评估同化古气候重建中的代用指标影响——检验两个空间过程总体的可交换性
统计方法学
2020-08-06 v2 应用统计
摘要
气候场重建（CFR）试图利用树木年轮、冰芯和珊瑚等气候代用指标估计过去气候变量的时空场。数据同化（DA）方法是一种近期且前景广阔的新手段，可最优融合气候代用指标与气候模式输出以推导 CFR。尽管基于 DA 的 CFR 应用日益增多，但关于同化代用指标在多大程度上改变了气候模式数据的统计特性仍知之甚少。为解答此问题，我们提出一种基于函数型数据深度、稳健且计算高效的 method，用于评估两个时空过程分布之间的差异。我们将该检验应用于通过对比背景态与分析态（被视为时空场的两个样本）来研究基于 DA 的 CFR 中全球与区域代用指标影响。我们发现，由于代用指标的同化，分析态相较基于气候模式的背景态发生了显著改变。此外，即便在远离代用指标采集点的区域，分析态与背景态的差异也随代用指标数量增加而增大。我们的方法使我们能够刻画代用指标的附加价值，指明分析态在何时何处区别于背景态。
引用
@article{arxiv.1909.01273,
title = {Evaluating proxy influence in assimilated paleoclimate reconstructions -- Testing the exchangeability of two ensembles of spatial processes},
author = {Trevor Harris and Bo Li and Nathan Steiger and Jason Smerdon and Naveen Narisetty and Derek Tucker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.01273},
year = {2020}
}