探索沿海海平面概率分布的非稳态性
摘要：20世纪全球平均海平面上升，并在卫星记录中表现出了近期21世纪加速度。在区域尺度上，海平面概率分布的演变常常被认为是由均值的变化主导的。然而，目前尚缺乏对于变化的概率分布形状的量化。为此，我们提出了一个新的框架，用于量化时间序列数据中概率分布的显著变化。该框架首先通过分位数回归量化分位数的线性趋势。然后，将分位数斜率投影到一组四个正交多项式上，量化这些变化可以通过第一、二、三、四个统计矩的独立位移来解释。所提出的框架在理论上有基础，通用性强，并且可以应用于具有近似线性分布变化的任何气候可观测量。我们重点关注观测数据和一种耦合气候模型(GFDL-CM4)。在历史时期，沿海日均海平面的趋势主要受均值变化的影响，因此可以通过分布的位移来解释，而形状不变。在建模世界中，随着CO2浓度的增加，高阶矩的稳健变化出现。这些变化部分是由海洋环流单独驱动的，并且受海平面压力波动的放大影响，可能对海平面极端事件的归因研究产生影响。
作者：Fabrizio Falasca, Andrew Brettin, Laure Zanna, Stephen M. Griffies, Jianjun Yin, Ming Zhao
论文ID：2211.04608
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2023-04-05