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Consistent climate fingerprinting
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AI
DOI：10.1007/s00382-025-07825-2.png)
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摘要
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艾伦和特特（Allen and Tett, Clim Dyn 15:419–434, 1999）的最优指纹法受到了麦克基特里克（McKitrick, Clim Dyn 58:405–411, 2022）的批评，他认为该方法无法产生无偏且一致的系数估计，且相关的残差一致性检验（RCT）无法为回归模型的有效性提供信息。陈等人（Chen et al., Clim Dyn 62:1439–1446, 2023）在关键点上表示赞同，但表明在特定条件下可以建立一致性。本文认为，这些条件限制性足够强，从而重申了艾伦和特特方法的实际无效性。陈等人还推导了RCT的渐近分布。他们的结果表明，至今所使用的临界值可能不正确。本文提出了一种基于工具变量程序（Instrumental Variables）且具有一致标准误差的替代指纹法，并通过将其应用于20世纪温度数据来展示其潜力。研究发现，模型中的人为信号可以被检测到，但需要缩小35%至60%，而模型中的自然信号需要放大2至4倍，才能与观测结果最优地协调。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
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