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基于模型的情景在气候和环境研究中被广泛使用，以探索不确定的未来发展和可能的应对策略。最常用的情景包括代表性浓度路径 (RCP) [1] 和共享社会经济路径 (SSP) [2-4]。2011 年发布的 RCP 探索了广泛的排放路径，而 SSP 则提出了一套更为全面的情景，涵盖了叙述、情景驱动因素的阐述以及能源、土地利用和排放趋势的量化。两者在最近的 IPCC 评估中都发挥了关键作用 [5, 6]，也已广泛应用于其他研究领域。例如，它们为 IPBES 和全球土地展望 [7] 提供了输入，目前已有数千篇论文使用了 SSP [8]。2017 年发布的 SSP 的制定基于六种不同的综合评估模型 (IAM) [2]。 IMAGE 模型就是其中之一，它主要关注 SSP1，并制定了 SSP2、SSP3 和相关缓解案例 [9] 的情景，后来还制定了 SSP4 和 SSP5 变体。自 2017 年以来，世界发生了很大变化。最近的一些趋势也可能产生长期影响。此外，虽然 SSP 主要用于探索长期发展，但它们也经常被用作评估 2030 年或 2050 年气候政策的参考。在这种情况下，定期更新情景非常重要。关键问题包括 COVID-19 疫情的发展、可再生能源的成本降低和产能发展以及对电动汽车的期望。其他更新还包括对 2010-2020 年期间人口、经济、能源和土地利用趋势的实际发展的见解。最后，在过去几年中，IMAGE 模型本身得到了进一步发展，例如包括有关作物类型和工业能源使用的更多细节。在此背景下，IMAGE SSP 场景集进行了更新。本文简要描述了这些更新，介绍了一些关键结果，并作为 IMAGE 3.2 更新的 SSP 场景的重要参考。
IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
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