新兴前所未有的湖冰损失在气候变化预测gydF4y2Ba

地球上超过5850万个湖泊是由季节性和常年湖冰gydF4y2Ba^{1克ydF4y2Ba,gydF4y2Ba2gydF4y2Ba}。近几十年来普遍亏损湖冰已经被报道gydF4y2Ba^{3gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba},许多湖泊出现延迟冬季冻结或早春融化。Offline-lake模型模拟被迫与输出从多模型获得气候模拟gydF4y2Ba^7gydF4y2Ba能够将观察到的湖冰损失温室效应。此外,人们发现在全球减少湖冰将进一步加强在应对预计未来的气候变暖gydF4y2Ba^{2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

其他研究解决湖冰反应与统计模型进行了温室效应,这是建立在经验观察冰物候学和气象变量之间的关系gydF4y2Ba^{2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba}。他们的统计预测文档,大量湖泊可能经历间歇或永久冬季北半球冰盖损失在本世纪末之前,但是他们不提供投影的冰盖的厚度和持续时间的变化。物理基于流程的湖冰模型模拟,另一方面,近年来已经被使用gydF4y2Ba^{7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba}评估未来气候变化对湖泊系统。他们作为离线运行模型通常被每日气象数据来自气候模型模拟。在水和冰的热力学过程明确在这些模拟,解决之间的三方互动湖,湖冰和氛围,并不代表。这样的耦合将发挥重要作用众所周知,特别是对于大型湖泊系统对当地气候有很大的影响gydF4y2Ba^{11gydF4y2Ba,gydF4y2Ba12gydF4y2Ba,gydF4y2Ba13gydF4y2Ba}。这样离线模型模拟的另一个需要注意的是,昼夜循环热力学不解决。我们解决这些局限性包括湖模拟器到地球系统模型作为一个交互式组件gydF4y2Ba^{14gydF4y2Ba,gydF4y2Ba15gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

湖冰经历了前所未有的亏损率在过去的几十年gydF4y2Ba^16gydF4y2Ba,湖生物遭受着严重的栖息地与冰的缩短持续时间的变化导致重组的水生生态系统,例如,在极地附近的湖泊gydF4y2Ba^17gydF4y2Ba。超过气候相关阈值的湖冰物候学甚至可以加速等生物学过程gydF4y2Ba^18gydF4y2Ba。湖生物可能接触到经济冰条件在未来,不太可能在自然气候。更重要的是,失踪的现存冰条件将增加当地的风险消灭物种种群的冷gydF4y2Ba^19gydF4y2Ba。因此基本项目时间和相应的经济条件的出现全球变暖的水平在未来风险评估和适应。在这里,我们提供一个机械占湖泊系统温室效应的敏感性,以及建立时间表出现人为信号高于自然噪声背景,一个完全耦合的地球系统模型,其中包括一个交互式湖模拟器。这里使用的湖模型代表了热力学过程包括冰增长和融化,和垂直混合gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba并通过交换耦合到大气中的热量和动量。gydF4y2Ba

检测人类影响湖冰物候学和估算时人为从自然背景噪声信号会出现视了解的程度自然变化的地区湖冰波动。先前的研究主要集中在多模型集合强迫的方法,这通常导致抑制不同气候的自然变化和混合灵敏度模型gydF4y2Ba^{21gydF4y2Ba,gydF4y2Ba22gydF4y2Ba}。因此,当经济条件的湖冰会出现仍有待回答。我们追求不同的建模方法:我们专注于只有一个地球系统模型,已运行的历史时期和未来的人为排放迫使场景100倍。这些所谓的大合奏模拟是通过扰动初始条件。在每一个时间点上,因此,我们有一个身体single-model-based一致估计的人为信号(合奏的意思)和自然变化(整体传播)。这是有利的在计算的时候出现人为信号和经济条件水生生态系统的出现,自然变化相对于基线。此外,这种方法聚合一个物理模型的统计数据,而不是不同的统计数据和物理模型。因此,它维护的物理一致性预测,这是特别相关的非线性过程,如冰的形成/融化和混合湖,也取决于高频(例如,昼夜)流程。gydF4y2Ba

鉴于deconvolving挑战迫使人为和自然变化趋势gydF4y2Ba^21gydF4y2Ba从大型合奏,我们选择分析输出的温室效应模拟gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba与社区进行地球系统模型版本2gydF4y2Ba^24gydF4y2Ba(CESM2-LE), 100个成员已经运行在1850 - 2100年在历史/ ssp3 - 7.0通路(见“方法”)。我们使用的一个子集90 100乐团成员的日常湖冰厚度保存作为输出变量。这有助于迫使信号的定义作为整体平均每天的平均产量在90名成员,促进鉴定迫使趋势逐步的季节性除了意味着状态改变。强迫响应确定为90名成员整体的意思,而自然变化的特点是传播的振幅在乐团成员。对于我们的分析,我们排除湖泊从南极洲和格陵兰岛(见“方法”)。gydF4y2Ba

CESM2显示高保真观察气候湖冰物候学相比,拥有超过20年的时间观察记录。观察记录提取从全球湖和河冰物候学数据集gydF4y2Ba^25gydF4y2Ba(见“方法”)。空间变异的气候意味着冰时间,冰冻结日期,和冰分手日期复制湖完全耦合模型,和相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba值)是0.94,0.78和0.94,分别为(补充图。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba)。相应的平均绝对误差(MAE)观测和模拟之间的17日,12日和16天(补充图。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba)。适度的偏见在模拟向短时间冬季冰雪覆盖可以归因于现有温暖表面空气温度的偏差完全耦合模型(见“方法”)。冰厚度验证使用15观测记录来自加拿大gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba(见“方法”)。观察到的年度最大冰厚度由模拟复制好高的空间相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.93),尽管模型倾向于低估季节性海冰厚度年际变化的振幅(线性回归斜率= 2.1,补充图。gydF4y2BaS1fgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

冰物候学和冰层厚度的变化gydF4y2Ba

冰冻结日期和分手的日期湖泊和一个冰超过5天时间被定义为第一个和最后一个天的湖面冰层覆盖,分别。湖地区的模拟timeseries加权全球平均冰物候学,包括冰冻结日期(无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba(图),冰分手日期。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba(图)和持续时间。gydF4y2Ba1 cgydF4y2Ba),表现出一些积极数十年变化和短期异常合奏的意思是,既可以部分归因于人为气溶胶强迫和一些火山喷发,分别。从1970年代开始温室效应影响超过人为气溶胶的降温效果,导致一个稳定的下降趋势在湖冰时间、早期和晚期融化冰的形成。平均、湖泊会冻结20±8天后(不确定性通过系综均值+ / -两个标准差的乐团,所以是相同的值之后)公元2100年相对于现代条件。全球平均湖地区平均冰分手日期预计将提前20±7天在公元2020 - 2100年。两个影响一起导致全球平均缩短湖冰覆盖38±11天的时间。gydF4y2Ba

模拟冰的趋势模式在21世纪生物气候学(图揭示了一些重要的区域特性。gydF4y2Ba1比gydF4y2Ba)。向极的热带和亚热带区域没有或只有断断续续的20世纪气候湖冰(湖泊,至少有一个无冰的冬天的冬天是红点在图所示。gydF4y2Ba1克gydF4y2Ba),我们发现在这一领域的湖泊会从气候冬季覆盖间歇报道21世纪的末期(无花果。gydF4y2Ba1克gydF4y2Ba青色点)。这个地区占总数的11.7±1.6%全球湖泊的面积。预计持续时间缩短在湖冰尤其强烈在青藏高原和加拿大北极值超过每年−0.45天。在挪威和瑞典,减少湖冰不太明显,每年获得的值只有−0.28天。在南半球(南极洲除外),湖冰覆盖只发生在南端的安第斯山脉(嵌入在无花果。gydF4y2Ba1克gydF4y2Ba)。然而,20世纪的气候冰盖在这个领域很薄,其持续时间很短。21世纪的末期,该地区几乎所有的湖泊只会偶尔湖冰,和一些预计将永久失去冰盖。gydF4y2Ba

季节性冰时间将缩短在应对温室效应,湖冰质量也将迅速减少,说明的timeseries的年度最大的冰层厚度(图。gydF4y2Ba1 dgydF4y2Ba)。最大的冰层厚度相对不变的现象在1850 - 1980。随后,我们看到一个明显的负面趋势,信封模拟整体自然变化,2000 - 2010。模型项目,大约0.23±0.07米的全球平均最大的湖冰厚度将丢失在接下来的80年。冰厚度变化的空间特征(图gydF4y2Ba1 hgydF4y2Ba)是冰时间(图类似。gydF4y2Ba1克gydF4y2Ba)的强大趋势−0.04米每十年发生在加拿大北极,西伯利亚北部和巴伦支海海岸和青藏高原。变薄的冰将会增加户外活动与人类相关的潜在事故的风险和冬季公路网络在湖泊gydF4y2Ba^{27gydF4y2Ba,gydF4y2Ba28gydF4y2Ba,gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

地区加速湖冰损失及相关机制gydF4y2Ba

异常的冰时间和年平均地表气温是高度相关(gydF4y2BargydF4y2Ba值=−0.8,gydF4y2BaPgydF4y2Ba值< 0.001)(无花果。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba;有关更多信息,请参考补充笔记gydF4y2Ba1克ydF4y2Ba和无花果。gydF4y2BaS2gydF4y2Ba)。这种相关性也存在观测(gydF4y2BargydF4y2Ba值=−0.47)(图gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba)。平均而言,在观察,冰时间减少8.9天1°C局部变暖,在模型中,我们找到一个敏感性在同期的9.9天观察。天偏差可能与多种因素有关,如偏见在融化过程中的模块gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba,或者缺乏湖表面形态的变化gydF4y2Ba^6gydF4y2Ba。总体而言,湖冰对温度的敏感性模型在捕获在全球范围内,进一步表明图的插图。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba。我们的全球范围内分析的敏感性冰物候学表面变暖也是定性与先前的研究一致gydF4y2Ba^{4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba,gydF4y2Ba31日gydF4y2Ba,gydF4y2Ba32gydF4y2Ba,gydF4y2Ba33gydF4y2Ba}。而自然变化对当地冰物候学有着深刻的影响gydF4y2Ba^{34gydF4y2Ba,gydF4y2Ba35gydF4y2Ba,gydF4y2Ba36gydF4y2Ba,gydF4y2Ba37gydF4y2Ba,gydF4y2Ba38gydF4y2Ba,gydF4y2Ba39gydF4y2Ba,gydF4y2Ba40gydF4y2Ba,gydF4y2Ba41gydF4y2Ba}我们的全球范围内的分析,进一步强调了人类活动导致的气候变暖的影响湖冰损失和相关的变薄的冰层覆盖湖(gydF4y2BargydF4y2Ba值=−0.72,无花果。gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba),如散点图(图所示。gydF4y2Ba2,cgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

通过比较空气温度变化趋势模式(无花果。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba与冰的损失程度(图)gydF4y2Ba1 g hgydF4y2Ba),我们发现强大的空间对应关系。也暴露的地区最大的变暖趋势经历最快速失去湖冰(青色点指示湖泊与每年亏损率超过0.45天在无花果。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba)。一些地区预计在加拿大北极变暖速率为0.1°C,每年收益率~ 8°C到2100年气候变暖异常。在这些快速冰损失区域,表面空气温度的变化解释了超过70%的冰时间方差(补充图。gydF4y2BaS3gydF4y2Ba)。相比之下,冰损失在斯堪的纳维亚半岛和冰岛是缓慢的,在年度利率冰盖每年−0.2天的时间(无花果。gydF4y2Ba1克gydF4y2Ba)和−1毫米每年最大的冰层厚度(图。gydF4y2Ba1 hgydF4y2Ba)。湖的缓慢退冰与温和表面空气温度变化(每年0.02°C或更低)在东部北大西洋,与广阔的“变暖洞”由于经济放缓大西洋经向翻转环流CESM2-LE(大西洋经向翻转环流)gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba(补充图。gydF4y2BaS5gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

为了更好地理解的空间异质性湖冰趋势,我们关注的是湖冰的季节演变指标和他们的司机。在加拿大的北极地区、西伯利亚北部和巴伦支海环境,极放大主要是一种冷的现象gydF4y2Ba^42gydF4y2Ba相关,可以预计在北冰洋和哈得逊湾海冰损失。模型模拟和再分析数据显示,增强极地海冰区域变暖在寒冷的季节,可以解释为所谓的“热电容器”的反馈gydF4y2Ba^42gydF4y2Ba:海冰在夏季的开放会导致异常的吸收热的海洋。在冬季,多余的热量可以降低海冰覆盖(图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba第一行),进而产生大量从温暖的海洋热通量高分层冬季大气。大气加热利差进一步邻近的土地,在那里可以影响湖冰,峰值约三个月后(无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,第二行和无花果。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba),按照温度敏感性的关系(图/湖冰。gydF4y2Ba2,cgydF4y2Ba)。这种效果是在加拿大北极最为明显,西伯利亚北部地区,巴伦支海环境。我们的分析揭示了北冰洋海冰损失之间有明显的联系和北极土地湖冰损失(无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

湖冰损失的另一个重要反馈北极圈以南是冰反射反馈。由于未来冰损失和表面反照率下降,湖泊将吸收更多的短波辐射(无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba在扩展的无冰的季节,第四列)。这种效应在青藏高原尤其强烈,在湖冰损失和强烈的意思是在秋天日晒导致延迟性的冰增长和吸收异常热的湖泊水体(无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba第四行)。多余的热量可以减少冬天冰雪覆盖,因此导致进步的冰融化,春天进而触发一个积极的反馈。此外,尽管未来湖冰反照率的变化在春季青藏高原类似于那些在加拿大北极,吸收太阳辐射,由于冰的超额损失更大在青藏高原(~ 20 - 30 W / mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba在春天和14 W / mgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba年平均)相比,加拿大北部(无花果。gydF4y2Ba4 a、bgydF4y2Ba)。的原因可以归因于这样一个事实:春天气候平均太阳辐射软弱的高纬度地区,但在青藏高原强多了。整个过程,包括“热电容器”反馈和“冰反射反馈,总结示意图Fig。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

经济的崛起湖冰物候学的条件gydF4y2Ba

未来湖冰损失最终将影响湖泊生物多样性gydF4y2Ba^{17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba43gydF4y2Ba}通过扩大远洋温水物种栖息地和延长生长季节,同时增加了环境压力和选择冷水压力可能会失去他们的栖息地和物种对其他物种的竞争优势。进一步量化冰的预计损失,我们比较预计湖冰对自然变化持续时间,估计在我们的例子中从90年乐团成员和颞可变性在1850年和1950年之间。在每一个湖,我们考虑2标准偏差(σ)在时间范围和系综平均值(μ)的冰时间可变性(图1850 - 1950年期间。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba自然的)表示,水生物种适应范围。在大多数湖泊冰期间首次开始偏离其自然距离(自然范围的下限,即。1980 - 1990年之间,μ−2σ)(无花果。gydF4y2Ba5 bgydF4y2Ba)。虽然冰时间开始偏离其自然范围在20世纪的最后一个季度(无花果。gydF4y2Ba5 bgydF4y2Ba),有95%的可能性回归自然的范围,考虑到内部的正态分布变化所代表的乐团成员之间传播。gydF4y2Ba

然而,如果每个湖的冰预计持续时间低于2σ下限的自然变化范围内,冰时间回归自然的概率范围仅为2.5%(图。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba插图)。在这种情况下,冰物候学将成为当地的经济情况水生生态系统(相对于90年乐团成员由CESM2-LE模拟)(图gydF4y2Ba5度gydF4y2Ba)。水生物种,尤其是冷水物种高度适应冰层中的条件,将不得不适应或殖民冷的聚集地,和利基市场将被温暖的宽容的物种gydF4y2Ba^19gydF4y2Ba。我们还计算时间之间的第一阈值超过数(无花果。gydF4y2Ba5 bgydF4y2Ba(图),直到到达经济情况。gydF4y2Ba5度gydF4y2Ba)内部变化的比率anthropogenic-forced趋势。这个计算是基于最基本的前提,在湖泊水生生态系统更大的自然变化有更强的韧性或anthropogenic-induced气候变化更大的宽容。物种在湖泊与狭窄的过渡时间窗口,即。,lakes with rapid lake ice loss and small natural variability, are likely to experience more intensive selection pressure and environmental stress. Lakes in the Canadian Arctic and western Siberia have a transition time of approximately 90 years and may experience the no-analog habitat near 2080 with respect to ice duration (Fig.5 c, dgydF4y2Ba)。引人注目的是,在青藏高原湖泊生态系统的过渡时间只有60年,可能暴露于极端生境压力到2040年。这个地区的前所未有的转变可以归结再次强劲的湖冰反射反馈在青藏高原亚热带太阳辐射和高事件(无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba和gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。这些领域以外的其他湖泊可能不会受到经济条件在21世纪,尽管他们仍将经历大量的热应力。在北美西部,大的自然变化(补充图。gydF4y2BaS4gydF4y2Ba)导致后面出现,而较弱的信噪比在斯堪的纳维亚半岛和冰岛是由于广泛的自然变化和弱变暖与大西洋经向翻转环流的预计放缓,从而削弱CESM2-LE北方热传输的模拟(补充图。gydF4y2BaS5gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

识别的一个关键挑战迫使湖泊环境变化的理大人为的自然变化趋势。为此,我们调用一个大型合奏的90名成员子集进行先进的地球系统模型。这使我们得以识别出现人为的时间趋势和经济条件的时间。两大热点,湖冰将丢失最迅速和底层机械司机确认加拿大北极、青藏高原。北极和哈得逊湾海冰损失和相应的种冷极地附近土地的放大点湖冰加速下降的加拿大北极(热电容反馈)。在青藏高原冰川消失的最快速的出现在春天和秋天当强大的湖冰反射反馈与高气候有关传入的太阳辐射延迟冰的形成。这将导致更多的吸收热量的湖泊,进一步抑制季节性湖冰的形成。gydF4y2Ba

的季节性周期温度、混合光可用性和冰覆盖可以在湖泊安排重要的生物过程。观察证实,冰下水生生物多样性生态系统发挥着基础性的作用gydF4y2Ba^{10gydF4y2Ba,gydF4y2Ba44gydF4y2Ba,gydF4y2Ba45gydF4y2Ba}。相应的生物生物气候学是通常与冰的存在与否,进而影响的季节性周期猎物和捕食者gydF4y2Ba^43gydF4y2Ba。Ice-related物候变化也影响养分循环gydF4y2Ba^{46gydF4y2Ba,gydF4y2Ba47gydF4y2Ba},溶解氧gydF4y2Ba^48gydF4y2Ba和海藻的时机gydF4y2Ba^49gydF4y2Ba。在许多情况下,湖冰的级联效应会影响生态过程甚至在夏天gydF4y2Ba^44gydF4y2Ba。按照投影38±11天冰持续时间减少到本世纪末,最近的一项研究gydF4y2Ba^50gydF4y2Ba预计由33±延长12天的湖泊分层的北半球在同样高排放情况下8.5 (RCP)。gydF4y2Ba

我们的CESM2-LE模拟显示,第一个人为偏离自然冰物候学范围已经发生1980 - 1990之间(图。gydF4y2Ba5 bgydF4y2Ba),后湖冰损失率是最快的冰的时间在上个世纪在模拟(补充图。gydF4y2BaS7bgydF4y2Ba)和连续观察来自30个湖泊在北半球gydF4y2Ba^16gydF4y2Ba。相比之下,冰损失率是微不足道的上半年的20世纪时人为因素的影响是最小的(补充图。gydF4y2BaS7agydF4y2Ba)。时变得不一致的趋势与自然冰物候学范围对应于一个断点标识在北极和亚北极湖泊浮游植物组合gydF4y2Ba^{51gydF4y2Ba,gydF4y2Ba52gydF4y2Ba,gydF4y2Ba53gydF4y2Ba,gydF4y2Ba54gydF4y2Ba}。浮游植物的变化组合最近由于在这些地区湖冰的损失gydF4y2Ba^{17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba49gydF4y2Ba,gydF4y2Ba51gydF4y2Ba,gydF4y2Ba54gydF4y2Ba,gydF4y2Ba55gydF4y2Ba,gydF4y2Ba56gydF4y2Ba,gydF4y2Ba57gydF4y2Ba},导致延长生长季节,栖息地的扩张,增加光和营养的可用性。此外,这些观察到的最近的一些变化在高北极湖泊水生生物学前所未有的对过去的300年里gydF4y2Ba^58gydF4y2Ba,甚至是200000年,当考虑长期演变的重建gydF4y2Ba^59gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

湖冰的投影快速下降在未来80年将不利影响湖泊生态系统。这里展示的湖冰在许多地区已经开始走出其自然信封,与经济情况发展中在一些地区在未来4 - 5年ssp3 - 7.0下排放途径。虽然我们的模拟都是在一个排放途径进行的,他们是更一般的价值评估的出现与总体变暖经济条件水平(相对于1850 - 1950年的气候均值,无花果。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)。我们的研究结果表明经济条件开始出现的全球变暖下1.9°C(无花果。gydF4y2Ba5度gydF4y2Ba)。这项工作强调了不利的生态后果的风险在21世纪持续高企的人为排放。为了避免紧急湖冰物候学和前所未有的变化,有必要保持全球平均地表温度低于1.9°C。gydF4y2Ba

我们认为这项工作是一个重要的一步在湖冰建模及其应对温室效应。然而,一些警示证明我们的结果及时应该注意。我们使用一个网格模拟仿真方法。每个1°longitude-latitude网格单元有一个代表湖的深度是由所有湖泊的面积加权平均深度网格中的单元。然而,个人湖泊在网格内的细胞可能代表湖湖冰动力不同。例如,这是由于海拔梯度和深度gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba。湖的深度决定了热惯性和水柱的混合体制,从而影响冻融过程的湖冰覆盖。更深的湖泊往往需要更长的时间比浅湖在相同气候迫使冻结。此外,代表湖与湖的一维模型模拟。横向非均质性在水温度和冰盖不是模拟。这是很重要的对于大型湖泊水循环和冰盖力学湖冰物候学在水平方向上的影响。再获取在大湖也导致后来冻结和早些时候分手通过增加风速,因此缺乏水平可能会导致不切实际的冰物候学特性特别是大湖。然而,代表湖确实反映了变化的模拟最常见的湖在网格内的细胞类型。在所有深度和湖大小等因素的影响,空气温度变化的主导因素诱导湖冰根据综合分析基于全球观测gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba一维模型中,这些不足主要影响气候意味着超过可变性的湖冰物候学。长期观察记录从三个湖泊在一个网格单元(1°×1°)在芬兰(补充图。gydF4y2BaS8gydF4y2Ba)显示大冰的气候意味着持续时间的差异,但他们的长期变化相似代表湖和捕获的模拟。虽然在气候模拟往往会有较大偏差的意思是冰时间在大型湖泊,如贝加尔湖和苏必利尔湖(补充图。gydF4y2BaS8gydF4y2Ba),长期变化,即。,lake ice loss, over the last century are captured reasonably well by our simulation.

还应该指出的是,湖冰增长敏感的时间和深度雪冰表面上gydF4y2Ba^10gydF4y2Ba通过对冰层厚度以及改变反照率的影响。而五雪模块包含在我们的模型中,降雪来源于大气模型的不确定性可能会导致不准确的湖冰模拟。然而,完整的湖泊和大气之间的耦合模拟确实代表最先进的湖冰动力学建模实践到目前为止通过模拟水之间的三方互动,冰和空气和解决昼夜循环的热力学湖。重要的是,我们的研究结果使我们能在湖冰中独立的自然变化动力学通过首次大型合奏模拟,也增加了信心的质量预测反应的湖冰物候学人为营力。我们希望未来的工作与single-forcing合奏模拟gydF4y2Ba^60gydF4y2Ba将使温室气体进一步归因各自的角色和人为气溶胶调制响应的湖泊人为迫使。gydF4y2Ba

CESM2大合奏仿真模型的设计gydF4y2Ba

组成/ CESM大合奏模拟gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba(CESM2-LE)是基于社区的地球系统模型gydF4y2Ba^24gydF4y2Ba(版本2 CESM),名义上1°×1°学位水平分辨率。模型是强迫耦合模型相互比较项目阶段6 (CMIP6)历史迫使从1850年到2014年,共享社会经济途径迫使场景gydF4y2Ba^{61年gydF4y2Ba}(ssp3 - 7.0)从2015年到2100年。90名成员日常湖冰厚度的输出字段初始化(100乐团成员模拟)从一组初始状态的不同组合的海洋和大气gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba。其中,80名成员初始化从4个不同年的工业化前与CESM2控制进行仿真gydF4y2Ba^24gydF4y2Ba:1231、1251、1281、1301(每个初始化与20名成员)与温度场(即micro-perturbations。结合宏观和micro-initializations)。此外,10 macro-perturbation成员初始化不同年份:1011,1031,1051,1071,1091,1111,1131,1151,1171,1191(每个初始化一个成员)。归因分析显示在无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba和无花果。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba是基于过去10 micro-initializations的输出字段(11日至20日)的1231年,1251年,1281年,1301年和20 micro-initializations除了macro-initializations。社区土地模型gydF4y2Ba^15gydF4y2Ba(CLM,版本5)在这项研究中的应用是土地CESM2完全耦合的模块。CLM5使用嵌套的次网格层次结构(包含网格单元、土地单元、列和植物功能类型)来代表陆地表面的异质性。每个网格单元可以有五维的土地单位(冰川、湖泊、城市地区,植被区域,和农作物)分别建模,并且没有水平通量交换土地的单位。gydF4y2Ba

CLM5湖模型gydF4y2Ba

CLM5湖、冰、雪和沉积物模拟器gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba(丽丝)是一个一维热力学模型,解决了垂直热扩散方程。湖由雪(5层),湖水体(液体组成的十层,水和冰),土壤(10层)和基岩(五层)在垂直剖面。湖水层的水量是固定的,和湖水的厚度层设置根据名义湖深度的方法。每个网格单元有一个湖建模。平均深度和湖湖区分数从高分辨率网格单元的聚合(0.05°×0.05°)全球湖泊和湿地数据库gydF4y2Ba^{62年gydF4y2Ba}和全球网格湖深度数据集gydF4y2Ba^{63年gydF4y2Ba}CLM5电网(0.9°×1.25°)。丽丝使用批量转移的方法来计算地表通量(动量通量和热通量)湖的表面和大气边界层。湖水列内的混合过程包括风搅拌、混合对流,分子扩散和未解决的过程。丽丝冰分数计算每一层的湖的身体,而不是模拟一个单独的冰层在水面层。占炼铁的影响和瓦解冰反照率,丽丝的反照率降低湖冰在融化过程中。雪的反照率计算方法申请non-vegetated土地单位。湖作为一个完全耦合模型,默认的步伐是1800年代,昼夜循环是解决湖泊模型,然而,并不代表offline-lake模型模拟由于强制字段的时间分辨率。确定在我们的计算中,冰雪覆盖的一年一年的冰层持续超过5天。湖泊从南极洲和格陵兰岛是排除在我们的分析中,模拟湖那里受到很大不确定性是因为冰盖过程的两个区域。gydF4y2Ba

验证的冰物候学gydF4y2Ba

全球湖和河冰数据集gydF4y2Ba^25gydF4y2Ba包含471个原位观测冰物候记录湖泊在北半球,其中331条记录已经观察到自1850年以来20多年(补充数据gydF4y2Ba1克ydF4y2Ba)。这些记录(≥20年),现湖附近的选择在我们的仿真来验证仿真结果。对于每个记录,我们选择在我们的模拟相同的年观察,即使阶段的自然气候变化的模式模型无关,任何个人的观察乐团成员。全球的模式意味着气候冰冻结日期,冰分手日期和冰时间进一步验证(补充图。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba)。观察,冻结日期的定义是第一天当湖完全被冰覆盖。分手日期的定义是去年分手的日期之前观察到无冰的条件。冰的时间被定义为的天数的湖是完全被冰覆盖。根据这些定义,冰时间不是一模一样的区别分手日期和冻结日期。因此,冰的美可以不同时间的总和的美冻结日期和分手的日期。gydF4y2Ba

在模拟,冰层覆盖水平被认为是均匀的。冰冻结日期确定为冰雪覆盖的第一天出现(冰厚度> 0米),冰分手日期确定截止的最后一天,冰盖消失(冰厚度= 0米),和冰时间确定的总天数与冰盖几乎等于分手日期和冻结日期之间的区别。在现实中,冻结日期和分手日期在湖的不同部位可能不同由于异质性的冰层覆盖,但原位观测通常代表冰海岸线地区的物候学被观察者的视线。因此,这种异质性可能导致观测和模拟之间的偏差,尤其是对于大型湖泊,随着大湖泊往往有更高的异质性在冰层覆盖。值得注意的是,长期冷冻过程有助于这种偏见。因此,如补充图所示。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba冻结日期比较差(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.78)复制的模拟。相比之下,熔炼过程是快速的,所以分手的日期是一致的(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.94)之间的观察和CESM2-LE模拟。gydF4y2Ba

虽然使用的方法为每个网格点代表湖可能忽视lake-specific因素的影响(如形态和放电),观察和模拟之间的高相关意味着这样的影响很小,因为一阶时空方差由气候因素控制。此外,timeseries 16长记录分别验证(补充图。gydF4y2BaS8gydF4y2Ba)。请注意,完全耦合模型可以当然不是复制观察到的轨迹,但只有它的统计数据。补充图。gydF4y2BaS8gydF4y2Ba表明,这些记录变化的范围是CESM2-LE模拟再现。附近有三个长期观测记录的网格点(61.7°N, 23.8°E)(补充图的最后一个面板。gydF4y2BaS8gydF4y2Ba)。虽然每个湖都有自己的特点,这三个记录的长期变化都被仿真网格点。gydF4y2Ba

补充图。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba揭示了湖泊模型CESM2有点低估了湖冰盖的持续时间。CESM2-LE模拟,很大一部分的差异可以归因于一个温暖模拟地表空气温度的偏差。与地表的空气温度相比ERA5再分析数据集gydF4y2Ba^{64年gydF4y2Ba}CESM2的模拟空气温度在1981 - 2020高1.5°C在30°- 70°N带研究的大多数湖泊所在地。如无花果所示。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba,年平均气温上升了1°C,冰时间减少9.9天。变暖偏差为1.5°C因此大约相当于在冰−14.9天时间的偏差。此外,自然变化可能会发挥更多作用模型和观测之间的偏移量。gydF4y2Ba

验证的冰厚度gydF4y2Ba

冰厚度的模拟验证了原位观测记录收集的加拿大冰厚度计划在1947 - 2002gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba。冰层厚度测量用手动钻孔机每年在同一位置。获得年度最大冰厚度从冰雪覆盖的期间每周测量(例如,补充图。gydF4y2BaS1egydF4y2Ba)。总共15记录每周测量(补充数据gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)年度最大厚度从0.4到2.2米。年度最大的气候意味着冰厚度是我们模拟附近网格相比,我们选择相同的模拟和观测时间。年度最大的空间方差冰层厚度是复制我们的模拟显示高模式相关系数(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.93;补充图。gydF4y2BaS1fgydF4y2Ba)。然而,我们的湖泊模型往往低估了方差对厚冰层覆盖,回归斜率为2.1(补充图。gydF4y2BaS1fgydF4y2Ba)。除了现有的温暖完全耦合模型中的偏见,其他更具体的湖泊模型偏差可能导致这种差异。gydF4y2Ba

性能比较与offline-lake模型gydF4y2Ba

作为对比,我们也评估湖冰SimStrat-UoG进行的模拟gydF4y2Ba^{65年gydF4y2Ba}(一维、离线)模型的跨部门的影响模型相互比较项目阶段2 bgydF4y2Ba^{66年gydF4y2Ba}(ISIMIP 2 b)使用全球湖和河冰数据集。ISIMIP 2 b,总共有五个湖泊模型,以及SimStrat-UoG是最好的模型冰物候学的关于其性能gydF4y2Ba^7gydF4y2Ba(补充图。gydF4y2Ba27gydF4y2Ba在裁判。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)。这个项目使用类似CLM5 grid-simulation方法,并使用相同的深度测量法数据库gydF4y2Ba^{63年gydF4y2Ba}。然而,空间分辨率有0.5°×0.5°相对于0.9°×1.25°用于CLM5。SimStrat-UoG模型是迫于日产量字段,包括表面空气温度,表面风速、长波和短波辐射和特定的湿度从GFDL-ESM2M HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC5 CMIP5项目。所有的字段都插入0.5°×0.5°网格然后bias-corrected反对ERA-Interim再分析数据。梅的气候意味着冰时间是15.7天(补充图。gydF4y2BaS9gydF4y2Ba),这是接近我们模拟的价值(17.3天)。正如上面所讨论的,大部分的偏见在我们的模拟可以归因于温暖的完全耦合模型中存在的偏见。湖温度CESM2-LE不是bias-corrected,与使用的过程与离线SimStrat-UoG模型模拟。虽然SimStrat-UoG模拟的空间分辨率是CLM5的两倍,模型的缺陷是造成的偏见甚至更高。显然,相比SimStrat-UoG模型(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.77;补充图。gydF4y2BaS9gydF4y2Ba),CLM5具有更好的预测能力(gydF4y2BargydF4y2Ba值= 0.93;补充图。gydF4y2BaS1gydF4y2Ba在冰层厚度方差),尽管SimStrat-UoG模型没有低估的趋势向厚的冰层。gydF4y2Ba

统计方法gydF4y2Ba

在大合奏模拟分析,自然变化由标准差表示整个乐团的成员,和系综均值代表人为排放的强迫响应。冰的变化持续时间,冻结日期,分手日期和年度最大冰厚度超过2020 - 2100确定是所有乐团成员的值之间的差异在2100年和2020年的值。意味着所有乐团成员的差异是强迫响应,标准差代表了自然变化,本身可以受到温室效应的影响。同样,断断续续的冰覆盖的变化在2090 - 2100和2000 - 2010首次计算出个人乐团成员。然后,强迫响应确定所有乐团成员的平均变化。湖的表面反照率的变化和吸收短波辐射在无花果。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba以同样的方式确定。所有的线性趋势在无花果。gydF4y2Ba1克ydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba3gydF4y2Ba基于90名成员合奏意味着字段。相关系数、梅、斜坡和拦截在我们的模型/数据验证基于整体的意思是所有字段的CESM2-LE SimStrat-UoG模型模拟和仿真(补充图。gydF4y2BaS9gydF4y2Ba)。相关性分析是由使用线性最小二乘回归工具“Scipy”包gydF4y2Ba^{67年gydF4y2Ba}。计算的时候出现人为信号和冰物候学经济局势中描述图的标题。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。gydF4y2Ba