亚稳态、大气中纬度环流气候态与大尺度遥相关：一种数据驱动方法

中纬度大气的低频变化涉及复杂的非线性与混沌动力学过程，带来预测挑战。其特征为偶发出现、持续时间较长的大气环流半球尺度模式，称为天气气候态。这些环流气候态的演变及其与大尺度遥相关的联系有助于拓展大气可预测性的边界。它们在次季节和季节际天气预报中也发挥关键作用。然而，由于其复杂性（包括缺乏清晰的概念图景），其识别与建模仍是一个难题。近年来，亚稳态概念被发展用于解释气候态的形成。这提供了一种将环流气候态解释为系统状态社区的诠释——大气系统在这些社区中停留的时间异常长于典型斜压时间尺度。这里我们提出一种新且有效的方法，通过构建和分析系统的演化算子（利用隐马尔可夫模型）来识别此类社区。该方法借助图论，基于概率方法将隐马尔可夫模型转移矩阵划分为弱相互作用的块——隐状态社区——并与气候态相关联。该方法涉及非线性核主成分映射，以一致地嵌入系统状态空间用于隐马尔可夫模型构建。将其应用于北半球冬季，利用再分析资料中的位势高度数据，得到了四个持续且反复出现的环流气候态。讨论了这些环流气候态的统计与动力学特征及其地表影响。特别地，获得了与厄尔尼诺-南方涛动和太平洋年代际振荡的意外高相关性，提前期长达一年。