Abstract. In Paris, France, December 2015, the Conference of the Parties (COP) to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) invited the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) to provide a special report in 2018 on the impacts of global warming of 1.5 °C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways. In Nairobi, Kenya, April 2016, the IPCC panel accepted the invitation. Here we describe the response devised within the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP) to provide tailored, cross-sectorally consistent impact projections to broaden the scientific basis for the report. The simulation protocol is designed to allow for (1) separation of the impacts of historical warming starting from pre-industrial conditions from impacts of other drivers such as historical land-use changes (based on pre-industrial and historical impact model simulations); (2) quantification of the impacts of additional warming up to 1.5 °C, including a potential overshoot and long-term impacts up to 2299, and comparison to higher levels of global mean temperature change (based on the low-emissions Representative Concentration Pathway RCP2.6 and a no-mitigation pathway RCP6.0) with socio-economic conditions fixed at 2005 levels; and (3) assessment of the climate effects based on the same climate scenarios while accounting for simultaneous changes in socio-economic conditions following the middle-of-the-road Shared Socioeconomic Pathway (SSP2, Fricko et al., 2016) and in particular differential bioenergy requirements associated with the transformation of the energy system to comply with RCP2.6 compared to RCP6.0. With the aim of providing the scientific basis for an aggregation of impacts across sectors and analysis of cross-sectoral interactions that may dampen or amplify sectoral impacts, the protocol is designed to facilitate consistent impact projections from a range of impact models across different sectors (global and regional hydrology, lakes, global crops, global vegetation, regional forests, global and regional marine ecosystems and fisheries, global and regional coastal infrastructure, energy supply and demand, temperature-related mortality, and global terrestrial biodiversity).

While the physical dimensions of climate change are now routinely assessed through multimodel intercomparisons, projected impacts on the global ocean ecosystem generally rely on individual models with a specific set of assumptions. To address these single-model limitations, we present standardized ensemble projections from six global marine ecosystem models forced with two Earth system models and four emission scenarios with and without fishing. We derive average biomass trends and associated uncertainties across the marine food web. Without fishing, mean global animal biomass decreased by 5% (±4% SD) under low emissions and 17% (±11% SD) under high emissions by 2100, with an average 5% decline for every 1 °C of warming. Projected biomass declines were primarily driven by increasing temperature and decreasing primary production, and were more pronounced at higher trophic levels, a process known as trophic amplification. Fishing did not substantially alter the effects of climate change. Considerable regional variation featured strong biomass increases at high latitudes and decreases at middle to low latitudes, with good model agreement on the direction of change but variable magnitude. Uncertainties due to variations in marine ecosystem and Earth system models were similar. Ensemble projections performed well compared with empirical data, emphasizing the benefits of multimodel inference to project future outcomes. Our results indicate that global ocean animal biomass consistently declines with climate change, and that these impacts are amplified at higher trophic levels. Next steps for model development include dynamic scenarios of fishing, cumulative human impacts, and the effects of management measures on future ocean biomass trends.

A new model of global climate, ocean circulation, ecosystems, and biogeochemical cycling, including a fully coupled carbon cycle, is presented and evaluated. The model is consistent with multiple observational data sets from the past 50 years as well as with the observed warming of global surface air and sea temperatures during the last 150 years. It is applied to a simulation of the coming two millennia following a business‐as‐usual scenario of anthropogenic CO 2 emissions (SRES A2 until year 2100 and subsequent linear decrease to zero until year 2300, corresponding to a total release of 5100 GtC). Atmospheric CO 2 increases to a peak of more than 2000 ppmv near year 2300 (that is an airborne fraction of 72% of the emissions) followed by a gradual decline to ∼1700 ppmv at year 4000 (airborne fraction of 56%). Forty‐four percent of the additional atmospheric CO 2 at year 4000 is due to positive carbon cycle–climate feedbacks. Global surface air warms by ∼10°C, sea ice melts back to 10% of its current area, and the circulation of the abyssal ocean collapses. Subsurface oxygen concentrations decrease, tripling the volume of suboxic water and quadrupling the global water column denitrification. We estimate 60 ppb increase in atmospheric N 2 O concentrations owing to doubling of its oceanic production, leading to a weak positive feedback and contributing about 0.24°C warming at year 4000. Global ocean primary production almost doubles by year 4000. Planktonic biomass increases at high latitudes and in the subtropics whereas it decreases at midlatitudes and in the tropics. In our model, which does not account for possible direct impacts of acidification on ocean biology, production of calcium carbonate in the surface ocean doubles, further increasing surface ocean and atmospheric pCO 2 . This represents a new positive feedback mechanism and leads to a strengthening of the positive interaction between climate change and the carbon cycle on a multicentennial to millennial timescale. Changes in ocean biology become important for the ocean carbon uptake after year 2600, and at year 4000 they account for 320 ppmv or 22% of the atmospheric CO 2 increase since the preindustrial era.

Abstract It has long been hypothesized that aquatic biomass is evenly distributed among logarithmic body mass size-classes. Although this community structure has been observed locally among plankton groups, its generality has never been formally tested across all marine life, nor have its impacts by humans been broadly assessed. Here, we bring together data at the global scale to test the hypothesis from bacteria to whales. We find that biomass within most order of magnitude size-classes is indeed remarkably constant, near 1 Gt wet weight (10 15 grams), but that bacteria and whales are markedly above and below this value, respectively. Furthermore, human impacts have significantly truncated the upper one-third of the spectrum. Size-spectrum theory has yet to provide an explanation for what is possibly life’s largest scale regularity. One Sentence Summary Human activities have fundamentally altered one of life’s largest scale patterns; a global power law size distribution spanning bacteria to whales.

Abstract Beyond abiotic conditions, do population dynamics mostly depend on the species’ direct predators, preys and conspecifics? Or can indirect feedbacks that ripple across the whole community be equally important? Here we show that the spectral radius of a community’s interaction matrix controls the length of indirect interaction pathways that actually contribute to community-level dynamical patterns, such as the depth of a perturbation’s reach, or the contribution of biotic processes to realized species niches. The spectral radius is a measure of collectivity that integrates existing approaches to complexity, interaction structure and indirect interactions, while also being accessible from imperfect knowledge of biotic interactions. Our work provides an original perspective on the question of to what degree communities are more than loose collections of species or simple interaction motifs; and explains when reductionist approaches focusing on particular species and small interaction motifs, ought to suffice or fail when applied to ecological communities.

Heterotrophic Bacteria and Archaea (prokaryotes) are a major component of marine food webs and global biogeochemical cycles. Yet, there is limited understanding about how prokaryotes vary across global environmental gradients, and how their global abundance and metabolic activity (production and respiration) may be affected by climate change. Using global datasets of prokaryotic abundance, cell carbon and metabolic activity we reveal that mean prokaryotic biomass varies by just under 3-fold across the global surface ocean, while total prokaryotic metabolic activity increases by more than one order of magnitude from polar to tropical coastal and upwelling regions. Under climate change, global prokaryotic biomass in surface waters is projected to decline ~1.5% per °C of warming, while prokaryotic respiration will increase ~3.5% ( ~ 0.85 Pg C yr−1). The rate of prokaryotic biomass decline is one-third that of zooplankton and fish, while the rate of increase in prokaryotic respiration is double. This suggests that future, warmer oceans could be increasingly dominated by prokaryotes, diverting a growing proportion of primary production into microbial food webs and away from higher trophic levels as well as reducing the capacity of the deep ocean to sequester carbon, all else being equal. This study uses global datasets of marine prokaryotes to reveal that prokaryotic biomass varies by just under 3-fold across the global surface ocean, while metabolic activity increases by more than one order of magnitude from polar to tropical coastal and upwelling regions. The findings also suggest that shifts under climate change could lead to an increasingly microbial-dominated ocean.

Climate change is shifting the abundance and distribution of marine species with consequences for ecosystem functioning, seafood supply, management and conservation. Several approaches for future projection exist but these have never been compared systematically to assess their variability. We conducted standardized ensemble projections including 6 global fisheries and marine ecosystem models, forced with 2 Earth-system models and 4 emission scenarios in a fished and unfished ocean, to derive average trends and associated uncertainties. Without fishing, mean global animal biomass decreased by 5% (standard deviation 4%) under low and 17% (standard deviation 11%) under high emissions by 2100, primarily driven by increasing temperature and decreasing primary production. These climate-change effects were slightly weaker for larger animals and in a fished ocean. Considerable regional variation ranged from strong biomass increases in high latitudes to strong decreases in mid-low latitudes, with good model agreement on the direction of change but variable magnitude. Uncertainties due to differences among ecosystem or Earth-system models were similar, suggesting equal need for model improvement. Our ensemble projections provide the most comprehensive outlook on potential climate-driven ecological changes in the ocean to date. Realized future trends will largely depend on how fisheries and management adapt to these changes in a changing climate.