南美阿尔蒂普拉诺高原过去2.1万年气候演化的高分辨率模拟与验证：基于CHELSA-TraCE21k降尺度数据集

本研究针对全球气候模型(GCMs)在山区环境模拟中的分辨率不足问题，通过CHELSA-TraCE21k统计降尺度技术(1 km分辨率)重建南美阿尔蒂普拉诺高原(14–22°S)末次盛冰期(LGM)以来的气候演变。验证表明该模型能较好捕捉温度(降低3.4°C)和降水变化，揭示17.5-15 ka BP和12.8–11.7 ka BP两期湿润事件，证实夏季太阳辐射和北大西洋气候事件对高原气候的驱动作用，为高海拔地区古气候研究提供新范式。

　　

南美阿尔蒂普拉诺高原作为全球海拔最高的封闭盆地之一，其古气候记录如同"天然气候档案馆"，保存着末次盛冰期(LGM)以来冰川进退与古湖泊消长的关键证据。然而，传统全球气候模型(GCMs)因分辨率粗(>2°)难以捕捉这一复杂山地环境的小尺度气候特征，而代用指标重建又存在时空不连续问题。这种"模型-数据鸿沟"严重制约了对南美季风系统演变机制的理解。

为解决这一难题，Ignacio A. Jara团队对CHELSA-TraCE21k数据集(基于TraCE21k全球瞬态模拟的1 km降尺度产品)展开系统验证。研究采用多尺度验证策略：首先与现代气候数据(CRU TS v.4.08、ERA5再分析)比对评估模型精度；其次整合湖芯、冰川遗迹等代用指标，定量重建高原2.1万年来的气候序列。关键技术包括：1) 应用CHELSA V1.2算法进行统计降尺度；2) 空间分析2100个十年尺度时间步长的温度/降水数据；3) 对比原始TraCE21k(3.75°分辨率)与降尺度结果的差异敏感性。

【Physiographic and climate setting】
研究区阿尔蒂普拉诺(海拔>3500 m)被证实具有独特的气候敏感性：东接亚马逊湿润区，西邻阿塔卡马沙漠，其降水变化主要受南美夏季风(SAM)调控。模型显示该地形配置使高原成为气候变化的"放大器"。

【Validation with modern climate datasets】
1900-1990CE时段模拟显示：年均温5.8±2.2°C与ERA5再分析高度吻合，但比CRU数据低1°C；年降水463±393 mm与GPCC数据集偏差<10%，证明模型在山地降水模拟中的优势。

【Comparison with the original TraCE21k model】
降尺度使网格点从4个增至40万个，揭示出原始模型未能捕捉的海拔梯度效应：例如LGM降温幅度在高原内部(4.1°C)显著大于边缘(2.7°C)，解释了过去冰川扩张范围的争议。

【Conclusion】
研究得出三大创新认识：1) 首次量化LGM以来高原温度演变曲线，识别出11-5 ka BP持续变干趋势；2) 证实两期湿润事件(17.5-15 ka BP和12.8–11.7 ka BP)与太阳辐射峰值及北大西洋冷事件(H1/YD)同步；3) 提出的的喀喀湖溢流机制合理解释了古大湖(如Tauca湖)的形成时空差异。

这项发表于《Quaternary Science Reviews》的研究，通过"降尺度模型-代用指标"互验框架，不仅解决了高原古降水重建的"干湿悖论"，更建立了山地气候模拟的新标准。特别值得注意的是，模型揭示的太阳辐射主控机制为预测未来安第斯山系对全球变暖的响应提供了关键参数，而开发的1 km分辨率数据集更将成为生态迁移模型的基础平台。正如作者强调，这种"物理机制-统计模型-地质证据"三位一体的研究范式，对全球高海拔地区古气候研究具有示范意义。