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本研究的主要作者包括Hugues Goosse、Elisabeth Crespin、Svetlana Dubinkina、Marie-France Loutre、Michael E. Mann、Hans Renssen、Yoann Sallaz-Damaz和Drew Shindell，他们分别来自比利时鲁汶大学地球与生命研究所、美国宾夕法尼亚州立大学气象与地球环境系统研究所、荷兰阿姆斯特丹自由大学地球科学系以及美国NASA戈达德空间研究所。该研究于2012年2月4日在线发表在《Climate Dynamics》期刊上。
研究的学术背景涉及古气候学领域，特别是关于“中世纪气候异常”（Medieval Climate Anomaly, MCA）的成因。MCA是指大约公元950年至1250年间的全球温暖期，其峰值温度在近年来才被超越。为了更好地理解这一温暖期的起源，研究团队利用模型模拟结合数据同化技术，探讨了辐射强迫和气候系统内部动力学在解释MCA中的作用。研究的背景知识包括气候系统的热力学响应、大气环流变化以及海洋流的位置变化等。研究的主要目标是揭示MCA期间温度变化的机制，并将其与现代全球变暖的机制进行对比。
研究的工作流程主要包括以下几个步骤：
数据同化实验设计：研究团队使用了LOVECLIM气候模型进行模拟，该模型包括大气、海洋、海冰和陆地表面的三维地球系统模型。通过数据同化技术，模型结果被约束为与基于全球代理数据网络的年表面温度重建结果一致。数据同化技术采用了“粒子滤波器”（particle filter），该技术通过结合模拟和观测信息，考虑其不确定性，以获得与所有元素兼容的结果。
模型模拟与数据同化：研究团队进行了从公元501年到2000年的模拟，驱动力包括自然强迫（轨道、火山和太阳）和人为强迫（温室气体浓度、硫酸盐气溶胶和土地利用的变化）。通过粒子滤波器，模型结果被约束为与代理数据重建的温度变化模式一致。
敏感性实验：为了进一步分析MCA期间温度变化的原因，研究团队进行了多个敏感性实验，包括改变实验设计参数、模拟大气环流异常以及分析不同强迫下的温度变化。
GISS-ER耦合大气-海洋模型模拟：除了LOVECLIM模型，研究团队还分析了使用GISS-ER耦合大气-海洋气候模型进行的模拟，以更详细地分析大气环流对太阳强迫的响应。
研究的主要结果包括：
温度变化模式：LOVECLIM模型的模拟结果显示，MCA期间的温暖条件可以通过气候系统对相对较弱的辐射强迫变化的简单热力学响应以及大气环流的改变来解释。大气环流的变化显示出与所谓的北极振荡（Arctic Oscillation, AO）正相位以及湾流和黑潮洋流位置北移的相似性。
强迫与内部变率的作用：研究结果表明，MCA期间的温暖条件主要是由于自然和人为强迫以及数据同化过程中选择的额外强迫共同作用的结果。强迫的变化解释了约60%的MCA与小冰期（Little Ice Age, LIA）之间的温度变化。
大气环流变化：数据同化还暗示了大气环流的动态变化，这些变化在MCA期间表现为高纬度低气压和低纬度高气压的偶极模式。这些变化导致了中高纬度地区的显著增暖，特别是在巴伦支海、东北欧和加拿大地区。
海洋环流变化：研究还发现，MCA期间太平洋副热带环流明显增强并向北移动，导致日本北部沿海地区显著增暖。同时，湾流系统也向北移动，导致北美东海岸35°N至45°N之间的地区增暖。
热平衡变化：MCA期间，热带地区的净入射太阳辐射比LIA期间高约0.3 W/m²，这种变化在高纬度地区更为显著，主要是由于雪盖减少和海冰融化导致的地表反照率降低。
研究的结论是，MCA期间的温度变化可以通过相对较弱的强迫变化（约0.25 W/m²）的简单热力学响应以及海洋和大气环流变化的共同作用来解释。这些环流变化在LOVECLIM模型中主要与内部动力学有关，而GISS-ER模型的结果则表明，环流变化部分可能是辐射强迫的动态响应的结果。研究的意义在于揭示了MCA期间温度变化的机制，并将其与现代全球变暖的机制进行了对比，强调了强迫和内部动力学在气候变化中的重要作用。
研究的亮点包括： 1. 数据同化技术的应用：研究首次在古气候学中应用了数据同化技术，通过粒子滤波器将模型结果与代理数据重建的温度变化模式相结合，显著提高了模拟结果的准确性。 2. 多模型对比：研究不仅使用了LOVECLIM模型，还结合了GISS-ER模型的结果，提供了更全面的分析视角。 3. 强迫与内部变量的分离：研究成功分离了强迫和内部变率在MCA期间温度变化中的作用，为理解气候变化机制提供了新的见解。
此外，研究还通过敏感性实验进一步验证了结果的稳健性，表明即使在高强迫不确定性的情况下，模拟的环流变化模式仍然非常稳健。这些发现不仅对理解过去的气候变化具有重要意义，也为未来的气候预测提供了重要的参考。