欧、南欧和中亚地区，非洲，俄罗斯以及日本，在SSP5-8.5 情景下，死亡人数分别达到了11.178 人/万人(0.1118%)，9.267 人/万人(0.0927%)，9.072 人/万人(0.0907%)以及8.592 人/万人(0.0859%)。 (5)SSP-RCPs 情景下CO2 非均匀分布与均匀分布下平均温升导致的经济损失存在差异。在基于CO2 非均匀分布的前提下，重新厘定了区域碳库分布与升温的情况，就平均温升损失方面进行了估计与对比分析。发现与其他地区相比，中国、非洲和中东地区将遭受更大的气候变化经济损失。发展中国家往往更容易受到气候变化的影响，因为它们的经济更加依赖对气候敏感的活动(特别是农业)。在SSP5-RCP 8.5(SSP5-8.5)和SSP2-RCP4.5(SSP2-4.5)的情景下，气候变化的影响在大多数地区正在加剧。同时比较了大气非均匀CO2 分布和均匀分布的结果。在这些情景下，气候影响的差异因地区而异。例如，2100 年，在情景SSP5-RCP8.5(SSP5-8.5)、SSP2-RCP 4.5(SSP2-4.5)和SSP1-RCP 2.6(SSP1-2.6)下，与均匀CO2分布相比，中国气候损失估计分别增加了0.030%、0.007%和0.002%。(6)SSP-RCPs 情景下极端气温经济影响进行了多尺度综合评估。通过上述所估计的极端气温对劳动力与土地生产力的影响，采用人口死亡率与NPP 变化水平为主要冲击参数，评估极端气温对经济系统的影响。结果发现，尽管有部分国家/区域的农业从极端气温中获益，但是对于大部分国家/区域而言，极端气温对农业的影响仍是消极的，如SSP1-2.6 情景下拉丁美洲区域的第一产业产值相比基准情景下从2030 年的减少2.169%到2100 年的减少3.096%；印度的第一产产值相比基准情景下从2030 年的增加0.005%到2100 年的减少1.581%；中国的第一产产值相比基准情景下在2030 年减少0.553%到2100 年改变为减少0.157%；同时中国国内各省的经济产出变动除了也受到气候变化以及国际贸易形势的影响，也包含了国内总体各省的产业结构布局。如SSP1-2.6 情景下2030、2060 与2100 这三个时间点的中国各省极端气温经济变动情况。从经济产出的增加与减少以及省份的类型来看，第三产业发达的省份/城市，如北京，上海等在该情景下受到极端气温影响较少，经济受阻影响不大。而对于以农业等第一产业或是劳动密集型的二产为主要产业结构比例的省份，如新疆，河北，黑龙江等，受到的影响相较其他省份更大，总经济产出下降。而在SSP5-8.5 情景下，2100 年极端气温对东部省份的影响普遍是消极的，而对中西部的许多省份有积极影响。如北京、天津、上海、江苏、浙江、福建等省域因极端气温导致了经济产出下降，其中天津受到的影响最大，相比于基准情景减少约0.43%，而北京、上海分别减少约0.34%和0.35%。在未来，随着全球升温，极端气温的强度与频次逐渐提升，农业等第一产业以及相关地区值得更多的关注。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 188 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199860]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蒋思坚. IPCC温控阈值情景下极端气温影响主要社会经济指标的多尺度评估[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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