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该研究由Sylvia Dee、Yuko Okumura、Samantha Stevenson和Pedro Di Nezio共同完成，分别来自William Marsh Rice University、University of Texas at Austin和University of California, Santa Barbara。研究发表于2020年7月的《Geophysical Research Letters》期刊。
该研究属于古气候学与气候动力学领域，旨在探讨过去千年间热带太平洋平均态变化对厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）及其北美降水遥相关的影响。随着温室气体浓度的增加，热带太平洋对气候变化的响应及其对中纬度地区降水的影响仍存在许多不确定性。为了弥补20世纪观测数据的局限性，研究团队利用古气候数据同化技术，重建了过去千年的气候状态，并通过分析小冰期（Little Ice Age, LIA）和中世纪气候异常期（Medieval Climate Anomaly, MCA）的气候差异，揭示了ENSO遥相关的增强机制。研究的目标是阐明热带太平洋平均态变化如何影响ENSO驱动的降水异常，并为未来气候预测提供依据。
研究分为以下几个主要步骤：
数据获取与重建
研究使用了Last Millennium Reanalysis (LMR)项目的数据，该数据集通过将古气候档案（如树轮、珊瑚等）与全球气候模型的物理过程相结合，重建了过去千年的气候状态。LMR数据集包括海表温度（SST）、降水、海平面气压（SLP）和干旱指数（PDSI）等变量，并以1951-1980年的平均值为基准计算异常值。研究特别关注了MCA（950-1350年）和LIA（1400-1800年）两个时期。
ENSO事件定义与分析
研究基于Nino3.4区域（5°N至5°S，170°W至120°W）的SST异常值定义ENSO事件，将超过±1标准差的事件分别归类为厄尔尼诺（El Niño）和拉尼娜（La Niña）。通过计算MCA和LIA期间的ENSO事件，研究团队分别提取了约60次厄尔尼诺和60次拉尼娜事件，并分析了其降水、SLP和PDSI的异常模式。
平均态与ENSO振幅变化分析
研究比较了MCA和LIA期间热带太平洋的平均态和ENSO振幅变化。通过分析Nino3、Nino3.4和Nino4区域的SST异常值，研究团队发现ENSO振幅在LIA和MCA之间没有显著变化，但LIA期间热带太平洋东部和中部出现了相对MCA的“类厄尔尼诺”增暖模式。
遥相关降水变化分析
研究分析了LIA和MCA期间ENSO事件对北美降水的影响。结果显示，LIA期间ENSO遥相关显著增强，特别是在美国西南部，厄尔尼诺事件导致的降水异常增加，而拉尼娜事件导致的干旱现象也更为显著。
数据验证与敏感性测试
为了验证结果的稳健性，研究团队使用了北美干旱图谱（North American Drought Atlas, NADA）的树轮数据进行了对比分析。此外，还通过固定代理网络的重建数据进行了敏感性测试，确认了结果的可靠性。
平均态与ENSO振幅变化
研究发现，LIA期间热带太平洋东部和中部的平均SST显著高于MCA，呈现出“类厄尔尼诺”的增暖模式。尽管ENSO振幅在LIA和MCA之间没有显著变化，但LIA期间热带太平洋的SST方差中心向东移动，表明ENSO事件的多样性发生了变化。
遥相关降水变化
LIA期间，ENSO遥相关显著增强，特别是在美国西南部，厄尔尼诺事件导致的降水异常增加，而拉尼娜事件导致的干旱现象也更为显著。这种变化与热带太平洋东部和中部增暖导致的降水异常东移有关。
数据验证结果
NADA的树轮数据验证了LMR的结果，显示LIA期间ENSO遥相关增强，且降水异常的变化与热带太平洋SST模式的变化密切相关。
研究表明，热带太平洋平均态的变化可以显著影响ENSO遥相关的强度和空间分布，即使ENSO振幅没有显著变化。LIA期间的“类厄尔尼诺”增暖模式导致ENSO遥相关增强，特别是美国西南部的降水异常增加。这一发现对未来气候预测具有重要意义，因为它强调了热带太平洋增暖模式的不确定性对降水预测的关键影响。研究还指出，古气候重建中ENSO振幅的估计存在较大不确定性，遥相关降水变化不能直接作为ENSO振幅的代理。
创新方法
研究首次将LMR数据集应用于过去千年ENSO遥相关的分析，结合了古气候档案和气候模型的优势，提供了高分辨率的时空重建。
重要发现
研究发现LIA期间ENSO遥相关显著增强，揭示了热带太平洋平均态变化对ENSO驱动降水异常的关键作用。
科学价值
研究为理解ENSO遥相关在不同气候背景下的变化提供了新视角，并为未来气候预测中的不确定性提供了重要参考。
研究还探讨了ENSO与太平洋年代际振荡（PDO）的相互作用，并指出未来研究中需要进一步评估年代际变率对ENSO遥相关的影响。此外，研究团队还通过敏感性测试验证了结果的稳健性，为古气候重建提供了方法论上的参考。