基于时间尺度分离的古气候空间格局重建方法改进及其应用

At present, there are potential biases in climate field reconstruction method, such as losing regional climate variability information, underrating parameter uncertainty of transferring function, and how to assimilate the proxy data with different types and resolutions. To improve the accuracy and reliability of the climate field reconstruction, this project intends to develop a more systematic and feasible model for climate field reconstruction according to the feature of proxy records, in combination with the time-scale decomposition approach, the LOCal regression (LOC) method, the regularized expectation maximization (RegEM) method, and the Bayesian method. As an example, the climate variability field in the vicinity of the Qinghai-Tibet Plateau will be reconstructed to assess the applicability of the new model, and the dominant modes and long-term trends of climate change in the study area with confidence interval will be quantitatively investigated. On this basis, the projects seeks to assess the simulation capabilities of multiple coupled climate models that participate in international Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) for climate field reconstruction over the last millennium in the vicinity of the Qinghai-Tibet Plateau, analyze the relative contributions of solar activity, volcanic activity, and greenhouse to regional climate change, provide new insights into the regional climate change mechanism over the last millennium, and a scientific basis for decision-makers in government departments to adapt regional climate change.

目前古气候空间格局重建方法存在丢失部分区域气候变化信息、转换函数参数估计不足以及如何将不同类型、不同分辨率代用记录集成等问题，使得重建的空间格局在局地尺度存在较大误差。为了提高空间格局重建的精度和信度，本项目拟根据代用记录自身特点，利用时间尺度分离法、局地回归法，正则最大期望法和贝叶斯方法，为重建古气候空间格局提供一种系统、全面、可行的模型; 并以青藏高原周边地区气候空间格局重建为例，评估模型的适用性，分析该地区气候变化的主导模态和长期趋势，给出定量化的置信限。在此基础上，评估参加国际耦合模式比较计划(CMIP5)的多个耦合模式过去千年气候模拟试验在青藏高原周边地区的模拟能力，并分析太阳活动、火山活动和温室气体等外强迫影响该地区气候变化的相对贡献，为理解该地区过去千年气候变化机理提供新认识，以期为相关政府部门决策者制定应对气候变化对策提供一定的科学依据。

本项目针对古气候空间格局重建方法存在丢失部分区域气候变化信息等问题，基于南亚夏季风核心区的印度境内8条树轮宽度年表，测试了最优信号提取法（OIE）1.0版本，更新重建了过去1105年南亚夏季风指数。结果显示，季风变化最为显著的年际分量（占总体变化方差的47.9%）与厄尔尼诺南方涛动（ENSO）指数的关系，从长期趋势上来看，是从14世纪末期的弱正相关，逐渐变为19世纪初期的显著负相关关系，且其相关性存在明显的百年际变化。19世纪末以来占17.5%的季风年代际分量与太平洋年代际振荡（PDO）存在显著负相关，而占4.2%的季风多年代际分量与大西洋多年代际振荡（AMO）在19世纪末却呈现很好的正相关。表明气候系统短周期振荡ENSO，PDO和AMO对年际到多年代际南亚夏季风变化起到了由强变弱的不同程度的调制作用。重建的南亚夏季风百年尺度分量（占19.4%）显示，南亚夏季风强度从13世纪中叶开始逐渐减弱，到15世纪中叶降到最低，而后季风逐渐加强，到17世纪初期达到顶点，之后逐渐减弱。..进一步研发了重建气候空间格局的OIE方法 1.3版本，首次重建了我国过去531年（AD1470-2000）高分辨率（0.5°×0.5°）5-9月暖季降水变化。结果表明：我国降水第一主导模态显示大部分地区降水变化一致。第二模态我国东部呈现南北偶极子型，西部除新疆外大部分地区与华北降水变化同步，通过与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）重建指数进行场相关分析，发现第二模态可能主要受ENSO变化的影响。第三主导模态表现为我国东部江淮流域与华北和华南旱涝趋势相反的“三明治”三极子型，西部大部分地区与江淮流域同步。第一模态和第三模态的时间系数与ENSO和太平洋年代际涛动（PDO）均没有显著相关性，变化机制尚不清楚。进一步与6个耦合气候模式模拟结果对比发现，所有模式均不能模拟出与重建结果一致的时间变化特征。这说明过去500年来我国降水空间格局的变化可能更多的是受到气候系统内部变率的调制。. 项目相关数据已在美国国家环境信息中心（NCEI）古气候数据库网站公布，相关成果为定量化理解自然因素影响气候变化提供了理想的自然变化背景。