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基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力

朱丽飞,  孙诚,  李建平,  张静,  刘雨森,  宫湛秋

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朱丽飞, 孙诚, 李建平, 张静, 刘雨森, 宫湛秋. 基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2106.20213
引用本文: 朱丽飞, 孙诚, 李建平, 张静, 刘雨森, 宫湛秋. 基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2106.20213
shu
The Driving Force of Land Surface Air Temperature Variability Studied Based on the Slow Feature Analysis Method[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2106.20213
Citation: The Driving Force of Land Surface Air Temperature Variability Studied Based on the Slow Feature Analysis Method[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2106.20213
shu

基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2106.20213
  • 1.

    北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院

  • 2.

    中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室/海洋高等研究院/深海圈层与地球系统前沿科学中心

基金项目: 国家自然科学基金

The Driving Force of Land Surface Air Temperature Variability Studied Based on the Slow Feature Analysis Method

    摘要
  • 摘要: 慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫(GRF)和全球海表温度(SST)的主模态(大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡IPO)有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验(即AMIP试验)的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-16
  • 录用日期:  2021-09-06
  • 修回日期:  2021-06-23
  • 网络出版日期:  2021-09-09

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    • ISSN 1006-9895  CN 11-1768/O4

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