Synchronized interdecadal variations behind regime shifts in the Pacific Decadal Oscillation
Synchronized interdecadal variations behind regime shifts in the Pacific Decadal Oscillation
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太平洋年代际振荡政权转变背后的同步年代际变化
DOI：
10.1007/s10872-021-00592-8
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发表时间：
2021
影响因子：
2.3
通讯作者：
Yasuda Ichiro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hamamoto Masaki;Yasuda Ichiro
利用重建的298年太平洋年代际振荡指数，研究了1700-1997年间北太平洋气候的年代际变率。本文通过带通滤波将其年代际分量分解为20年、30年和60年的年代际变化。20年代际和30年代际变化的相位反转在整个资料中是同步的，而20年代际和多年年代际变化的同步性在1780-1880年和1920-1997年期间保持不变。蒙特卡罗模拟表明，这种同步的时间结构是统计上显着的，不能发生随机过程。我们进一步表明，这三个锁相变化在北太平洋的制度转变中发挥了重要作用，无论是在数据期间（1700-1997年）和以后。这种通过北太平洋中纬度海气相互作用自我维持的年代际变化也可能与月交点周期有关。此外，30年代际和多年代际变化的周期分别是20年代际变化的1.5倍和3倍，它们可能通过非线性过程与20年代际变化联系在一起。这种简单的关系可以在很大程度上有助于理解和预测年代际气候变率。
Interdecadal climate variability over the North Pacific is investigated using a reconstructed 298-year-long annual Pacific Decadal Oscillation Index during 1700–1997. Here, we show that its interdecadal component can be decomposed into the bi-decadal (~ 20 years), the tri-decadal (~ 30 years), and the multi-decadal variations (~ 60 years) through bandpass filtering. The phase reversals of the bi-decadal and the tri-decadal variations were synchronized throughout the data, while the synchronization of the bi-decadal and the multi-decadal variations was maintained during 1780–1880 and 1920–1997. Monte Carlo simulation reveals that this synchronous temporal structure is statistically significant and could not occur from random processes. We further demonstrate that these three phase-locked variations play an important role in the regime shifts in the North Pacific, both during the data period (1700–1997) and thereafter. The bi-decadal variation, which is self-sustained through the North Pacific mid-latitude air–sea interaction, is also found to be possibly linked to the lunar nodal cycle. Moreover, the tri-decadal and the multi-decadal variations, whose periods are approximately 1.5 and 3 times longer than that of the bi-decadal variation, may be linked to the bi-decadal variation through nonlinear process. This simple relationship could largely contribute to understanding and predicting the interdecadal climate variability.
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