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主要作者及机构
本研究由Xin Chen、Pei Xing、Yong Luo、Suping Nie、Zongci Zhao、Jianbin Huang、Shaowu Wang和Qinhua Tian共同完成。研究团队分别来自清华大学地球系统科学中心、中国气象局国家气候中心以及北京大学物理学院大气科学系。该研究于2015年10月6日在线发表在《Theoretical and Applied Climatology》期刊上。
学术背景
该研究的主要科学领域为古气候重建与气候模型模拟的结合。过去的气候变化研究通常采用两种方法：一是基于代用记录（如树轮数据）重建区域或半球尺度的气候变量（如温度或降水）；二是利用气候模型模拟历史气候变化。然而，这两种方法各有优缺点：代用记录虽然提供了高分辨率的时间序列，但无法完全反映气候的物理协调性；气候模型则能够模拟气候的物理过程，但其结果受限于外部强迫数据的不确定性和模型内部变异性。为了结合两者的优势并减少不确定性，本研究提出了一种新的方法，即通过最优插值算法（Optimal Interpolation, OI）将树轮记录与气候模型模拟结果进行融合，从而生成更可靠的北美地表温度数据集。
研究流程
研究主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备
- 树轮数据筛选与校准：从国际树轮数据库（ITRDB）中筛选出149条树轮序列（包括69条最大晚材密度（MXD）序列和80条树轮宽度（TRW）序列），这些序列起始于1850年之前，结束于1960年之后，并与CRUTEM4v地表温度数据集进行了校准。
- 气候模型数据：使用Community Climate System Model version 4 (CCSM4)的模拟结果作为背景场，时间跨度为850年至2000年。
- 误差协方差矩阵估计：通过31年滑动窗口的统计方法，分别估计了树轮重建和模型模拟的误差协方差矩阵。
最优插值算法应用
验证实验
主要结果
1. 误差减少
- 实验1和实验2的结果均表明，融合方法（MM）的误差标准差比树轮重建结果低约0.36°C，比模型模拟结果低约0.49°C。
- 融合方法显著改善了模型模拟的十年尺度变异性，例如成功再现了1940-1960年代的降温现象。
空间模式改进
时间序列重建
结论
本研究通过最优插值算法成功将树轮记录与气候模型模拟结果融合，生成了北美过去500年的地表温度数据集。该方法不仅显著减少了单独使用树轮重建或模型模拟的误差，还改善了模型模拟的十年尺度变异性。此外，融合方法揭示了小冰期期间地表温度的空间模式与PDO和AMO的相位转变之间的关联，为理解过去气候变化提供了新的视角。
研究亮点
1. 创新性方法：本研究首次将最优插值算法应用于树轮记录与气候模型模拟的融合，为古气候重建提供了一种新的技术路径。
2. 误差控制：通过动态更新的误差协方差矩阵和最优权重矩阵，显著提高了融合结果的准确性。
3. 应用价值：该方法不仅适用于北美地区，还可推广到其他区域或半球尺度的气候重建研究中，为未来的气候变化研究提供了重要工具。
其他有价值的内容
研究还指出，未来可以通过引入更多的气候模型模拟结果（如CMIP5多模型集合）来进一步改善背景场，并通过更严格的树轮记录筛选过程提高融合结果的可靠性。此外，分离不同时间尺度的变异性并引入其他类型的代用记录（如冰芯、湖泊沉积物等）也将有助于更全面地理解过去气候变化。
以上是对该研究的全面报告，涵盖了研究的背景、流程、结果、结论及其科学价值。