通过复旋转最大协方差分析识别气候变量的滞后遥相关

对海气相互作用的恰当描述是正确理解气候演变的关键。气候中不同变量之间的相互作用是复杂的，常导致长距离空间相关性（遥相关）。在某些情况下，这些遥相关伴随着相当显著的时间偏移，其对于理解潜在现象至关重要，但标准方法很少能捕捉到。将正交分解（如最大协方差分析（MCA））应用于地球物理数据集可提取两个不同变量间的共同主导模态，但通常存在（i）非物理的正交约束以及（ii）仅考虑简单相关而未能检测时间偏移信号的问题。本文提出一种扩展方法——复旋转 MCA，以同时解决这两个局限。我们利用希尔伯特变换对信号进行变换，并在复空间中进行正交分解，从而能够正确关联异相信号。随后的 Varimax 旋转去除了正交约束，得到更具物理意义的地球物理变率模态。作为应用示例，我们将该方法用于海表温度与陆地降水；我们的方法成功捕捉了这两个变量之间时空相互作用，即（i）季节循环、（ii）典型 ENSO、（iii）全球变暖趋势、（iv）太平洋年代际振荡、（v）ENSO Modoki 以及（vi）大西洋经向模态。复旋转 MCA 模态提供了区域振幅信息，并在一定条件下给出了海温变化与陆地降水间区域时间滞后的信息。