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本研究的主要作者包括R. Neukom、J. Luterbacher、R. Villalba、M. Küttel、D. Frank、P. D. Jones、M. Grosjean、H. Wanner、J.-C. Aravena、D. E. Black、D. A. Christie、R. D’Arrigo、A. Lara、M. Morales、C. Soliz-Gamboa、A. Srur、R. Urrutia和L. von Gunten。这些作者分别来自瑞士伯尔尼大学、德国吉森大学、阿根廷国家冰川与环境科学研究所、美国华盛顿大学、瑞士联邦森林、雪与景观研究所、英国东英吉利大学等多个研究机构。该研究于2010年3月28日在《Climate Dynamics》期刊上发表。
本研究的主要科学领域是古气候学，特别是通过多源代理数据重建南美洲南部的夏季和冬季地表气温场。研究的背景在于，尽管现代仪器记录提供了近期气候变化的洞察，但它们的时间跨度较短，无法全面评估自然气候变化的模式。因此，代理数据（如树轮、冰芯、湖泊沉积物等）成为研究过去几个世纪到几千年气候变化的有效工具。然而，南半球的代理数据数量较少且空间分布不均，导致大尺度的气候重建存在困难。本研究旨在填补这一空白，通过高时间分辨率的代理数据重建南美洲南部过去几个世纪的气候场，特别是夏季和冬季的气温变化。
研究主要包括以下几个步骤：
数据收集与选择
研究者收集了144个与南美洲南部气候相关的代理数据，包括树轮、湖泊和海洋沉积物、冰芯、珊瑚等自然档案，以及部分文献记录和仪器测量数据。经过筛选，最终选择了22个夏季和20个冬季的气温预测因子。这些代理数据来自南美洲南部以及通过遥相关（teleconnections）与其气候相关的其他区域。
重建方法
研究采用了三种不同的重建方法：多变量主成分回归（Multivariate Principal Component Regression, PCR）、复合加尺度（Composite Plus Scaling, CPS）和正则化期望最大化（Regularized Expectation Maximization, RegEM）。这些方法分别用于校准和验证重建结果的可靠性。PCR通过建立预测因子和预测目标之间的传递函数来进行气温重建；CPS通过将代理数据的加权平均值与目标气温进行尺度匹配来避免方差损失；RegEM通过迭代填补缺失值来重建气温场。
数据校准与验证
研究使用了1901-2006年的月度气温网格数据作为校准目标，分别计算了南半球的夏季（12月至2月）和冬季（6月至8月）的平均气温。校准期分为1901-1995年，验证期则通过交叉验证的方式进行。研究还通过独立代理数据和仪器测量验证了重建结果的可靠性。
不确定性分析
研究通过高斯白噪声对验证残差进行分析，计算了重建结果的不确定性。不确定性最大的区域是南美洲东部的低地，因为这些地区的代理数据覆盖较少。
夏季气温重建
研究重建了公元900年至1995年的夏季气温场。结果表明，900年至1350年期间的夏季气温普遍高于1901-1995年的气候平均值。1350年后，气温急剧下降，持续到约1700年。18世纪的夏季相对温暖，随后在19世纪中叶出现了一次冷期。20世纪的夏季气温与早期的温暖期相似。
冬季气温重建
冬季气温的重建覆盖了1706年至2006年。18世纪和19世纪的冬季气温大多低于20世纪的平均值。20世纪的冬季气温呈现上升趋势。
区域差异
研究还分析了南美洲南部不同区域的气温变化。结果表明，虽然各区域的气温变化在百年尺度上基本同步，但在年际和十年尺度上存在显著差异。特别是南巴塔哥尼亚和智利中部地区的气温变幅较大，而亚热带地区的气温变化相对较小。
本研究首次提供了南半球次大陆尺度的高分辨率气候场重建，特别是南美洲南部的夏季和冬季气温变化。研究结果表明，过去几个世纪的气温变化与现代气候变化存在相似性，这为理解当前和未来气候变化的机制提供了重要参考。此外，研究还揭示了南美洲南部不同区域的气候差异，为进一步的区域气候研究提供了基础数据。
高分辨率重建
本研究首次在南半球实现了次大陆尺度的高分辨率气候场重建，时间跨度长达一千年。
多源代理数据
研究使用了多种自然和人类档案的代理数据，确保了重建结果的全面性和可靠性。
多种重建方法
研究采用了三种不同的重建方法，并通过交叉验证确保了结果的一致性。
区域气候差异
研究揭示了南美洲南部不同区域的气候变化差异，为区域气候研究提供了新的视角。
研究还指出，南美洲东部低地的代理数据覆盖较少，是未来研究需要重点关注的区域。此外，研究结果可以用于气候模型的比较和数据同化，进一步提升气候预测的准确性。