千年气候模拟中由人工树木生长重建大尺度温度的模糊性

在两次末次千年气候模拟的虚拟现实中，使用伪树木生长序列评估了温度重建的模糊性。简单的、基于过程的 Vaganov-Shashkin-Lite (VS-Lite) 代码计算了由有限数量气候参数控制的树木生长响应。不同环境气候条件下的生长限制使得伪树木生长序列中可能存在非线性和非平稳性。通过简单局部回归和复合加缩放技术，从模拟的树木生长中对随机选择的伪代理位置进行温度的统计重建，以解决除重建方法已知的 uncertainties 和缺点之外的古气候重建中的额外模糊性。系统的经验评估表明，模拟目标温度与重建温度之间的相互关系经历强烈变化，可能对温度产生明显的错误表示。因此 centennial scale inter-annual correlations 可能非常弱；重建温度的 decadal range 可能与所考虑时间段内温度变化的范围一样大；reconstructions 中 decadal variability 的代表性不足。这些错误表示部分归因于随时间变化的温度-生长关系，以及与局部温度相比，模拟的伪生长序列中明显缺乏 decadal scale variability。