政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)表明，海洋覆盖了大约地球表面的71%，吸收了约93%因温室效应产生的额外能量，在地球气候系统的自然变化中发挥着重要作用[1]。相对于大气而言，海洋有缓变的特性，成为全球气候变化的主要“记忆体”，调节着全球的气候状况，海洋对中国气候变化有重要影响。近年来，随着海洋和大气观测资料的增加，研究方法的日新月异，我们对海洋在气候变化中的重要作用不断取得新的认识。2017年，中国政府启动了《第四次气候变化国家评估报告》(简称评估报告)的编制，开展了全球和中国海洋变化及其气候效应的评估，并取得了若干新进展及新认识。本文主要从海洋的温度、盐度、环流、海平面变化和海气相互作用的气候效应等物理海洋过程，以及海洋的碳源汇、酸化和溶解氧变化等生物地球化学循环过程，分析并评估全球和中国海洋变化及其气候效应，以期为中国应对气候变化和参与气候变化国际谈判提供必要的科学支撑。

1 海洋物理性质的变化

1.1 海温、盐度和环流的变化

IPCC评估表明，自20世纪中叶以来，全球海洋上层2 000 m的热含量呈现出较为稳定的上升趋势，且归因于人类排放温室气体[2-3]。观测显示，气候变暖背景下20世纪中叶以来全球陆地和海洋的表面升温明显[4-6]。1958—2018年，中国近海区域(本文指渤海、黄海、东海和南海, 图1a中黑色方框所示海域，0～40°N, 100～140°E)平均海表面温度(SST)的线性增量为0. ℃(速率0. 1 ℃/a)高于全球海洋平均增温(0. ℃)(见图1b)；其中，东中国海(渤海、黄海和东海的简称)的升温尤其显著，达1. ℃(速率0. ℃/a)，远高于相邻的陆地或海区的升温(高信度(1)本文借鉴IPCC第五次评估报告中有关不确定性的评估方法，即根据基本证据和一致性(证据的类型、数量、质量、内部相容性和一致程度)的分析判定，评估关键发现和主要结论或结果的不确定性，采用“很低”“低”“中等”“高”和“很高”等专门术语表示其信度水平，并应用“几乎确定，99%～100%概率”、“很可能，90%～100%”、“可能，66%～100%”、“或许可能，33%～66%”“不可能，0～33%”“很不可能，0～10%”“几乎不可能，0～1%”等术语表述经评估的主要结论或结果的可能性；信度水平和可能性等专门术语以斜体字表示。)[4-9]，这显著区别于地球表面的一般升温变暖规律，即大陆变暖高于海洋，中高纬地区高于低纬地区，东中国海的升温速率约为中国大陆升温速率(约 0.015 ℃/a)的1.5倍[10]。分析表明，东中国海升温主要归因于黑潮入侵陆架海域和副热带高压的年代际增强，这又与东亚季风年代际的减弱密切相关[5]。在不同气候情景下(从温室气体低排放到高排放情景，RCP2.6，4.5，8.5, RCPs)，全球和中国海洋还将显著升温，东中国海可能成为全球海洋升温幅度最大的海区之一(证据量中等，一致性高)[11-15]。

IPCC AR5指出，自1950年代以来，海洋表层盐度(SSS)的变化表现为蒸发强于降水的副热带海域海水变得更咸，而降水强于蒸发的热带和极区海水变得更淡，高盐度和低盐度区域的表层海水盐度差异增加是几乎确定的[1]。1970年代中期到2010年代前期，中国东海、南海SSS表现出下降的趋势(证据量中等，一致性中等)[16-17]，但2015年以来，南海SSS波动较大[18]。在不同气候情景下(RCPs)，未来东中国海SSS 总体变化不大，南海则有较明显下降，且RCP8.5情景下SSS的变化比RCP4.5情景下显著(证据量有限，一致性中等)[14-15]。

图1 1958—2018年全球和中国近海海表面温度(SST)变化趋势的空间分布及距平时间序列注：引自Cai et al[5]，并采用HadISST(2)英国气象局哈德莱中心全球海表面温度数据集(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set，HadISST)。数据更新至2018年[5]。

研究表明，气候变暖背景下全球海洋环流发生了明显的变化。相对于1850—1900年，大西洋经向翻转环流(AMOC)变弱，且很可能继续减弱[3]，而大洋西边界流区有增强趋势[19]。20世纪90年代以来，全球大洋环流系统的流速似乎正在加快，并以热带海洋最为突出，这种加速现象超出了自然的变率，主要归因于全球变暖(证据量中等，一致性高)[20]。中国近海上层环流受季风影响较大(高信度)。近几十年来，中国近海区域上空的东亚季风出现年代际的减弱，这导致黄海暖流减弱，主轴位置西移，且引起黑潮暖水入侵东中国海陆架以及通过吕宋海峡入侵南海出现年代际的增强(高信度)[5,8,21-26]。但是，对中国近海环流预估的认知仍有限，主要是由于该海域海洋环流的形成与变化机理复杂，长时间序列和覆盖广泛的观测数据不足，以及数值模拟的不确定性等原因。