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World File Search System古气候
古气候数据吸收登山者-X -pik
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。
古气候数据提供了对气候模型的限制...
1*英国布里斯托尔布里斯托尔大学地理科学学院。2气候和全球动力学实验室，美国大气研究中心（NCAR），美国博尔德。3英国伦敦大学学院（UCL）地理系。 4地球和环境学院，利兹大学，英国利兹。 5英国南安普敦南安普敦大学海洋与地球科学学院。 6 Laboratoire des Sciences du climat et de l'Orvironnement / Institut Pierre-Simon Laplace（LSCE / IPSL），CEA-CNRS-UVSQ，paris saclay Universit'e Paris Saclay，Gif Sur Yvette，法国，法国。 7地球与可持续发展学校，美国北亚利桑那大学，美国弗拉格斯塔夫。 8 METEOROGAS INSUCITIONAN（MISU），斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典。 9英国达勒姆大学达勒姆大学地理系。 10，英国纽卡斯尔的诺森比亚大学地理和环境科学。 11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。3英国伦敦大学学院（UCL）地理系。4地球和环境学院，利兹大学，英国利兹。 5英国南安普敦南安普敦大学海洋与地球科学学院。 6 Laboratoire des Sciences du climat et de l'Orvironnement / Institut Pierre-Simon Laplace（LSCE / IPSL），CEA-CNRS-UVSQ，paris saclay Universit'e Paris Saclay，Gif Sur Yvette，法国，法国。 7地球与可持续发展学校，美国北亚利桑那大学，美国弗拉格斯塔夫。 8 METEOROGAS INSUCITIONAN（MISU），斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典。 9英国达勒姆大学达勒姆大学地理系。 10，英国纽卡斯尔的诺森比亚大学地理和环境科学。 11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。4地球和环境学院，利兹大学，英国利兹。5英国南安普敦南安普敦大学海洋与地球科学学院。 6 Laboratoire des Sciences du climat et de l'Orvironnement / Institut Pierre-Simon Laplace（LSCE / IPSL），CEA-CNRS-UVSQ，paris saclay Universit'e Paris Saclay，Gif Sur Yvette，法国，法国。 7地球与可持续发展学校，美国北亚利桑那大学，美国弗拉格斯塔夫。 8 METEOROGAS INSUCITIONAN（MISU），斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典。 9英国达勒姆大学达勒姆大学地理系。 10，英国纽卡斯尔的诺森比亚大学地理和环境科学。 11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。5英国南安普敦南安普敦大学海洋与地球科学学院。6 Laboratoire des Sciences du climat et de l'Orvironnement / Institut Pierre-Simon Laplace（LSCE / IPSL），CEA-CNRS-UVSQ，paris saclay Universit'e Paris Saclay，Gif Sur Yvette，法国，法国。7地球与可持续发展学校，美国北亚利桑那大学，美国弗拉格斯塔夫。8 METEOROGAS INSUCITIONAN（MISU），斯德哥尔摩大学，斯德哥尔摩，瑞典。9英国达勒姆大学达勒姆大学地理系。 10，英国纽卡斯尔的诺森比亚大学地理和环境科学。 11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。9英国达勒姆大学达勒姆大学地理系。10，英国纽卡斯尔的诺森比亚大学地理和环境科学。11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。11地球科学系，亚利桑那大学，美国图森。
将Stommel的盒子模型应用于热盐循环和古气候
海洋循环对地球的气候产生了很大的影响，尤其是通过将热量运送到欧洲。淡水供应向北大西洋和北欧海洋的变化已被认为在海洋循环发生变化背后具有驱动作用，从而导致了过去的气候变化。这一直是令人关注的原因，并且广泛讨论了当前大西洋子午翻转循环的崩溃。提示突然的气候变化的建议理论是Stommel的经典盒子模型，它连接到热盐循环。热盐循环与密度差异有关，并通过影响温度和盐度的物理过程维护。源自温度和盐度对驾驶密度差异有相反的影响，斯梅尔的理论解释了可能的含义，例如不同的海洋循环系统，这可能是稳定或不稳定的。本文涉及淡水供应如何影响热盐循环。Stommel关于海洋系统双重稳定性的理论应用于热盐循环和古气候。Stommel的理论可以解释在年轻的Dryas时期的海洋循环的“关闭”，从而引起准周期性的Dansgaard-Oeschger事件，并以半球之间的Seesaw效应。总而言之，斯梅尔的简单盒子模型为热盐囊性提供了概念图，这可能是过去气候变化的关键因素，但在不久的将来不太可能导致突然的变化。
古气候数据对气候模型对过去CO2变化的大规模响应
古气候记录提供了一个测试床，其中可以在大量CO 2变化条件下评估气候模型；但是，这些数据通常在模型开发和评估过程中使用不足。在这里，我们使用一组基于古气候代理观测值的指标来评估过去三个时间段的气候模型。我们发现，最新的CMIP6/pmip4集合的平均值在模拟过去时期的全球平均表面空气温度方面做得非常好，并且对CMIP5/PMIP3进行了改进，这意味着CMIP6/pmip4模型的现代气候敏感性与CMIP6/PMIP4模型的平均值一致。但是，某些模型，特别是那些具有非常高或非常低的气候灵敏度的模型，模拟了古老温度数据不确定性范围之外的古温度；在这方面，与历史记录中的数据相比，古数据可以提供更严格的约束。模型和数据之间在极性放大方面也存在一致性，并且在所有三个时间段内的全球平均温度随着全球平均温度的增加而增加。工作强调了在模型开发和评估周期中使用古气候记录的好处，尤其是在一系列CO 2浓度的筛查模型中，气候敏感性过高或太低。
使用深度学习来整合植物学上的古气候和全球生物地球化学
摘要。3D古气候模型模拟的数据库越来越多地用于phanerozoic EON的全球生物地球化学模型中。这提高了生物地球化学模型中表面过程的准确性，但是该方法受到不同p CO 2水平的大量生物气候模拟的可用性以及不同的大陆构造的限制。在本文中，我们将框架插值应用于大型运动（薄膜）深度学习方法上，将一组Phanerozoic古气候模型模型模拟来调整其时间分辨率从每段模型运行的一个模型运行到每100万年运行一次（MYR）（MYR）。在5个MYR时间分辨率集合中测试该方法，并在从多达40 MYR分离的配置中重建中间框架时，确定了我们方法的可靠性。然后，我们应用该方法来高档scion气候生物地球化学模型中的古气候数据结构。构成的表面温度和径流是合理的，并且在原始钥匙帧之间呈现逻辑进展。当更新以使用较高分辨率的气候数据结构时，Scion模型预测了由于其先前的
最新的更新世冰川年表和美国科罗拉多州东河流域的古气候重建
重建更新世的冰川时间和程度对于理解古气候至关重要。虽然已在北美山脉的西部进行了广泛的研究，但晚更新世的冰川山脉，但科罗拉多州西部麋鹿范围的冰川历史仍在研究中，尤其是在东河水域（East River Watershed），这是一个强烈的科学焦点。在这里，我们使用宇宙基因核素暴露和深度 - 轮廓约会方法来确定东河流域冰川的时机。我们使用冰川建模来重建古射液仪，并量化过去的气候条件。我们的发现表明，东河冰川从其最大位置撤退了约17-18 ka，转移到13至15 ka之间的衰老位置，然后经历了更大的静修至13 ka左右的高海拔。冰川建模表明，与现代条件相比，与现代条件相比，温度降低约为17-18 ka的最大冰扩展可能是维持的。此外，温度降低约为-4.0°C的温度降低可能支持13-15 ka的冰位。这些结果提供了有关东河分水岭和更广阔的西麋鹿范围以及晚期更新世期间更广阔的西麋鹿范围以及古气候条件的见解，这可能有助于对东河流域关键区域进化的未来研究。
通过Q- ...
除了需要了解“慢”反馈的物理学之外，还有另一个理由涉足冰川冰上气候振荡的技术知识。有一个受过良好教育的人1，他们不认识地球的气候历史中知道多少。古气候数据表明，如果将强制性保持足够长以使“缓慢”的反馈强烈地发挥作用，则对气候的强度和后果的幅度如何。我的目的是在仅几个感兴趣，客观，人们将能够欣赏到含义的古气候章节中充分描述古气候证据。写一本书，将气候科学与能源和气候政策的叙述相结合？ 如果不欣赏过去的错误，那么对于子孙后代来说，很难实现稳定，有益的气候。 我希望吸引的观众尤其是年轻人。 我对学生领导者了解气候状况并支持所需的政策的能力充满热情。 2写一本书，将气候科学与能源和气候政策的叙述相结合？如果不欣赏过去的错误，那么对于子孙后代来说，很难实现稳定，有益的气候。我希望吸引的观众尤其是年轻人。我对学生领导者了解气候状况并支持所需的政策的能力充满热情。2
建模和预测周期性趋势的长期记忆
对古气候数据的时间序列行为的分析在近年来引起了很多关注。古气候数据是从在南极冰盖中钻取的核心收集的数据，这些冰盖测量了二氧化碳和甲烷的浓度以及冰中氘的含量，作为海洋温度的代理和冰的代理，冰的量约为800.000年。Paillard（2001）将这些值连接到Milankovitch轨道循环，这是在不同时期到达地球的太阳辐射的强度。变异来源是地球轨道的偏心率，地球旋转轴相对于轨道平面的倾斜度以及旋转轴的进动。Hays等。（1976），后来由Maslin（2016）审查，发现重大气候变化是由于倾斜和进攻的变化所致。
使用地球化学湖泊沉积物数据重建定量气候的贝叶斯方法
从代理数据中获得的古气候重建提供了机会，可以在过去几千年中扩展乐器气候记录。此扩展允许识别气候趋势，这些气候趋势在短期观察期间未观察到，气候系统的上下文发生了当前的变化，并用于气候模型敏感性测试以增强未来的预测。在过去几十年中，使用代理数据重建精确的古气候到千年时间表的准确性千年时间表已经有所提高，但是高时间分辨率（1至10年）的重建受到限制。这主要是由于分辨出可用的代理记录和/或不确定时间学的抽样。微X射线荧光（M-XRF）核心扫描数据提供了有关沉积物序列变化的地球化学组成的多元信息。与诸如Varved沉积物序列的紧密结合年表结合使用时，M-XRF数据可以用作过去在年度至年度时间表上改变环境和气候条件的代理。尽管如此，尽管如此，重建仅是半定量的，因此仅用于评估气候和环境变异性的相对变化。