区分气候网络中内部和强迫大气变率的影响

地球气候是一个高度复杂的动力系统，这一事实众所周知。在过去的几十年里，大量工作集中于理解一个地理区域的气候现象如何影响其他区域的气候。复杂网络是识别气候相互依赖性的强大框架。为了进一步利用通过网络分析揭示的链接知识（例如，用于改进预测），需要很好地理解这些链接背后的物理机制。本文重点理解大气变率的作用，并构建代表内部变率和强迫变率的气候网络。在这些网络的连通性中，我们通过从时间序列中线性移除这些指数后计算网络，评估了两个主要指数NINO3.4和北大西洋涛动（NAO）的影响。我们发现强迫变率网络的连通性受到“厄尔尼诺”的严重影响：移除NINO3.4指数导致连通性普遍丧失；甚至远离赤道太平洋区域的遥相关也消失了，这表明这些区域并非直接相连，而是通过“厄尔尼诺”间接相互连接，特别是在年际时间尺度上。相反，在内部变率网络（独立于海表温度强迫）中，我们发现链接受到NAO的显著影响，在年内时间尺度上达到最大。虽然发现的最强非局域链接是由海洋强迫的，但我们表明也存在由于内部大气变率引起的强遥相关。