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研究作者与发表信息

本研究由Xiangbo Feng、Keith Haines和Eric de Boisséson共同完成。Xiangbo Feng和Keith Haines来自英国雷丁大学气象学系，Eric de Boisséson则任职于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）。该研究发表于《Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society》2018年1月的第144卷，DOI为10.1002/qj.3194。

学术背景

本研究属于气候与海洋-大气耦合研究领域，旨在探讨20世纪再分析数据（CERA-20C）中地表气温（2米气温，T2M）与海表温度（SST）之间的耦合关系。CERA-20C是ECMWF首次发布的海洋-大气耦合再分析数据集，包含10个集合成员。研究背景在于，传统的气象预报模型通常未在短时间尺度上引入活跃的海洋成分，但随着中短期和季节性预报需求的增加，初始化海洋模型变得至关重要。本研究通过集合统计方法，分析了T2M与SST在不同时间尺度上的关系，探讨了海洋与大气在界面温度变异性中的驱动作用。

研究流程

1. 数据来源与处理
   CERA-20C基于一个耦合气候模型，分别对大气和海洋成分进行数据同化（data assimilation）。研究使用CERA-20C的10个集合成员，分析了T2M与SST的集合变异性及其相关性。数据时间分辨率为3小时，同时提供了日平均和月平均数据。

2. 高频变异性分析

   • 3小时尺度分析：研究首先分析了2006年1月3小时分辨率的T2M与SST的集合变异性。结果表明，T2M的集合变异性在高频（3小时）尺度上远大于SST，且两者相关性较低，表明T2M的变异性主要由大气驱动。
     
   • 日变化分析：研究进一步分析了T2M与SST的日变化特征，发现SST的日变化幅度较小，而T2M的日变化受大气高频变异性影响较大。

3. 月尺度变异性分析

   • 集合变异性与相关性：在月尺度上，T2M的集合变异性略低于SST，且两者相关性较高，表明SST对T2M的变异性起主导作用。特别是在夏季半球和海洋边界层较浅的区域，T2M与SST的耦合最强。
     
   • 季节性变化：研究发现，T2M与SST的集合变异性及其相关性具有显著的季节性变化。在夏季，SST的集合变异性最大，而T2M与SST的相关性也最强。

4. 长期演变分析

   • 全球平均变化：研究分析了1900年至2010年T2M与SST的长期演变。结果表明，随着观测数据的增加，T2M与SST的集合变异性逐渐减小，且两者的相关性增强。
     
   • 区域变化：在南半球中纬度地区，早期由于风场观测数据不足，T2M的集合变异性较大，且与SST的相关性较弱。随着观测数据的增加，T2M的变异性逐渐与SST耦合。

5. SST集合变异性的来源
   研究还探讨了CERA-20C中SST集合变异性的来源。通过与HadISST2数据集的对比，发现CERA-20C的SST集合变异性受到HadISST2的约束，但由于海洋模型的背景偏差，CERA-20C的SST集合变异性普遍较小。

主要结果

1. 高频变异性：在高频（3小时）尺度上，T2M的集合变异性主要由大气驱动，而SST的变异性较小，两者相关性较低。
   
2. 月尺度变异性：在月尺度上，SST对T2M的变异性起主导作用，特别是在夏季半球和海洋边界层较浅的区域，T2M与SST的耦合最强。
   
3. 长期演变：随着观测数据的增加，T2M与SST的集合变异性逐渐减小，且两者的相关性增强。
   
4. 区域差异：在南半球中纬度地区，早期由于风场观测数据不足，T2M的集合变异性较大，且与SST的相关性较弱。随着观测数据的增加，T2M的变异性逐渐与SST耦合。
   
5. SST集合变异性的来源：CERA-20C的SST集合变异性受到HadISST2的约束，但由于海洋模型的背景偏差，CERA-20C的SST集合变异性普遍较小。

结论

本研究通过分析CERA-20C再分析数据，揭示了T2M与SST在不同时间尺度上的耦合关系。结果表明，在高频尺度上，T2M的变异性主要由大气驱动，而在月尺度上，SST对T2M的变异性起主导作用。随着观测数据的增加，T2M与SST的集合变异性逐渐减小，且两者的相关性增强。这一研究为理解海洋与大气在界面温度变异性中的相互作用提供了重要见解，并为未来的气候预报和再分析研究提供了参考。

研究亮点

1. 新颖的数据集：本研究首次使用CERA-20C再分析数据集，分析了T2M与SST的集合变异性及其相关性。
   
2. 多时间尺度分析：研究涵盖了从高频（3小时）到月尺度的多时间尺度分析，全面揭示了T2M与SST的耦合关系。
   
3. 长期演变分析：研究分析了1900年至2010年T2M与SST的长期演变，揭示了观测数据对集合变异性和相关性的影响。
   
4. 区域差异分析：研究特别关注了南半球中纬度地区的T2M与SST耦合关系，揭示了风场观测数据对T2M变异性的影响。

其他有价值的内容

本研究还探讨了CERA-20C中SST集合变异性的来源，发现CERA-20C的SST集合变异性受到HadISST2的约束，但由于海洋模型的背景偏差，CERA-20C的SST集合变异性普遍较小。这一发现为未来的海洋模型改进提供了重要参考。

以上报告全面介绍了本研究的主要内容和科学价值，适合研究人员了解该研究的背景、方法、结果和意义。