全球氣候變化中的人類活動視角:社會經濟情景的演變

姜彤 王艷君 蘇布達 翟建青 陶輝

1 南京信息工程大學 地理科學學院/災害風險管理研究院,南京，210044 2 中國氣象局國家氣候中心,北京，100081 3 中國科學院新疆生態與地理研究所 荒漠與綠洲生態國家重點實驗室,烏魯木齊,830011 4 中國科學院大學,北京，100049

0 引言

情景是對未來世界如何發展的可能性描述[1]．預估全球和區域氣候變化需要構建未來社會經濟變化和溫室氣體排放等一系列情景．這些情景涉及未來社會、經濟、技術的方方面面,需要對各種可能的發展狀況加以定性或定量的描述．對未來溫室氣體和氣溶膠等排放狀況的描述,在氣候變化研究中通常稱之為排放情景．對一系列影響溫室氣體排放的社會經濟驅動因子(包括未來人口增長、經濟發展、技術進步、環境條件、全球化、公平原則等)的假設,則組成了社會經濟發展情景．1990年以來,政府間氣候變化專門委員會(IPCC)先后提出了SA90情景(SA90)、IS92情景(IS92)、排放情景特別報告(SRES)、典型濃度路徑(RCPs)等溫室氣體排放情景．上述情景雖然對未來的社會經濟發展有一定的考慮,但相對簡單．為了加強對未來全球社會經濟發展的認識,IPCC于2010年提出了共享社會經濟路徑(SSPs)以描述全球社會經濟發展情景[2-4]．經過廣泛地征求意見和多次會議討論,SSPs的主要組成要素和5個基礎框架已經初步確定,基于SSPs的區域社會經濟情景數據產品也逐步發展,并在區域/領域的氣候變化影響、適應與減緩研究中得到應用．本文綜述了社會經濟情景的演變過程、共享社會經濟路徑的最新發展及應用,并分析了其未來發展面臨的挑戰．

1 社會經濟情景演變概述

社會經濟情景的設定是氣候變化影響研究的重要環節．在歷次IPCC報告中,氣候情景歷經了不斷的更新與發展,由最初的維持社會經濟狀況不變到改變人口、經濟等要素再到IS92中簡單設定高、中、低3種變化模式,并考慮能源、土地利用等相關的溫室氣體排放,直到最新的SSPs情景的提出,IPCC的氣候變化情景由簡單描述走向了定量化的評估,將原有的社會經濟假設上升到情景的高度(表1),反映了溫室氣體排放與社會經濟發展的關聯,也將統一氣候模型(CM)、綜合評估模型(IAM)及氣候變化影響、適應與脆弱性(IAV)研究中關于人口、經濟和能源消費的不同預測和設定,更好地滿足氣候變化影響、適應與減緩研究的需要[4-7]．

2 共享社會經濟路徑

2.1 共享社會經濟路徑的設定

共享社會經濟路徑的設定既包含了人口、經濟、技術水平等定量元素,又包含了社會發展方向、速度、水平等定性的元素,以反映輻射強迫和社會經濟發展之間的關聯[7]．不同的SSPs表現不同的社會發展模式,當前SSPs的指標體系主要涵蓋7方面的內容[6]:1)人口和人力資源,包括人口的出生率、死亡率、遷移率、增長率、性別與年齡結構、空間分布、城市化和教育水平;2)經濟發展:人均收入的增長率、國際收入分配、國內收入分配、經濟結構、就業狀況、國際貿易、全球化;3)人類發展:貧困情況、能源可用性、食物安全、公共醫療和健康服務能力、公平和社會凝聚力、人類發展指數;4)技術:研發投入、技術生產率、基礎設施狀況、能源領域的供應部門的技術發展方向、能源強度、碳強度、技術轉化率、技術可用性;5)生活方式:消費類型、食物結構、價值觀;6)環境和自然資源:化石能源利用、自然資源利用、土地利用、農業生產率、環境污染、水資源可用性、土壤肥力;7)政策和機構:國際合作、國際地位、環境政策取向、機構效率、政府管理質量、保險可用性．

SSPs的設定能夠完全涵蓋過去已有情景中的已有假設,如SRES情景族中的B1情景設定人口快速增長后趨于平緩或逐步減少,經濟快速發展,同時社會、環境、人居等方面水平穩步發展,全球化水平提高;或A2情景設定的未來世界以區域競爭為主,各地區間差異顯著,全球化水平較低,社會經濟發展緩慢的情景,都能在SSPs中得到體現．同時,SSPs能夠與不同的氣候情景進行組合,形成綜合情景矩陣．

表1 IPCC氣候變化情景的發展階段與應用[5]

通過情景矩陣,可以評估不同情景組合下氣候變化的影響、適應和減緩的后果(圖1)．矩陣中的每一網格都可以認為是一種氣候情景和一種社會經濟情景的組合結果;在同一排放水平下(同一列),不同的社會發展道路的選取能夠改變人口、經濟發展政策、能源結構、環境政策等,從而具備不同的發展(減緩與適應)能力,控制氣候變化帶來的影響;在同一社會經濟發展指標下(同一行),通過采取不同的氣候政策,控制溫室氣體排放,能夠使得社會經濟達到不同的發展狀態．RCPs和SSPs的矩陣組合有助于社會經濟發展的不確定性研究,在減緩和適應政策的成本與風險分析研究方面也有很大的現實意義[7-8]．

2.2 5個基礎SSPs的主要特征

當前IPCC已經確定了5個基礎SSPs的主要特

征,綜合考慮了人口增長、經濟發展、技術進步、環境條件、公平原則、政府管理、全球化等發展特點和影響因素,以及經濟發展方式、國際貿易、區域關系的關鍵特征,同時,將SSPs框架與之前的SERS情景、聯合國千年發展目標、聯合國環境規劃署全球環境展望的情景和早期全球情景組有關情景進行了邏輯比較．通過對已有全球發展框架特征的綜合研究,給出了經濟優化、市場改革、可持續發展、區域競爭、常規商業等不同的發展導向下,經濟發展速度、人口增長率、技術進步、環境技術發展、主要目標、環境保護、貿易、政策與機構和脆弱性等的方向和趨勢,涵蓋了千年生態系統評估、SRES、全球環境展望和國際農業可持續技術發展評估中的全球發展框架[4](表2)．

5個基礎SSPs的主要特征如下[7]:

1)SSP1為可持續路徑,是充分考慮可持續發展和千年發展目標的路徑．這一路徑與SRES的B1/A1T情景類似,描述一個實現可持續發展的世界,具有低的氣候變化減緩與適應挑戰．在這一路徑下全球重視科技、教育的發展,高度的開放與全球化;國家之間差距逐步減小,低收入國家快速發展,貧困線以下的人口急劇減少;重視清潔能源的使用,消費也趨向低的材料消耗和能源損耗,各國都向環境友好型社會發展;人口生育率和死亡率都很低,但教育水平很高;醫療水平、公共衛生、人類福祉等方面都得到快速的發展;政府與機構致力于發展目標的實現．

2)SSP2是中間路徑,對應SRES的B2情景,全球維持當前的發展態勢繼續發展,面臨中等的氣候變化減緩與適應挑戰．這一路徑下各國都取得了一定的發展,發展中國家和發達國家之間的差距慢慢縮小;全球對于化石燃料的需求在逐步降低,資源和能源強度也在降低;大部分國家發展較為穩定,但在部分低收入國家發展不平衡;全球化處于中等水平,全球性機構數量有限;大部分地區收入有一定的改善,人口一般處于上升趨勢,但教育的發展慢于人口的增長速度;有一部分人無法獲得安全的飲用水與衛生和醫療服務;全球在實現發展目標方面取得了一些進展,但仍有很大不足．

表2 全球發展框架的特征[4]

3)SSP3是區域競爭路徑,對應SRES的A2情景,描述一個缺乏協調、區域分化明顯的世界,面臨高的氣候變化減緩與適應挑戰．這一路徑下發展水平較低,依賴化石能源,從而難以緩解環境和污染問題;去全球化趨勢嚴重,全球各國之間缺乏國際合作、國際貿易受阻,使得全球經濟發展緩慢;對技術、教育的投資較少;人口生育率和死亡率都偏高,資源消耗大,能源技術變革緩慢,使得碳排放較高;國家只專注于自身的能源與食品安全,缺乏合作與協商,國家與機構管理松散.這一路徑下難以實現發展目標．

4)SSP4為不均衡路徑,類似于A2情景．該路徑設想了國際和國內都高度不均衡發展的世界,面臨高的氣候變化適應挑戰和低的氣候變化減緩挑戰．這一路徑下各國發展差異較大,財富主要集中于少數群體,這些群體產生了大部分的排放量,但總體上這一路徑較好地控制了溫室氣體的排放．各國都有大量的貧困群體且易受到氣候變化的影響．少數的高技術水平群體通過一定的研發投資來應對潛在的資源短缺或氣候政策,管理和全球化被少數人控制,貧窮人口的受教育程度有限．政府管理效率低,面臨很高的適應挑戰．

5)SSP5是以傳統化石燃料為主的發展路徑,類似于SRES的A1FI情景.這一路徑通過大量化石燃料的燃燒實現經濟的快速發展,面臨高的氣候變化減緩挑戰和低的氣候變化適應挑戰．這一路徑強調傳統的經濟發展導向,通過經濟的快速發展來解決社會問題;對于環境問題、能源結構調整的努力較低,產生大量的溫室氣體排放.但強勁的經濟增長使得基礎設施、醫療衛生水平等都能夠得到滿足,能夠實現發展目標．

SSPs內部邏輯及其與SRES情景、氣候變化適應和減緩相互關系如圖2所示．

3 區域社會經濟情景的構建

SSPs設定方法的益處在于人們可以根據當前某個國家或區域的實際情況,以及發展規劃,利用SSPs的指標體系來設定具體社會經濟發展情景,不僅可以用于全球、區域,還可以應用在具體的部門(如能源、農業等)．目前,國際應用系統分析研究所(IIASA)、德國波茨坦氣候影響研究所(PIK)及經濟合作與發展組織(OECD)3個機構以2000年的人口和經濟為初始數據預估了21世紀全球及各國的人口和國內生產總值(GDP,由購買力平價PPP計算)[9-14]．國內姜彤等[15-17]、王艷君等[18]、景丞等[19]在SSPs的全球框架下,考慮了中國的人口政策,以2010年的人口為初始數據,本地化人口經濟預估模型,對“一帶一路”沿線國家、中國大陸及31個省(區/市)的人口和經濟進行了預估(香港及澳門地區、臺灣省的相關數據未包含在本文中國及分省市的統計中)．

3.1 中國人口經濟預估

3.1.1 中國人口變化

未來5種SSPs路徑下中國人口總數都將先增加后減少(圖3),各路徑下人口在2025—2035年達到峰值．其中SSP3路徑下人口最多,峰值約14.3億人,到2050年人口下降至14.1億人,到2100年為12.9億人;SSP2路徑下人口處于中間水平,峰值約14.1億人,到2050年人口下降至13.7億人,2100年僅為9.7億人;SSP1和SSP5路徑下人口非常相近,兩路徑下峰值人口約13.9億人,到2050年約13.3億,到2100年為7.9億人;SSP4路徑下人口最少,其峰值人口、2050年人口和2100年人口分別為13.9億、12.9億和7.0億人．

在5種SSPs路徑下,2010—2050年中國城市人口都有所增加(圖4左)．各路徑下到2030年中國城市人口分別達到9.6、9.9、9.2、9.6和10.3億人,到2050年達到10.6、11.1、9.9、10.3和11.4億人,較2010年增加3.2億～4.7億人．SSP5路徑遵循經濟發展為主的發展模式,城市人口增加最快;其次是SSP2路徑;SSP1和SSP4路徑下最初增長趨勢相似,到2035年之后逐漸拉開差距,SSP1路徑城市人口略高;SSP3路徑發展水平最低,導致城市人口增長速度最為緩慢．

農村人口的變化則呈現出與城市人口變化不同的態勢(圖4右),各路徑下中國農村人口都有所減少,到2030年中國農村人口分別為4.3、4.3、5.3、4.2和3.6億人,之后各路徑間差距進一步拉大,到2050年分別為2.7、2.9、4.9、2.6和1.9億人．其中SSP3路徑下生育率較高而遷移率偏低,農村人口下降速度最慢,2010—2050年間減少約1.8億人,SSP1、SSP2和SSP4路徑下農村人口變化較為相似,減少3.7億～4.0億人,SSP5路徑下由于生育率低,同時大量人口向城市遷移,農村人口下降速度最快,到2050年較2010年農村人口減少約70%(4.7億人)．

各路徑下未來2050和2100年中國人口的年齡結構如圖5所示,SSP1和SSP5路徑下中國人口參數設定相同,因而人口的結構特征一致．到2050年時,不同路徑下人口的年齡結構差異不大,人口最多的年齡段均為60～64歲．各路徑間的差異主要體現在新生人口數上,SSP3路徑下新生人口最多,0～4歲人口能夠達到近0.8億人,SSP1和SSP5路徑下則新生人口較少,不足SSP3路徑的一半．到2100年,各路徑下的年齡結構呈現明顯的差異,SSP1、SSP4和SSP5路徑均呈現“倒三角”型的分布,新生人口逐年減少,老齡人口不斷增加,社會呈現嚴重的老齡化趨勢．SSP2路徑年齡結構較為健康,新生人口處于適中水平,老齡人口比重較當前有一定程度的增加,但小于SSP1、SSP4和SSP5路徑．SSP3路徑下人口呈現“金字塔”型,新生人口較多,隨著年齡的增長人口越來越少．

各路徑下教育水平也有一定差異,SSP1和SSP5路徑是教育水平最高的路徑,到2100年已經基本消除了文盲和小學文憑,大部分人口都有大學及以上學歷;SSP2和SSP4路徑下略低于SSP1和SSP5路徑,但基本都能夠達到中學以上學歷;SSP3路徑下教育發展水平低,受教育程度也相對較低,到2100年仍有一部分小學學歷人口,但與當前相比已經有了很大的改善．

5種SSPs路徑下,中國各省的人口變化差異顯著(圖6)．2100年,SSP1、SSP2、SSP4和SSP5路徑下廣東省是中國人口最多的省份,尤其在SSP5路徑下人口可以達到1.3億人,遠遠高于其他省份,第二名的浙江省人口僅為廣東省的一半約0.63億人.而在發展水平較低的SSP3路徑下,廣西人口有可能超越廣東省,成為人口最多的省份,達到約1.13億人．經濟發展水平較高的省份如廣東、浙江、江蘇、上海、北京、天津等在SSP5路徑下能夠吸引人口由經濟水平較低的省份遷入,使得人口快速增長,在這一路徑下人口數量將高于其他路徑．而在發展水平相對較低的省份,SSP3路徑下的高生育率將帶來更多的新生人口,使得人口總數高于其他路徑．

3.1.2 中國經濟變化

不同SSPs路徑下,中國的GDP均呈上升趨勢,增速從9%降至一穩定水平(圖7)．SSP1和SSP4路徑下,GDP增加至2070s和2060s后逐漸放緩,到21世紀末期分別達到318.9萬億元和248.1萬億元;SSP2、SSP3和SSP5路徑下,GDP持續增加,但SSP2和SSP3路徑在21世紀中期后增速放緩,SSP5路徑下則保持較快增速,2100年分別達371.7萬億元、267.8萬億元和515.8萬億元．總之,5種路徑下中國GDP在21世紀前期差異不顯著,中后期差異逐漸顯現．到21世紀末期,GDP總量最大的SSP5與最少的SSP4相差約為250萬億元．

21世紀中國分產業產值預測結果如圖8所示．

第一產業產值在5個路徑下呈先增加再緩慢減少的趨勢,達峰時間存在差異．SSP1、SSP2和SSP5路徑分別在2080s 、2060s 和2050s達到最高產值,約分別為11.4萬億元、10.6萬億元和8.9萬億元;SSP3、SSP4路徑則在2040s達到峰值,分別為7.9萬億元和8.6萬億元(圖8a)．

第二產業產值在SSP1和SSP4路徑下呈先增后減的趨勢,分別在2080s和2040s達到峰值66.1萬億元和59.4萬億元;SSP2和SSP5路徑下,第二產業產值均呈現持續增加的趨勢,到21世紀中葉SSP5路徑產值增長遠遠超過SSP2路徑,2100年將分別達到67.1萬億元和101萬億元;SSP3路徑下,產值增加至2040年后幾乎保持不變,到21世紀末期產值為52.1萬億元(圖8b)．

第三產業產值在5個路徑下均持續增加,但在SSP1和SSP4路徑下2070年后增速逐漸放緩,2100年將分別達到246.1萬億元和193.2萬億元;SSP2、SSP3和SSP5路徑下則仍保持持續增長態勢,且SSP5路徑下相對最快,SSP3相對緩慢,21世紀末期產值分別為294.6萬億元、210萬億元和406.6萬億元(圖8c)．

總而言之,不同的社會經濟發展政策下,三種產業產值到21世紀中后期后差異逐漸顯著．到2100年,第一產業產值在可持續路徑(SSP1路徑)下產值最大,區域競爭路徑(SSP3路徑)下最小,兩者相差為5.7萬億元;第二、第三產業均以不均衡路徑(SSP4路徑)和化石燃料為主發展路徑(SSP5路徑)之間差異最大,第二產業相差可達54萬億元,第三產業差值高于200萬億元．

3.2 “一帶一路”沿線國家人口經濟預估

未來各路徑下“一帶一路”沿線國家人口總數和GDP總量都將有所增加,人口占全球總量的比重在持續減小,GDP占全球總量的比重在有一定增長后逐漸放緩(圖9)．5種路徑下2020—2060年人口增長2.8億～16.4億人,到2060年達到全球人口比重的56%～61%．其中SSP3路徑下人口增長最快,到2060年達到64.7億人,SSP5路徑下人口增長最為緩慢,到2060年達到約49.7億人．2020—2060年“一帶一路”沿線國家GDP增長較人口增長更為迅速,各路徑下增長1.3～3.7倍,到2060年達到全球GDP總量比重的33%～39%．其中SSP5路徑下GDP增長最快,到2060年達到150萬億美元,SSP3路徑下GDP增長則最為緩慢,到2060年達到約71萬億美元．

21世紀中期(2051—2060年),“一帶一路”沿線國家人口空間分布顯示(圖10左)：區域平均每平方千米為95人;東亞、南亞、東南亞、中東等地區人口稠密,大部分地區能夠達到500人/km2,這些地區也多位于“21世紀海上絲綢之路”沿線．中亞、歐洲等地區人口相對稀疏,大部分地區每平方千米不足50人,這也是“絲綢之路經濟帶”主要經過的地區．未來印度將成為“一帶一路”沿線人口最多的國家,不同路徑下其人口總量可以達到15.2億～20.7億人．

“一帶一路”沿線GDP產值到21世紀中期平均每平方千米為164萬美元,經濟密度較高的地區與人口密度較大的區域基本重合,主要位于東亞、南亞、東南亞和歐洲地區(圖10中)．不同路徑下差異顯著,SSP5路徑下經濟發展迅速,這一路徑下“一帶一路”沿線國家GDP總量可以達到約142萬億美元,而SSP3路徑下經濟發展緩慢,GDP總量僅為SSP5路徑的一半．未來中東、東南亞以及東亞地區東部經濟增長速度明顯,SSP5路徑下部分地區最多能夠達到2016年水平的15.9倍．SSP1、SSP2、SSP4路徑下經濟水平較為相似,“一帶一路”沿線經濟總量分別達到118萬億、99萬億和90萬億美元．

根據預估的人口和經濟數據計算未來“一帶一路”沿線國家人均GDP水平,國家尺度上的分析結果顯示(圖10右)：SSP5路徑下,人均GDP最高,可以達到約2.8萬美元,其中中東地區部分國家人均GDP能夠超過10萬美元;SSP1路徑和SSP4路徑結果較為相似,21世紀中期“一帶一路”沿線國家人均GDP分別為2.3萬和1.7萬美元,中國、俄羅斯等國家經濟發展迅速,南亞、西亞等地則發展相對緩慢;SSP2路徑下大部分國家人均GDP在1萬～2萬美元之間,中國、中歐和中東地區相對發展水平較高,人均GDP可達2.5萬美元以上;SSP3路徑下經濟發展緩慢,“一帶一路”沿線國家人均GDP平均為1.2萬美元．

3.3 共享社會經濟路徑下人口和經濟數據庫

截止到2019年10月,筆者團隊已經完成并公開發布共享社會經濟路徑下的人口和經濟數據庫,數據范圍包括中國、“一帶一路”國家和全球,空間尺度為省級、國家級和格點尺度,格點尺度數據空間分辨率為0.5°×0.5°,具體的社會經濟指標如表3所示,數據均可免費為國內外科研人員使用．

4 社會經濟情景的應用

共享社會經濟路徑已經廣泛應用于IPCC評估報告、氣候模式和影響模式比較計劃、綜合評估模型(IAM)、水資源、能源、農業、人體健康和災害風險等領域研究．本文重點闡述SSPs在災害風險領域的應用．

4.1 干旱損失風險中的應用

1984—2017年全球干旱每年直接經濟損失超過了1 155億元人民幣,約占氣象災害總損失的13%．1984—2017年,中國干旱災害每年的直接經濟損失也超過444億元,約占氣象災害總損失的20%．在氣候變暖背景下,未來全球和中國將可能面臨更嚴重的干旱事件．Su等[20]創建“強度-面積-持續時間”三維極端事件辨識方法,運用22個GCMs計算模擬了SPEI、PDSI和SPI等多種干旱指數,辨識了中國干旱事件的強度、暴露面積和事件持續時間.在共享社會經濟路徑框架下預測中國GDP的變化,充分考慮社會經濟發展適應能力的提升,構建了中國31個省(區/市)干旱強度-損失脆弱性曲線,并在SSP1—5路徑下,科學評估了全球升溫1.5 ℃和2.0 ℃干旱帶來的經濟損失及損失占年度GDP比重情況[20]．

表3 共享社會經濟路徑下人口和經濟數據庫

研究發現:全球升溫1.5 ℃,SSP1(可持續發展)路徑下干旱災害損失將達到現狀(2006—2015年)的3倍．全球升溫2.0 ℃時SSP5(傳統化石燃料為主發展)路徑的干旱災害損失更高,為全球升溫1.5 ℃時損失的2倍(圖11a)．未來損失大幅度增加不僅是干旱事件的強度、暴露面積和事件持續時間的增加所造成的,更是社會經濟干旱暴露度和脆弱性增加的后果．

隨著經濟社會發展,干旱損失占當年度的GDP比重從1986—2005年的0.23%下降為2006—2015年的0.16%．未來氣候變暖和社會經濟持續發展,干旱損失占GDP的比重的減少趨勢將發生逆轉．全球升溫2.0 ℃,各路徑干旱損失占GDP的比重將可能回到1986—2005年的水平(圖11b)．因此,把全球溫升控制在1.5 ℃,將會減少人民幣數千億元的經濟損失．

4.2 高溫熱浪風險中的應用

21世紀以來,全球高溫熱浪事件強度不斷增大、持續時間不斷延長,預計這種趨勢在未來更加嚴重．如何科學評估全球升溫背景下高溫熱浪對于人體健康的影響是全球變化研究亟待解決的問題．

Wang等[21]運用31個全球氣候模式輸出結果、5種共享社會經濟路徑下的人口性別年齡結構,采用分布滯后非線性模型,從致災因子、暴露度和脆弱性三方面系統評估了高溫的人口死亡風險,并在風險的評估中特別考慮了未來適應能力的發展,評估了全球升溫1.5 ℃和2.0 ℃情景中國城市人口面臨的高溫影響．研究發現:相較于全球溫升2.0 ℃,全球溫升1.5 ℃中國城市每年將會減少數萬人的高溫死亡數．如果不考慮適應能力的提高,全球升溫1.5 ℃

情景下,中國城市每百萬人因高溫引起的死亡數為104～130人,全球升溫2.0 ℃情景,這一數字將上升至137～170人．考慮適應能力的提高,全球升溫1.5 ℃和2.0 ℃情景,中國城市每百萬人口因高溫造成的死亡數分別為49～67人和59～81人(圖12)．同時,老齡化程度的不斷加劇,使得非勞動力人口(年齡小于15以及大于64歲)因高溫而死亡人數較當前將有大幅上升,而勞動力人口的高溫死亡比例較當前會有所下降．未來,盡管女性高溫死亡人數依然大于男性,但隨著性別比的縮小,高溫死亡人口中性別差距將不斷變小．

5 總結和展望

社會經濟情景從最初的維持當前發展模式不變,到基于RCPs發展的共享社會經濟路徑(SSPs),將原有的社會經濟假設上升到情景的高度,反映了溫室氣體排放與社會經濟發展的關聯．SSPs與以往的社會經濟假設相比,有著顯著的特點:1)SSPs不是固定局限于某個或某幾個特定的模式,而是可以根據實際情況和本地特色進行設定,以滿足不同區域的不同發展狀況．尺度上也不局限于某一區域,全球以及不同部門均能適用．2)SSPs可以進行定量數據的設定,也可以進行定性的描述,設定的步驟非常具有彈性,可繁可簡,并且可以在已有的基本SSPs基礎上添加不同的要素擴展至新的SSPs,可詳細或動態描述社會經濟發展與氣候政策的關聯．3)通過RCPs/SSPs的矩陣,可以更為有效地評估氣候變化與社會經濟影響．通過固定一行或者一列,既可以分析不同氣候政策的成本,也可以評價同一種氣候情景下,不同發展模式所帶來的不同影響.綜合情景矩陣可用于發現適應和減緩氣候變化情況下的社會經濟發展的不確定性,為分析不同氣候政策、社會經濟發展模式的成本和風險提供可能．

目前,SSPs在IPCC評估報告、氣候模式和影響模式比較計劃、綜合評估模型(IAM)、能源、水資源、農業等領域和區域的氣候變化影響與風險評估中得到廣泛應用．2012年以來,已有數百篇與SSPs相關的研究論文發表．在AR5中,通過RCPs/SSPs組合,將WG1對溫度的預估與WGIII對排放值的認識統一起來,這是IPCC AR5取得的最重要的進展之一．通過RCPs/SSPs組合,已經開展了對關鍵因子的研究．例如:確認能源消耗的消減是減緩核心策略．當前進行的第六次國際耦合模式比較計劃(CMIP6),正在開展SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP4-6.0、SSP4-3.4、SSP5-3.4、SSP5-8.5等RCPs和SSPs基礎上的新情景的數值模擬科學試驗,利用綜合評估模型(IAM)開展不同領域的綜合研究和特定強迫的影響研究,量化預估不確定性．但是,通過將社會經濟路徑(SSPs)輸入到綜合評估模型仍存在很大的不確定性,定量評估研究成果較少,同政策目標建立聯系之間還有薄弱環節,WGIII主要考慮的是中間道路情景,但仍沒有系統地評估該情景對社會經濟綜合影響的不確定性．

在氣候變化情景應用中,需要加強的研究包括:不同氣候情景下的氣候變化綜合影響和選擇性減排關系;在氣候變化研究中包括不同影響和花費的閉合研究;協同與權衡的選擇,以及未來的共贏和可持續發展目標的研究;行業精細化研究與宏觀經濟結合的研究在綜合政策工具評估中的應用;IPCC WGI的RCPs與WGIII約1 200個情景的融合研究．這需要在未來IPCC評估工作中,在最初規劃階段就促成不同工作組合作,共同設計相關研究和評估框架,促成部分專家跨工作組開展工作,更好地融合三個工作組的研究成果．IPCC AR6中希望將包含氣候變化科學、影響、風險、適應和減緩的研究閉合環路仍然面臨巨大挑戰．