Joint palaeoclimate reconstruction from pollen data via forward models and climate histories
Joint palaeoclimate reconstruction from pollen data via forward models and climate histories
复制标题
通过正演模型和气候历史从花粉数据联合重建古气候
DOI：
10.1016/j.quascirev.2016.09.007
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发表时间：
2016
影响因子：
4
通讯作者：
Parnell A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Parnell A
我们提出了一种从花粉数据重建古气候的方法和软件，重点是考虑和减少不确定性。我们使用的工具包括： 正演模型，使我们能够解释数据生成过程，从而解释花粉与气候之间的复杂关系；联合推理，通过借用气候各方面和核心切片之间的力量来减少不确定性；和动态气候历史，这允许更丰富的推理可能性。通过蒙特卡罗方法，我们生成了许多等概率的联合气候历史，每个历史都由离散时间中三个气候维度的值序列表示，即多元时间序列。所有历史都与正演模型的不确定性和气候的自然时间变化一致。一旦生成，这些历史可以提供具有不确定性区间的最可能的气候估计。随着人们的注意力转向过去气候变化的动态，这一点尤其重要。例如，这些方法使我们能够在现实的不确定性下确定过去一个世纪变暖最严重的时期。我们用两个数据集来说明我们的方法：Laguna de la Roya，具有放射性碳测年年表，因此具有时间不确定性；蒙蒂基奥大湖 (Lago Grande di Monticchio) 含有层状沉积物，可追溯到倒数第二个冰川期。该过程可通过开源 R 包 Bclim 获得，我们为其提供代码和说明。
We present a method and software for reconstructing palaeoclimate from pollen data with a focus on accounting for and reducing uncertainty. The tools we use include: forward models, which enable us to account for the data generating process and hence the complex relationship between pollen and climate; joint inference, which reduces uncertainty by borrowing strength between aspects of climate and slices of the core; and dynamic climate histories, which allow for a far richer gamut of inferential possibilities. Through a Monte Carlo approach we generate numerous equally probable joint climate histories, each of which is represented by a sequence of values of three climate dimensions in discrete time, i.e. a multivariate time series. All histories are consistent with the uncertainties in the forward model and the natural temporal variability in climate. Once generated, these histories can provide most probable climate estimates with uncertainty intervals. This is particularly important as attention moves to the dynamics of past climate changes. For example, such methods allow us to identify, with realistic uncertainty, the past century that exhibited the greatest warming. We illustrate our method with two data sets: Laguna de la Roya, with a radiocarbon dated chronology and hence timing uncertainty; and Lago Grande di Monticchio, which contains laminated sediment and extends back to the penultimate glacial stage. The procedure is made available via an open source R package, Bclim, for which we provide code and instructions.
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