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使用气候模型登山者-X，我们提出了一种有效的方法，可以吸收涵盖现在22000至6500年的最后一次脱位的表面温度的时间演化。数据同化方法结合了数据和管理气候系统的基本动力学原理，以提供系统的状态估计，这比仅使用数据或单独模型可以获得的系统要好。在应用集合Kalman滤波器方法时，我们利用并行数据同化框架（PDAF）中的进步，该框架（PDAF）提供了并行数据同化功能，计算时间的增加相对较小。我们发现数据同化溶液在很大程度上取决于腐烂的冰盖的背景演变，而不是同化的温度。两种不同的冰盖侦察结构会导致不同的冰川融化病史，影响了大规模的海洋结构，从而影响了表面温度。我们发现，数据同化的影响在区域尺度上比全球平均值更为明显。尤其是，数据同化在千禧一代变暖和冷却阶段的效果更强，例如BØlling-AllerØD和年轻的Dryas，尤其是在具有异质温度模式的高纬度地区。我们的方法是对多千年时间尺度进行全面的古平方分析迈出的一步，包括将可用的古气候数据纳入了代表区域气候的不确定性。
古气候数据吸收登山者-X -pik
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