Modes of atmospheric circulation variability: comparison between datasets and temporal stability

Abstract

Modes of interannual or interdecadal variability (i.e., teleconnections) represent anomalies in atmospheric circulation, each related to others on a scale of thousands of kilometres. These modes undergo spatial shifts during the 20th century, as highlighted by multiple studies. However, due to variability in the design of studies, datasets used, time length of analysed periods, and subjective settings of the analysis, comparing the studies becomes challenging and complex. The thesis provides an overview of the spatial shifts of modes of low- level variability using unified method settings across different datasets for various time spans. Both ensemble mean and ensemble members are used to express the uncertainty of data. Principal Component Analysis (PCA) is typically used for detection of modes of low- level variability. Moving PCA with a one-year step is employed to detect the development and spatial shifts of the modes during the 19th and 20th centuries, covering the longest available reanalysis. Deu to large number of patterns generated by moving PCA, the objective recognition method based on congruence coefficient is introduced. The verification that individual patterns accurately describe real relationships in the atmosphere is confirmed by moving autocorrelation maps. The modes of...

Módy meziroční nebo interdekadální proměnlivosti (tj. telekonekce) představují anomálie v atmosférické cirkulaci, které se navzájem ovlivňují v měřítku tisíců kilometrů. Prostorové rozložení módů se podle řady studií během 20. století měnilo. Porovnávání výsledků jednotlivých studií ale není jednoduché, liší se design, použité datové soubory, délka analyzovaných období i subjektivní nastavení analýz. Tato práce nabízí přehled prostorových změn módů proměnlivosti. Ve všech datových souborech i všech časových obdobích, jsou využity metody se stejným parametry. K vyjádření nejistoty dat jsou použity jak průměr ensemblu, tak jeho členy. Pro detekci módů proměnlivosti se obvykle využívá Analýza hlavních složek (PCA). V této studii je použit klouzavá analýza PCA, která dokáže detekovat prostorové změny módů během 19. a 20. století. Právě pro toto období jsou dostupné nejdelší reanalýzy. Klouzavá PCA ovšem generuje obrovské množství vzorů, proto byla zavedena objektivní metoda rozpoznávání módů založená na koeficientu kongruence. K ověření, že jednotlivé vzory opravdu popisují skutečné vztahy v atmosféře, slouží klouzavé korelační mapy mapami. Módy proměnlivosti se mohou značně lišit i mezi dvěma po sobě jdoucími obdobími, která obsahují téměř totožná data. Tyto náhlé změny jsou způsobeny metodou PCA,...