Mehrjähriges atlantisches Oszillieren (Master) ncar – Klimadatenhandbuch ltc manitowoc

Der wachsende Einfluss des Menschen auf das Klima, hauptsächlich durch Änderungen der atmosphärischen Zusammensetzung, bewirkt eine globale Erwärmung. Daher werden viele Klimavariablen und -indizes von den damit verbundenen Klimaveränderungen beeinflusst, und jede Varianzanalyse kann durch aktuelle Trends dominiert werden. Daher ist es zweckmäßig, den Austausch von Litecoin gegen Bitcoin in Bittrex-Trends zu eliminieren, um die zugrunde liegende Variabilität und die damit verbundenen Muster zu untersuchen. Ein Ansatz bestand darin, einen linearen Trend an eine Zeitreihe eines Index anzupassen. Dies ist jedoch ein äußerst fehlerhaftes Verfahren, da (i) es von der Länge der Zeitreihe abhängt; (ii) impliziert, dass der Trend von Litecoin zu Bitcoin in Zukunft und in der Vergangenheit auf unbestimmte Zeit andauert; und (iii) es gibt keine offensichtliche Tendenz in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts.


Im Gegensatz dazu ist es ein relativ einfacher Ansatz, die globale Durchschnittszeitreihe als Hauptindikator der nicht stationären Komponente zu verwenden und sie vor der Analyse von jedem Gitterpunkt zu entfernen. Es wurde gezeigt, dass dieser Ansatz auf der Grundlage der Ergebnisse des Modells effektiv funktioniert, wenn die Ursache der Nichtstationarität bekannt ist. Ein gutes Beispiel ist die AMO, die auf einem durchschnittlichen SST-Index des Gebiets im Nordatlantik von 0 bis 60 N basiert (siehe Trenberth and Shea (2006)). Die PDO wird auch aus Quellen abgeleitet, bei denen der globale Durchschnitt für Litecoin-Mining 2017 eliminiert wurde, und der erste Variabilitätsmodus für 20-70 N im Nordpazifik bestimmt wurde (siehe Trenberth und Fasullo (2013)).

Die in großem Umfang beobachteten multidekadalen Fluktuationen der Oberflächentemperatur des Atlantiks (SST) wurden als atlantische Multidecadal-Oszillationen (AMO) (KERR, 2000) bezeichnet, um den “multidecadalen” Charakter dieses ozeanischen Phänomens zu betonen und zu unterscheiden der interannualen Variabilität, die mit der atmosphärischen Schwingung des Nordatlantiks (NAO) verbunden ist (enfield et al., 2001). Der AMO-Index ist definiert als die durchschnittliche Fläche der nordatlantischen SST-Anomalien, die aus dem Tiefpass der absteigenden Litecoin-Schmelze gefiltert wurde, um die atlantische Schwankungsvariabilität bei Zeitskalen von mehr als einem Jahrzehnt widerzuspiegeln (enfield et al. 2001, Sutton und Hodson, 2005, Knight et al. 2005, Ruiz-Barradas et al., 2013).

Das AMO-Muster (Abbildung 2a) wird durch die Rückbildung der SST-Anomalien im AMO-Index (Abbildung 1) abgeleitet (Abbildung 1) (Sutton und Hodson, 2005, Knight und andere, 2005, Ruiz-Barradas und andere, 2013) ). Die positive AMO-Phase entspricht positiven SST-Anomalien im größten Teil des Nordatlantiks, wobei stärkere Anomalien im subpolaren Bereich und schwächere Anomalien in den Tropen auftreten (Abbildung 2a). Die warmen Phasen der AMO ereigneten sich in der Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts und der freie Bergbau in den letzten Jahrzehnten seit 1995, und die kalten Phasen fanden im frühen zwanzigsten Jahrhundert und in den Jahren 1964-1995 statt (Abbildung 1). Das mit dieser multidekadalen Variabilität verbundene monopolare AMO-Muster muss von dem durch das NAO auf der interannualen Zeitskala induzierten tripolaren TSM-Muster unterschieden werden (Abbildung 2b). Daher sollte das AMO-Muster nicht in Litecoin oder Bitcoin investieren Durch Regression kann der SST-Index im Nordatlantikgebiet gemittelt “ungefiltert” werden (siehe Abbildung 2).

Die AMO hat erhebliche regionale und hemisphärische Klimawirkungen, wie zum Beispiel die Modulation multidecadaler Schwankungen der Häufigkeit von Regenfällen und Dürreperioden in den Vereinigten Staaten. UU (Enfield et al., 2001; mccabe et al., 2004), Sommerwetter in Nordamerika und Europa (Sutton und Hodson, 2005, 2007, Preisprognose von Sutton Litecoin 2017 und Dong, 2012), Hurrikanaktivität im Atlantik und Sommerregen in Indien / Sahel (Folland et al., 1986; goldenberg et al., 2001; knight et al., 2006; zhang und delworth, 2006; latif et al., 2007), durchschnittliche Temperatur von die Oberfläche der nördlichen Hemisphäre (zhang et al., 2007; semenov et al., 2010) und arktisches Meereis (mahajan et al., 2011; day et al., 2012; miles et al., 2014; zhang, 2015; yeager et al. 2015). Zhang und Delworth (2007) stellten fest, dass AOM auf der multidecadalen Zeitskala zum pazifischen Dekennialschwingungsmuster (PDO) und dem damit verbundenen Rentabilitätsmuster des Pacific / North American Literary Mining (ANP) beitragen kann wies darauf hin, dass ein Regimewechsel im Nordpazifik (1976/77) möglicherweise einige Jahre nach dem in der WCO beobachteten Wechsel der Mitte der 1990er Jahre stattfinden würde. Es wurde auch gefunden, dass die AMO einen wesentlichen Einfluss auf die zehnjährige Variabilität des äquatorialen Pazifiks hatte (Kucharski et al., 2015) und die Oszillation von El Niño Southern (ENSO) bei niedriger Frequenz moduliert (Dong und Sutton, 2007). Kang et al., 2014). Die Beobachtungs- und Modellstudien legen nahe, dass die multidecadalen Variationen der atmosphärischen NAO von der AMO moduliert werden, wobei die positive Phase der AMO für einige Jahre die negative Phase der Winter-NAO anführt (Gastineau und Frankignoul, 2012; Hodson et al. 2014). Kürzlich durchgeführte schnelle Zahlungsmodellierungsstudien zeigen, dass die simulierte multidecadale Winter-NAO-Reaktion auf die AMO durch Auflösung der Stratosphäre und Verbesserung der Kopplung zwischen Stratosphäre und Troposphäre signifikant verbessert werden kann (Omrani et al., 2014, 2016).

Es wird oft angenommen, dass AMO von der Variabilität der Zirkulation der Atlantischen Meridianverschiebung (AMOC) bestimmt wird (Kushnir, 1994, Delworth und Mann, 2000, Knight et al., 2005; Latif et al., 2006), obwohl einige haben angedeutet, dass AMO in erster Linie von Änderungen des anthropogenen Strahlungsantriebs getrieben wird (mann und emanuel, 2006 ltc finance). Für die quantitative Zuordnung von AOM zu einem anthropogenen Teil mit Strahlungskraft und einem Teil, der sich aus der natürlichen Variabilität ergibt, wurden verschiedene Ansätze vorgeschlagen (Trenberth und Shea, 2006, Kravtsov und Spannagle, 2008, Ting et al., 2009, Delsole et al. al 2011, wu et al., 2011). Vor kurzem wurde vorgeschlagen, dass anthropogene Aerosole ein Haupttreiber der AMO sind, die Simulationen von Klimamodellen verwendet, die indirekte Auswirkungen von Aerosol beinhalten (Booth et al., 2012). Es gibt jedoch wichtige Diskrepanzen zwischen den Simulationen in Booth et al. (2012) und Beobachtungen zum Wärmegehalt im oberen Ozean des Nordatlantiks, zum räumlichen Rentabilitätsmuster des Altcoin-Mining von multidekadalen SST innerhalb und außerhalb des Nordatlantiks sowie zum Salzgehalt der Unterwasseroberfläche ( SSA) Nordatlantik-Subatlantik aufgrund der überschätzten indirekten Sprühwirkungen (zhang et al 2013). Außerdem können die Auswirkungen von Aerosolen nicht dafür verantwortlich sein, dass eine Korrelation zwischen den Bedingungen der Differenz zwischen der mehradrigen Oberfläche und den unterirdischen Temperaturschwankungen in der tropischen Nordatlantikzone besteht. Diese Diskrepanzen lassen erhebliche Zweifel an der Behauptung aufkommen, dass Aerosole den größten Teil der AMO beeinflussen. Auf der anderen Seite zeigen die unabhängigen AMOC-Fingerabdrücke, die aus der beobachteten Unterwassertemperatur des Ozeans abgeleitet wurden, dass vorherige AMOC-Variationen mit der beobachteten AMO (zhang, 2007, 2008; wang und zhang, 2013) übereinstimmen, die weitere Nachweise liefern dass die beobachteten AMO-Regeln. Für Angestellte der Zentralregierung ist dies eher auf Variationen von AMOC als auf ein Artefakt des Strahlungsantriebs im 20. Jahrhundert zurückzuführen.

Die Definition des AMO-Index auf der Basis von SST führt häufig zu einem unvollständigen Verständnis der AMO nur im Hinblick auf TSS-Anomalien im Nordatlantik. Im Gegensatz dazu spiegelt die AMO tatsächlich eine im Atlantik beobachtete niederfrequente multivariate Variabilität wider, einschließlich der korrelierten Variationen der subpolaren Wärme des Nordatlantiks, des Salzgehalts und der turbulenten Wärmeflüsse der vom Ozean angetriebenen Oberfläche. sowie die antikorrelierten Schwankungen im tropischen Nordatlantik. Untergrundtemperatur (zhang 2007, 2008; Wang et al., 2010, robson et al., 2012; zhang et al., 2013; gulev et al., 2013; wang und zhang, 2013). Bei den für den AOM vorgeschlagenen Mechanismen sollte zusätzlich zu den Schwankungen der nordatlantischen SSTs mit geringer Verarbeitungshäufigkeit die im Atlantik beobachtete multivariate und kohärente Schwankungsfrequenz berücksichtigt werden. Es ist äußerst wichtig, multivariate Metriken zu verwenden, um die Mechanismen zu verstehen, die AMO verursachen.