土地利用模式比较计划(LUMIP)简评

2021-01-11 01:05华文剑,刘殊瑜,陈海山
大气科学学报 2021年6期
关键词:土地管理

华文剑,刘殊瑜,陈海山

摘要 为进一步促进土地利用和土地覆盖变化(Land-Use and Land-Cover Change,LULCC)以及土地管理对气候影响的理解,第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)设立了土地利用模式比较计划(LUMIP)。该计划主要包括两个阶段的试验设计:第一阶段涉及理想的毁林情景耦合试验和陆面模式模拟试验,旨在促进LULCC对气候影响过程的理解,并量化模式对LULCC的敏感性。第二阶段的试验重点关注土地利用变化的历史影响,以及未来土地管理决策在减缓气候变化方面的潜力。本文概述了其科学背景、试验设计和方案、参与模式情况等,并简评了该计划的研究意义和特色,以期读者迅速了解其相关的研究要点和发展方向。

关键词 土地利用模式比较计划(LUMIP);土地利用和土地覆盖变化;土地管理;气候变化减缓

历史时期的土地利用和土地覆盖变化(Land-Use and Land-Cover Change,LULCC)极大地改变了陆地表面,直接影响气候和生态系统(Foley et al.,2005;Hua et al.,2017)。LULCC对全球和区域气候的影响已经取得了诸多共识(李巧萍和丁一汇,2004;陈海山等,2006;Pielke et al.,2011;华文剑等,2014;Mahmood et al.,2014)。观测和模拟研究都证实,毁林会导致高纬度降温和热带地区升温,但是中纬度地区的响应存在不确定性(Bonan,2008;Lee et al.,2011;Li et al.,2015;华文剑和陈海山,2013a;李婧华等,2013;王大山等,2020)。虽然LULCC对全球平均温度的影响较小,但是在区域尺度上,LULCC产生的影响可以与温室效应相比拟(Arora and Montenegro,2011;Hua et al.,2015)。LULCC对生物地球化学过程的影响与LULCC产生的温室气体排放有关。模式估算,LULCC的净碳通量(如毁林/森林再生过程中植被与大气之间的CO2交换等)约占了历史大气CO2浓度增长的25%。但是,LULCC对全球碳排放贡献的估计仍存在很大的不确定性(Ciais et al.,2013)。

与此同时,土地管理方式(Land Management Change,LMC)的迅速发展和改变对气候的影响可能与LULCC变化本身影响的程度类似(Luyssaert et al.,2014)。土地管理方式的变化主要是指在普通农业基础上进行诸如灌溉、双作、免耕等一系列保障土地高效并可持续利用的方式。LMC可以通过改变地表反照率、蒸散发以及局地生物量等途径影响区域能量、水循环以及碳通量的变化(Davin et al.,2014;Gray et al.,2014;Mueller et al.,2016)。随着LMC对气候和碳循环影响研究的不断深入,实施特定的土地管理方式是否能为区域或全球气候减缓提供支撑是亟待解决的科学问题。

近年来,土地利用与气候变化耦合作用的科学认知取得很大进步(贾根锁,2020)。随着人类社会对能源和衣食住行日益增长的需求,未来土地利用活动及其影响可能进一步加强扩大(华文剑等,2015)。因此,理解有关LULCC的问题,是气候变化研究领域的国际前沿问题。第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)(Eyring et al.,2016)专门设立了以土地利用为重点的研究子計划,即土地利用模式比较计划(LUMIP)(Lawrence et al.,2016)。它的主要目的是:1)促进更好地理解LULCC对历史和未来气候和生物地球化学循环的影响;2)探讨土地管理对陆地水、热、碳的影响,以及回答区域土地管理战略是否有望缓解气候变化。LUMIP包含了三类科学活动:一是开发一套新的全球网格化的历史和未来土地利用数据集(Hurtt et al.,2020);二是针对CMIP6的LUMIP特定模拟试验计划;三是制定相关模式模拟和敏感性定量评估的诊断计划。本文主要介绍第二类科学活动,关于LUMIP试验设计。

1 LUMIP计划概况

1.1 试验设计

LUMIP的模拟试验计划包含两阶段、分层的设计框架:1)理想化的毁林情景耦合试验。这种试验的目的是理解毁林这种极端土地覆盖变化的影响,并量化模式对生物地球物理和生物地球化学过程影响的敏感性。第一阶段的试验还包括了多组陆面模式模拟方案的设计,用于评估陆-气通量对LULCC强迫的响应,以及探讨土地利用和管理方式的影响。在理想化的毁林试验中利用的是耦合模式,而陆面离线模拟试验中不考虑大气的反馈,只改变LULCC的不同方式(表1);2)阶段二试验目的是量化LULCC的历史影响,以及未来土地管理决策作为缓解气候变化方面的潜力。这一阶段的试验也利用了陆面离线模拟试验和耦合试验,包括固定LULCC的历史气候模拟和包含不同未来LULCC情景的试验。

所有的LUMIP模拟都需要有基准或者参照试验做对比,用以研究土地利用和气候变化问题。其中,工业革命前参照试验(piControl)和CMIP6历史气候模拟试验(historical)是大多数LUMIP试验的基准(表1)。piControl试验是指所有的外强迫(包括土地利用)维持在1850年水平的耦合试验,在固定土地利用情景下,任何土地管理(如灌溉、施肥)也需保持同一水平。historical是从piControl试验的某个时间点启动,在基于观测的各种外强迫(包括温室气体、人为和火山气溶胶、太阳活动、土地利用和土地覆盖变化等)驱动下进行的1850—2014年的历史气候模拟。

1.1.1 阶段1试验

阶段1包含两组试验:1)理想化的毁林试验(deforest-glob),主要用于分析生物地球物理和生物地球化学过程对毁林的响应及其相关的气候变化;2)陆面过程离线(offline)试验,用于评估碳、水和能量过程对LULCC的响应(表1)。

deforest-glob试验,是理想化的毁林试验,该试验从piControl中的某个时间点启动,至少运行80 a。其中,2 000万平方千米的森林面积在前50 a的时间内以40万平方千米的线性递减率转换为天然草地,其后的30 a为恒定的森林覆盖状况。为了将主要森林覆盖的模式单元网格的毁林试验集中起来,毁林限制在全球森林覆盖面积最高的30%的模式网格单元内。实际上,毁林发生的区域主要位于热带雨林和北方中高纬地区。每个模式初始的森林覆盖率可能不同,但是由于使用相同的毁林试验方案,所得到的森林覆盖变化非常相似。

land-only离线试验,在该组试验框架下,第一级核心试验是land-hist(表1),land-hist包含与CMIP6 historical试验中相同的土地覆盖、土地利用和土地管理信息(土地利用是逐年变化的,强迫数据由CMIP6提供,具体LULCC强迫数据参见Hurtt et al.(2020))。第1级还包括land-hist-altStartYear和land-noLu试验,其余为第2级试验(表1)。这一系列的试验利用国际上先进的陆面过程模式,旨在详细评估LULCC和土地管理的具体措施对水热碳循环的影响。另外,land-only离线试验也可为CMIP6历史耦合模拟提供背景。例如,land-hist和land-noLu試验能够分离LULCC的强迫作用(LULCC引起水、热和碳通量的变化)和影响(LULCC引起的地表通量变化导致的温度和降水等变化),尽管耦合模式和观测的气候强迫的差异需要考虑在内。

1.1.2 阶段2试验

LUMIP第二阶段的试验主要是基于多模式模拟量化历史LULCC对气候和碳循环的影响,以及评估土地管理作为减缓气候变化措施的潜力。与阶段1类似,这组试验不仅包含了陆面离线试验,也有历史和未来情景耦合模拟。

hist-noLu试验,与CMIP6历史气候模拟试验类似,但是土地利用和管理方式保持1850年的水平不变,这与piControl试验中对土地利用的设置一样。通过与historical试验的比较,可以分离土地利用变化对气候的生物地球物理过程的影响,以及可以得到LULCC引起净碳通量的变化。

未来土地利用政策敏感性试验,这组试验是ScenarioMIP(O’Neill et al.,2016)和C4MIP(Jones et al.,2016)的衍生物。其中,ScenarioMIP是基于不同共享社会经济路径(SSP)可能发生的能源结构所产生的人为排放及土地利用变化,设计了一些浓度驱动(concentration-driven)的情景预估试验(如ssp370、ssp126),而C4MIP包含了基于排放驱动(emissions-driven)的情景预估试验(如esm-ssp585)。在LUMIP试验框架下,ssp370-ssp126Lu与ssp370类似(都是基于可能发生的能源结构所产生的未来人为排放的预估情景),但是土地利用情景用ssp126的给定;ssp126-ssp370Lu与ssp126类似,但是土地利用情景用ssp370的给定;而esm-ssp585-ssp126Lu与esm-ssp585类似,除土地利用强迫用ssp126中的情景给定。在ssp370和ssp126试验中,土地利用情景差别很大,前者代表比较强的森林砍伐/毁林情景,而后者包括显著的造林情形。这些试验可以用以分析未来LULCC的生物地球物理过程影响,并且能评估LULCC和土地管理的潜在区域气候减缓能力。即在不同的气候变化水平和二氧化碳浓度情景下,LULCC的影响在多大程度上体现差异,如何考虑土地管理作为一种气候减缓手段加以利用。

1.2 参与模式

目前国际上参与LUMIP的气候/地球系统模式有20个(如表2所示)。其中,美国和法国参与该计划的模式数量最多,都是4个。中国有2个模式参与,包括国家(北京)气候中心BCC-CSM2-MR气候系统模式和中国科学院FGOALS-g3气候系统模式。

2 LUMIP评述和展望

2.1 计划评述

LUMIP主要科学目标是量化LULCC对过去和未来生物地球物理和生物地球化学循环的影响,并评估改变土地管理机制对减缓气候变化的潜力。LUMIP通过协调多模式数值试验,在相同的试验设计框架下更深入、更复杂地处理气候变化归因、不确定性及其他相关问题,特别注重分离和量化LULCC在全强迫中的贡献;LULCC的生物地球物理和生物地球化学效应的相对贡献;土地覆盖变化与土地管理方式改变的影响;陆气耦合强度对LULCC气候效应的调节作用,以及过去和未来LULCC对生物地球化学循环影响的调节程度。

另一方面,LUMIP可以联合CMIP6的DECK试验和historical试验,以及其他模式比较计划(包括ScenarioMIP、C4MIP、LS3MIP和DAMIP),更好地评估土地利用和气候变化问题。例如,LUMIP结合LS3MIP(陆面、积雪和土壤湿度模式比较计划,van den Hurk et al.,2016)关于陆面过程模拟的比较,可以区分LULCC或者土地管理方式的改变对气候变化的贡献。尽管耦合模式和观测的气候强迫的差异需要考虑,陆面过程离线模拟可以对LULCC影响陆面过程进行更详细的量化。LUMIP结合ScenarioMIP和C4MIP的试验,可以评估在未来不同增暖情景下改变土地管理对气候减缓的贡献。LUMIP结合检测归因模式比较计划(DAMIP)(Gillett et al.,2016)的试验,可以区分不同外强迫因子的贡献,以及评估辐射强迫的不确定性。

2.2 总结和展望

LULCC是地球系统一个重要的外强迫因子。LULCC对气候的影响是多样的,虽然不确定,但其影响足够大和复杂。因此,有必要在CMIP6内扩大以土地利用为重点的研究活动,LUMIP应运而生。LUMIP包含2组主要的试验:分别关注土地覆盖和土地管理方式的改变如何影响水、热、碳循环对土地利用变化的响应,以及关注历史和未来LULCC的影响。试验被进一步划分为2个层级,对耦合和离线模拟的设定以及考虑不同的土地覆盖和土地管理方式的变化,有助于将LULCC引起的变化从大气反馈和响应中分离,进一步认识土地管理作为减缓气候变化措施的潜力。

由于地球气候系统的复杂性,利用数值模式研究土地利用与气候反馈是重要的手段。但是,不同的模式对LULCC的响应存在很大的不确定性。CMIP5(Kumar et al.,2013)、LUCID(Land-Use and Climate,Identification of Robust Impacts)(Pitman et al.,2009;de Noblet-Ducoudré et al.,2012)和LUCAS(Land Use and Climate Across Scales)(Davin et al.,2020)模式比较计划已经证实了这样的结论:即使在相同的LULCC强迫下,不同的模式也会存在很大区别。这就需要不断改进陆面过程模型,尤其是LULCC的模拟响应。LUMIP也将制定关于LULCC的衡量标准和分析指标,以促进模式性能的发展。比如,在统一框架下量化LULCC和土地管理对气候和碳循环的影响,尤其是关于LULCC引起净碳通量的计算,同时也包括辐射强迫的诊断,以及LULCC对极端气候影响的评估。另外,也需要评估陆气耦合强度与LULCC对气候影响之间的相互关系,并确定模式之间陆气耦合强度的差异在多大程度上会导致模拟LULCC影响的差异。

值得注意的是,观测和模式模拟结果(CMIP5和LUCID比较计划下的模拟试验)之间存在很大的分歧(Chen and Dirmeyer,2020),尤其是在中緯度地区(de Noblet-Ducoudré et al.,2012;Lejeune et al.,2017)。这就需要LUMIP的试验结果与观测证据相调和。例如,气候模式或者地球系统模式分辨率较粗,无法直接与观测结果相比,就需要次网格(Subgrid)层面的分析和研究,LUMIP通过协调所需要的模式模拟,输出包括次网格信息的数据,以便更加详细地分析土地利用引起的变化。为了更加详细地分析LULCC引起的地表状况的异质性特征,LUMIP计划要求对次网格的信息或者选定的关键变量进行四类土地利用类别分类,包括:森林、草原和裸土,农田,牧场和城市。这些不同的地表分类的特征变量描述了次网格信息及其随时间变化,生物地球物理过程,以及生物地球化学过程(包括碳传输和碳储存等)。另一方面,模拟结果与观测结果的不一致也与当前陆面过程模式对物理过程的描述和参数化问题有关,例如,LULCC导致的潜热和感热通量之间的分配变化(Li et al.,2018)。另外,大气反馈(Chen and Dirmeyer,2020)和气候背景场(华文剑和陈海山,2013b)也会对观测和模拟结果的差异造成影响。

LUMIP的数据通过地球系统网格联盟(ESGF)发布,供国内外学者下载使用。目前,基于CMIP6-LUMIP的试验结果,国际上已经开展了全球毁林的响应研究(Boysen et al.,2020)和土壤固碳的模拟研究(Ito et al.,2020)。通过理想化的毁林试验(deforest-glob)发现,毁林会使得全球平均温度降低0.22 ℃(多模式平均结果),而热带和中纬度温度响应符号相反的临界纬度大约在23°N(23°N以南毁林使得温度升高,而23°N以北温度降低)。如果考虑毁林的生物地球化学过程在内,毁林会使得全球温度升高约0.24 ℃(Boysen et al.,2020)。这些新工作的开展为LULCC研究提供重要参考,也为促进模式的发展和完善提供有力支撑。

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Short commentary on Land Use Model Intercomparison Project (LUMIP)

HUA Wenjian1,2,LIU Shuyu2,CHEN Haishan1,2

1Key Laboratory of Meteorological Disaster,Ministry of Education (KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change (ILCEC)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD),Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;

2School of Atmospheric Sciences,Nanjing University of information Science and Technology,Nanjing 210044,China

CMIP6 has endorsed the Land Use Model Intercomparison Project (LUMIP) to further understand the impacts of land-use and land-cover change (LULCC) and land management on climate and biogeochemical processes.The LUMIP experimental design consists of two phases.During Phase 1,an idealized coupled deforestation scenario and land-only model simulations are used to advance understanding of LULCC impacts on climate,as well as to quantify model sensitivity to potential land-cover and land-use changes.During phase two,experiments will quantify the historical impacts of land use and determine the potential for future land management decisions to help mitigate climate change.The purpose of this paper is to describe the scientific background,experimental protocol,and involved models of the LUMIP,and to evaluate its importance and significance.In this paper,we hope to provide a quick overview of its relevant research highlights and development directions.

Land Use Model Intercomparison Project (LUMIP);land-use and land-cover change;land management;climate change mitigation

doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20210413001

(責任编辑:刘菲)

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