全新世期间南极洲西部的季节温度gydF4y2Ba

米兰科维奇提出了一个著名的假设，即地球轨道和地轴的变化通过改变日照季节周期来驱动数万年的气候变化gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba．通过控制夏季温度和冰的消融，北半球高纬度地区的夏季日照被认为在冰期-间冰期期间推动了全球冰量的变化gydF4y2Ba^8gydF4y2Ba．尽管模型研究支持这一观点gydF4y2Ba^{9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba}，日照变化对特定气候响应的经验证据几乎完全来自年平均温度重建gydF4y2Ba^{11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba}或者间接的影响，例如，困住的气体和极地冰的融化层gydF4y2Ba^{13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba}以及海洋风成沉积物gydF4y2Ba^15gydF4y2Ba．季节温度重建的缺乏排除了日照对季节气候的直接证据，这种关系可能在地理上有所不同。在南极洲，多次冰期-间冰期旋回的长期记录支持了关于夏季日照的影响是否与其最大强度、季节性积分或超过阈值的持续时间最密切相关的不同主张gydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3 gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba17gydF4y2Ba}．具体地点的经验决定将为这种相互竞争的想法提供有价值的检验。gydF4y2Ba

我们重建了全新世(过去11000年)南极洲西部的季节温度变化，并进行了模型实验以了解其物理控制。全新世为评估轨道强迫的影响提供了一个时间窗口，而没有北半球冰川消褪的复杂影响gydF4y2Ba^18gydF4y2Ba．我们的重建(图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)使用来自南极西部冰盖(WAIS)的高分辨率水同位素记录(δD)gydF4y2Ba^{18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba}（gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba——同位素;扩展数据图。gydF4y2Ba1 a, bgydF4y2Ba)，通过连续流技术获得，可提供毫米级的深度分辨率gydF4y2Ba^21gydF4y2Ba．层龄是之前确定的gydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba}．gydF4y2Ba

来自冰芯的季节温度记录受到测量分辨率和水同位素扩散造成的信息损失的限制。在格陵兰岛，区分夏季和冬季变化的最长记录仅延续到2000年前(ka)(参考文献。gydF4y2Ba^{23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba})，而只有较早时期的气候模式模拟可用gydF4y2Ba^10gydF4y2Ba．对于南极洲来说，在目前的研究之前，最长的记录只跨越了几个世纪gydF4y2Ba^25gydF4y2Ba．三种因素的结合使我们的重建范围大大扩大:测量的深度分辨率异常高，WAIS分水岭的条件(高积累、低温和厚冰)允许保存整个全新世的次年信息gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba以及一种通过评估季节参数的千年平均值来规避年际噪声的分析策略。gydF4y2Ba

我们的方法校正了水同位素扩散的变化gydF4y2Ba^{26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba28gydF4y2Ba}并评估不确定性，包括保存偏差和降水间歇性(方法-gydF4y2Ba扩散修正gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba重构温度的不确定性gydF4y2Ba)．扩散校正对高分辨率数据进行操作，并产生同位素时间序列，从中提取季节性夏冬振幅。使用模型导出的缩放将这些数据转换为温度gydF4y2Ba^29gydF4y2Ba(6.96‰δd℃gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}；方法- - - - - -gydF4y2Ba季节性的温度gydF4y2Ba)并加上先前重建的年平均温度gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba获取夏季和冬季历史。gydF4y2Ba

wis分水岭夏季气温(图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)在全新世早期和中期普遍上升，在5 ~ 1.5 ka之间达到最大值，之后逐渐减小，整个全新世范围在2°C左右。这些变化广泛地与局部最大日照相关，而不是与综合夏季日照或夏季持续时间相关(图2)。gydF4y2Ba3 d, egydF4y2Ba)．冬季温度(图;gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba)的变化总体上小于夏季(约1°C范围)，但也在10至8 ka左右波动，这种变化太快，无法归因于轨道强迫。gydF4y2Ba

年平均WAIS除温度变化gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba(无花果。gydF4y2Ba2 egydF4y2Ba)在全新世早期受到冬季变率的显著影响，而夏季变率主导整个全新世模式(方法-gydF4y2Ba年平均值与个别季节之间的关系gydF4y2Ba；扩展数据表gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)．夏季变率也是过去2 kyr降温的主要原因，这表明在此期间整个南极西部的年平均降温约为1°CgydF4y2Ba^{31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba}这个季节也是如此。WDC的季节都没有经历全新世早期的最佳时期，也没有出现在一些全球温度重建中出现的全新世整体降温gydF4y2Ba^{33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba}．为了评估每个季节的主要千年趋势的重要性，我们进行了蒙特卡罗分析(方法-gydF4y2Ba趋势分析gydF4y2Ba)，夏季以4 ka为分界点(这是夏季最高气温的时间)，冬季以6 ka为分界点(冬季气温趋于平稳)。夏天(图。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba)表明11 ~ 4ka升温和4ka至今降温分别超过0.7°C和0.6°C的概率为>95%。对于冬季，从11到6 ka的趋势与零几乎没有区别，而从6到0 ka的降温大于0.3°C的可能性为95%(图b)。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

为了评估轨道驱动的日照变化如何解释WAIS划分重构温度(图。gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)，我们首先使用全球纬向平均(2°分辨率)湿能量平衡模型(MEBM)模拟了80°S的温度历史，该模型考虑了进出辐射、反照率和经向大气热输送(方法-gydF4y2Ba湿能量平衡模型gydF4y2Ba)．该模型是由大气顶(TOA)季节日照变化驱动的。gydF4y2Ba3 a egydF4y2Ba）;在全新世期间，该纬度的最大夏季日照增加到2.5 ka左右，年平均值、年和夏季综合值大多下降。计算得出夏季最高温度和季节温度振幅(图。gydF4y2Ba3 ggydF4y2Ba)，与当地夏季最大日照日数相关(图;gydF4y2Ba3 egydF4y2Ba)和我们重建的夏季温度的一般模式(扩展数据图。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)．虽然低纬度地区的加热可以通过大气和海洋的热量输送影响南极的温度，但WAIS分水岭模拟的夏季最高温度与当地日照(70°至90°S，gydF4y2BaRgydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}= 0.9,gydF4y2BaPgydF4y2Ba≪gydF4y2Ba在0至6 ka期间的0.001)，而不是在亚热带通过亚极纬度(20°至60°S，gydF4y2BaRgydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}= 0.33 - -0.55,gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.05)。事实上，模型显示了夏季WAIS分区的热输出(扩展数据图。gydF4y2Ba4 kgydF4y2Ba)，而不是从更北方的地区进口。因为12月一直是日照最多的月份。gydF4y2Ba3得了gydF4y2Ba)， 12月日照的变化主导了夏季最高气温的响应。对于冬季，模拟温度在80°S时比夏季的变化要小(图2)。gydF4y2Ba3 ggydF4y2Ba)，因为缺乏直接日照(图;gydF4y2Ba3 bgydF4y2Ba)，并有相反的趋势。冬季最小值是三个因素的函数:零日照季节长度的变化，地表的有效冷却速率和低纬度的辐合热输送。冬季最低气温较低的时候，零日照季节较长。然而，零日照季节的长度、模拟的最低气温和冬季热散度都与重建的冬季气温没有很好的相关性。gydF4y2Ba

为了研究更复杂的地理和机制的作用，包括MEBM中没有考虑到的地形变化，我们用完全耦合的大气环流模式HadCM3(参考文献)模拟了全新世气候。gydF4y2Ba^35gydF4y2Ba)(方法-gydF4y2BaHadCM3模型模拟gydF4y2Ba)．仅受轨道参数变化的影响，模拟得出夏季最高温度(大约在12月至日)在80°S，与我们的重建值和MEBM相似:在全新世期间上升，在4至3 ka达到峰值，然后下降到现代(ORBIT，图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．这种模式反映了夏季最大日照在决定观测到的夏季温度方面的强大作用。轨道强迫HadCM3模拟和我们的重建中全新世早期至中期(11-6 ka)夏季温度升高的相似性表明冰盖高度和范围变化的影响很小。对冬季的类似比较得出轨道模型温度下降约1.25°C(图2)。gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba)与重建过程中可能出现的微小温度升高相比(图;gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba；>90%的可能性>0.1°C)，这表明冰盖下降导致了一些变暖。gydF4y2Ba

接下来，作为HadCM3模拟的边界条件，我们规定了可变的温室气体(GHG)浓度和两个不同的冰盖历史(GLAC1D和ICE-6G)，它们分别导致WDC地点在11至7 ka期间的净地表降低约83米和约208米(图2)。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．这些海拔情景极大地影响了模拟温度(图。gydF4y2Ba2, cgydF4y2Ba)．在这些模式中，主要发生在全新世早期的大部分由海拔引起的变暖可直接归因于地表衰减率效应(图2)。gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba)．然而，与轨道的比较运行(图。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)显示剩余的温度异常(图gydF4y2Ba4 dgydF4y2Ba)，可归因于温室气体、冰盖范围和对同时施加的强迫的非线性响应。海冰对夏季80°S温度的影响很小(Methods -gydF4y2Ba海冰gydF4y2Ba；扩展数据图。gydF4y2Ba6克ydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

不同的冰盖情景之间存在不一致性(图2)。gydF4y2Ba4 dgydF4y2Ba)以及夏季与冬季的差异，但差异很小，足以对全新世真正的海拔下降进行有界估计。这一计算是通过比较纯轨道模拟的重建温升的多余部分与冰盖模型模拟的相同多余部分，并缩放到后者中使用的高程变化(方法-gydF4y2Ba估计高程变化gydF4y2Ba)．我们发现，在10至3.5 ka期间，与GLAC1D和ICE-6G情景相比，海拔分别下降了23米和53米(表2)gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．考虑季节温度重建中的不确定性(图;gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)允许高程变化范围从上升33米到下降131米(2gydF4y2BaσgydF4y2Ba)从10到3.5 ka或增加54 m到减少162 m (2gydF4y2BaσgydF4y2Ba)，如果时间间隔缩小至10至6.5 ka(表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．因此，我们的结果与山地冰原上的冰高地的地质观测相一致，后者表明全新世地表下降不到100米gydF4y2Ba^{4gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6克ydF4y2Ba}．gydF4y2Ba

南极大陆的冬季温度必须通过低纬度地区的热输送间接地对日照强迫作出反应。轨道强迫模型预测了整个全新世的冬季冷却，主要从11到6 ka(图。gydF4y2Ba2 gydF4y2Bac和gydF4y2Ba3 ggydF4y2Ba)．模型和重建的冬季温度都缺乏全新世晚期的最大值。但在全新世早期，冬季重建并没有显示出模型预期的冷却趋势，而是以显著的千年变化为主。与低纬度日照的不匹配和局地强迫的缺乏表明经向大气热输送的效力存在差异。gydF4y2Ba

多种多样的代用物被用于重建全球平均地表温度，以评估气候模式并区分自然和人为气候变率gydF4y2Ba^{33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba}．仅在少数情况下评估了这些代用指标如何依赖于季节因素gydF4y2Ba^39gydF4y2Ba．我们的南极西部研究提供了一个谨慎的例子，因为平均年温度历史反映了夏季和冬季温度的不同控制因素，其重要性随时间而变化。在这种情况下，当只考虑平均气候时，重要的季节动态可能被忽略，或代用指标可能被误解。此外，纳入更多来自南极地区的信息应有助于全球温度评估避免因将温度重建加权到北方地点而产生的偏差，这些偏差对全新世全球气候和强迫之间的关系产生了不同的解释，甚至包括相反的趋势gydF4y2Ba^{34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba}．gydF4y2Ba

以前用简化大气模型进行的分析gydF4y2Ba^{3 gydF4y2Ba}确定了南半球夏季的持续时间是轨道时间尺度上南极气候的一个关键驱动变量。一些古气候的发现证实了这一说法;例如，南极洲西部冰川消融期变暖的开始与夏季综合日照的增加相对应gydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}．我们的研究结果跨越了大约半个岁差周期，揭示了年最大日照在全新世期间决定南极西部夏季气候方面的主导作用，但不排除持续时间或综合夏季日照在其他时期(如冰川终止)的更大作用。gydF4y2Ba

我们使用连续流分析测量了WAIS划分岩心(WDC)的水同位素(见下一节)gydF4y2Ba水同位素gydF4y2Ba)，然后使用光谱技术对累积扩散进行校正，以确定扩散长度，并恢复140年滑动窗口内的预扩散振幅(下文部分)gydF4y2Ba扩散修正gydF4y2Ba；扩展数据图。gydF4y2Ba1 cgydF4y2Ba)．夏季极大值和冬季极小值(图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)，然后用于计算每年夏季和冬季的振幅。我们使用模型确定的比例因子(下面一节)将同位素振幅转换为温度振幅gydF4y2Ba季节性的温度gydF4y2Ba)并将它们添加到先前重建的年平均温度中gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba恢复夏季和冬季值。大量的季节性噪声过程需要几百年到千年的平均来减少不确定性(下面一节)gydF4y2Ba重构温度的不确定性gydF4y2Ba)．为了阐明对次年温度的物理控制，我们使用了一个简单的能量平衡模型和HadCM3，一个一般环流模型，计算了在不同边界条件下，季节性和月度地表温度随时间的预期变化(下文各节)gydF4y2Ba季节性水分能量平衡模型gydF4y2Ba而且gydF4y2BaHadCM3模型模拟gydF4y2Ba)．最后，通过观测和建模，我们估计了全新世期间外地表高程的变化gydF4y2Ba估计高程变化gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

水同位素gydF4y2Ba

WDC水同位素(扩展数据图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)在连续流分析系统上进行分析gydF4y2Ba^21gydF4y2Ba使用Picarro腔衰荡光谱仪，型号为L2130-gydF4y2Ba我gydF4y2Ba．使用排列熵gydF4y2Ba^47gydF4y2Ba，我们确定了由实验室分析引起的数据异常，这些异常得到了纠正，包括通过1,035.4-1,368.2 m深度(4,517-6,451 yr)的冰重新采样gydF4y2Ba^48gydF4y2Ba．所有其他全新世资料都是以前发表过的gydF4y2Ba^{18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba31gydF4y2Ba}网上也有gydF4y2Ba^{19gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba}．报告的数据以增量5毫米的delta符号(‰，或每mil)相对于维也纳标准平均海水(δgydF4y2Ba^18gydF4y2BaO = δ d = 0‰)，归一化为标准南极轻度降水(δ d = 0‰)gydF4y2Ba^18gydF4y2BaO =−55.5‰，δd =−428.0‰)。WDC按年测定，精度优于0 - 12 ka年龄的0.5%(参考文献)。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba)．对于全新世，连续5mm样品的时间间隔<0.1 yr，平均<0.05 yr，从10 ka时的约2.6周到1 - 0 ka时的0.5周(参考文献)。gydF4y2Ba^18gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

扩散修正gydF4y2Ba

冷杉和深层冰的扩散减弱了冰芯中水同位素的高频信息gydF4y2Ba^{26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba，gydF4y2Ba50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba}．扩散长度量化了水分子从其原始位置的统计垂直位移gydF4y2Ba^{27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba}．我们使用了由哥本哈根大学的S. Johnsen开发的扩散校正代码gydF4y2Ba^{23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba28gydF4y2Ba}该方法使用最大熵方法反演观测到的功率密度谱。作为这些反演的输入，我们确定了扩散长度(扩展数据图。gydF4y2Ba1 cgydF4y2Ba)，使用以前的方法计算140年视窗gydF4y2Ba^{18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba26gydF4y2Ba}．在冰芯记录中观测到的功率密度谱gydF4y2Ba左(f \ (P \ \) \)gydF4y2Ba，扩散后为gydF4y2Ba左(f \ \ (P \右)= {P} _ {o} \离开(f \右){\ rm {\ exp}} \离开[-{\离开(2 \πf{\σ}_ {z} \右)}^{2}\右]\)gydF4y2Ba，其中gydF4y2Ba\ ({P} _ {o} \左(f \) \)gydF4y2Ba表示未扩散信号的功率谱(‰gydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})，gydF4y2Ba\ \ (f)gydF4y2Ba是频率gydF4y2Ba\ \(压裂{1}{\λ}\)gydF4y2Ba(1 / m)gydF4y2Ba\λ(\ \)gydF4y2Ba信号波长(m)，gydF4y2BazgydF4y2Ba深度(m)和gydF4y2Baz \({\σ}_ {}\)gydF4y2Ba扩散长度(m)。原始的扩散前功率密度谱(扩散校正)计算为gydF4y2Ba\ ({P} _ {o} \左(f \右)= P \左(f \右){\ rm {\ exp}} \离开(4{\π}^ {2}{f} ^{2}{\σ}_{一}^ {2}\)\)gydF4y2Ba，表示扩散长度gydF4y2Ba\({\σ}_ {}\)gydF4y2Ba(年)和gydF4y2Ba\ \ (f)gydF4y2Ba现在以1/年为单位。的gydF4y2Ba\({\σ}_{一}= \压裂{{\σ}_ {z}}{{\λ}_ {{\ rm {avg}}}} \)gydF4y2Ba，其中gydF4y2Ba\({\λ}_ {{\ rm {avg}}} \)gydF4y2Ba年平均层厚(m yrgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})。扩散校正谱采用一系列复数的形式gydF4y2Ba\ ({X} _ {{\ rm {R}}} + i {X} _ {{\ rm{我}}}\)gydF4y2Ba与gydF4y2Ba\ \ (f)gydF4y2Ba．由此得到振幅谱gydF4y2Ba\ \ ()gydF4y2Ba是由gydF4y2Ba左(f \(\ \) = \√6 {{X} _ {R} ^ {2} + {X} _ {{\ rm{我}}}^ {2}}\)gydF4y2Ba相位谱gydF4y2Ba\ \ varphi \ ()gydF4y2Ba是由gydF4y2Ba左(f \ (\ varphi \ \右)= {{\ rm {\ tan}}} ^{1} \离开(\压裂{{X} _ {{\ rm{我}}}}{{X} _ {{\ rm {R}}}} \) \)gydF4y2Ba．振幅谱和相位谱的实分量给出了扩散校正后的水同位素信号gydF4y2Ba\({\三角洲}_ {o} \左(t \) \)gydF4y2Ba为:gydF4y2Ba

不确定性在gydF4y2Ba\({\三角洲}_ {o} \左(t \) \)gydF4y2Ba是否使用扩散长度的不确定范围来确定gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba每140年窗口计算。在光谱分析之前，同位素数据以0.05 yr的均匀时间间隔线性插值。我们对扩散衰减和校正的确定来自于观测到的频谱本身，因此完全独立于firn扩散和致密化模型。gydF4y2Ba

季节性水同位素振幅gydF4y2Ba

在扩散校正δD信号中选择极值(夏季和冬季)(图;gydF4y2Ba1gydF4y2Ba和扩展数据图。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba)，我们使用“findpeaks”MATLAB函数。数字gydF4y2Ba1 c, egydF4y2Ba显示得出的夏季和冬季的时间序列，用50年的车厢过滤器进行平均，以清楚地显示趋势。对于在WDC年龄尺度中定义的每一年，我们计算了平均扩散校正δD。两个极值和平均值之间的差异决定了夏季和冬季同位素振幅。gydF4y2Ba

季节性的温度gydF4y2Ba

利用简单水同位素模型(SWIM)确定的同位素对地表温度的敏感性，线性缩放将季节同位素振幅转换为季节温度振幅。gydF4y2Ba^29gydF4y2Ba．最后，为了找到夏季和冬季的温度，我们将各个季节的温度振幅与之前获得的全年平均温度相加gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba通过校准水同位素记录与井眼温度和δgydF4y2Ba^15gydF4y2Ba冷杉厚度的N个约束条件。gydF4y2Ba

SWIM是基于早期的瑞利型数值蒸馏模型gydF4y2Ba^{53gydF4y2Ba，gydF4y2Ba54gydF4y2Ba}，模拟水汽沿气候温度梯度向下的输送和蒸馏过程。当湿空气被输送到两极并冷却时，饱和蒸汽压呈非线性下降，饱和以上的水分被降水除去。该模型跟踪了在这个蒸馏过程中每一步的同位素分馏。在以前的大多数简单模型中，过饱和的计算是不一致的，过饱和决定了凝结点，并驱动了动力学同位素分馏。对SWIM中使用的这些早期模型的修改确保了计算的一致性，从而使温度和降水δ值之间的关系更加平滑，并与观测到的δ d和δ的空间模式更加一致gydF4y2Ba^18gydF4y2BaO.给定δ d和δ的输入gydF4y2Ba^18gydF4y2BaO数据，SWIM计算源温度分布，伪绝热路径的温度梯度和冷凝温度。我们使用SWIM技术，利用扩散校正的WDC数据，获得了6.96‰δD°C的地表同位素温度标度的灵敏度gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}．利用原始数据，地表标度为7.07‰δD°CgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}．与其他同位素温度标度相比，参考。gydF4y2Ba^55gydF4y2BaδD°C约为6.56‰gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}和裁判。gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba约7.10‰δD°CgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}(都是从δgydF4y2Ba^18gydF4y2BaO与δD的比值为8)。gydF4y2Ba

重构温度的不确定性gydF4y2Ba

我们包括了与以下因素相关的不确定性:测量分析、扩散校正、积累的季节性、降水的间歇性、模拟同位素温度缩放和平均温度历史。δD的“分析不确定度”为0.55‰(1gydF4y2BaσgydF4y2Ba) (ref。gydF4y2Ba^21gydF4y2Ba)．“扩散修正不确定性”在参考文献中描述。gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba．先前计算的平均温度重建的不确定度gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba，在全新世早期占最大的不确定性，而在全新世晚期占很小的比例。部分的gydF4y2Ba季节保存偏差不确定性gydF4y2Ba到gydF4y2Ba同位素温度缩放和相关的不确定性gydF4y2Ba下面解释了其他不确定性项。某些因素(分析和扩散修正)的不确定性可以作为独立的随机变量来处理，因此，在时间平均上，它们的大小减少为值数量平方根的倒数。其他因素(间歇性、同位素温度缩放、平均温度和季节性)的不确定性可能是系统偏倚的，因此它们的大小相对于平均间隔是不变的。的基础上，2gydF4y2BaσgydF4y2Ba夏季和冬季温度的不确定性(图;gydF4y2Ba2, cgydF4y2Ba)，我们使用蒙特卡罗分析评估了主导趋势的显著性(图。gydF4y2Ba2 b, dgydF4y2Ba；部分gydF4y2Ba趋势分析gydF4y2Ba下文)。gydF4y2Ba

季节保存偏差不确定性gydF4y2Ba

降雪季节分布的不均匀会导致冬季和夏季振幅的扩散幅度不同gydF4y2Ba^49gydF4y2Ba．季节温度循环也影响着四季扩散的大小。我们使用社区森林模型(CFM)gydF4y2Ba^{56gydF4y2Ba，gydF4y2Ba57gydF4y2Ba}，一个具有耦合的冷杉温度、冷杉密度和水同位素模块的冷杉演化模型，以测试季节性加权积累如何影响特定的、假设的同位素记录从表面积雪进展的扩散(δDgydF4y2Ba_雪gydF4y2Ba)，转变为冷杉固结积雪(δDgydF4y2Ba_{积雪gydF4y2Ba})，在孔隙封闭深度以下形成固态冰(δDgydF4y2Ba_冰gydF4y2Ba)．我们应用了反扩散计算(第1节)gydF4y2Ba扩散修正gydF4y2Ba)转变为δDgydF4y2Ba_冰gydF4y2Ba来估算原始δDgydF4y2Ba_雪gydF4y2Ba．然后我们评估了δDgydF4y2Ba_雪gydF4y2Ba可能被误解为不同季节累积权重的结果(扩展数据图。gydF4y2Ba2 a, bgydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

我们使用每月的时间步骤进行了五次CFM运行，用于积累、温度和同位素(扩展数据表)gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．δD的季节周期gydF4y2Ba_雪gydF4y2Ba为图中平均振幅。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba(15.43‰)。基于区域气候模式MAR3.6的月累积，对5种WAIS累积情景进行了测试(Modèle Atmosphèrique Règional;ERA-Interim强迫)gydF4y2Ba^58gydF4y2Ba，时间跨度为1979年1月至2017年12月。整个39年期间的平均累积量为0.24745米冰当量年gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}冬季(4月至9月)降雪量约为夏季(10月至3月)的1.6倍。5种情况如下:(1)“恒定”:所有月份的冰量相同(0.0206 m冰当量月)gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}；年平均水平的十二分之一);(2)“周期”:月累计等于MAR月均值;(3)“噪声”:使用“周期”时间序列，我们在“周期”序列中的每个时间步中添加噪声，其形式为均值为零的正态随机变量，以及从MAR开始的当月标准偏差;(4)“随机”:对于每个月，累积是一个正态随机变量，其均值和标准差等于MAR月值;(5)“循环”:整个39年MAR积累时间序列被反复重复。对于温度边界条件，我们使用MAR预测的1979-2017年每个月2 m高度的平均温度来创建一个年温度循环。我们在模型运行期间重复了这个12个月的时间序列。该方法确保了用于测试积累季节性的模型运行不受年际温度变化的影响，同时还提供了对年度温度周期的估计，这影响了上层冷杉中同位素扩散的速度。gydF4y2Ba

扩展数据图。gydF4y2Ba2 a, bgydF4y2Ba显示“常数”和“循环”情况的结果。扩散校正技术可以精确地重建δDgydF4y2Ba_雪gydF4y2Ba但在MAR“周期”情景中低估了夏季值约2.6‰，这是观测到的WDC夏季水同位素值整个范围的11%。冬季的数值仅被高估了0.6‰，约为整个冬季范围的3%，因为冬季的降雪量是夏季的1.6倍。“噪声”、“随机”和“循环”运行产生的结果在0.3‰以内。这些CFM实验表明，夏季和冬季水同位素的百年趋势为千分之几(千分之几)，可能是由于季节累积加权的巨大变化引起的，而千年趋势则相反gydF4y2Ba≫gydF4y2Ba2.6‰不太可能是由季节性积累引起的，因此可以解释为不同来源的气候信号。对于1000年的平均(如图。gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)， HadCM3表明整个全新世的季节累积权重(冬季:夏季)为1.3 ~ 1.7(扩展数据图)。gydF4y2Ba2 fgydF4y2Ba)，结果是1gydF4y2BaσgydF4y2Ba根据CFM检测标准，不确定度为0.27‰。gydF4y2Ba

为了通过观测来确定全新世的季节性降雪是否发生了变化，我们使用了测量到的黑碳(BC)浓度，这是唯一与年龄尺度无关的杂质。BC数据可从0-2.5 ka和6-11 ka(参考。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba)．在WDC中，季节性的火灾系统主导BC的浓度，导致BC的最大值和最小值分别出现在秋季和春季gydF4y2Ba^59gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba)．我们将每年分为两部分，以BC的上升或下降为特征gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba和公元前gydF4y2Ba_{2 gydF4y2Ba}BC上升和下降的深度间隔(扩展数据图。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba)．公元前的持续时间gydF4y2Ba_{2 gydF4y2Ba}比公元前还要长gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba由于源的特性gydF4y2Ba^59gydF4y2Ba因此公元前gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba/公元前gydF4y2Ba_{2 gydF4y2Ba}< 1(扩展数据图。gydF4y2Ba2 egydF4y2Ba)．BCgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba/公元前gydF4y2Ba_{2 gydF4y2Ba}由于源头的可变性、大气输送的变化或雪积的季节性，比值可随时间变化。我们观察到BC的变化不大gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba/公元前gydF4y2Ba_{2 gydF4y2Ba}与WDC夏季和冬季的千年趋势相似(扩展数据图。gydF4y2Ba2 egydF4y2Ba)．除非季节性中存在相互竞争和完全补偿的影响(源变化完全抵消了沉积和运输变化或其他不太可能的情况)，否则BC数据提供的证据表明WDC季节性降雪的变化不足以影响我们对千年气候的解释。gydF4y2Ba

降水不确定性的间歇性gydF4y2Ba

降雪的间断性造成了局部气候变化的不完整记录gydF4y2Ba^60gydF4y2Ba，从而无法在短时间间隔内解释趋势。我们希望解释在足够长的时间尺度上的平均同位素变化，以便在指定的公差范围内，趋势不太可能是由冰中保存的分布扩散引起的随机噪声。利用重建的年振幅分布(图;gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba和扩展数据图。gydF4y2Ba2 ggydF4y2Ba)对于整个全新世的1000年窗口，我们进行了蒙特卡罗重采样模拟，以确定需要250年的平均长度才能达到1‰的标准误差，对应的平均幅噪比为15。对于以4 ka为中心的变异性最大的时间段，1000年平均值的标准误差(如图所示)。gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba为0.52‰(扩展数据图;gydF4y2Ba2 hgydF4y2Ba)．因为这是一个振幅不确定性(而不是与季节相关的不确定性)，我们指定1gydF4y2BaσgydF4y2Ba夏季和冬季的不确定度分别为0.52‰的一半。gydF4y2Ba

同位素温度缩放和相关的不确定性gydF4y2Ba

将同位素值(1000年平均值)转换为温度可以得到三条夏季曲线和三条冬季曲线:gydF4y2BaTgydF4y2Ba_{名义上的gydF4y2Ba}，gydF4y2BaTgydF4y2Ba_{＋1gydF4y2BaσgydF4y2Ba}而且gydF4y2BaTgydF4y2Ba_{−1gydF4y2BaσgydF4y2Ba}．每条曲线归一化到1 ka处的值(如图所示)。gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)．区别在于gydF4y2BaTgydF4y2Ba_{＋1gydF4y2BaσgydF4y2Ba}而且gydF4y2BaTgydF4y2Ba_{−1gydF4y2BaσgydF4y2Ba}曲线给出1gydF4y2BaσgydF4y2Ba不确定范围+gydF4y2BaσgydF4y2Ba_{TscalegydF4y2Ba}对−gydF4y2BaσgydF4y2Ba_{TscalegydF4y2Ba}，然后以正交的形式添加到ref中。gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba平均温度不确定度，产生如图所示的最终不确定度估计值。gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

年平均值与个别季节之间的关系gydF4y2Ba

利用夏季、冬季和平均温度的1000年和300年的平均值(扩展数据图)。gydF4y2Ba三氟gydF4y2Ba)，我们决定gydF4y2BaRgydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}夏季和冬季的值相对于平均值。然后我们用300年的平均值减去1000年的平均值，得到残差，然后确定gydF4y2BaRgydF4y2Ba^{2 gydF4y2Ba}夏季和冬季的数值与平均值(扩展数据表gydF4y2Ba2 gydF4y2Ba)．从11到0 ka，在1000年的比较中，夏季的高相关性表明年平均温度与轨道时间尺度上的夏季温度有很强的相关性。在亚轨道尺度上(300 - 1000年残差)，夏季和冬季都不能单独解释大部分的年平均变率，年平均是两个季节的随机组合。如果只考虑11-7 ka，冬季变化在次千年尺度上解释了更多的平均值。gydF4y2Ba

趋势分析gydF4y2Ba

为了评估我们重建的季节温度的主要趋势的重要性，我们进行了蒙特卡罗分析，该分析建立在错误的未知时间依赖性的所有可能性都是等可能的假设之上。这种方法的基本动机是，我们已经确定了不确定性的大小作为年龄的函数，但我们没有关于重建中的误差是否长时间保持在相似值(表现出偏差)或它们是否在高频波动的信息。gydF4y2Ba

我们随机生成了大量受1000年平均值不确定性支配的替代季节温度历史(扩展数据图)。gydF4y2Ba3 a, bgydF4y2Ba)，计算每个备选历史在所需时间间隔(如11-4 ka和4-0 ka)的温度趋势，并将结果编译成频率分布，从中可以计算概率(图。gydF4y2Ba2 b, dgydF4y2Ba)．具体来说，每个替代历史与夏季和冬季温度重建的偏差量在随机节点之间平滑地随时间变化，这些节点的值是一个均值为零的高斯随机变量，其标准差为节点年龄的1000年平均值。节点数量和每个节点的年龄为随机变量，分别均匀分布在1 ~ 11个节点和0 ~ 11ka之间。少数节点产生了一个备选的温度历史，其中偏差连续相关了数千年，而大量节点产生了一个历史，其偏差从千年到千年不相关。gydF4y2Ba

季节性水分能量平衡模型gydF4y2Ba

我们使用一个简单的全球纬向平均MEBM来计算地表温度(扩展数据图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)，考虑TOA日照、对空间的温度依赖长波发射、模拟冰雪增光的温度依赖反照率，以及将水平大气-热传输视为近地表湿静态能量的扩散gydF4y2Ba^{61gydF4y2Ba，gydF4y2Ba62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba63gydF4y2Ba}．该模式具有2°空间分辨率、单一地表和单一大气层以及基于陆地和海洋表面在纬向平均值中的相对比例的地表热容量。地面层和大气层之间的热交换源于每一层黑体辐射的差异，以及与温度和比湿对比成正比的感热和潜热交换(假设相对湿度恒定为80%)，遵循体气动公式。我们计算了从0到11 ka的500年时间切片上每个纬度的年度TOA日照周期。对于每个时间切片，模型以2小时的时间分辨率运行30个模型年，以达到平衡。gydF4y2Ba

扩展数据图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba比较夏季最大和冬季最小热散度随大气的时间演变(gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba)，以夏季最高及冬季最低工地温度及日照为基准。尽管全新世发生了变化gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba在WDC站点，最大直接日照的变化幅度远大于大气热散度的变化幅度。此外，全新世夏季热散度的变化是导致WDC地点净加热的错误标志(正散度是大气从该地点输出的热量)。南极的热输送在年平均水平上是趋同的，但在仲夏则是发散的，因为强烈的日照超过了寒冷地表的长波辐射。gydF4y2Ba

HadCM3模型模拟gydF4y2Ba

模型设置gydF4y2Ba

我们使用了完全耦合的海洋-大气模型HadCM3(参考文献。gydF4y2Ba^{64gydF4y2Ba，gydF4y2Ba65gydF4y2Ba})， v.HadCM3BM2.1，它很好地模拟了热带太平洋气候及其对冰川强迫的响应gydF4y2Ba^66gydF4y2Ba．我们的模拟是过去11 ka中间隔1 kyr的快照(参考。gydF4y2Ba^35gydF4y2Ba)，具有特定时间的轨道强迫边界条件gydF4y2Ba^67gydF4y2Ba，温室气体浓度gydF4y2Ba^{68gydF4y2Ba，gydF4y2Ba69gydF4y2Ba}，冰盖地形和海平面gydF4y2Ba^{43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba70gydF4y2Ba，gydF4y2Ba71gydF4y2Ba，gydF4y2Ba72gydF4y2Ba，gydF4y2Ba73gydF4y2Ba，gydF4y2Ba74gydF4y2Ba}．我们使用了三个模拟:(1)只有轨道强迫变化(ORBIT)，所有其他边界条件设置为工业化前;(2)具有GLAC1D冰盖高度历史的轨道/GHG强迫;(3)轨道/GHG强迫与ICE-6G冰盖高度历史。高程历史如图所示。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba．快照模拟至少运行了500年，并对最后100年进行了分析。10 ka的进一步快照模拟允许我们分解不同强迫的作用，如下所述。10 ka与前工业时代晚期全新世之间的巨大差异使这种比较最有指导意义。gydF4y2Ba

夏天的气候gydF4y2Ba

我们通过改变边界条件与工业化前/全新世晚期进行比较，在模拟中检验了假设10 ka世界在80°S的纬向平均值。这些模拟是“仅10 ka轨道”;两次只在10 ka和前工业化环境下进行的试验，称为“仅10 ka glac1d”和“仅10 ka ice - 6g”;以及两次全部使用10 ka强迫的运行，称为“10 ka GLAC1D-all”和“10 ka ICE-6G-all”。在“仅10 ka轨道”中，减少TOA短波辐射导致地表短波辐射大幅减少(SWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba)，然后冷却。向下长波辐射(LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba)也会减少，可能是因为大气变冷。显热通量(SHgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba)向地表降温增加，说明大气和地表降温不均匀;其中一个原因是经向热辐合的增加(−gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

冰盖变化导致“10 ka GLAC1D-only”和“10 ka ice - 6g -only”夏季降温，主要是通过降低LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．增加西南gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba，由于冰原表面以上的大气柱深度减少，抵消了降低的低潮gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba在某种程度上。(减少大气柱减少了SW吸收，并趋向于冷却大气，降低LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba)．这两种冰盖情景也会导致−的增加gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba，在一定程度上抵消了夏季的降温。gydF4y2Ba

使用所有10 ka强迫导致通过两个LW冷却gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba和西南gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．SW的减少gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba在“10 ka GLAC1D-all”和“10 ka ICE-6G-all”中相似，略小于“10 ka track -only”，可能是因为较薄的大气柱降低了吸收。LW的下降gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba“10 ka GLAC1D-all”和“10 ka ICE-6G-all”中的值大于“10 ka ORBIT-only”、“10 ka GLAC1D-only”和“10 ka ICE-6G-only”中的值。这表明了反馈在大气中的重要性。热收敛−gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba除了与大气中水蒸气量有关的局部反馈外，这两个模拟的增加表明了远程反馈。gydF4y2Ba

与前工业化时期相比，前面对10 ka模拟的纬向平均值变化的描述适用于整个全新世时期。轨道强迫单独减少了SWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba和LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba幅度大致相同。在完全强迫(包括冰盖)下，LW减少gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba大约是SW减少量的三倍gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．考虑WDC站点(79.467°S, 112.085°W)的能量收支，机制与纬向平均值相同。力的大小变化，但SW减小gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba仍然冷却表面，通过LW放大gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba依赖于冰盖大小的反馈。gydF4y2Ba

冬天的气候gydF4y2Ba

冬季，西南gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba不再是一个因素，因为太阳在地平线以下，但仍然有地表变暖造成的LW增加gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．的增加。gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba在“10 ka轨道仅”使大气温度变暖，增加LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba和上海gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．随着冰盖的形成，地表温度降低。在“10 ka -only glac1d”和“10 ka -only ice - 6g”中，−都有所减少gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba，降低LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba和上海gydF4y2Ba_dgydF4y2Ba．当所有10 ka的强迫都被引入时，温度变化比只有冰盖的运行要小。在' 10 ka GLAC1D-all '中，我们发现−没有变化gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba, LWgydF4y2Ba_dgydF4y2Ba或者表面温度。这表明−的增加gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba轨道强迫几乎完全被−的变化所平衡gydF4y2Ba∇gydF4y2Ba·gydF4y2BaFgydF4y2Ba从冰盖的结构来看。gydF4y2Ba

控制南极洲上空热传输的过程是复杂的，HadCM3可能无法完美地模拟它们。我们的模拟表明，冬季的远程过程改变了热量输送，影响了大气和地表温度。抬高南极洲的地形往往会减少这种热量传输(扩展数据图。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)，在纯失效率效应的基础上产生额外的冷却gydF4y2Ba^75gydF4y2Ba．然而，这不能解释约9.2 ka和约7.9 ka的显著千禧年尺度变化。gydF4y2Ba1gydF4y2Bae和gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba)．解释南极洲西部全新世早期冬季变率的复杂性需要进一步研究。gydF4y2Ba

海冰gydF4y2Ba

海冰的变化可能会改变从海洋到大气的局部能量通量。在HadCM3中，海冰范围在全新世期间发生了变化。我们使用了两种分析(扩展数据图。gydF4y2Ba6克ydF4y2Ba(1)海冰变化与地表温度的相关性分析;(2)我们指定了模式边界条件(包括海冰)的个别变化的纯大气模式模拟。gydF4y2Ba

我们使用经验正交函数在所有HadCM3模拟(all)和三个子集模拟(ORBIT、GLAC1D和ice - 6g)中分别计算了0到11 ka海冰变化的主要空间模式。我们将每个单独的时间切片模拟的模型模拟海冰投影到这些模式上，以计算每个模拟中海冰变化的幅度。将振幅与80°S的温度进行比较，以了解海冰的大规模变化如何影响12月(夏季)和7月(冬季)的温度(扩展数据图)。gydF4y2Ba6克ydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在冬季，我们在所有模拟中发现海冰变化与温度之间的相关性可以忽略不计(all: 0.02;轨道:0.04;GLAC1D: 0.16;ICE-6G: 0.06)。这表明，冬季海冰并不是决定80°S温度的重要因素。在夏季，只有ORBIT模拟在温度和海冰变化之间具有显著相关性(ALL: 0.59;轨道:0.84;GLAC1D:−0.60;ICE-6G: 0.36)。尽管所有模拟的海冰变化模式相同，但模拟之间的相关符号发生了变化。 From this we concluded that sea ice is not a dominant control on temperature at 80° S in summer. The correlation in the ORBIT simulations suggests that there may be some relationship between sea ice and temperature; we investigated this with atmosphere-only simulations.

在0 ka和10 ka的纯大气模拟中，我们从ORBIT模拟中指定了大气日照、海面温度(SST)和海冰的顶部。在陆地地区和海冰地区，该模式使用模式中的陆地表面方案计算地表温度。大气模型与耦合模型中使用的模型相同。我们进行了一系列改变轨道配置、海表温度或海冰的实验(总结在扩展数据表中)gydF4y2Ba3 gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

我们规定的海冰变化的纬向平均值可以在扩展数据图中看到。gydF4y2Ba6 egydF4y2Ba海表温度的变化可以从扩展数据图中推断。gydF4y2Ba6 f-hgydF4y2Ba．扩展数据图。gydF4y2Ba6 fgydF4y2Ba结果表明，大气模式复制了耦合模式的温度变化。扩展数据图。gydF4y2Ba6克gydF4y2Ba显示10 ka轨道配置(' Atmos_10k_insol ')的影响是使南极洲大幅冷却约0.5°C。65°S以北的地表温度没有变化，主要是对施加的海表温度和海冰的响应，这在“控制”和“Atmos_10k_insol”中是相同的。施加10 ka的海表温度和海冰(' Atmos_10k_ice_SST ')，我们发现南极洲上空的表面温度变化很小，但在70°S以北的表面温度有一些很大的变化。扩展数据图。gydF4y2Ba6小时gydF4y2Ba显示了施加10 ka海温或10 ka海冰的结果。10 ka海温(' Atmos_10k_SST ')倾向于使南极洲变暖，与65°S以北海温的大幅增加一致。不断变化的海冰(' Atmos_10k_ice ')倾向于使南极洲变冷。这两种影响都很小，大约0.1°C，而且符号相反。这解释了当海表温度和海冰同时变化时，南极洲表面温度变化的小净变化，如“Atmos_10k_SST_ice”所示。应该指出的是，在耦合系统中，海冰的变化不能与海表温度的变化脱钩，因此海冰对气候的影响不仅很小，而且可能与海表温度的补偿变化有关。从这些模拟中，我们得出结论，海冰和海表温度的变化不是南极洲表面温度变化的主要驱动因素。gydF4y2Ba

扩展数据图。gydF4y2Ba6 egydF4y2Ba表明轨道上10 ka处海冰的变化比GLAC1D或ice - 6g的变化大得多。ORBIT模拟没有考虑到10 ka处边界条件的所有变化，因此比ICE-6G或GLAC1D更不真实。由于ice - 6g和GLAC1D显示的海冰和海表温度的变化都比ORBIT小得多，我们预计现实中海冰和海表温度的变化也比ORBIT小得多。由此得出，海冰对夏季80°S温度的影响较小。gydF4y2Ba

我们还对冬季进行了类似的分析(未显示)。我们发现，纯大气模型与耦合模型相比不太好，模拟的地表温度变化很小。因此，对大气模型进行逐月分解并不是特别有用，因为它告诉我们更多的是关于模型而不是物理气候的信息。大气模式未能捕捉到10 ka的变化，这表明海温和海冰的重要性在于它们与大气的日常耦合，而不是在这个季节的任何长期平均变化中。gydF4y2Ba

估计高程变化gydF4y2Ba

HadCM3为ORBIT模拟的温度提供了一个控制场景，可以与观测结果进行比较，以确定高程变化的信号。在选定的时间间隔内，该网络重建了变暖ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba超过了ORBIT的ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba−ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_OgydF4y2Ba．这可以与有效递减率(Δ)进行比较gydF4y2BaTgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba−ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_OgydF4y2Ba) /ΔgydF4y2BaZgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba由HadCM3模拟定义，包括地形变化(GLAC1D或ICE-6G模型)和所有强迫，模型变暖ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba和模型海拔降低ΔgydF4y2BaZgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba．具体来说，估计的高程下降为ΔgydF4y2BaZgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba=ΔgydF4y2BaZgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba((ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba−ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_OgydF4y2Ba) /(ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba−ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_OgydF4y2Ba))。夏季和冬季重建提供了两个单独的评估，我们计算代数平均值。gydF4y2Ba

考虑Δ中的不确定性gydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba需要认识到夏季和冬季重建的不确定性不是独立的，同时也要认识到它们来自两个独立的来源:年平均温度历史的不确定性(在参考文献中计算)。gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba)和季节振幅的不确定性(在本研究中计算)。一般情况下，某一时刻季节温度的不确定度为年不确定度和振幅不确定度的正交和，得到1gydF4y2BaσgydF4y2Ba和2gydF4y2BaσgydF4y2Ba特定季节和时间的不确定性。但是，如果年温度的真实值移动了一个量gydF4y2BaασgydF4y2Ba从名义上的重建，这一定是正确的夏季和冬季。如果振幅的真值移动了一个量gydF4y2BaβσgydF4y2Ba从标称重构来看，温度位移必须是+gydF4y2BaβσgydF4y2Ba在一个季节里，但是gydF4y2BaβσgydF4y2Ba在另一个。gydF4y2Ba

为了定义在指定时间间隔内高程变化的边界情况，我们计算了最大(或最小)温度变化ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba将区间一端的上限(或下限)与另一端的下限(或上限)求差，并计算相应的ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba对于相反季节所需的相关误差。海拔降低ΔgydF4y2BaZgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba然后通过与HadCM3模拟进行比较计算，如前所述，并对夏季和冬季的数值进行平均。该过程为每个时间间隔和HadCM3模型完成了四次，对应于四个不同的初始ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba(最大值和最小值ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba对于夏季和最大和最小ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba冬季)和最极端的情况作为结果(这被证明是一个以最大夏天开始的ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_RgydF4y2Ba)．表格gydF4y2Ba1gydF4y2Ba列出了两个时间间隔的结果和两个可变地形的HadCM3模拟结果。gydF4y2Ba