秦 進(jìn),白紅英,劉榮娟,翟丹平,蘇 凱,王 俊,李書恒

西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 西安 710127

近144年來秦嶺太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫的重建

秦 進(jìn),白紅英*,劉榮娟,翟丹平,蘇 凱,王 俊,李書恒

西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 西安 710127

秦嶺太白山林線植被因海拔較高且受人為擾動(dòng)較輕,對(duì)氣候變化的響應(yīng)尤為敏感,為獲取過去氣候變化信息提供了可靠代用資源。然而,結(jié)合樹木年代學(xué)方法及Arcgis空間插值功能進(jìn)行秦嶺林線氣候變化重建的工作至今仍處于空白。利用采自太白山林線地帶太白紅杉(Larixchinensis)所建立的樹輪寬度資料,與提取自太白山保護(hù)區(qū)氣溫柵格數(shù)據(jù)中的采樣點(diǎn)位置氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析。結(jié)果表明,太白紅杉與3—6月平均氣溫相關(guān)性最顯著,采用線性回歸建立了兩者的擬合模型,剔除重建方程中的1997、1998年之后,方差解釋量達(dá)57.2%(調(diào)整自由度后為55.5%)；重建氣溫序列顯示偏冷時(shí)段平均跨度(16年)較偏暖時(shí)段平均跨度(10.8年)長,偏冷時(shí)段有：1870—1881年、1903—1918年和1977—1996年；偏暖的時(shí)段有：1882—1892年、1919—1929 年和1997—2013年；在1931—1978年這一時(shí)期,氣溫相對(duì)穩(wěn)定,1988年之后升溫強(qiáng)烈；周期分析顯示近144年以來3—6月氣溫存在22—31 a,18—22 a以及10—13 a的3個(gè)振蕩周期,可能與大尺度氣候驅(qū)動(dòng)及太陽活動(dòng)存在聯(lián)系。以上結(jié)果均得到歷史記錄以及周邊重建結(jié)果的支持。

秦嶺；林線；太白紅杉；樹輪寬度；氣溫插值；氣候重建

隨著近年來全球氣候變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響越來越深,對(duì)可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅,已經(jīng)被世界各國廣泛關(guān)注[1]。為了應(yīng)對(duì)未來氣候變化的不確定性,歷史時(shí)期氣候變化規(guī)律及機(jī)制的研究價(jià)值逐漸顯現(xiàn),已經(jīng)成為PAGES重點(diǎn)研究的方向之一[2]。然而,因地勢(shì)、環(huán)境等條件不便,秦嶺地區(qū)高山氣象站點(diǎn)分布稀疏,氣象數(shù)據(jù)相對(duì)短缺,大多數(shù)臺(tái)站資料年份較短,因此利用非常規(guī)的代用資料進(jìn)行歷史氣候的研究近年來進(jìn)展十分迅速[3]。在眾多代用資料中,樹木年輪與其他代用資料相比具有定年準(zhǔn)確、連續(xù)性強(qiáng)、分辨率高、與氣候要素相關(guān)性好、地域分布廣且易于采樣等優(yōu)點(diǎn),從而得到了廣泛的應(yīng)用[4]。

作為西北地區(qū)乃至全國重要的地理分界線,在過去的20年內(nèi),秦嶺地區(qū)樹木年代學(xué)工作發(fā)展十分迅速[5]。劉洪斌、邵雪梅[6- 7]最初重建了鎮(zhèn)安地區(qū) 1755年以來的初春溫度變化,并發(fā)現(xiàn)鎮(zhèn)安地區(qū)初春溫度重建序列具有顯著的準(zhǔn)50 a及準(zhǔn)2—3 a周期,隨后結(jié)合鎮(zhèn)安鷹嘴崖、佛坪光頭山、華山和太白山南北坡年表,重建了近300 a來秦嶺地區(qū)的初春溫度變化；劉禹、馬利民等[8]重建了過去251 a鎮(zhèn)安地區(qū)3—4月平均氣溫序列,發(fā)現(xiàn)秦嶺冷杉與該地區(qū)旱澇指數(shù)存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,可視作旱澇災(zāi)情的預(yù)警信號(hào),而劉禹、劉娜[9]等發(fā)現(xiàn)了秦嶺落葉松輪寬序列與1—7月平均氣溫存在較好的正相關(guān),并重建了該地區(qū)1814—2003 年1—7月的平均氣溫；戴俊虎、邵雪梅[10]等則采用太白山高山林線附近的太白紅杉樹木年輪資料,重建了太白山地區(qū)近300 a的溫暖指數(shù)；田沁花[11]等,則利用伏牛山油松樹輪寬度年表,重建了該區(qū)域1874 年以來5—7 月平均最高溫度,發(fā)現(xiàn)在過去 134年中,伏牛山區(qū)5—7月平均最高氣溫經(jīng)歷了4次冷期和5次暖期。由以上可見,秦嶺地區(qū)氣候重建研究工作已經(jīng)得到一定的成果,然而,秦嶺以東西跨度較大,南北地形復(fù)雜著稱,加之存在氣溫直減率的客觀事實(shí),重建周邊氣象站的氣候變化并不能夠準(zhǔn)確代表林線地帶的氣候變化,為解決這一問題,本課題組嘗試借助氣象站資料利用Arcgis軟件進(jìn)行空間差值并重新提取目標(biāo)位置、海拔的逐年氣溫?cái)?shù)據(jù)以重建林線地帶的氣候變化過程,研究對(duì)象太白山為我國青藏高原以東的最高峰。

太白山作為全球和區(qū)域氣候變化的敏感區(qū)域[12],雖然氣象資料短缺,但太白紅杉作為當(dāng)?shù)匚ㄒ坏目沙杉兞值臉浞N[13],輪寬變化特征明顯,提供了氣候變化研究的理想條件。另外,太白山為西安市水源地黑河的源頭匯水區(qū),其林線環(huán)境的變化不僅對(duì)周邊地區(qū)氣候產(chǎn)生影響,還關(guān)系著關(guān)中,西安地區(qū)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,重建其林線地區(qū)氣候變化具明確指示意義。

本文以樹輪樣本為基礎(chǔ),以氣溫空間插值技術(shù)[14]為輔助,旨在準(zhǔn)確、可靠得重建近144年太白山林線地帶氣溫變化過程。此方法在秦嶺地區(qū)乃至全國范圍內(nèi)仍十分少見,不僅能豐富西北地區(qū)的歷史氣候變化資料,為其他的重建資料提供對(duì)比數(shù)據(jù),還可以為制定太白山林線生態(tài)保護(hù)決策方案提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

1.1 樹芯樣本的采集與處理

圖1 采樣點(diǎn)及氣象站位置示意圖 Fig.1 Locations of tree ring sample site and meteorological stations

研究區(qū)位于太白山最高點(diǎn)拔仙臺(tái)(3767 m)附近的太白紅杉森林上限處,地理坐標(biāo)為(N 33°49′—34°10′,E107°19′—107°58′),該地區(qū)年平均氣溫1.8—2.1℃,降雨量800—900 mm,屬大陸性季風(fēng)氣候區(qū),冬季多風(fēng)少雨,夏季高濕多雨。太白山植被帶垂直分布特點(diǎn)明顯,林線以上為第四季冰期形成的冰川遺跡和高山草甸,以下接巴山冷杉群系,土壤類型以森林草甸土為主[15]。

本課題組于2013年10月沿太白山東側(cè)山脊在海拔3235 m的太白紅杉純林區(qū)設(shè)立了采樣點(diǎn)(圖1),樹木平均樹高為 8.85 m,平均胸徑為24.41 cm。由于采樣點(diǎn)距離上板寺較近,將其命名為SBS。樣地樹間距較小,樹木分布集中,土層厚度均在(20±10)cm范圍內(nèi),立地坡度均在(30±15)°范圍內(nèi)。采樣的策略依據(jù)國際樹輪數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)(ITRDB),綜合了敏感性原則、生態(tài)環(huán)境原則和復(fù)本原則等,挑選健康、直立的植株進(jìn)行采樣,使用生長錐在胸高位置從不同方向取A、B兩芯作為復(fù)本,累計(jì)采得50個(gè)原始樹芯樣本。

樹輪樣本經(jīng)過粘貼、 晾曬、 打磨等一系列慣例步驟預(yù)處理后,隨即進(jìn)行初步定年工作。采用精度為0.01 mm的LINTAB輪寬儀對(duì)每一棵樹芯每一年的樹輪寬度進(jìn)行測(cè)量。完成測(cè)量工作后使用COFECHA程序[16]對(duì)輪寬序列進(jìn)行檢驗(yàn)和交叉定年,檢驗(yàn)過程中,對(duì)受外界因素導(dǎo)致變異的樹芯或是部分年份進(jìn)行篩選、剔除,與主序列相關(guān)性差的個(gè)別樹芯也要去除掉,最終剩下46條輪寬序列。

1.2 太白紅杉樹輪寬度年表建立

由于研究目的為重建歷史氣候序列,所以在完成交叉定年后,要剔除輪寬序列中的非氣候信號(hào)。年表的建立采用ARSTAN程序[17]完成,在此過程中,采用負(fù)指數(shù)函數(shù)或線性函數(shù)對(duì)各寬度序列進(jìn)行擬合,最后得到標(biāo)準(zhǔn)化年表(STD)和差值年表(RES),為盡量保存年表的低頻信息,采用標(biāo)準(zhǔn)化年表進(jìn)行氣候響應(yīng)和重建分析。STD年表的統(tǒng)計(jì)特征列表見表1。

年表的起始年代以子樣本信號(hào)強(qiáng)度SSS(Sub—sample signal strength)[18]來確定,為盡可能延長年表,本研究取SSS門限為0.75,結(jié)合Rbar值,確定可信年表時(shí)段為1870—2013年。從表1可以看出,STD年表平均敏感度(MS)較高,反映樹輪寬窄變化大,徑向生長對(duì)環(huán)境變化的敏感度較高。樹間相關(guān)系數(shù)、信噪比(SNR)、第一主成分方差解釋量(PC1)及樣本總體代表性(EPS)均較高,表明采樣點(diǎn)樹輪寬度變化有較好的一致性。

表1 采樣點(diǎn)概況及樹輪樣本的統(tǒng)計(jì)特征

1.3 氣象資料處理

研究區(qū)由于海拔過高,附近缺乏長期的器測(cè)數(shù)據(jù),為實(shí)現(xiàn)對(duì)林線區(qū)氣候變化的重建,我們利用Arcgis空間分析功能通過以下步驟實(shí)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)的太白山林線區(qū)氣溫資料提?。?/p>

(1)計(jì)算太白山逐月氣溫直減率。根據(jù)太白山自然保護(hù)區(qū)以內(nèi)的11個(gè)高山氣象站點(diǎn)的2012—2014年氣溫實(shí)測(cè)資料,計(jì)算太白山南、北坡逐月的氣溫垂直遞減率,結(jié)果見表2[19].

(2)太白山空間氣溫插值。根據(jù)太白山自然保護(hù)區(qū)以外的太白縣、佛坪縣、眉縣等15個(gè)臨近氣象站1983—2013年的氣溫資料,結(jié)合來自國家測(cè)繪局的25 m×25 m分辨率DEM高程數(shù)據(jù),采用普通Kriging插值法[20]對(duì)氣溫要素進(jìn)行空間插值,變異函數(shù)均選擇球面函數(shù)。首先,利用表2中的垂直遞減率將各站點(diǎn)實(shí)測(cè)氣溫值訂正至海平面氣溫,在 ArcGIS10.1 中進(jìn)行插值計(jì)算。隨后,利用柵格計(jì)算工具,基于氣溫垂直遞減率將插值后的柵格數(shù)據(jù)與區(qū)域 DEM 數(shù)據(jù)相疊加,最終得到具有地形特征的太白山保護(hù)區(qū)整體、保護(hù)區(qū)南北坡的氣溫柵格數(shù)據(jù)。通過交叉驗(yàn)證顯示插值結(jié)果的平均標(biāo)準(zhǔn)差為0.877,對(duì)比插值計(jì)算結(jié)果與部分高山氣象站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),顯示插值誤差在±1℃以內(nèi),表明插值結(jié)果可靠性較好,可以代表太白山保護(hù)區(qū)高山氣候特征[21]。

表2 太白山高海拔區(qū)南北坡逐月氣溫垂直遞減率/(℃/100 m)

(3)提取林線31 a逐月平均氣溫。采用點(diǎn)值提取的方法,在具有地形特征的太白山南北坡氣溫柵格數(shù)據(jù)中提取了海拔為3235 m的采樣區(qū)(N 34°00′00,E107°42′)1983—2013年的逐年、逐月氣溫,并計(jì)算這31 a的1—12月的逐月平均氣溫值Tm。

將步驟(1)中距離采樣點(diǎn)距離最近的湯峪2號(hào)(海拔：2767 m,經(jīng)緯度：N34°00′01,E107°48′56″)高山氣象站點(diǎn)的氣溫實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與Tm進(jìn)行比較(圖2),可見,逐月平均氣溫變化趨勢(shì)吻合的同時(shí),兩地溫差也符合該地區(qū)的氣溫直減率特征?？紤]到降水隨海拔分布特征沒有明顯的規(guī)律,且受地形影響較明顯,因此插值方法暫未應(yīng)用于降水?dāng)?shù)據(jù),而是采用太白山周邊的太白、佛坪兩地月總降水量的平均值,兩地降水?dāng)?shù)據(jù)如圖3所示?？梢?太白山林線最高平均氣溫出現(xiàn)在7月為12.05℃,而最低為12月的-11.86℃,這與海拔相對(duì)較低的太白、佛坪兩氣象站月均溫的最高值(20.81℃)及最低值(-1.83℃)存在明顯差異[22]。

圖2 采樣點(diǎn)逐月平均氣溫提取值(Tm)與湯峪2號(hào)氣象站平均氣溫實(shí)測(cè)值比較Fig.2 Comparison between extracted monthly mean air temperature (Tm) and instrumental monthly mean air temperature from Tangyu No.2 meteorological station

圖3 太白、佛坪逐月平均總降水量分布 Fig.3 Monthly mean total precipitation of Taibai county and Foping county

1.4 太白紅杉徑向生長主導(dǎo)氣候因子的提取

基于上文處理的氣溫、降水量及不同月份組合,考慮到氣候要素對(duì)植物生長的滯后作用,選擇上年9月至當(dāng)年10月為分析時(shí)段與樹輪寬度指數(shù)序列進(jìn)行Pearson相關(guān)分析。

圖4 樹輪寬度STD年表與逐月平均氣溫及總降水量相關(guān)結(jié)果Fig.4 The correlation analysis between STD chronology and monthly mean temperature,total precipitation

圖5 3—6月氣溫實(shí)測(cè)值與重建值的去趨勢(shì)化指數(shù)比較 Fig.5 The comparison between the detrended indices of reconstructed temperature (March—June) and the instrumental data

相關(guān)分析結(jié)果顯示,太白紅杉與氣溫的相關(guān)性較與降水的相關(guān)性強(qiáng)且大致呈正相關(guān)(圖 4)。序列與當(dāng)年生長季 2—7月逐月氣溫呈不同程度的正相關(guān),并在3、4、5、6月均通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。將當(dāng)年生長季1—9月不同時(shí)段的氣溫組合后,相關(guān)分析結(jié)果顯示序列與太白山林線地區(qū)1—9月整體平均氣溫的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.519(P<0.001),尤其與3—6月平均氣溫的相關(guān)值達(dá)到最高(r=0.671,P<0.001)。而序列與3—7月降水均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,降水負(fù)相關(guān)最強(qiáng)的時(shí)段與氣溫正相關(guān)最強(qiáng)的時(shí)段相對(duì)應(yīng),均為3—6月,與4月單月總降水量的負(fù)相關(guān)最高(r=0.398,P<0.05)。反映研究區(qū)生長季氣溫一定程度的增高是有助于樹木生長的,有利于較寬年輪的形成,但生長季降水若增多則會(huì)對(duì)樹木生長產(chǎn)生明顯抑制作用。因此,3—6月氣溫是太白紅杉年輪生長的主導(dǎo)因子。

從樹木生理學(xué)角度來看,樹木年輪的寬度波動(dòng)往往是由一個(gè)或多個(gè)氣候因素共同作用的結(jié)果,而本研究樣本均采自3000 m海拔以上的極端生境,樹木進(jìn)行正常生命活動(dòng)所依賴的氣溫與降水都較匱乏,但是,秦嶺地區(qū)具有海拔高、氣候濕潤、土層較厚及土壤含水量高的特點(diǎn)[9],在樹木生長季前期,氣溫過低會(huì)無法滿足樹木維持正常生長代謝活動(dòng)的需要,使樹木形成層活動(dòng)推遲,從而形成較窄的年輪,而氣溫升高有利于地溫升高,促使植物根系開始活動(dòng),當(dāng)氣溫升高至樹木生長的最低溫度時(shí),樹木形成層細(xì)胞開始開裂,有利于延長生長季和早材寬年輪的形成[23- 24]?；谝陨显?在秦嶺主脊太白山林線地區(qū),春季至初夏的氣溫成為樹木生長的主要限制因子,而前人在研究秦嶺其他地區(qū)、樹種[25- 27]的過程中也得到了生長季氣溫為樹木生長主導(dǎo)因子的結(jié)論。

2 結(jié)果與分析

2.1 回歸模型的建立與調(diào)整

根據(jù)相關(guān)性計(jì)算結(jié)果,以太白山林線地帶3—6月氣溫作為因變量,太白山太白紅杉STD年表作為自變量,采用線性回歸方法對(duì)太白山林線公元1870至2013年以來3—6月平均氣溫進(jìn)行模擬重建,轉(zhuǎn)換方程為：

T3-6=2.505ISTD+3.932

(1)

式中,T3—6為3—6月平均氣溫,ISTD為太白紅杉STD年表,該方程的相關(guān)系數(shù)r=0.670(P<0.001),方差解釋量為44.9%,(調(diào)整自由度后方差解釋量為42.8%),F=21.184。鑒于從插值所得氣象記錄只有31年,我們采用逐一剔除法來檢驗(yàn)轉(zhuǎn)換方程的穩(wěn)定性。發(fā)現(xiàn)存在奇異年份1997、1998年使方程(1)穩(wěn)定性下降,去除1997、1998年后,相關(guān)系數(shù)r升為0.757(P<0.001)。氣象觀測(cè)記錄表明,1996年出現(xiàn)了3—6月氣溫均低于多年平均值的現(xiàn)象,其滯后作用可能對(duì)1997樹木年輪組織生長造成了較顯著的影響,雖然1998年3—6月氣溫有所回升,但是3—5月降水卻出現(xiàn)了多年來的罕見極高值(84.95 mm),樹木生長受到嚴(yán)重抑制,產(chǎn)生窄輪,加之1997、1998年我國氣候受ENSO事件嚴(yán)重波及發(fā)生異常[28],共同導(dǎo)致回歸模型對(duì)1997、1998年3—6月平均氣溫的擬合結(jié)果偏差較大,因此考慮從回歸方程中剔除[9]。在去除1997、1998年之后,轉(zhuǎn)換方程為：

T3-6=3.015ISTD+3.355

(2)

由表3可見,與方程(1)相比,方程(2)在各個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)上優(yōu)勢(shì)更明顯,表明方程更加穩(wěn)定。經(jīng)過交叉檢驗(yàn)分析,重建序列與觀測(cè)序列的符號(hào)檢驗(yàn)(S1)、一階差符號(hào)檢驗(yàn)(S2),誤差縮減值(RE),乘積平均數(shù)(t)以及方程的F檢驗(yàn)值等統(tǒng)計(jì)量均體現(xiàn)了重建結(jié)果的可靠性。圖5為運(yùn)用轉(zhuǎn)換方程(2)重建的太白山林線3—6月平均氣溫與實(shí)測(cè)值插值結(jié)果的對(duì)比。在觀測(cè)時(shí)段內(nèi)(1983—2013年),去趨勢(shì)后的重建值與實(shí)測(cè)值吻合較好,證明重建結(jié)果可靠,能夠反映太白山林線地區(qū)氣溫波動(dòng)規(guī)律[29]。

表3 各項(xiàng)檢驗(yàn)參數(shù)

2.2 太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫的重建

基于轉(zhuǎn)換方程(2),將子樣本代表性>0.75的年份1870年作為起始年,2013作為終止年,我們重建了太白山林線地區(qū)歷史時(shí)期3—6月平均氣溫(圖6)。

可見,1870年以來,研究區(qū)3—6月平均氣溫波動(dòng)頻繁,波動(dòng)幅度在1.83—4.89℃之間,最低和最高溫度相差達(dá)到3.06℃,重建時(shí)段3—6月氣溫平均值Tmean為3.51℃,標(biāo)準(zhǔn)差σ為0.63℃。在本研究中,定義氣溫高于Tmean+1σ(4.14℃)的年份為高溫年份,氣溫低于Tmean-1σ(2.88℃)的年份為低溫年份,而介于兩者之間的氣溫為正常值[30]。由表4可見,在過去144年中,偏暖年份出現(xiàn)19次,偏冷年份出現(xiàn)26次,分別占總年份的13%和18%。

圖6 太白山林線區(qū)1870—2013年3—6月平均氣溫重建序列Fig.6 The March—June temperature reconstruction for the timberline of Mt. Taibai from 1870 to 2013

重建結(jié)果中出現(xiàn)的偏暖、偏冷年份(表4)與陜西地情資料庫近200年所發(fā)生的氣象災(zāi)害記錄有較好的對(duì)應(yīng)(數(shù)據(jù)來源于陜西地情網(wǎng)http://www.sxsdq.cn)。偏暖年份基本伴隨著大范圍的嚴(yán)重干旱事件并對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響,例如1892、1928、1929、1959年,記載有春旱、夏旱、大旱等現(xiàn)象,這些年份“收成歉薄”“糧食缺乏”“夏秋收成不到二成”。而偏冷年份在陜西出現(xiàn)了較大范圍的洪水災(zāi)害,例如1881、1921、1948、1949年,記載有“雨雹傷禾”“山水陡漲”“河水暴漲”等現(xiàn)象其中連續(xù)超過2 a及以上的高溫時(shí)段為1966—1968年、2005—2007年,連續(xù)超過2 a及以上的低溫時(shí)段為1871—1873年、1880—1883年、1997—1999年。

為了反映重建序列的低頻特征,更好地觀察3—6月平均氣溫的年代際變化,對(duì)序列作11 a滑動(dòng)平均,并定義滑動(dòng)平均值連續(xù)11 a以上高于平均值的時(shí)間段為暖期,滑動(dòng)平均值連續(xù)11 a以上低于平均值的時(shí)間段為冷期[31]。由圖6可見,在重建期間氣溫偏高的(>3.51℃)時(shí)段主要有1882—1892年、1919—1929 年和1997—2013年,總持續(xù)時(shí)間為 29年,而在重建期間氣溫較低(<3.51℃)的時(shí)段主要：1870—1881年、1903—1918年和1977—1996年,總持續(xù)時(shí)間為39年。重建時(shí)段的低頻變化趨勢(shì)中偏冷時(shí)段較偏暖時(shí)段多,這與極端年所占總年的比例一致,其中1977—1996年冷期持續(xù)時(shí)間最長(22 a),20世紀(jì)90年代以前暖期持續(xù)時(shí)間較短、升溫幅度較小?？傮w而言,19世紀(jì)末期是一個(gè)以1881年為界限的顯著冷暖交替時(shí)期,在20世紀(jì)初至20年代為一顯著冷期,而20—30年代末是一個(gè)顯著的暖期,1919—1931年的高溫期與我國北方20年代出現(xiàn)的干旱事件相吻合[32]。隨后,在1931—1978年這一時(shí)期,40 a的初春溫度變化不存在明顯的變暖趨勢(shì),氣溫變化幅度較小,冷暖交替頻繁,氣溫相對(duì)比較穩(wěn)定,而在20世紀(jì)70年代末期氣溫開始下降,從20世紀(jì)90年代后期至今氣溫又明顯持續(xù)增暖。

表4 144年以來偏暖、偏冷年份及重建溫度值

2.3 重建結(jié)果的對(duì)比與驗(yàn)證

2.3.1重建結(jié)果冷暖期的區(qū)域?qū)Ρ?/p>

圖7 同期石門山5—6月最高氣溫(a)與太白山林線3—6月平均氣溫(b)對(duì)比Fig.7 Comparison between the reconstruction of May—June maximum temperature of Mt.Shimen (a) and the reconstruction of March—June timberline mean temperature of Mt. Taibai (b) at their interval

通過與田沁花等[11],所重建的過去134a伏牛山5—7月平均最高氣溫變化趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)該研究中得到的偏冷時(shí)段1900—1917年、1974—1989年和偏暖時(shí)段1889—1899年、1918—1940年、1990—2002年與本研究重建所得偏冷期與偏暖期基本重合,然而,在1931—1978年這一時(shí)期40a伏牛山5—7月平均最高氣溫變化存在著明顯的變暖趨勢(shì),但在相同時(shí)段,太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫上升趨勢(shì)不明顯。與劉禹、劉娜等[7]重建秦嶺中段分水嶺地區(qū)1—7月平均氣溫的結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),太白山與佛坪光頭山均在在19世紀(jì)末以及20世紀(jì)30年代之前存在低—高—低—高的兩次顯著震蕩,在1934—1990年這一時(shí)期的氣溫變化均不存在明顯的變暖趨勢(shì),氣溫變化幅度小,氣溫相對(duì)穩(wěn)定,持續(xù)到20世紀(jì)90年代初期又出現(xiàn)了明顯的氣溫升高現(xiàn)象。而蔡秋芳、劉禹[33]等,在陜西中北部地區(qū)1826年以來4—9月氣溫的重建結(jié)果中發(fā)現(xiàn),20世紀(jì)20年代末期是自1826年以來陜西中北部地區(qū)4—9月溫度最高的時(shí)段,陜西中北部地區(qū)自1923年以來4—9月平均氣溫不斷上升,到1929年溫度達(dá)到重建時(shí)段內(nèi)最高記錄, 而在本研究區(qū),20世紀(jì)20年代末期同樣為3—6月氣溫的最高時(shí)段,并且,重建氣溫自進(jìn)入20世紀(jì)以來,極端最高氣溫也出現(xiàn)在1929年(4.89℃),而這次極端高溫事件所導(dǎo)致的災(zāi)害在中國北方其他地區(qū)的樹輪研究中也得到了印證[34]。

與甘肅省東南部天水石門山5—6月最高氣溫的樹輪重建結(jié)果(數(shù)據(jù)來源于http://www. ncdc. noaa. gov/paleo/study/17033)進(jìn)行比較(圖7)發(fā)現(xiàn),兩研究區(qū)高、低溫波動(dòng)大體一致,相關(guān)系數(shù)為0.171(N=133,P<0.05),表明在低頻變化上兩序列是顯著相關(guān)的。冷暖時(shí)段的變化上兩者出現(xiàn)局部時(shí)段的不同步性,這可能是由于所表征的月份、氣象要素以及海拔并不完全一致造成的,然而20世紀(jì)30年代的高溫期,40、50年代的低溫期、60、80年代的高溫期以及90年代以來的氣溫明顯上升趨勢(shì)在兩條曲線中共存,表明太白山林線地帶與石門山地區(qū)的氣溫變化序列經(jīng)歷了極為相似的冷暖波動(dòng)過程,兩個(gè)曲線的同步變化表現(xiàn)出較好的區(qū)域一致性,印證了本重建結(jié)果的可靠性。

2.3.2太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫的周期性

本研究選用Morlet連續(xù)小波變換對(duì)氣溫序列進(jìn)行分析,為減弱小波變換資料的始、末區(qū)域所對(duì)應(yīng)變換結(jié)果的邊界效應(yīng),文中采用對(duì)稱延伸法減弱這種影響[35]。結(jié)合圖6可清楚看到太白山林線地區(qū)3—6月平均氣溫在過去144 a的演化過程中存在多時(shí)間尺度特征并與方差圖中的峰谷變化一致。與重建序列曲線(圖7)進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn),周期信號(hào)比較強(qiáng)的時(shí)段氣溫波動(dòng)也相對(duì)明顯,周期信號(hào)不明顯的時(shí)段,氣溫的波動(dòng)相對(duì)緩和。

太白山林線區(qū)3—6月氣溫演變過程中存在著相對(duì)顯著的31—22 a,22—18 a以及13—10 a的3類尺度準(zhǔn)周期變化規(guī)律。13—10 a尺度的周期信號(hào)在時(shí)間尺度上并不穩(wěn)定[36],振幅隨時(shí)間推移產(chǎn)生了明顯變化的情況,在1900s之前和1940s以后表現(xiàn)的較為穩(wěn)定,但在1900s—1940s和1990s—2010s期間發(fā)生了較大浮動(dòng)。22—18 a的變化周期與馬利民、劉禹[37]等,對(duì)秦嶺SOI(The Southern Oscillation Index)重建序列的功率譜分析中發(fā)現(xiàn)的自1743年以來該序列存在明顯的21. 82—17.14 a周期比較吻合,而22年的周期是Hale周期,這很可能說明了南方濤動(dòng)對(duì)太白山林線區(qū)樹木生長存在顯著影響。在13—10 a尺度上出現(xiàn)的顯著冷—暖交替準(zhǔn)17次震蕩,與太陽黑子活動(dòng)周期特征相似并對(duì)應(yīng)了西北干旱災(zāi)害的11 a準(zhǔn)周期[38]。這些周期暗示全球的氣候變化特征也存在于該地區(qū)的氣候歷史,太白山林線地區(qū)3—6月氣溫可能受到了大范圍的氣候變化影響。

圖8 太白山林線區(qū)氣溫重建序列的小波分析Fig.8 Wavelet analysis for the reconstructed temperature series of Mt. Taibai timberline

3 結(jié)論

論文以太白山林線區(qū)的太白紅杉樹輪樣本建立的STD年表為基礎(chǔ),與借助Arcgis軟件氣溫插值功能提取的采樣點(diǎn)過去31 a氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)樹輪年表對(duì)溫度變化響應(yīng)敏感,與研究區(qū)生長季氣溫呈顯著正相關(guān)。在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了太白山林線1870—2013年間3—6月平均氣溫的重建,并得到如下結(jié)論：

(1)重建結(jié)果顯示,太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫在過去144 a經(jīng)歷了3次冷期和3次暖期的波動(dòng)。19世紀(jì)末與20世紀(jì)初的冷—暖交替、20世紀(jì)20—30年代末的顯著高溫期、1931—1978年間相對(duì)比較穩(wěn)定的冷暖波動(dòng)以及在20世紀(jì)90年代初期出現(xiàn)的明顯氣溫升高等現(xiàn)象與周邊地區(qū)同期氣溫重建結(jié)果相似。

(2)研究區(qū)3—6月平均氣溫重建序列與天水石門山地區(qū)5—6月最高氣溫同期重建結(jié)果在高、低頻變化上均表現(xiàn)出較好的一致性,從另一方面佐證了本研究方法以及重建結(jié)果的可靠性。

(3)周期分析結(jié)果表明,太白山林線地帶氣溫存在31—22 a,22—18 a以及13—10 a的3種主要變化周期,周期特征與太陽活動(dòng)及SOI的周期特征接近,意味著太白紅杉寬度可能包含更大尺度的氣候波動(dòng)信號(hào)。

致謝：感謝寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院周旗老師領(lǐng)導(dǎo)下的陜西省災(zāi)害監(jiān)測(cè)與機(jī)理模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室為本次實(shí)驗(yàn)提供了LINTAB樹輪分析儀和實(shí)驗(yàn)室,以及包光老師在對(duì)年輪樣品的處理及分析過程中給予的極大技術(shù)幫助。

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ReconstructionofMarch-JunemeanairtemperaturealongthetimberlineofMountTaibai,Qinlingmountains,northwestChina,overthelast144years

QIN Jin,BAI Hongying*,LIU Rongjuan,ZHAI Danping,SU Kai,WANG Jun,LI Shuheng

CollegeofUrbanandEnvironmentScience,NorthwestUniversity,Xi′an710127,China

Since the vegetation of the timberline area at Mount Taibai in the Qinling mountains is of high elevation and rarely disturbed by anthropogenic activities,it is sensitive to climate change, thereby providing a proxy resource of past climate change information. However, to date, there have been no investigations that have integrated dendrochronological methods with Arcgis spatial analysis techniques to reconstruct the past climate change at specific elevations and locations. Herein, we presented a reconstruction based on extracted meteorological data from spatial interpolation andLarixchinensistree ring widths. Climate growth response analysis revealed that the air temperature,particularly from March to June, was the principle factor that limited the radial growth ofL.chinensis. By using dendrochronology techniques, we obtained a reconstruction of the March to June mean air temperature for the timberline of Mount Taibai over the period from 1870 to 2013. The reconstruction captured 57.2% of the temperature variance(55.5% after the degree of freedom is adjusted) after removing the tree—ring width values of 1997 and 1998 during the calibration periods. On the decadal scale, the pattern of cool-warm fluctuations exhibited frequent repetitive features., On average, the cold periods (16 years) always persist longer than the warm periods(10.8 years).The years 1870—1881, 1903—1918, and 1977—1996 were colder periods, whereas the years 1882—1892, 1919—1929, 1950—960, and 1997—2013 were relatively warmer. The temperature variations indicated three quasi—periodic changes on scales of 22—31 a,18—22 a and 10—13 a, which suggested that the Mount Taibai region may be associated with a huge—scale climate drive and solar activity. Our reconstruction exhibited good consistency with local historical records and reconstruction results from similar climatic regions for the same intervals.

Qinling mountain；Timberline；Larix chinensis; Tree-ring width；Temperature interpolation；Climate reconstruction

林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201304309);太白山林線樹種年輪指數(shù)與氣候變化響應(yīng)的時(shí)空差異性研究(2014JQ5172)

2016- 00- 00; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

日期:2017- 07- 12

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

10.5846/stxb201609191884

秦進(jìn),白紅英,劉榮娟,翟丹平,蘇凱,王俊,李書恒.近144年來秦嶺太白山林線區(qū)3—6月平均氣溫的重建.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(22):7585- 7594.

Qin J,Bai H Y,Liu R J,Zhai D P,Su K,Wang J,Li S H.Reconstruction of March-June mean air temperature along the timberline of Mount Taibai, Qinling mountains, northwest China, over the last 144 years.Acta Ecologica Sinica,2017,37(22):7585- 7594.