这篇文档属于类型a，即报告了一项单一原创研究的学术论文。以下是对该研究的详细介绍：
本研究的主要作者包括Nathan J. Steiger、Jason E. Smerdon、Edward R. Cook和Benjamin I. Cook。他们分别来自哥伦比亚大学的Lamont-Doherty地球观测站和NASA戈达德空间研究所。该研究于2018年5月22日发表在《Scientific Data》期刊上。
该研究的主要科学领域是古气候学，特别是全球水文气候的重建。研究背景包括水文气候极端事件（如干旱和洪涝）对人类和自然系统的重大影响，以及对这些事件成因及其在过去和未来气候变化预测中的解释存在的不确定性。这些不确定性部分源于缺乏长期、空间分辨率高的水文气候重建数据以及许多地区的基础物理驱动信息。因此，该研究旨在通过数据同化（data assimilation, DA）方法，首次重建过去两千年的全球水文气候及相关气候动力学变量，以填补这一空白。
研究流程包括以下几个主要步骤：
数据同化方法：研究采用了一种专门用于水文气候重建的数据同化技术，将2978个古气候代理数据时间序列与气候模型的物理约束相结合。数据同化通过最优融合代理信息与气候模型的动态约束，生成全球水文气候和大气-海洋状态的重建。
气候模型与变量选择：研究使用了Community Earth System Model Last Millennium Ensemble (CESM LME)气候模型，重建了多个全球变量，包括两个时空干旱指数、近地表气温、北大西洋变率指数、热带辐合带（Intertropical Convergence Zone, ITCZ）位置以及月度的Niño指数。这些变量被选择是因为它们与全球水文气候变率和极端事件密切相关。
代理数据网络：研究整合了两个主要的代理数据库：更新后的PAGES2K数据库和树木年轮宽度数据集，以及59个公开可用的代理记录，包括冰芯、石笋和湖泊沉积物等。最终使用了2978个年度分辨率的代理数据时间序列。
代理系统模型（Proxy System Models, PSMs）：研究为每个代理数据开发了统计回归模型，用于将气候模型变量与代理观测值联系起来。例如，树木年轮宽度通过局部气温或干旱指数进行建模，而珊瑚δ18O代理则通过海表温度和盐度进行建模。
重建与验证：研究进行了三个独立的全球重建，分别针对年度、北半球生长季节（6月至8月）和南半球生长季节（12月至2月）。重建结果包括全球气温、Palmer干旱严重指数（Palmer Drought Severity Index, PDSI）和标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）等变量。重建结果通过多种技能指标（如相关系数和连续排名概率技能评分）进行了验证。
研究的主要结果包括：
全球水文气候重建：研究首次提供了过去两千年的全球水文气候重建数据，包括干旱指数、气温和热带辐合带位置等变量。这些重建数据为研究过去气候变率和极端事件的成因提供了重要平台。
气候动力学变量重建：研究成功重建了多个气候动力学变量，如北大西洋海表温度指数和月度Niño指数。这些变量与全球水文气候变率密切相关，特别是在北美干旱事件中发挥了重要作用。
验证与技能评估：重建结果通过多种技能指标进行了验证，结果显示在热带和代理数据丰富的地区，重建技能较高。例如，全球平均气温的重建与观测数据的相关系数达到0.88，连续排名概率技能评分为0.56。
该研究的意义在于首次提供了全球水文气候及相关气候动力学变量的重建数据，填补了长期、高分辨率水文气候数据的空白。这些数据不仅有助于更好地理解过去气候变率和极端事件的成因，还为未来水文气候预测提供了重要参考。此外，研究采用的数据同化方法和代理系统模型为古气候重建提供了新的技术手段。
研究还提供了详细的验证测试，包括空间技能评估、气候指数验证以及与现有干旱图集的对比。这些验证结果表明，重建数据在许多地区和变量上具有较高的技能，特别是在代理数据丰富的地区。此外，研究还提供了公开可用的重建数据和代理数据库，为后续研究提供了重要资源。