The relative contributions of ocean modes to the JJA and DJF land precipitation variabilities during 1934–2015 are investigated using a variety of statistical and dynamical system methods, i.e., singular value decomposition (SVD), multivariate linear regression, and information flow analysis. Through SVD analysis for the tropical land precipitation and sea surface temperature (SST), three ocean modes are found to most affect the trend and interdecadal variation of the land precipitation. They are the global warming (GW) mode, Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) and Interdecadal Pacific Oscillation (IPO). GW contributes dominantly to the tropical land rainfall variability in both the JJA and DJF seasons. In JJA (DJF), AMO (IPO) plays a role only secondary to GW. Locally, within the thin latitude bands 10° S–10° N, 50° N–60° N and 40° S–50° S, GW, AMO and IPO are of equal importance in JJA; outside these bands, in the same season the first two dominate. In the band 10° N–40° N, IPO is the primary contributor in DJF, but outside it, GW dominates. Also, these contributions differ geographically from continent to continent. These results have been substantiated in the application of information flow analysis, a recently developed method in physics for the inference of causality between dynamical events. In terms of information flow, we have presented the regions of sensitivity to the three modes. Also presented are a number of ECHAM model experiments, which, besides verifying the above results, show for the first time that the Indian Ocean is pivotal in having AMO and IPO in effect in causing the precipitation variabilities.

使用各种统计和动力学系统方法，即奇异值分解（SVD），多元线性回归和信息流分析，研究了1934年至2015年海洋模式对JJA和DJF陆地降水变化的相对贡献。通过对热带陆地降水和海表温度（SST）的SVD分析，发现三种海洋模式对陆地降水的趋势和年代际变化影响最大。它们是全球变暖（GW）模式，大西洋多年代际涛动（AMO）和年代际太平洋涛动（IPO）。在JJA和DJF季节，GW都是热带土地降水变化的主要因素。在JJA（DJF）中，AMO（IPO）仅扮演GW的角色。在局部纬度10°S–10°N，50°N–60°N和40°S–50°S的纬度范围内，GW，AMO和IPO在JJA中同等重要；在这些乐队之外，在同一个赛季中前两个占主导地位。在10°N–40°N波段，IPO是DJF的主要贡献者，但在GW之外，GW占主导地位。而且，这些贡献在地理上因大陆而异。这些结果已在信息流分析的应用中得到证实，信息流分析是物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。在同一个赛季中，前两个占主导地位。在10°N–40°N波段，IPO是DJF的主要贡献者，但在GW之外，GW占主导地位。而且，这些贡献在地理上因大陆而异。这些结果已在信息流分析的应用中得到证实，信息流分析是物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。在同一个赛季中，前两个占主导地位。在10°N–40°N波段，IPO是DJF的主要贡献者，但在GW之外，GW占主导地位。而且，这些贡献在地理上因大陆而异。这些结果已在信息流分析的应用中得到证实，信息流分析是物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。GW占主导地位。而且，这些贡献在地理上因大陆而异。这些结果已在信息流分析的应用中得到证实，信息流分析是物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。GW占主导地位。而且，这些贡献在地理上因大陆而异。这些结果已在信息流分析的应用中得到证实，信息流分析是物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。物理学中最近开发的一种用于推断动力学事件之间因果关系的方法。在信息流方面，我们介绍了对这三种模式的敏感区域。还介绍了许多ECHAM模型实验，这些实验除了验证上述结果外，还首次表明印度洋在引起AMO和IPO引起降水变化方面起着关键作用。