張瑞波, 袁玉江, 喻樹(shù)龍, 陳 峰, 張同文, 尚華明, 范子昂

中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所, 新疆樹(shù)輪生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 中國(guó)氣象局樹(shù)木年輪理化研究重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830002

樹(shù)輪記錄的青海過(guò)去300年5—6月平均最高氣溫時(shí)空變化

張瑞波*, 袁玉江, 喻樹(shù)龍, 陳 峰, 張同文, 尚華明, 范子昂

中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所, 新疆樹(shù)輪生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 中國(guó)氣象局樹(shù)木年輪理化研究重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830002

利用位于青海不同地理單元的新建立的12個(gè)樹(shù)輪年表和青海30個(gè)氣象站的氣象資料,采用REOF方法,分析了青海地區(qū)氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)特征;重建了青海過(guò)去300年5—6月平均最高氣溫。分析表明,青海氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量相關(guān)系數(shù)為-0.465(P<0.01),兩場(chǎng)的第一特征向量表現(xiàn)為同步變化,氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區(qū)和柴達(dá)木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部;過(guò)去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段,存在5個(gè)明顯的持續(xù)增溫時(shí)段和4個(gè)持續(xù)降溫時(shí)段,增溫緩慢,降溫迅速。最冷的時(shí)段為1830s—1840s年代,最長(zhǎng)的偏冷期為19世紀(jì)末20世紀(jì)初,最暖的時(shí)段都發(fā)生在1930s—1950s年代,最長(zhǎng)的偏暖期為18世紀(jì)末19世紀(jì)初。20世紀(jì)60年代以來(lái),青海5—6月平均最高氣溫持續(xù)上升,尤其是80年代到現(xiàn)在,青海地區(qū)平均最高氣溫呈現(xiàn)急劇持續(xù)上升;過(guò)去300年青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫具有2.1、3.1、8.5、25.5a和68.0a的變化準(zhǔn)周期;青海5—6月平均最高氣溫受西風(fēng)和印度季風(fēng)影響較大;青海氣候場(chǎng)重建序列的變化特征在一定程度上可代表青藏高原大部分地區(qū)甚至印度季風(fēng)區(qū)5—6月平均最高氣溫。

樹(shù)木年輪;青海;氣溫場(chǎng);氣候變化

20世紀(jì)80年代開(kāi)始,全球變化科學(xué)引發(fā)了人類(lèi)社會(huì)的廣泛關(guān)注,氣候變化、形成原因及其影響已經(jīng)成為地球科學(xué)中最為活躍的研究領(lǐng)域,并取得重大進(jìn)展。現(xiàn)代觀測(cè)資料已經(jīng)證實(shí)氣候是不穩(wěn)定的,在不同時(shí)間尺度上存在各種變率。對(duì)人類(lèi)社會(huì)具有迫切現(xiàn)實(shí)意義的是幾十年到百年尺度上的變化,關(guān)系到當(dāng)代和今后幾代人的生存環(huán)境[1- 2]。20世紀(jì)氣候變化的歸因是當(dāng)前全球關(guān)注的焦點(diǎn)之一,而解決這一問(wèn)題的途徑之一是對(duì)過(guò)去千年的氣候變化歷史進(jìn)行精確重建[3]。樹(shù)木年輪由于具有空間分布廣、時(shí)間序列長(zhǎng)、分辨率高、定年準(zhǔn)確、環(huán)境變化指示意義明確且可定量等優(yōu)勢(shì)而成為研究過(guò)去氣候變化的首選代用資料之一,在揭示氣候變化規(guī)律及機(jī)理研究中發(fā)揮了重要作用[4- 5]。近年來(lái)國(guó)際上著名的幾條千年溫度變化序列的建立都依靠了大量樹(shù)輪資料[6- 9]。樹(shù)木年輪氣候重建研究在國(guó)外已經(jīng)從單點(diǎn)小區(qū)域的氣候要素重建發(fā)展到空間上大尺度的氣候要素變化的重建。特別是對(duì)于歐洲和北美地區(qū),由于樹(shù)輪采樣點(diǎn)較為密集,資料共享程度高,樹(shù)輪資料豐富,近年來(lái)用樹(shù)輪重建大空間尺度氣候變化的研究較多[10- 14]。在亞洲,Ohyama等利用CRU格點(diǎn)資料和5個(gè)樹(shù)輪年表重建了東亞地區(qū)春季溫度氣候場(chǎng)[15]。袁玉江等曾利用阿爾泰山和天山的多個(gè)樹(shù)輪年表進(jìn)行過(guò)較大地域范圍的重建北疆500a干濕變化[16]。

現(xiàn)代氣候?qū)W研究表明,青藏高原是我國(guó)以及東亞氣候變化的“敏感區(qū)”和“啟動(dòng)區(qū)”,其氣候變率和突變對(duì)我國(guó)氣候變化有著十分重要的先兆意義。青海省位于青藏高原之東北部,其氣候變化具有明顯的高原特色,同時(shí)是我國(guó)西北干旱區(qū)的干旱中心,是西部干旱區(qū)、東部季風(fēng)區(qū)和青藏高原區(qū)三大區(qū)域的交匯地帶,是全球變化的敏感區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)脆弱區(qū)[3];揭示青海省氣候變化的規(guī)律,對(duì)研究青藏高原及周邊地區(qū)生態(tài)環(huán)境的演變及制定氣候變化影響的對(duì)策等方面具有現(xiàn)實(shí)意義。過(guò)去,對(duì)青海大量研究集中于利用祁連圓柏樹(shù)輪重建過(guò)去千年氣候序列[17- 30],科研人員已經(jīng)在該地區(qū)建立了迄今為止中國(guó)最長(zhǎng)的長(zhǎng)達(dá)3585a的樹(shù)輪年表[31- 33],重建了過(guò)去2485年溫度狀況并與歷史朝代興衰做了對(duì)比[34- 35],該曲線具有一定的全球代表性[36]。但是大量的研究都是基于單點(diǎn)的樹(shù)輪資料,很少有人利用整個(gè)青海不同氣候區(qū)樹(shù)輪多條序列重建氣候場(chǎng),了解過(guò)去整個(gè)青海地區(qū)氣候的時(shí)空變化特征。利用樹(shù)木年輪資料重建大范圍的氣候場(chǎng)是當(dāng)今國(guó)際樹(shù)木年輪氣候研究的新動(dòng)向和熱點(diǎn)問(wèn)題,也是我國(guó)樹(shù)輪研究幾近空白的薄弱環(huán)節(jié)。本研究利用青海地區(qū)不同地理單元的祁連圓柏樹(shù)輪寬度年表重建該地區(qū)過(guò)去300年氣候場(chǎng),分析青海過(guò)去300年氣候變化的時(shí)間序列特征及變化規(guī)律。

1 資料與方法

1.1 氣象資料的選取

用于研究氣候變化的資料不僅要有足夠的序列長(zhǎng)度,還應(yīng)有足夠的精確度,青海多數(shù)氣象臺(tái)站建立于20世紀(jì)50年代中后期,建站至1960年,不少臺(tái)站存在較多的缺測(cè)、漏測(cè)和觀測(cè)中斷現(xiàn)象,根據(jù)均一性、代表性和比較性原則,本文選定青海省內(nèi)30個(gè)站作為代表站(茶卡、達(dá)日、大柴旦、德令哈、都蘭、剛察、格爾木、貴德、久治、冷湖、瑪多、茫崖、門(mén)源、民和、囊謙、諾木洪、祁連、共和、清水河、曲麻萊、同仁、托勒、沱沱河、五道梁、西寧、小灶火、興海、野牛溝、玉樹(shù)、雜多),取各站1961—2009年的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫和降水量資料,并采用Mann-Kendall方法,來(lái)檢查站址遷移是否引起觀測(cè)資料的不連續(xù)(圖1)。

空間代表性分析氣溫資料來(lái)自英國(guó)East Anglia大學(xué)的Climatic Research Unit( 簡(jiǎn)稱(chēng)CRU) 1901年1月到2009年12月的高分辨率全球逐月格點(diǎn)數(shù)據(jù)集(CRU TS 3.1),其網(wǎng)格距均為0.5°×0.5°。CRU數(shù)據(jù)集有以下優(yōu)點(diǎn):在資料的重建過(guò)程中包含了嚴(yán)格的時(shí)間均一性檢驗(yàn),時(shí)間尺度更長(zhǎng),空間分辨率更高,該數(shù)據(jù)集被大量運(yùn)用于氣候變化研究中[37]。

將12個(gè)年表和30個(gè)氣象站平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫相關(guān)普查表明,整個(gè)青海地區(qū),5—6月平均最高氣溫與12個(gè)年表相關(guān)均較好,因此利用樹(shù)輪重建的時(shí)段選取5—6月平均最高氣溫。

圖1 樹(shù)輪采樣點(diǎn)及氣象站分布圖Fig.1 Location map of sampling sites and meteorological stations

1.2 樹(shù)輪年表的建立

對(duì)于業(yè)主拖欠物業(yè)服務(wù)費(fèi)的行為存在著很多的法律問(wèn)題，而且會(huì)出現(xiàn)物業(yè)服務(wù)企業(yè)很難有效拖欠行為時(shí)降低服務(wù)質(zhì)量、業(yè)主繼續(xù)拖欠物業(yè)服務(wù)費(fèi)連鎖反應(yīng)的怪圈。這不但影響了業(yè)主與物業(yè)服務(wù)企業(yè)之間的和諧關(guān)系，而且也影響了物業(yè)管理服務(wù)行業(yè)的發(fā)展前景。所以只有認(rèn)識(shí)業(yè)主拖欠物業(yè)服務(wù)費(fèi)的實(shí)質(zhì)性問(wèn)題，妥善處理物業(yè)管理服務(wù)領(lǐng)域出現(xiàn)的糾紛，才能促進(jìn)物業(yè)管理服務(wù)行業(yè)的健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)居民生活的“長(zhǎng)治久安”。

根據(jù)青海祁連圓柏的分布和區(qū)域代表性,研究組分別于2007年和2009年兩次在青海柴達(dá)木盆地、祁連山、青南高原和青海東部共采集了17個(gè)采樣點(diǎn)676棵樹(shù)1367個(gè)祁連圓柏樣芯(圖1,表1),采樣點(diǎn)海拔在3000—4300 m之間。將采集的樹(shù)輪樣本經(jīng)過(guò)干燥、固定、打磨、交叉定年和輪寬測(cè)量;用COFECHA定年質(zhì)量控制程序進(jìn)行交叉定年的檢驗(yàn);采用winARSTAN年表研制程序完成樹(shù)輪寬度年表的建立,在年表研制過(guò)程中,分別采用樣條函數(shù)方法、負(fù)指數(shù)方法和區(qū)域曲線標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行去除生長(zhǎng)趨勢(shì)過(guò)程,比較發(fā)現(xiàn),樣條函數(shù)方法對(duì)擬合的序列對(duì)氣候的響應(yīng)較好,因此本研究最終采用樣條函數(shù)擬合的年表進(jìn)行氣候分析,并剔除代表性較差或異常的序列,最終建立青海12個(gè)樹(shù)輪寬度年表(圖2),其分布于青海不同重要地理單元,如柴達(dá)木盆地(QRG、DUL、BSS、ELS、KKS)、青南高原(ASS、ASX)、祁連山地區(qū)(DLG、QYG)、青海東部(HBX、MAX、SIG)。

將12個(gè)年表REOF展開(kāi)結(jié)果顯示,第一特征向量均為正值,樹(shù)輪寬度場(chǎng)中各采點(diǎn)變化趨勢(shì)基本一致,但樹(shù)輪寬度場(chǎng)收斂速度遠(yuǎn)小于氣溫場(chǎng),第一特征向量對(duì)總方差的貢獻(xiàn)率只有39.47%,第二、第三、第四特征向量分別占總方差的14.33%、11.43%和9.45%,前4特征向量累計(jì)貢獻(xiàn)率為74.70%,這是因?yàn)闃?shù)木年輪生長(zhǎng)同時(shí)受到多個(gè)氣候因子的影響,雖然平均最高氣溫是最大的影響因子,但其他氣候因子仍然有較顯著的影響,從而在樹(shù)輪寬度場(chǎng)中表現(xiàn)為較慢的收斂速度[40],按照特征值大于1作為截留主分量標(biāo)準(zhǔn),本文用前4特征向量代表寬度場(chǎng)。

表1 樹(shù)輪采樣點(diǎn)基本概況

圖2 12個(gè)樹(shù)輪標(biāo)準(zhǔn)化年表指數(shù)Fig.2 Tree-ring index chronologiesQRG、DUL、ASS、ASX、BSS、ELS、HBX、KKS、MAX、DLG、QYG、SIG分別代表曲日崗、都蘭、昂賽上線、昂賽下線、柏樹(shù)山、鄂拉山、河北鄉(xiāng)、柯柯寺、麥秀、大龍溝、青羊溝和寺溝采樣點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化年輪指數(shù)

2 結(jié)果與分析

2.1 青海氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)特征

在伊朗干旱的環(huán)境中，為了保證施用的肥料仍然能起到最大的作用，所有的農(nóng)戶都會(huì)經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)的施肥培訓(xùn)，施用的氮、磷、鉀肥料均是高含有機(jī)質(zhì)的，目的是為了改善土壤結(jié)構(gòu)和增加施肥效率。除此之外，伊朗的中部省份主要種植的是果樹(shù)，由于果樹(shù)對(duì)鈣元素的需求量較高，農(nóng)民還會(huì)施用一些鈣含量比較高的化肥，用以滿足果園中對(duì)鈣元素需求較大的作物的生長(zhǎng)。

首先分析由30個(gè)氣象站1961—2008年5—6月平均最高氣溫構(gòu)成青海5—6月的平均最高氣溫場(chǎng)。REOF空間分析表明(表2,圖3),青海氣溫的同步性較好,反應(yīng)其同步變化的第一特征向量占?xì)鉁貓?chǎng)方差總量的62.06%,且均為正值。而第二特征向量?jī)H占總方差的15.33%,前3個(gè)特征向量對(duì)總方差的貢獻(xiàn)率達(dá)到81.62%且特征值均大于1,其后各特征向量貢獻(xiàn)率很小,所以青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫具有較快的收斂速度,前三個(gè)特征向量可以較好的說(shuō)明溫度場(chǎng)的空間分布特征。經(jīng)驗(yàn)正交第一模態(tài)(圖3)表明,整個(gè)青海地區(qū)的主成分載荷都為正值,在0.13—0.22之間,相差很小,說(shuō)明整個(gè)青海地區(qū)5—6月溫度空間變化高度一致,雖然青海地區(qū)下墊面地形復(fù)雜,溫差較大,但是各地變化趨勢(shì)是非常一致的。高載荷量地區(qū)分布在青海北部,以祁連山和柴達(dá)木盆地為主。青南高原載荷量最低。

表2 氣溫場(chǎng)及樹(shù)輪場(chǎng)特征值及主成分貢獻(xiàn)率

1.3 研究方法

圖3 青海氣溫場(chǎng)(a)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)(b)第一主成分分布型式Fig.3 Distribution model of first eigenvectors of temperature field (a) and tree-ring field (b) in Qinghai

采用DendroClim2002相關(guān)分析和響應(yīng)分析解釋樹(shù)輪徑向生長(zhǎng)對(duì)氣候的響應(yīng);空間分析方法選取經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)法(EOF)[38],它能夠把隨時(shí)間變化的氣象要素場(chǎng)分解為空間函數(shù)部分和時(shí)間函數(shù)(主分量)部分?？臻g函數(shù)部分概括場(chǎng)的地域分布特點(diǎn),這部分是不隨時(shí)間變化的;而時(shí)間函數(shù)部分則由空間點(diǎn)(變量)的線性組合而構(gòu)成,稱(chēng)為主分量,這些主分量的頭幾個(gè)占有原空間點(diǎn)(變量)的總方差的很大部分。本研究采用著重表現(xiàn)空間的相關(guān)性分布結(jié)構(gòu)的旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF)方法分析樹(shù)輪場(chǎng)對(duì)氣溫場(chǎng)的代表性,采用了多元回歸方法重建氣候空間分布狀況,采用區(qū)域平均序列的逐步回歸方法重建氣候時(shí)間序列;采用“逐一剔除法”[39]進(jìn)行交叉檢驗(yàn);利用功率譜分析方法對(duì)重建序列進(jìn)行周期檢驗(yàn)。

氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量相關(guān)系數(shù)為-0.465(P<0.01),兩場(chǎng)的第一特征向量均表現(xiàn)為同步變化一致的特點(diǎn)。氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區(qū)和柴達(dá)木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部(阿尼瑪卿山)。

2.2 氣溫場(chǎng)的時(shí)間序列重建及檢驗(yàn)

方程穩(wěn)定性檢驗(yàn)值如表,剔除相關(guān)和一階差相關(guān)均超過(guò)0.0001的顯著水平,S1未通過(guò)檢驗(yàn),而S2通過(guò)0.01的顯著性水平,說(shuō)明相對(duì)于高頻變化,重建序列在低頻變化上同實(shí)測(cè)序列吻合得更好些。t值通過(guò)0.001的顯著性水平,RE值大于0.3,可見(jiàn)重建方程是較為穩(wěn)定的。區(qū)域平均序列重建值與近45年實(shí)測(cè)值一致性較好(圖5),說(shuō)明重建的過(guò)去300年青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫是較為可靠。

T56=1.35×ASS-2.14×ASX+1.08×BSS-2.01×ELS+1.52×QYG+16.64

(1)

重建效果較好的氣象站分布在祁連山西部、柴達(dá)木盆地和青南高原地區(qū),大部分復(fù)相關(guān)系數(shù)在0.7以上,較差的氣象站分布在青海東部。這是因?yàn)榍嗪|部海拔不高、并處于東南季風(fēng)邊緣區(qū),受暖濕氣流影響,因此該區(qū)域樹(shù)木徑向生長(zhǎng)對(duì)氣候的響應(yīng)復(fù)雜,溫度不是限制性因子。一般認(rèn)為,高寒地區(qū)和森林上線樹(shù)木徑向生長(zhǎng)對(duì)氣溫較為敏感,而青南高原和祁連山西部溫度低,柴達(dá)木盆地雖然海拔較低,但是其5—6月平均最高氣溫低于青海東部,海拔較青海東部高。

圖4 青海5—6月區(qū)域平均最高氣溫重建序列和川西6—7月平均最低氣溫氣候場(chǎng)時(shí)間序列(平均值為1971—2000年30年平均值)Fig.4 Reconstruction series of May—June maximum temperature field and time series of June—July minimum temperature field on western Sichuan Plateau (Average value is 30 years from 1971 to 2000)

RrS1S2REt0.6840.61117/4512/460.4634.748

R: 復(fù)相關(guān)系數(shù),r: 逐一剔除后相關(guān)系數(shù),S1: 一階差符號(hào)檢驗(yàn),S2: 符號(hào)檢驗(yàn),RE: 誤差縮減值,t為乘積平均數(shù)

將30個(gè)氣象站5—6月最高氣溫進(jìn)行平均,得到青海的區(qū)域平均最高氣溫序列,利用逐步剔除回歸法分別重建各氣象站和區(qū)域平均最高溫度序列,考慮到年表樣本總體代表性(EPS),以子樣本信號(hào)強(qiáng)度大于0.85的標(biāo)準(zhǔn)選取年表分析長(zhǎng)度,最終共獲得1700—2006年氣溫重建序列。其中5個(gè)年表進(jìn)入青海地區(qū)平均最高氣溫序列的重建方程：

圖5 區(qū)域平均序列重建值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.5 Comparison of actual and reconstructed temperature from 1961 to 2006

2.3 過(guò)去300年青海5—6月平均最高氣溫變化及代表性分析

由于襯砌施工是在陡于1∶2的坡面上進(jìn)行切縫，且自動(dòng)行走，應(yīng)在機(jī)具的坡頂一側(cè)進(jìn)行配重，且配重部位靠近機(jī)具中下部位。配重塊還應(yīng)注意與切縫機(jī)鏈接牢固，因采用綁扎鏈接容易使整個(gè)機(jī)具抖動(dòng)并引起刀片不穩(wěn)定，從而影響切縫均勻度，所以盡量采用焊接等硬連接方式。

青海氣候受多種因素的影響,其中大氣環(huán)流是控制該地區(qū)氣候特征的主要因素。相關(guān)分析表明,青海5—6月平均最高氣溫重建序列與NAO、AO及主要環(huán)流指數(shù)有較好的一致性(圖7),與NAO(-0.198,P<0.05)和AO(-0.184,P<0.05)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,與5—6月大西洋歐洲環(huán)流型W相關(guān)達(dá)到-0.533,顯著性水平超過(guò)0.0001,還與5—6月北半球極渦強(qiáng)度指數(shù)、大西洋歐洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、北美區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、北半球極渦強(qiáng)度指數(shù)、北美大西洋副高北界、大西洋歐洲區(qū)極渦面積指數(shù)、西藏高原A相關(guān)通過(guò)了0.01顯著性檢驗(yàn),這些環(huán)流指數(shù)都與西風(fēng)環(huán)流有著密切關(guān)系,表明青海地區(qū)溫度變化受西風(fēng)影響顯著。這是因?yàn)榍嗪５貐^(qū)位于31°30—39°19′N(xiāo),根據(jù)500hPa高空等壓面分析,青海處在西風(fēng)帶之內(nèi),10月至翌年6月,高原面對(duì)西風(fēng)環(huán)流產(chǎn)生分支、繞爬流、屏障等動(dòng)力作用,擴(kuò)大了西風(fēng)帶的影響范圍,因此西風(fēng)環(huán)流成為影響和控制青海氣候的重要因子之一。另外,青海重建序列還與4月份的南極濤動(dòng)(-0.306,P<0.05)、印緬槽指數(shù)(0.397,P<0.01)以及南方濤動(dòng)指數(shù)(-0.184,P<0.05)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,表明該地區(qū)溫度變化還受到印度季風(fēng)的影響。青海地區(qū)溫度和太平洋和亞洲的環(huán)流指數(shù)相關(guān)并不顯著,說(shuō)明太平洋氣流及東亞季風(fēng)對(duì)青海地區(qū)氣候影響微弱。

在教學(xué)上，“MDT團(tuán)隊(duì)針對(duì)的都是疑難危重癥，醫(yī)學(xué)又是一個(gè)辨證論治的過(guò)程。所以年輕的醫(yī)生，像實(shí)習(xí)、進(jìn)修醫(yī)生、規(guī)培學(xué)生們很愿意旁聽(tīng)。但考慮患者的隱私，我們MDT的診室或會(huì)議室不會(huì)太大，所以青年醫(yī)生反饋?zhàn)疃嗟?，是希望能更多參與MDT團(tuán)隊(duì)的討論和門(mén)診。這是他們平時(shí)在課堂上無(wú)法感受和學(xué)習(xí)到的，因?yàn)楹芏嘀R(shí)是在討論當(dāng)中被帶出來(lái)的?！贝薏拭方?jīng)常會(huì)看到，一群群穿著白大褂的學(xué)生拿著礦泉水，啃著面包，如饑似渴地旁聽(tīng)。

表4 過(guò)去300年青海5—6月平均最高氣溫冷暖階段分析

利用功率譜分析方法對(duì)青海5—6月平均最高氣溫時(shí)間序列進(jìn)行周期分析,以了解過(guò)去300年青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫時(shí)間演變的周期性,取最大滯后M=102,相當(dāng)于各序列長(zhǎng)度的三分之一。分析發(fā)現(xiàn)(圖6),過(guò)去300年青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫在0.05顯著性水平上具有2.1、3.1、8.5a、和68.0a的變化準(zhǔn)周期。青海溫度場(chǎng)重建序列具有2.1a和8.5a變化周期特征與“準(zhǔn)兩年脈動(dòng)(QBO)”十分接近,已有研究表明,QBO的影響存在于較大的范圍,其可能與海氣間相互耦合振蕩有關(guān)[45]。3.1a準(zhǔn)周期與厄爾尼諾(ENSO)的周期3—5a一致,ENSO現(xiàn)象具有全球性,說(shuō)明氣溫的變化可能與海氣間相互耦合振蕩有關(guān),短周期振蕩受大尺度海氣相互作用的全球事件(ENSO)的影響[46- 47]。25.5a對(duì)應(yīng)太陽(yáng)黑子活動(dòng)22a準(zhǔn)周期,說(shuō)明太陽(yáng)黑子的活動(dòng)對(duì)這一區(qū)域的溫度變化也有影響[48]。68a的變化準(zhǔn)周期與全球氣候系統(tǒng)海洋—大氣的50—88年周期震蕩一致[49]。這些周期暗示了青海過(guò)去300年氣溫受當(dāng)?shù)貧夂蜃兓绊懲?還受到更大范圍氣候變化的影響,進(jìn)一步證明了氣候變化的全球性。

在高?？蒲泻徒萄蟹矫?，行政管理不斷體現(xiàn)著它的作用。但部分高校行政管理人員的學(xué)歷、待遇等都普遍偏低，使得高學(xué)歷、有能力的行政管理人員難以全身心地投入到工作中。部分高校行政管理人員的綜合素質(zhì)偏低，絕大多數(shù)的管理人員都沒(méi)有經(jīng)過(guò)正規(guī)、系統(tǒng)的培養(yǎng)，他們的理論知識(shí)儲(chǔ)備不足，而且實(shí)踐操作能力不強(qiáng)，高校高層也沒(méi)有組織他們進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)，對(duì)行政管理人員的管理松散。這些原因都導(dǎo)致了高校行政管理人員水平和素質(zhì)都較低。

圖6 青海過(guò)去300年5—6月平均最高氣溫功率譜分析 Fig.6 Power spectrum analysis of May—June maximum temperature on Qinghai Plateau in past 300 years虛線為=0.05的紅噪音標(biāo)準(zhǔn)譜

圖7 青海5—6月平均最高氣溫與主要環(huán)流指數(shù)對(duì)比Fig.7 Comparison between May—June maximum temperature on Qinghai Plateau and main circumfluence index QZA5-6: 西藏高原A5—6月指數(shù);YM: 印緬槽指數(shù);AO: 北極濤動(dòng)指數(shù);NAO: 北大西洋濤動(dòng)指數(shù);AAO4: 4月份南極濤動(dòng)指數(shù)

為了解1700—2006年青海地區(qū)平均最高氣溫的冷暖階段變化,將青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫區(qū)域平均重建序列進(jìn)行11a滑動(dòng)平均(圖4)。青海地區(qū)過(guò)去300年平均最高氣溫時(shí)間序列與喻樹(shù)龍等利用川西14個(gè)樹(shù)輪年表和14個(gè)氣象站合成的川西高原過(guò)去6—7月平均最低氣溫場(chǎng)時(shí)間序列高度一致(圖4)[40],表明整個(gè)青藏高原東北部過(guò)去300多年溫度變化可能較為一致。過(guò)去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段(表4),最冷的時(shí)段為19世紀(jì)30—40年代,溫度距平平均偏低0.22℃,最長(zhǎng)的偏冷期為19世紀(jì)末20世紀(jì)初的40多年,最暖的時(shí)段都發(fā)生在20世紀(jì)30—50年代,最長(zhǎng)的偏暖期為18世紀(jì)末19世紀(jì)初的40a。20世紀(jì)60年代以來(lái),青海5—6月平均最高氣溫持續(xù)上升,尤其是80年代到現(xiàn)在,青海地區(qū)平均最高氣溫呈現(xiàn)急劇持續(xù)上升現(xiàn)象。器測(cè)資料研究表明,柴達(dá)木盆地年平均氣溫在1985年前后發(fā)生了突變,1987—2010年柴達(dá)木盆地各地的平均氣溫顯著上升[41]。施雅風(fēng)等研究表明[42],我國(guó)西北地區(qū)1987—2000年年均溫比1961—1986年高0.7℃。這些研究結(jié)果均與本文研究結(jié)果一致。20世紀(jì)初和60—80年代為偏冷期,30—50年代和90年代至今均為偏暖期與秦寧生等[43]用樹(shù)輪寬度重建的6月最高氣溫,Wu等[44]用最大密度年表重建的近百年6—9月平均氣溫的冷暖階段完全一致。這些均不但表明本文重建結(jié)果具有一定的可靠性,而且說(shuō)明,整個(gè)青藏高原東北部溫度過(guò)去300年溫度變化的一致性。

情境教學(xué)借鑒了眾多兒童心理學(xué)的原理，在兒童鋼琴教學(xué)中，同樣需要用科學(xué)的兒童發(fā)展理論來(lái)進(jìn)行指導(dǎo)。例如：對(duì)于鋼琴觸鍵音色的審美，教師可充分運(yùn)用“暗示”原理，讓兒童感知不同的觸鍵方法產(chǎn)生的不同音色效果；對(duì)于有標(biāo)題鋼琴小品的審美，教師可運(yùn)用“移情效應(yīng)”，通過(guò)語(yǔ)言、聯(lián)想，將兒童對(duì)標(biāo)題的理解轉(zhuǎn)移到鋼琴小品的審美中去；對(duì)于無(wú)標(biāo)題鋼琴小品的審美，兒童的想象空間更是無(wú)垠的，教師要充分把握“周?chē)澜纭边@個(gè)源泉，引導(dǎo)兒童對(duì)鋼琴小品進(jìn)行敘事性的表達(dá)，在創(chuàng)造和聯(lián)想中，獲取審美體驗(yàn)。

圖8 青海5—6月區(qū)域平均最高氣溫重建序列與CRU TS3.10資料1901—2006年和1950—2006年5—6月平均最高氣溫相關(guān)Fig.8 Spatial correlations between the temperature reconstruction and the gridded May—June temperatures of CRU TS 3.10

空間相關(guān)分析表明(圖8),1901—2006年100多年相關(guān)顯示,重建區(qū)域平均序列和青海CRU相關(guān)大部分在0.4以上,而1950—2006年相關(guān)顯示,重建區(qū)域平均序列和青海CRU相關(guān)大部分在0.5以上。說(shuō)明青海5—6月區(qū)域平均最該氣溫重建序列可較好的代表整個(gè)青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫。另外,無(wú)論是近100年還是近50年的空間相關(guān)均表明,青海區(qū)域平均序列與青藏高原大部分地區(qū)(包括川西高原)及南亞次大陸5—6月平均最高氣溫顯著相關(guān),青海氣候場(chǎng)重建序列在一定程度上可代表西南季風(fēng)區(qū)5—6月平均最高氣溫。

3 結(jié)論

(1)氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量相關(guān)系數(shù)為-0.465(P<0.01),兩場(chǎng)的第一特征向量均表現(xiàn)為同步變化一致的特點(diǎn)：氣溫場(chǎng)和樹(shù)輪寬度場(chǎng)第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區(qū)和柴達(dá)木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部(阿尼瑪卿山)。

電力變壓器的鐵心由磁導(dǎo)率很高的硅鋼片制成。硅鋼片有熱軋和冷軋兩種，熱軋硅鋼片由于其磁性能差，因此電力變壓器的鐵心已不采用這種材料。冷軋硅鋼片又分為無(wú)取向和取向兩種，其中取向冷軋硅鋼片有明顯的方向性，即沿著軋制方向的磁性能好，因此目前電力變壓器均采用冷軋取向硅鋼片。

(2)過(guò)去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段,最冷的時(shí)段為1830s—1840s年代,最長(zhǎng)的偏冷期為19世紀(jì)末20世紀(jì)初,最暖的時(shí)段都發(fā)生在1930s—1950s年代,最長(zhǎng)的偏暖期為18世紀(jì)末19世紀(jì)初,存在5個(gè)明顯的持續(xù)增溫時(shí)段和4個(gè)持續(xù)降溫時(shí)段,增溫緩慢,降溫迅速。20世紀(jì)60年代以來(lái),青海5—6月平均最高氣溫持續(xù)上升,尤其是80年代到現(xiàn)在,青海地區(qū)平均最高氣溫呈現(xiàn)急劇持續(xù)上升。過(guò)去300年青海地區(qū)5—6月平均最高氣溫具有2.1、3.1、8.5、25.5a和68.0a的變化準(zhǔn)周期。

(1)填補(bǔ)監(jiān)測(cè)空白，提高站網(wǎng)密度。持續(xù)開(kāi)展地下水監(jiān)測(cè)站點(diǎn)建設(shè)工作，填補(bǔ)魯中南中低山丘陵區(qū)和魯東低山丘陵區(qū)部分地區(qū)裂隙巖溶水和基巖裂隙水的監(jiān)測(cè)空白，加密地下水降落漏斗區(qū)、地面沉降區(qū)、巖溶塌陷區(qū)和大中型水源地的目標(biāo)含水層監(jiān)測(cè)點(diǎn)密度[12]，達(dá)到《區(qū)域地下水位監(jiān)測(cè)網(wǎng)設(shè)計(jì)規(guī)范》(DZ/T0271-2014)中對(duì)地下水位監(jiān)測(cè)點(diǎn)密度的要求，進(jìn)一步優(yōu)化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，使站網(wǎng)布局更趨合理。

(3)青海5—6月平均最高氣溫受西風(fēng)影響和印度季風(fēng)顯著,太平洋及東亞季風(fēng)對(duì)青海地區(qū)氣候影響微弱;青海氣候場(chǎng)重建序列在一定程度上可代表青藏高原大部分地區(qū)甚至西南季風(fēng)區(qū)5—6月平均最高氣溫。

致謝：本研究使用的青海祁連圓柏樹(shù)輪年表均是在中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所邵雪梅研究員和中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所朱海峰副研究員的指導(dǎo)下完成,中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所王麗麗研究員參加了野外采樣工作,特此致謝。

[1] 葉篤正, 符淙斌. 全球變化的主要科學(xué)問(wèn)題. 大氣科學(xué), 1994, 18(4): 498- 512.

[2] 秦大河. 中國(guó)西部環(huán)境演變?cè)u(píng)估(綜合卷): 中國(guó)西部環(huán)境演變?cè)u(píng)估綜合報(bào)告. 北京: 科學(xué)出版社, 2002: 8- 9.

[3] 楊保, 史鋒, Sonechkin D M, 王章勇, 秦春. 過(guò)去千年氣候變化重建研究新進(jìn)展. 中國(guó)沙漠, 2011, 31(2): 485- 491.

[4] Graumlich L J. A 1000-year record of temperature and precipitation in the Sierra Nevada. Quaternary Research, 1993, 39(2): 249- 255.

[5] Mann M E, Bradley R S, Hughes M K. Global-scale temperature patterns and climate forcing over the past six centuries. Nature, 1998, 392(6678): 779- 787.

[6] Esper J, Cook E R, Schweingruber F H. Low-frequency signals in long tree-ring chronologies for reconstructing past temperature variability. Science, 2002, 295(5563): 2250- 2253.

[7] Mann M E, Bradley R S, Hughes M K. Northern hemisphere temperatures during the past millennium: inferences, uncertainties, and limitations. Geography Research Letter, 1999, 26(6): 759- 762.

[8] Mann M E. Climate over the past two millennia. Annual Reviews of Earth and Planetary Sciences, 2007, 35(1): 111- 136.

[9] Büntgen U, Tegel W, Nicolussi K, McCormick M, Frank D, Trouet V, Kaplan J O, Herzig F, Heussner K U, Wanner H, Luterbacher J, Esper J. 2500 Years of European climate variability and human susceptibility. Science, 2011, 331(6017): 578- 582.

[10] Briffa K R, Osborn T J, Schweingruber F H. Large-scale temperature inferences from tree rings: a review. Global and Planetary Change, 2004, 40(1/2): 11- 26.

[11] Cook E R, Esper J, D′Arrigo R D. Extra-tropical Northern Hemisphere land temperature variability over the past 1000 years. Quaternary Science Reviews, 2004, 23(20/22): 2063- 2074.

[12] Jones P D, Briffa K R, Barnett T P, Tett S F B. High-resolution Palaeoclimatic records for the last millennium: interpretation, integration and comparison with General Circulation Model control-run temperatures. The Holocene, 1998, 8(4): 455- 471.

[13] Mann M E, Zhang Z H, Rutherford S, Bradley R S, Hughes M K, Shindell D, Ammann C, Faluvegi G, Ni F. Global signatures and dynamical origins of the little ice age and medieval climate anomaly. Science, 2009, 326(5957): 1256- 1260.

[14] Cook E R, Anchukaitis K J, Buckley B M, D′Arrigo R D, Jacoby G C, Wright W E. Asian monsoon failure and megadrought during the last millennium. Science, 2010, 328(5977): 486- 489.

[15] Ohyama M, Yonenobu H, Choi J N, Park W K, Hanzawa M, Suzuki M. Climate field reconstruction of East Asian spring temperature. Climate of the Past Discussions, 2012, 8(4): 3535- 3549.

[16] 袁玉江, 韓淑媞. 北疆500年干濕變化特征. 冰川凍土, 1991, 13(4): 315- 322.

[17] 楊保. 樹(shù)輪記錄的小冰期以來(lái)青藏高原氣候變化的時(shí)空特征. 第四紀(jì)研究, 2012, 32(1): 81- 94.

[18] 朱海峰, 鄭永宏, 邵雪梅, 劉曉宏, 徐巖, 梁爾源. 樹(shù)木年輪記錄的青海烏蘭地區(qū)近千年溫度變化. 科學(xué)通報(bào), 2008, 53(15): 1835- 1841.

[19] Liu Y, An Z S, Ma H Z, Cai Q F, Liu Z Y, Kutzbach J K, Shi J F, Song H M, Sun J Y, Yi L, Li Q, Yang Y K, Wang L. Precipitation variation in the northeastern Tibetan Plateau recorded by the tree rings since 850 AD and its relevance to the Northern Hemisphere temperature. Science in China: Series D Earth Sciences, 2006, 49(4): 408- 420.

[20] Br?uning A. Dendrochronology for the last 1400 years in eastern Tibet. GeoJournal, 1994, 34(1): 75- 95.

[21] Br?uning A. Climate history of the Tibetan Plateau during the last 1000 years derived from a network of Juniper chronologies. Dendrochronologia, 2001, 19(1): 127- 137.

[22] Shao X M, Huang L, Liu H B, Liang E Y, Fang X Q, Wang L L. Reconstruction of precipitation variation from tree rings in recent 1000 years in Delingha, Qinghai. Science in China Series D: Earth Sciences, 2005, 48(7): 939- 949.

[23] Yang B, Br?uning A, Johnson K R, Shi Y F. General characteristics of temperature variation in China during the last two millennia. Geophysical Research Letters, 2002, 29(9): 38- 1- 38- 4, doi: 10.1029/2001GL014485.

[24] Zhang Q B, Cheng G D, Yao T D, Kang X C, Huang J G. A 2, 326-year tree-ring record of climate variability on the northeastern Qinghai-Tibetan Plateau. Geophysical Research Letters, 2003, 30(14): 1739.

[25] Zhang Q B, Qiu H Y. A millennium-long tree-ring chronology ofSabinaprzewalskiion northeastern Qinghai-Tibetan Plateau. Dendrochronologia, 2007, 24(2/3): 91- 95.

[26] Zhang Y, Gou X H, Chen F H, Tian Q H, Yang M L, Peng J F, Fang K Y. A 1232 years tree-ring record of climate variability in the Qilian Mountains, Northwestern China. IAWA Journal, 2009, 30(4): 407- 420.

[27] 康興成, Graumlich L J, Sheooard P. 青海都蘭地區(qū)1835年來(lái)的氣候變化—來(lái)自樹(shù)輪資料. 第四紀(jì)研究, 1997, (1): 70- 75.

[28] Sheppard P R, Tarasov P E, Graumlich L J, Heussner H U, Wagner M, ?sterle H, Thompson L G. Annual precipitation since 515 BC reconstructed from living and fossil juniper growth of northeastern Qinghai Province, China. Climate Dynamics, 2004, 23(7/8): 869- 881.

[29] Yang B, Qin C, Wang J L, He M H, Melvin T M, Osborn T J, Briffa K R. A 3500-year tree-ring record of annual precipitation on the northeastern Tibetan Plateau. PNAS 2014.111(8):2903- 2908.

[30] Liu X H, Qin D H, Shao X M, Chen T, Ren J W. Temperature variations recovered from tree-rings in the middle Qilian Mountain over the last millennium. Science in China Series D: Earth Sciences, 2005, 48(4): 521- 529.

[31] 邵雪梅, 王樹(shù)芝, 徐巖, 朱海峰, 許新國(guó), 肖永民. 柴達(dá)木盆地東北部3500年樹(shù)輪定年年表的初步建立. 第四紀(jì)研究, 2007, 27(4): 477- 485.

[32] Shao X M, Wang S Z, Zhu H F, Xu Y, Liang E Y, Yin Z Y, Xu X G, Xiao Y M. A 3585-year master ring-width dating chronology of Qilian Juniper from the Northeastern Qinghai-Tibetan Plateau. IAWA Journal, 2009, 30(4): 379- 394.

[33] Shao X M, Xu Y, Yin Z Y, Liang E, Zhu H, Wang S. Climatic implications of a 3585-year tree-ring width chronology from the northeastern Qinghai-Tibetan Plateau. Quaternary Science Reviews, 2010, 29(17/18): 2111- 2122.

[34] Liu Y, An Z S, Linderholm H W, Chen D L, Song H M, Cai Q F, Sun J Y, Tian H. Annual temperatures during the last 2485 years in the mid-eastern Tibetan Plateau inferred from tree rings. Science in China Series D: Earth Sciences, 2009, 52(3): 348- 359.

[35] Liu Y, Cai Q F, Song H M, An Z S, Linderholm H W. Amplitudes, rates, periodicities and causes of temperature variations in the past 2485 years and future trends over the central-eastern Tibetan Plateau. Chinese Science Bulletin, 2011, 56(28- 29): 2986- 2994.

[36] 劉禹, 蔡秋芳, 宋慧明. 關(guān)于青藏高原2485年溫度的季節(jié)和空間代表性問(wèn)題. 第四紀(jì)研究, 2013, 33(1): 108- 114.

[37] Xu H M, Taylor R G, Kingston D G, Jiang T, Thompson J R, Todd M C. Hydrological modeling of river Xiangxi using SWAT2005: a comparison of model parameterizations using station and gridded meteorological observations. Quaternary International, 2010, 226(1/2): 54- 59.

[38] Wilks D. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. 2nd ed. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier, 2006: 1857.

[39] 吳祥定. 樹(shù)木年輪與氣候變化. 北京: 氣象出版社, 1990: 171- 172.

[40] 喻樹(shù)龍, 袁玉江, 魏文壽, 尚華明, 張同文, 陳峰, 張瑞波. 川西高原6—7月最低氣溫場(chǎng)重建研究. 中國(guó)沙漠, 2012, 32(4): 1010- 1016.

[41] 戴升, 申紅艷, 李林, 王振宇, 肖建設(shè). 柴達(dá)木盆地氣候由暖干向暖濕轉(zhuǎn)型的變化特征分析. 高原氣象, 2013, 32(1): 211- 220.

[42] Shi Y F, Shen Y P, Kang E, Li D L, Ding Y J, Zhang G W, Hu R J. Recent and future climate change in northwest China. Climate Change, 2007, 80(3/4): 379- 393.

[43] 秦寧生, 時(shí)興合, 邵雪梅, 汪青春. 川西高原樹(shù)木年輪所指示的平均最高氣溫變化. 高原山地氣象研究, 2008, 28(4): 18- 24.

[44] Wu P, Wang L L, Shao X M. Reconstruction of summer temperature variation from maximum density of alpine pine during 1917—2002 for west Sichuan Plateau, China. Journal of Geographical Sciences, 2008, 18(2): 201- 210.

[45] 錢(qián)維宏, 朱亞芬, 葉謙. 赤道東太平洋海溫異常的年際和年代際變率. 科學(xué)通報(bào), 1998, 43(10): 1098-l102.

[46] Rittenour T M, Brigham-Grette J, Mann M E. El Nio-like climate teleconnections in new England during the late Pleistocene. Science, 2000, 288(5468): 1039- 1042.

[47] Huber M, Caballero R. Eocene El Nio: evidence for robust tropical dynamics in the “Hothouse”. Science, 2003, 299(5608): 877- 881.

[48] Rasmusson E M, Wang X L, Ropelewski C F. The biennial component of ENSO variability. Journal of Marine Systems, 1990, 1(1/2): 71- 96

[49] Schlesinger M E, Ramankutty N. An oscillation in the global climate system of period 65—70 years. Nature, 1994, 367(6465): 723- 726.

The spatiotemporal variability of May—June maximum temperature in past 300 years on the Qinghai Plateau, according to tree ring records

ZHANG Ruibo*, YUAN Yujiang, YU Shulong, CHEN Feng, ZHANG Tongwen, SHANG Huaming, FAN Zi′ang

InstituteofDesertMeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration;KeyLaboratoryofTree-ringPhysicalandChemicalResearchofChinaMeteorologicalAdministration;KeyLaboratoryofTree-ringEcologyofXinjiangUigurAutonomousRegion,Urumqi830002,China

In this study, tree ring samples ofSabinaprzewalskiiwere collected from 12 sites in the different geographical areas on the Qinghai Plateau. These were used to develop 12 tree ring width chronologies using standard dendrochronological methods. The characteristics of the temperature field and tree ring width field were analyzed, and the May—June maximum temperatures in past 300 years were reconstructed using 12 tree ring chronologies and meteorological data from 30 stations on the Qinghai Plateau. The analysis shows that the first eigenvector that is typical of the Qinghai temperature field and tree ring width has a field correlation coefficient of -0.465 (P< 0.01). The first characteristic change of the two fields is synchronization. The high value center of the first eigenvector is located at Qilian Mountains and Qaidam Basin on northern Qinghai, and the low center is located at southwest and southeast (Animaqing Mountains) on Qinghai Plateau. The May—June maximum temperature field in past 300 years had five warmer stages, five colder stages, and five continuous warming and four continuous cooling stages, with slow warming and rapid cooling. The coldest period was in the 1830s—1840s, the longest colder period was from late 19th century to early 20th century, the warmest period was in the 1930s—1950s, and the longest warm period was from late 18th to early 19th century. Since the 1960s, the temperature of May—June has risen continuously on the Qinghai Plateau, and it has risen particularly sharply from the 1980s to the present. We detected significant changes (P< 0.05) in the May—June maximum temperature field in past 300 years, with 2.1, 3.1, 8.5, 25.5-yr and 68.0year quasi-periodic changes. The May—June average maximum temperature was influenced by the southwest monsoon and westerly winds on the Qinghai Plateau. This work presents representative reconstructed temperatures for most of the Tibetan Plateau, even in the southwest monsoon region.

tree-ring; Qinghai Plateau; temperature field; climate change

中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(IDM2016006)；國(guó)家自然科學(xué)基金(41675152，41405139)

2015- 06- 24;

2016- 04- 25

10.5846/stxb201506241285

*通訊作者Corresponding author.E-mail: river0511@163.com

張瑞波, 袁玉江, 喻樹(shù)龍, 陳峰, 張同文, 尚華明, 范子昂.樹(shù)輪記錄的青海過(guò)去300年5—6月平均最高氣溫時(shí)空變化.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(23):7603- 7613.

Zhang R B, Yuan Y J, Yu S L, Chen F, Zhang T W, Shang H M, Fan Z A.The spatiotemporal variability of May—June maximum temperature in past 300 years on the Qinghai Plateau, according to tree ring records.Acta Ecologica Sinica,2016,36(23):7603- 7613.