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气候预测中RCP与SSP之对比 - 阡陌黎明的文章 - 知乎
解读:联合国气候报告的五个未来的解码 - 孟加拉国华人圈的文章 - 知乎
SSP WEBSITE

定义

adaption, mitigation

减缓气候变化意味着避免和减少将吸热温室气体排放到大气中，以防止地球变暖到更极端的温度。(我们必须从使用化石燃料为我们的世界供电过渡到使用清洁的可再生能源。我们需要停止森林砍伐并恢复我们的自然栖息地，直到我们实现净零碳排放——这意味着温室气体释放到大气中与这些气体在树根等地方的捕获和储存相平衡。)

气候变化适应意味着改变我们的行为、系统和（在某些情况下）生活方式，以保护我们的家庭、我们的经济和我们生活的环境免受气候变化的影响。(如果你在佛罗里达长大并突然搬到北达科他州，如果你不对自己的生活方式做一些调整，你就活不了多久。首先，您需要保暖的衣服并学习如何在结冰的条件下驾驶。)

CMIP

20年前，在世界气候研究计划（WCRP）耦合模式工作组（WGCM）的支持下，**耦合模式比较计划（CMIP）**开始实施，旨在更好的分析过去、现在和未来的气候变化。

• 2013年政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告（AR5）采用了CMIP5中的气候模式: 四个代表性浓度路径（RCPs）
• 2021年即将发布的IPCC AR6将使用CMIP6中新的气候模式: 由不同社会经济模式驱动的新排放情景——共享经济路径（SSPs）

RCP

RCPs是一系列综合的浓缩和排放情景，用作21世纪人类活动影响下气候变化预测模型的输入参数(Moss et al., 2010)，以描述未来人口、社会经济、科学技术、能源消耗和土地利用等方面发生变化时，温室气体、反应性气体、气溶胶的排放量，以及大气成分的浓度（表1）。
分类：

SSP

联合国气候小组的报告https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1。周一发布的《气候变化的物理科学》对未来描述了五种可能的情景。这些情景是复杂计算的结果，取决于人类控制温室气体排放的速度。但这些计算也意味着捕捉人口、城市密度、教育、土地使用和财富等领域的社会经济变化。例如，人口增长被认为会导致对化石燃料和水的需求增加。教育可以影响技术发展的速度。当土地从森林转变为农业用地时，（碳）排放量会增加。每种情况都有权重，以确定排放水平和在这些计算中使用的所谓共享社会经济路径(SSP)。

SSP1-1.9

IPCC最乐观的设想，这描述了一个全球二氧化碳排放量在2050年左右被削减到净零的世界。社会转向更可持续的做法，重点从经济增长转向整体福祉。教育和卫生投资增加。不平等性下降。极端天气更为常见，但世界已经躲过了气候变化的最严重影响。第一种情况是唯一符合《巴黎协定》目标的情况，该目标是将全球变暖保持在比工业化前温度高1.5摄氏度左右，变暖达到1.5摄氏度，但随后回落，到本世纪末稳定在1.4摄氏度左右。

SSP1-2.6

退而求其次，全球二氧化碳排放量大幅削减，但没有那么快，在2050年后达到净零。它设想了与SSP1-1.9相同的社会经济向可持续发展的转变。但到本世纪末，温度稳定在高出1.8摄氏度左右。

SSP2-4.5

这是一个“道路中间”的场景。二氧化碳排放量在本世纪中叶开始下降之前徘徊在当前水平，但到2100年不会达到净零。社会经济因素遵循其历史趋势，没有显著变化。可持续性进展缓慢，发展和收入增长不平衡。在这种情况下，到本世纪末，气温将上升2.7摄氏度。

SSP3-7.0

在这条道路上，排放量和温度稳步上升，到2100年，二氧化碳排放量将比目前水平增加大约一倍。各国之间的竞争变得更加激烈，转向国家安全，并确保自己的粮食供应。到本世纪末，平均气温上升了3.6摄氏度

SSP5-8.5

这是一个要不惜一切代价避免的未来。**目前的二氧化碳排放水平到2050年大约翻一番。**全球经济增长迅速，但这种增长是由开采化石燃料和能源密集型生活方式推动的。到2100年，全球平均气温将高4.4摄氏度。

SSP框架

SSP 的开发包括五个主要步骤，如图 1 所示：
•
叙述的设计，为每个 SSP 提供基本的潜在逻辑，同时关注那些通常无法被正式模型覆盖的社会经济变化要素。

•
在模型“输入表”方面的叙述的扩展，以定性的方式描述主要的 SSP 特征和情景假设（见补充材料）。

•
使用定量模型根据人口和经济驱动因素详细说明 SSP 的基本要素。

•
使用一组综合评估模型 (IAM) 详细说明SSP 基线情景的能源系统、土地利用和温室气体以及空气污染物排放的发展

•
由 IAM 为SSP 缓解方案详细说明这些元素。

SSP第一步

叙述的五个场景

SSP1 可持续性——走绿色之路（减缓和适应的低挑战）
世界逐渐但普遍地转向更可持续的道路，强调尊重感知环境边界的更具包容性的发展。全球公域的管理缓慢改善，教育和卫生投资加速人口转变，对经济增长的重视转向更广泛地重视人类福祉。在对实现发展目标的日益增加的承诺的推动下，国家之间和国家内部的不平等都减少了。消费以低物质增长和较低的资源和能源强度为导向。
SSP2 中间道路（减缓和适应的中等挑战）
世界遵循一条社会、经济和技术趋势不会明显偏离历史模式的道路。发展和收入增长不平衡，一些国家取得了较好的进展，而另一些国家则不及预期。全球和国家机构努力实现可持续发展目标，但进展缓慢。环境系统经历退化，但有一些改善，资源和能源使用强度总体下降。全球人口增长温和，并在本世纪下半叶趋于平稳。收入不平等持续存在或改善缓慢，减少对社会和环境变化的脆弱性的挑战依然存在。
SSP3 区域竞争——崎岖之路（减缓和适应的高挑战）
复兴的民族主义、对竞争力和安全的担忧以及地区冲突促使各国越来越关注国内或最多地区问题。随着时间的推移，政策越来越以国家和地区安全问题为导向。各国专注于在自己的区域内实现能源和粮食安全目标，而牺牲了更广泛的发展。教育和技术开发投资下降。经济发展缓慢，消费是物质密集型的，不平等现象会随着时间的推移持续存在或恶化。工业化国家的人口增长率较低，而发展中国家的人口增长率较高。解决环境问题的国际优先级较低导致一些地区的环境严重退化。
SSP4 不平等——道路分叉（减缓挑战低，适应挑战高）
对人力资本的高度不平等投资，再加上经济机会和政治权力的差距越来越大，导致国家之间和国家内部的不平等和分层加剧。随着时间的推移，在为全球经济的知识和资本密集型部门做出贡献的具有国际联系的社会与在劳动密集型、低技术经济中工作的低收入、受教育程度低的社会之间的差距越来越大. 社会凝聚力下降，冲突和动乱变得越来越普遍。高科技经济和部门的技术发展很高。全球连接的能源部门多样化，投资于煤炭和非常规石油等碳密集型燃料，以及低碳能源。
SSP5 化石燃料驱动的发展——走高速公路（缓解的高挑战，适应的低挑战）
这个世界越来越相信竞争性市场、创新和参与性社会能够带来快速的技术进步和人力资本的发展，以此作为通向可持续发展的途径。全球市场日益一体化。在健康、教育和机构方面也有大量投资，以增强人力和社会资本。与此同时，推动经济和社会发展的同时，世界各地都在开发丰富的化石燃料资源，并采用资源和能源密集型的生活方式。所有这些因素导致全球经济快速增长，而全球人口在 21 世纪达到高峰和下降。空气污染等当地环境问题得到成功解决。相信有效管理社会和生态系统的能力。

SSP第二步

制定 SSP 的第二步包括**将定性叙述转化为 SSP 主要社会经济驱动因素的定量预测：人口、教育、城市化和经济发展。**这些预测包括 SSP 的基本要素，是在国家层面构建的。

1. SSP 人口预测（KC 和 Lutz，2016 年）) 使用多维人口模型根据对未来生育率、死亡率、移民和教育转型的替代假设来预测国家人口。
2. 每个 SSP 都有三组经济 (GDP) 预测（Crespo Cuaresma，2016 年，Dellink 等人，2016 年，Leimbach 等人，2016 年）。它们与人口预测一起制定，以保持假设与教育和老龄化的一致性。然而，这三种经济预测的不同之处在于它们对经济发展的不同驱动因素（技术进步、能源使用效率的提高、收入趋同动态或人力资本积累）的关注。所有 GDP 预测都是使用国际美元的购买力平价(PPP) 率进行的。国际美元将在所引用的国家购买与美元在美国购买的数量相当的商品和服务。

SSP基线场景

1. 能源系统
   SSP 描绘了截然不同的能源未来，具有广泛的可能的能源需求发展和能源供应结构。这些差异的出现是由于对能源系统主要驱动因素的假设组合，包括技术变革、经济增长、新能源服务的出现、服务的能源强度，以及对未来化石燃料的成本和可用性的假设资源及其替代方案。与其他 SSP 相比，SSP2 的“中间道路”叙述导致了平衡的能源发展，其特点是当前以化石燃料为主的能源组合的延续，同时面临缓解和适应方面的中间挑战。
2. 土地利用变化
   所有 SSP 情景都描述了响应农业和工业需求的土地利用变化，例如食品、木材和生物能源。
3. 排放和气候变化
   
   CO 2排放尤其如此，这与缓解未来的挑战密切相关。SSP3 和 SSP5 基线对化石燃料的更高依赖导致更高的 CO 2排放和更高的缓解挑战。类似地，相对较低的化石燃料依赖性和非化石能源（SSP1 和 SSP4）的增加部署导致较低的 CO 2排放和较低的缓解挑战（图 5）。SSP2 基线描绘了与其他基线相比的中间排放路径，其特点是在本世纪过程中CO 2排放量翻了一番。

SSP缓解方案

减少温室气体排放可以通过能源、工业和土地利用部门的一系列措施来实现，这些部门是排放的主要来源，从而导致全球变暖（克拉克等，2014）。在能源领域，IA 模型采用多种措施来引入结构性变化，例如，用更清洁的替代品（如从煤炭转向天然气，或可再生能源的升级）替代碳密集型化石燃料，以及面向节能和提高效率的需求侧措施（Bauer et al., 2016 , Calvin et al., 2016 , Fricko et al., 2016 , Fujimori et al., 2016 , Kriegler et al., 2016 ,Popp 等人，2016 年，van Vuuren 等人，2016 年）。后者还包括能源需求的电气化。除了结构变化之外，碳捕获和储存(CCS) 还可用于降低化石燃料的碳强度，甚至可以与生物能源转换技术相结合，以提供具有潜在净负排放的能源服务。农业部门的主要措施包括减少各种来源（牲畜、稻米、化肥）的 CH 4和 N 2 O 排放，以及减少森林砍伐和/或鼓励植树造林和重新造林活动的专门措施。

气候政策对碳强度和能源强度的同步影响

图 6。能源强度（最终能源/GDP）和碳强度（CO 2 /最终能源）的年度长期改善率。将 SSP 基线和减缓情景的发展与与 IPCC AR5（阴影区域）保持在 2 °C以下的可能性一致的情景进行比较。大图标和彩色线条表示 SSP 标记和相关的缓解方案。较小的图标表示 SSP 的非标记 IAM 解释。
这种缓解的路径依赖性如图 6 所示。展示了气候政策的引入如何导致经济的能源和碳强度同时改善。同时，该图也清楚地说明了减缓情景所需的相对“运动”（即碳强度和能源强度措施的组合）强烈依赖于基线的位置。这表明存在异质性的。

缓解成本

减缓成本以本世纪全球平均碳价格的净现值 (NPV) 表示。价格是使用 5% 的贴现率计算为跨区域的加权平均值。我们选择此成本指标是因为并非所有模型都能够根据 GDP 或消费损失计算完整的宏观经济成本。报告这些成本指标的模型的结果可以在补充材料的第 1 节中找到。

图 8 碳价格和跨 SSP 的替代强制目标的可实现性。单元格的颜色表示碳价格。方框中的数字表示标记情景的碳价格，括号中为所有非标记情景。白色单元格表示相应基线场景的位置。无法填充空（交叉）单元格。碳价格以 2010 年至 2100 年全球平均碳价格的净现值 (NPV) 表示，贴现率为 5%。其他指标（GDP 损失、消耗损失和减排成本）的缓解成本也在补充材料的第 1 节中提供。请注意，SSP 列根据增加的缓解挑战（低挑战（SSP1/SSP4）、

我们的结果与其他主要比较研究（Clarke 等人，2014 年，Kriegler 等人，2015 年，Riahi 等人，2015 年）一致，这表明实现特定气候目标的碳价格可能因模型和情景而异。
中间道路 SSP2-2.6 W/m 2情景中的平均碳价格约为 10 $/tCO 2（范围：10-110 $/tCO 2，图 8）。SSP2 标记成本略低于 IPCC AR5 评估的类似目标情景的成本估计中值（30 $/tCO 2）。广泛的成本也是一个重要的迹象（与我们最初的目标一致），这些情景涵盖了缓解挑战方面的很大范围。也许更重要的是，我们可以始终将缓解成本的差异与对未来社会经济、技术和政治发展的替代假设联系起来。这说明了考虑替代 SSP 和 SPA 的重要性及其在确定未来缓解挑战方面的关键作用。

与叙述一致，与 SSP3 和 SSP5 相比，SSP1 和 SSP4 中的缓解成本以及缓解挑战较低（图 8）。也许最重要的是，我们发现并非所有目标都一定可以从所有 SSP 中实现。具体而言，2.6 W/m 2目标被所有从 SSP3 基线无法达到的模型发现，而 WITCH-GLOBIOM 模型发现在 SSP5 中无法达到目标（所有其他模型从 SSP5达到 2.6 W/m 2）。IAM 无法为某些 2.6 W/m 2场景找到解决方案这一事实需要与现实世界中的不可行性概念区分开来。正如Riahi 等人所指出的那样。(2015)模型不可行的原因可能多种多样，例如缺乏达到指定气候目标的缓解方案；技术传播的约束或极高的价格信号，在这种情况下无法再解决建模框架。因此，这种情况下的不可行性表明，在 SSP3 情景（以及在较小程度上也是 SSP5 情景）的特定社会经济和政策假设下，无法实现转型。它为理解技术或经济问题提供了有用的背景。这些担忧需要与可行性严格区分现实世界中的转型，这取决于许多其他因素，例如政治和社会问题，可能会使现实世界中无法实现可行的模型解决方案（Riahi 等人，2015 年）。因此，在 SSP3 的情况下，不可行性更像是一种风险增加的迹象，即由于技术或经济问题，可能无法实现所需的变革性变革。

在所有其他 SSP（图 8）中，IAM 发现 2.6 W/m 2是可以达到的，并且在其中一些 SSP 中可能达到更低的强迫水平。事实上，一些研究表明，在某些条件下，本世纪仍有可能实现低至 2.0 W/m 2 的目标（Luderer et al., 2013 , Rogelj et al., 2015 , Rogelj et al., 2013a , Rogelj 等人, 2013b )。作为这一特刊的后续研究活动，IAM 团队计划使用 SSP 框架系统地探索此类低目标的可实现性。

预测数据

中国在SSP135路径下的碳排量，碳强度的水平和增长率预测路径