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World File Search SystemSSP1
减量 - ClassNK
长期社会经济情景 长期能源情景 SSP1（可持续性——走绿色之路） RCP1.9（1.5°C）与 SSP1、SSP2 和 SSP5 结合使用 SSP2（中间路线） RCP2.6（2°C，非常低的温室气体排放）与 SSP1、SSP2、SSP4 和 SSP5 结合使用 SSP3（区域竞争——崎岖之路） RCP3.4（大规模碳去除）与 SSP1、SS2、SSP3、SSP4 和 SSP5 结合使用 SSP4（不平等——分裂之路） RCP4.5（2.4°C，中低缓解或非常低基线）与 SSP1、SS2、SSP3、SSP4 和 SSP5 结合使用 SSP5（化石燃料发展——走高速公路） RCP6.0（2.8°C中等基线，高缓解与 SSP1、SS2、SSP3、SSP4 和 SSP5 相结合 OECD 长期基线预测
较热的欧洲太平洋牡蛎
如果我们要预测并减轻气候变化对海洋生态系统的影响，海洋物种范围扩展的预测至关重要。 但是，大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平，这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。 对于整个气候系统，这些不确定性采用三种形式：场景不确定性，气候模型没有确定性和内部气候变化。 至关重要的是，内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量，在生态学研究中在很大程度上被忽略了。 在这里，我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。 未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。 对四个气候变化方案进行了模型预测：SSP1 2.6，SSP2 4.5，SSP3 7.0和SSP5 8.5。 在每种情况下，都使用了二十多种气候模型的集合。 使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。 我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异，但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。 我们的结果表明，从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。海洋物种范围扩展的预测至关重要。但是，大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平，这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。对于整个气候系统，这些不确定性采用三种形式：场景不确定性，气候模型没有确定性和内部气候变化。至关重要的是，内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量，在生态学研究中在很大程度上被忽略了。在这里，我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。对四个气候变化方案进行了模型预测：SSP1 2.6，SSP2 4.5，SSP3 7.0和SSP5 8.5。在每种情况下，都使用了二十多种气候模型的集合。使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异，但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。我们的结果表明，从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。对场景预测的比较表明，在SSP5 8.5场景下，太平洋牡蛎的未来招聘区可能是低排放SSP1 2.6场景中的两倍以上。重要的是，整体表明，由于内部变异性，太平洋牡蛎的近期变化高度不确定，这与20年时间范围内的气候模型不确定性相似。
农业水管理-Future Water
气候变化很可能会增加灌溉用水的需求，因此，如果维持当前的灌溉供应和需求条件，可以降低地中海盆地的水安全。可以通过（1）通过更有效的灌溉技术有效性来减少灌溉用水需求，（2）通过采用新技术进步，（3）转化为雨养农业，以及（4）基于自然的解决方案来增加灌溉水的需求。这项研究的目的是通过分析社会经济发展的对比场景来评估这些适应选择对水安全的不同组合的有效性。我们在西班牙东南部的三种共享社会经济途径（SSP）下，定义了气候变化，土地使用变化和适应措施的合理情景，代表了社会经济发展的不同故事情节。我们考虑了三个SSP方案，包括可持续性途径（SSP1），道路通路中间（SSP2）和化石燃料开发途径（SSP5）。未来的土地利用分布是通过ICLUE土地使用变化模型来获得灌溉用水和供应的差异，从而导致灌溉农业中的差异（SSP1），常数（SSP2）和增加（SSP5）。使用SPHY-MMF水文 - 土壤侵蚀模型对每种情况的影响对一系列水安全指标进行了量化。ssp5显示了对其他水安全指标的中间影响，这是通过年度降水量大大减少来解释的。SSP2场景认为气候变化非常有限，对水安全产生了最严重的影响，包括增加植物水压力，洪水排出，山坡侵蚀和沉积物产量。根据SSP1的，占据了大多数气候变化适应策略，灌溉用水的需求大大减少，因为从灌溉转移到雨水农业以及减少赤字灌溉的实施，而基于自然的解决方案则减少了对其他水安全指标的影响。 在SSP5下，从雨天到灌溉农业的转换会导致灌溉用水需求的显着增加，这可以通过增加淡化的灌溉供水来满足。 这项研究有助于探索不同的未来社会经济途径如何影响水安全，从而支持基于证据的政策发展。，占据了大多数气候变化适应策略，灌溉用水的需求大大减少，因为从灌溉转移到雨水农业以及减少赤字灌溉的实施，而基于自然的解决方案则减少了对其他水安全指标的影响。在SSP5下，从雨天到灌溉农业的转换会导致灌溉用水需求的显着增加，这可以通过增加淡化的灌溉供水来满足。这项研究有助于探索不同的未来社会经济途径如何影响水安全，从而支持基于证据的政策发展。
发展中国家的可持续城市化：作为居住地的城市
尽管存在这种脆弱性，但城市也是管理气候变化后果的最可行解决方案。IPCC的最新模型表明，可持续性和城市化是与本质上联系的（Riahi等人2017）。他们根据政策制定者如何应对气候变化的挑战，定义了五个被称为共享社会经济途径（SSP）的发展途径。图2显示了其中两个预测下的可持续性与城市化之间的联系。在SSP1下（对适应和缓解的承诺更强大的结果）郊区化远高于不太最佳途径下的SSP3。这既是由于排放效率紧凑，环保城市地区提供的，也是他们提供适应的机会（Riahi等人。2017）。
基准的土壤有机碳（SOC）浓度比欧洲规模的SOC/粘土比提供了更强的土壤健康评估在不同的太阳活动条件下热圈的未来气候变化
抽象在中层和下热层中增加二氧化碳浓度正在增加辐射冷却，从而导致热圈收缩和固定高度下的中性质量密度降低。对历史中性密度趋势的先前研究表明，对太阳活性有依赖性，较大的F10.7值导致中性密度降低。为了研究对未来热层的影响，使用电离层和热层扩展的整个大气社区气候模型已用于模拟在增加二氧化碳浓度和变化的太阳能活动条件下的热层。这些中性密度降低已被映射到政府间气候变化委员会发表的共享社会经济途径上。中性密度降低也可以用作缩放因素，从而使常用的经验模型可以考虑CO 2趋势。在“最佳情况”下，SSP1-2.6场景下，与2000年相比，在400 km高度峰值（当CO 2 = 474 ppm时）的中性密度降低（当CO 2 = 474 ppm时）以13％–30％的降低（分别低于太阳能和低太阳能活动）。较高的CO 2浓度导致更大的密度降低，最大的建模浓度为890 ppm，在高太阳能活动下，在400 km时分别减少了50％–77％的浓度。
保留分位数趋势以模拟未来气候影响
摘要：全球气候模型 (GCM) 是理解气候系统及其在情景驱动排放路径下演变趋势预测的重要工具。其输出结果被广泛应用于气候影响研究，用于模拟气候变化的当前和未来影响。然而，与气候影响研究所需的高分辨率气候数据相比，气候模型输出结果仍然较为粗糙，并且相对于观测数据也存在偏差。在现有的全球尺度上经过偏差调整和降尺度处理的气候数据集中，分布尾部的处理是一个关键挑战；许多此类数据集使用了分位数映射技术，而这些技术已知会抑制或放大尾部的趋势。在本研究中，我们应用分位数增量映射 (QDM) 方法 (Cannon 等，2015) 进行偏差调整。在偏差调整之后，我们应用一种名为“分位数保留局部模拟降尺度”（QPLAD）的新型空间降尺度方法，该方法旨在保留分布尾部的趋势。这两种方法都集成到一个透明且可重复的软件流程中，我们将其应用于耦合模式比较计划第六阶段 (CMIP6) 实验 (O'Neill et al., 2016) 的历史实验和四种未来排放情景（从积极缓解到无缓解）的全球每日 GCM 地表变量输出（最高和最低温度以及总降水量），即 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 (Ri-
Burkina Faso的见解
苏丹 - 萨赫尔地区长期以来一直容易受到环境变化的影响。但是，全球变暖的强化导致了前所未有的挑战，需要详细了解该地区的气候变化。这项研究使用与苏丹 - 撒海利社会高度相关的11个气候指数分析了气候变化对布基纳法索的影响。与参考期（1985 - 2014年）相比，不同SSP的参考周期（2031 - 2060）和Far Future（2071 - 20100年）的统计缩写尺寸缩小的NEX-GDDP-CMIP6模型（25 km）用于确定接近（2031 - 2060）的预计变化（2071 - 2000）。验证气候模型针对状态参考数据（带有站数据的气候危害组红外降水）和ERA5（ECMWF重新分析V5）的验证显示出具有一些偏见的主要气候变量的合理性能。在SSP5 - 8.5下，布基纳法索预计到本世纪末的温度升高超过4.3℃。降雨量预计将在SSP5 - 8.5下增加30％，雨季开始较早，持续时间更长。这可能会增加雨养农业的水利用率，但被蒸散量增加了20％。在所有SSP和未来时期，该国可能会增加洪水和大雨的风险。由于温度的升高，热应力和冷却度天数预计在SSP8.5场景下，尤其是在西部和北部的情况下会大大增加。在SSP1 - 2.6和SSP2 - 4.5下，该国的预计更改要低得多。因此，及时实施气候变化措施可以显着减少气候变化对这个脆弱地区的影响，并在可持续的未来增强人口弹性。
IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
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。