本文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的详细介绍：

作者及发表信息

该研究由L.A. Parsons和G.J. Hakim共同完成，两人均来自华盛顿大学大气科学系。研究于2019年9月10日发表在《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》期刊上，标题为“Local regions associated with interdecadal global temperature variability in the last millennium reanalysis and CMIP5 models”。

学术背景

该研究的主要科学领域是气候变化与全球温度变率。研究背景是，尽管年代际气候变率（interdecadal climate variability）的重要性已被广泛认可，但我们对哪些地理区域与全球温度变率相关仍知之甚少。现有的仪器记录时间较短，无法提供足够的样本统计数据来研究年代际气候变率，而CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project, Phase 5）气候模型在这些区域的影响上存在分歧。因此，研究团队利用一个新的古气候数据同化产品——Last Millennium Reanalysis（LMR），来探讨哪些局部变率与年代际全球平均温度变率相关。

研究流程

研究主要包括以下几个步骤：

1. 数据来源与处理
   研究使用了10个CMIP5模型的模拟数据，时间跨度为850年至1849年。为了区分工业化前的气候变率与近期全球变暖信号，研究将分析限制在工业化前时期。CMIP5数据被重新网格化为标准2°×2°网格。此外，研究还使用了LMR框架，该框架通过集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter）数据同化方法，将最新的古气候数据与最先进的模型数据结合，生成年度分辨率的地表温度重建。

2. 古气候数据同化
   LMR框架结合了古气候数据和CMIP5模型数据，生成了年度分辨率的地表温度重建。研究使用了LMR数据库1.0.0版本的古气候记录，包括PAGES2k Phase 2数据库中的古气候数据，并补充了Breitenmoser树轮数据和美国国家环境信息中心的代理数据。研究采用了回归基础的代理系统建模（Proxy System Modeling, PSM）方法，将气候模型场映射到代理测量值上。

3. 区域显著性影响（ROSI）计算
   研究采用了回归方法来测量局部网格点变率与全球平均温度变率之间的关系。如果一个位置显示出与全球平均温度变率的显著正相关，并且局部变率领先于全球变率，则该位置被视为对全球平均温度变率有显著影响的区域（Region of Significant Influence, ROSI）。研究还使用了谱相干性方法（Spectral Coherence Method）来验证回归结果。

4. 谱相干性分析
   研究使用多窗谱相干性方法（Multitaper Spectral Coherence Approach）来测试局部温度变率与全球平均温度变率之间的领先-滞后关系。通过计算局部温度时间序列与全球平均温度变率之间的相干性和相位，研究确定了哪些区域在年代际时间尺度上显著领先于全球变率。

主要结果

1. CMIP5模型结果
   CMIP5模型在哪些区域对年代际全球平均温度变率有显著影响上存在分歧。尽管某些模型显示热带太平洋对年代际全球平均温度变率有显著影响，但其他模型则表明南大洋、北太平洋或北大西洋可能对年代际全球平均温度变率有显著影响。不同模型在具体区域的影响上存在较大差异。

2. LMR结果
   LMR一致显示，中高纬度北太平洋和高纬度北大西洋在年代际时间尺度上显著领先于全球温度变率。研究还发现，中亚、北太平洋东北部（靠近阿拉斯加湾）和北大西洋（靠近格陵兰和冰岛）区域对年代际全球平均温度变率有显著影响。

3. 对比分析
   CMIP5模型和LMR在哪些区域对年代际全球平均温度变率有显著影响上存在差异。尽管CMIP5模型在热带区域的影响上存在一定共识，但LMR更一致地显示出中高纬度北太平洋和北大西洋的显著影响。

结论

该研究通过LMR框架，揭示了中高纬度北太平洋和高纬度北大西洋在年代际全球温度变率中的重要作用。这些发现对于理解工业化前低频气候变率的动力学机制具有重要意义。研究还表明，尽管CMIP5模型在热带区域的影响上存在一定共识，但在中高纬度区域的影响上存在较大分歧，这可能与模型对外部强迫的响应方式有关。

研究亮点

1. 重要发现
   研究首次利用LMR框架，系统地揭示了中高纬度北太平洋和北大西洋在年代际全球温度变率中的显著影响。

2. 方法创新
   研究采用了集合卡尔曼滤波数据同化方法，将古气候数据与气候模型数据结合，生成了年度分辨率的地表温度重建。此外，研究还引入了区域显著性影响（ROSI）和谱相干性方法，为研究低频气候变率提供了新的视角。

3. 研究对象的特殊性
   研究聚焦于工业化前的气候变率，避免了近期全球变暖信号对自然内部气候变率的潜在影响。

其他有价值的内容

研究还探讨了古气候数据同化框架的局限性，包括古气候数据的地理分布不均和模型协方差的潜在偏差。研究通过伪代理实验（Pseudoproxy Experiments）测试了LMR框架在数据稀疏区域重建年代际温度变率的能力，结果显示LMR框架在大多数海洋区域能够较好地捕捉年代际变率，但在南大洋某些区域的变率被低估。

总体而言，该研究为理解年代际全球温度变率的区域驱动因素提供了新的见解，并为未来的气候模型改进提供了重要参考。