研究论文 正式出版 版本 2 Vol 10 (6) : 543-555 2019
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湖南慈利马尾松树轮宽度对气候的响应及1854年以来冬季极端低温重建
Response of tree-ring width of Pinus massoniana to climate change and winter extreme minimum temperature reconstruction since 1854 in Cili, Hunan Province of subtropical China
: 2018 - 07 - 20
: 2018 - 09 - 15
: 2018 - 09 - 20
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摘要&关键词
摘要:摘要利用采自湖南慈利的马尾松树轮样本,建立研究区的标准树轮宽度年表。树轮气候响应分析发现,马尾松径向生长与月最大日降水量在生长季之前部分月份显著负相关(p<0.05),在生长季之内部分月份显著正相关(p<0.05),与月平均温度、月平均最低温度、月极端最低温度在生长季之前和之内大多月份均显著正相关(p<0.05),其中与上一年11月到当年2月的月极端最低温度相关性最好(r=0.6p<0.01)。本文重建了湖南慈利地区1854年以来冬季极端最低温度,重建气温在十年尺度上表现出明显的“”型,18541916年和19812015年处于暖冬时期,19171980年处于寒冬时期。此外,共发现29个寒冬年,其中包括3个寒冬时段,分别为19221925年、19271930年和19531960年,19531960年是自1854年以来最冷的时段。空间相关性分析表明重建序列可以指示我国中东部的冬季低温变化,而冬季低温可能与热带印度洋、西太平洋海温变化异常有关。
关键词:亚热带;马尾松;树轮宽度;气候响应;冬季极端低温重建;寒冬年及寒冬时段
Abstract & Keywords
Abstract: Background, aim, and scope Because of the advantages of high resolution, accurate dating, strong continuity and easy access to samples, tree rings have become an important proxy for the reconstruction of climate in different space-time scales of the past 2000 years. However, the development of dendroclimatological researches in China is very uneven. Before the early twenty-first Century, the research areas were mainly concentrated on arid to semi-arid areas and the Qinghai-Tibet Plateau. In the last ten years, some researches have been carried out gradually in the subtropical China, but it is relatively less in Hunan province. Our study aimed to supply tree-ring research data in Hunan province and provide evidence for understanding the history of extreme winter and preventing future snowstorms. Materials and methods In our study, 37 tree-ring cores from 17 healthy Pinus massoniana were collected from Cili (111.29°E, 29.39°N, 281m a.s.l.) of Hunan province in August, 2016. All the tree-ring cores were measured using the LINTAB measurement machine with 0.01 mm resolution, then cross-dated by the COFECHA program and finally 35 series that successfully passed the COFECHA program were used to develop the standardized tree-ring width chronology via the ARSTAN program. Because the sampling site is located inside the village, where the growth environment is similar to that of the urban weather station, so climatic records from Yueyang weather station (113.05°E, 29.23°N[u1] , 53 m) in Yueyang city was selected, instead of that from the nearest Shimen weather station located in the mountain area. MATLAB was used to calculate the correlation coefficients between tree-ring width STD chronology and climate factors and then determine which climate factor limited tree growth most. LRM (linear regression model) was used to establish the conversion equation between tree-ring width index and the most relevant climate factor. Spatial correlation patterns between tree-ring width chronology and the gridded data including land temperatures and sea surface temperature (SST) were calculated via the website http://climexp.knmi.nl. Results As growth-climate response analyses show, the growth of Pinus massonian positively correlates with the mean temperature, minimum temperature and extreme minimum temperature in several months before and during the growing season (p<0.05). Among these temperature factors, the extreme minimum temperature of previous winter (from previous November to current February) is the most relevant (r=0.62, p<0.01). The 162 yeas’ winter extreme minimum temperature since 1854 has been reconstructed, which is significantly related to the winter temperatures for the large areas of eastern central China, and the SSTs in the tropical India ocean and the western Pacific Ocean during the observed period (1952—2015). Discussion The reconstruction shows a reversed s-shaped structure Son the ten-year scale, that is the winters during 1854—1916 and 1981—2015 are comparatively warm, while winters during 1917—1980 are comparatively cold. In addition, 29 extreme winters are found, including 3 extreme winter periods: 1922—1925, 1927—1930 and 1953—1960. 1953—1960 is the coldest period since 1854. The reasons why the reconstructed extreme winters are not the same as the ice records of rivers and lakes in the south of the Yangtze River, in addition to the different icing mechanism of trees and rivers (Ⅰ, Ⅱ), are the Heat-island Effect of the village that weakened the severity and the duration of extreme winter such as 2007 when it just began to cool down in January. Conclusions Previous winter extreme minimum temperature is the main limiting climate factor that affects tree-ring width in Cili, and variance of the reconstruction equation was 37.9%. The reconstruction is in good agreement with winter temperature reconstructions by tree-ring width in the surrounding areas. The spatial correlation patterns show that the reconstruction can indicate the variation of winter minimum temperature in eastern central China and is mainly affected by SSTs in the tropical Indian and western Pacific Oceans. Recommendations and perspectives Although it is difficult to study the internal mechanism of tree-ring width and SST, it’s hoped that there will be progress through further researches. [u1]作者:度分秒的形式,通篇修改
Keywords:  subtropical area; Pinus massoniana; tree-ring width; climate response; winter extreme minimum temperature reconstruction; extreme winter and extreme winter period
树木年轮因其分辨率高、定年准确、连续性强、样本易于获取等优点,成为重建过去2000年以来不同时空尺度气候的重要代用指标。但我国树轮气候学研究区域发展极不平衡,21世纪初期之前研究区域主要集中在我国干旱半干旱地区和青藏高原地区,近10年才陆续在我国亚热带季风地区开展研究。例如王建等(2008,2012)在浙江天目山、江西庐山和江苏紫金山的研究发现亚热带地区不同树种树轮δ13 C值方位分布和年际变化具有普遍性;Shi et al(2014,2015,2017)在我国东南部长江流域利用树轮宽度重建了多条气候变化序列,并探讨了其与ENSO的可能联系;Fang et al(2016,2017)通过福建沿海地区的树轮研究来探讨影响树木生长的限制因子及内在机制;蔡秋芳和刘禹(2013)、Cai and Liu、Cai 8在我国东南部利用树轮宽度重建了多条温度序列,发现我国东部地区从北到南近代增温的开始时间不一致(Cai et al2018)。
湖南地区树轮气候学研究相对更少,仅有段德寅(1989)在桂东县通过对几个马尾松圆盘宽度的测量还原了湖南地区过去200多年冷暖变化,并做出未来10余年超长期天气预报;曹受金等(2010,2012)在通道县建立了马尾松树轮宽度指数和气候因子的关系模型,在炎陵县利用资源冷杉树轮宽度重建了过去170多年57月平均气温;陈秋艳等(2015)利用包括张家界黄石寨马尾松在内的4组样品分析了长江中下游地区树轮气候线性及非线性响应特征;史江峰等(2015)利用道吾山马尾松树轮宽度重建了过去200余年69月平均气温,并探讨其与PDO和ENSO的联系。
据记载,1954年、1956年冬天南方地区大范围出现严重暴雪冰冻,长江以南大部分中小河湖封冻,太湖大面积冻结,柑橘及其他热带、亚热带果蔬冻害非常严重(郝志新等2011)。因此,了解湖南及周边地区过去冬季极端低温变化情况及寒冬年的变迁历史,可以为预测未来气候和预防极端雪灾提供依据。
1   资料和方法
1.1   研究地点
本文研究地点位于湖南省西北部的慈利县,地处武陵山脉东部边缘和澧水中游。研究区属亚热带季风湿润气候,四季分明,夏季高温多雨,冬季温和湿润。年均气温16.8℃,年均降水量1390,年日照1563.3,无霜期年均267.6。
1.2   树轮资料
2016年8月,在慈利县的一小片马尾松纯林里(111.29°E,29.39°N,海拔281m)(图1)采集了17棵马尾松,共37根树芯,命名为GFQ。马尾松树高2030,胸径1.01.5,部分由于雨水冲刷而造成木质部腐烂空心,土壤层较厚,土壤类型为黄棕壤,与苦槠、野漆等低矮灌木共生。
采集的样本装在纸管里带回实验室在自然情况下干燥,按照基本程序进行固定、打磨(Cook and Kairiukstis1990)、定年,采用精度为0.01mm的LINTAB年轮宽度测量仪测定树木年轮宽度,利用COFECHA程序(Holmes1983)对交叉定年和年轮宽度测量结果进行检验,剔除与主序列相关较差的序列后,保留了35根树芯样本数据进行最终年表的制定。年表的建立通过ARSTAN程序(Cook1985)完成,采用负指数函数对生长趋势进行拟合,再用加权平均法将去趋势序列合成树轮宽度STD年表。本文选用子样本信号强度统计值(SSS)>0.80(Wigley1984)为标准(12根树芯),判定该年表可靠记录年数为162年(1855—2016年),最后对年表共同区间(19002000年)的若干统计特征(平均敏感度MS,标准差SD,所有序列间相关系数r1 ,树间相关系数r2 ,树内相关系数r3 ,样本总体代表性EPS,第一主成分所解释方差量PC1,信噪比SNR)进行了分析。
1.3   气候资料
本文马尾松采样地点位于村子内侧,生长环境与城市气象站环境相似,而与山区气象站环境差别较大。故本文并没有选取离采样点较近但位于山区的石门气象站,而是选取位于岳阳市的岳阳气象站(113.05°E,29.23°N,海拔53m)(图2),其记录时段为19532016年。该站所用气候资料的时间跨度为上一年2月到当年10月,气候要素包括月平均温度月平均最高温度月平均最低温度月极端最高温度月极端最低温度月降水量月最大日降水量月日降水量0.1mm日数月平均相对湿度月最小相对湿度月平均水汽压月平均风速月日照百分率和月日照时数共14项。该站多年月平均最高温度、月平均温度、月平均最低温度表现趋势一致,温度最高的月份为7、8月,而降水最高的月份为4、5、6月,雨热不同期。


图1   采样点及气象站点示意图
Fig.1 Map showing the tree-ring sampling site and the weather stations


图2   岳阳气象站(19532016年)多年月平均降水量、气温分布
Fig.2 Monthly mean temperature and precipitation records at the Yueyang station for the period 19532016
2   结果和讨论
2.1   树轮年表的统计特征
树轮宽度STD年表的特征值和共同区间(19002000年)的分析结果如表1所示,MS值和SD值符合树轮气候学研究的标准,而同组样本的平均相关系数(r1r2r3 )、样本总体代表性(EPS)、第一主成分所解释方差量(PC1)和信噪比(SNR)值均较高,表明样本之间的树轮宽度变化具有很好的一致性,记录了可靠的区域气候信息,可用于树轮气候学分析。
表1   树轮宽度STD年表统计值及共同区间(1900—2000年)分析
MSSDr1r2r3EPSPC1SNR
GFQ0.170.220.260.250.620.9433.2%5.01


图3   GFQ树轮宽度STD年表及相应时段样本量
Fig.3 Tree-ring width STD chronology and sample depth
2.2   树木生长与气候要素的关系
采用MATLAB程序分析树轮宽度STD年表和14项气候要素单月及不同月份组合的相关性,分析结果如表2所示,相关性较好的气候要素有月平均温度、月平均最低温度、月极端最低温度、月最大日降水量,相关性一般的气候要素有月平均最高温度、月平均风速、月日照百分率和月日照时数,而与其他气候要素的相关性较差。
表2   树轮宽度STD年表和各气候要素置信度达到95%月份及最大月份组合相关系数
气候要素p <0.05月份最大月份组合及相关系数
月平均温度P4、P5、C1、C2、C4、C5、C10P12—C5(0.565)
月平均最高温度P5、C5C1—C5(0.426)
月平均最低温度P4、P5、P10、P11、P12、C1、C2、C4、C5、C8、C10P12—C5(0.601)
月极端最高温度C5C5—C6(0.325)
月极端最低温度P3、P5、P10、P11、P12、C1、C2、C7、C10P11—C2(0.616)
月降水量C3、C7C7—C10(0.372)
月最大日降水量P2、P11、C1、C2、C7P3—C2(-0.546)
月日降量0.1mm日数C7P3—P5(-0.279)
月平均相对湿度P4、P5、C3、C4P12—C5(-0.363)
月最小相对湿度P7、P8、C7P7(0.394)
月平均水汽压C10C10(0.32)
月平均风速P2、P3、P4、P6、P7、P11、P12、C1、C2、C3、C6、C7P3(-0.457)
月日照百分率P10、P11、C6、C7P9—P11(-0.497)
月日照时数P10、P11、C6、C7P9—P11(-0.486)
进一步分析相关性较好的4个气候要素月平均温度、月平均最低温度、月极端最低温度、月最大日降水量(图4),发现树轮宽度STD年表与月最大日降水量在生长季之前部分月份(P11、C1、C2)显著负相关(p<0.05),与生长季之内部分月份(C7)显著正相关(p<0.05)。与月平均温度、月平均最低温度、月极端最低温度在生长季之前和之内各月份均呈正相关性,置信度达到95%的月份主要集中在上一年11月到当年2月这4个月,并与这4个月(P11—C2,将这个时段定义为上一年的冬季)的极端最低温度相关系数最高,达到0.6p<0.01)。


图4   树轮宽度指数与气候要素的相关分析
Fig.4 Correlation coefficients between the tree-ring width STD chronology and climate factors
树轮宽度对冬春季温度的正响应在研究区周边有过很多报道,史江峰等(2009)在秦岭东缘利用华山松树轮宽度重建了过去百年冬半年(P12—C4)温度变化;Shi et al(2010,2013)在浙江天目山安徽仙寓山(P12—C3)湖北大别山(C1—C7)都利用树轮宽度进行过冬春季温度重建,并发现我国东南部较高海拔地区树轮宽度中普遍包含冬春季温度信号;Chen et al(2012)在福建长汀利用马尾松的树轮宽度重建了过去150年冬季(P11—C2)平均最高温度序列,并发现部分暖冬的出现与厄尔尼诺现象有关;Duan et al(,2013)综合湖南和江西5个采样点树轮宽度数据重建了我国东南部过去160多年冬春季(C1—C4)平均温度序列,并进一步综合横跨7个省的31个采样点树轮宽度数据重建了我国亚热带地区近200年冬季(C1—C3)平均温度序列,发现自1930年以来寒冬年出现更频繁;Zheng et al(2016)在湖北神农架利用巴山冷杉的树轮宽度重过去245年春季(C2—C5)的平均温度序列;Cai et al(2016)在湖北宜昌利用马尾松的树轮宽度重建过去130多年冬半年(P11—C4)平均最低温度序列,并证实了自1959年以后气候突然变暖。
冬季温度限制树木径向生长的机制可以通过植物生理学过程来解释:低温下植物组织内液态水结冰为固态水,尚未冻结的原生质脱水,部分活细胞被冰晶挤压而死亡(特卡钦柯,1959),根系受冻影响其来年吸收营养物质(克累默尔和考兹洛夫斯基,1963),针芽受冻影响其来年的生长潜力(Korner,1998);土壤冻结导致有效水减少,根系吸水阻力增加,不利于树木的水分吸收;低温和较厚的冰雪覆盖使得春季来临时热量多被用于融化积雪,导致来年生长季开始时间的推迟,缩短生长季 (Fritts,1976)。在研究区冬季的极端最低温度对树木的径向生长起着极为重要的作用。
2.3   冬季极端最低温度重建
本文选择岳阳气象站冬季极端最低温度为重建因子,以树轮宽度STD年表为变量,以1953—2016年为建模期,用一元线性回归模型建立树轮宽度指数与冬季极端最低温度之间的转换方程为:
Ti -1 =43.45Ii -50.22 (1)
式中:Ti -1 为第i-1年的冬季极端最低温度,Ii 为第i年树轮宽度标准化STD年表值。该重建方程的相关系数是0.6,方差解释量为37.9%(调整自由度后为36.9%),F检验值为38.01,远超过99.99%的置信度区间。重建序列和观测序列具有较好的一致性(图5),其一阶差相关系数为0.43(p<0.01),方差解释量为18.5%,说明重建与器测记录的温度在低频变化上比高频变化更加吻合。通过Jackknife法(Cook and Kairiukstis,1990)和Bootstrap法(Efron,1979)对重建可靠性进行检验,结果如表3所示,两种检验方法的3个回归统计量(复相关系数r,复测定系数R2 ,调整后复测定系数R2adj )及4个回归参数(标准误差SE,F显著性统计量F,假定机率P,Durbin-Watson统计量D/W)和重建方程的相应统计值都非常接近,这表明重建方程相对稳定可靠。
表3   重建方程的检验统计量

建模期(1953—2016)
校检期(1953—2016)
Jackknife平均值
(取值范围)
Bootstrap(迭代100次)
平均值(取值范围)
r0.620.62 (0.57—0.64)0.62 (0.46—0.77)
R20.380.38 (0.32—0.41)0.38 (0.17—0.58)
R2adj0.370.37 (0.31—0.4)0.37 (0.16—0.57)
SE10.2510.24 (8.96—10.64)9.98 (5.84—14.48)
F38.0137.43 (29.19—41.76)39.44 (12.97—85.64)
P0.0000.000 (0.000—0.000)0.000 (0.000—0.00)
D/W1.811.81 (1.71—1.94)2.02 (1.45—2.65)
树轮宽度STD年表可靠记录年份为1855—2016年,故可以重建1854—2015年冬季极端最低温度变化序列,并对重建序列进行11年滑动平均处理来提取气候变化的低频信息(图6A)。该重建序列平均值(mean)为-0.7℃,略低于器测记录时段(1952—2015年)的平均值-0.57℃,标准差(σ)为0.9℃。用极端最低温度序列来定义暖冬并不准确,故本文只研究寒冬,将mean-1σ定义为寒冬年,共发现29个寒冬年,其中1850-1899年包括4个寒冬年,1900—1949年包括13个寒冬年,1950—1999年包括14个寒冬年,21世纪目前没有出现寒冬年。将超过3个寒冬年连续出现的时段定义为寒冬时段,共发现3个寒冬时段,分别为1922—1925年、1927—1930年和1953—1960年,其中1953—1960年是自1854年以来最冷的时段,这一结论与郑景云等(2015)利用历史物候记录重建气温变化研究得到的结论一致。寒冬年和寒冬时段与历史文献记录中长江以南河湖的结冰情况(郝志新等,2011)基本吻合(共7处),结果如表4所示,至于树轮中记录的部分寒冷年及寒冬时段与河湖的结冰记录不同步(共8处)的原因,可分为两类:一是冬季温度不够低(Ⅰ),木冰比湖冰更容易形成,所以在树轮中能够记录而在河湖中不能记录(共6处);二是周围年份冬季温度较高(Ⅱ),而树木比河湖更加敏感,所以只有树轮能够记录下这种突变信号而河湖不能(共2处)。位于岳阳气象站附近的洞庭湖自1850年以来共结冰四次,分别是1929年、1930年、1954年、2007年共4年,其中1929年、1930年、1954年3年均属于寒冬年,2007年没有被定义为寒冬年,是因为该年冬天是从2008年1月3日起才发生大范围低温、雨雪、冰冻等自然灾害,而2007年11月、12月并没有出现明显低温,故中和了整个冬天的寒冷程度。


图5   冬季极端最低温度重建值和观测值对比(1952—2015年)
Fig.5 Comparison between the reconstructed and observed winter extreme minimumtemperature for the period 1952—2015


图6   1854—2015年冬季极端最低温度重建及11年滑动平均曲线(A)和重建温度累计距平曲线(B)
Fig.6 The reconstructed winter extreme minimum temperature and the 11-year moving average curve (A), the accumulative temperature anomaly curve (B) for the period 1854—2015
表4   重建寒冬年和长江以南河湖结冰情况对比
寒冬年及寒冬时段洞庭湖结冰长江以南其他河流结冰不同步原因
18551855
1875
1887, 18881888
18991899
1922—1925
1927—19301929、19301929, 1930
19351935
1937
1941
19441944
1950
1953—196019541954, 1956
1965
1971
1975
Ⅰ表示第一类原因:当年冬季温度不够低;Ⅱ表示第二类原因:周围年份冬季温度较高。
Ⅰ represents the first reason: the winter in this year is not cold enough; Ⅱ represents the second reason: winters near this year are not cold.
用累计距平曲线来分析历史时期的冬季极端低温变化,发现曲线形状为明显“”型(图6B),可以分为三个阶段:1854—1916年,累计距平曲线上升,表明暖冬持续出现,处于暖冬时期;1917—1980年,累计距平曲线下降,表明寒冬连续出现,处于寒冬时期;1981—2015年,累计距平曲线再次上升,又进入暖冬时期。叶愈源(1993)利用历史文献和器测资料重建了1470年以来湖南四季的10年平均温度距平序列,发现20世纪50—80年代比起20世纪20—40年代温度持续偏低,但整体高于前400年的平均值,这一时段还不足以被定义为小冰河期的第4个寒冷期。
2.4   空间代表性分析
将冬季极端最低温度的重建值和观测值分别与冬季平均最低温度的CRU TS4.1格点数据值进行空间相关性分析(图7),发现重建值和观测值均与研究区及周边较大范围的冬季平均温在观测时段(19522015年)显著相关,但观测值相关范围和相关程度均大于重建值。观测值相关度>0.5的范围基本涵盖我国整个东部地区(104°120°E,26°50°N),而重建值相关度>0.5的范围涵盖了我国中东部大面积地区,主要包括湖南省北部地区、湖北省和河南省大部分地区以及陕西省中北部地区(106°—110°E,36°—40°N和112°—116°E,32°—36°N)。


图7   冬季极端最低温度A重建值、B观测值与CRU TS4.1格点数据的空间相关性分析(19522015年)(图中圆点为采样点,菱形点为岳阳气象站点)
Fig.7 Spatial correlation patterns of reconstruction (A), observation (B) and CRU TS4.1 gridded data for the period 1952—2015 (Circular and diamond point represent the sampling site and Yueyang weather station, respectively)
本文重建序列与湖北宜昌西北部(111.00°E,31.02°N)冬半年(上年11月至当年4月)平均最低温度重建序列(Cai et al,2016)具有很好的一致性(图8),相关系数为0.304(1874—2010年,p<0.01),11年滑动平均曲线趋势也基本一致,这也证实了本文重建序列的空间代表性。当然,二者由于所处地理环境不同,在一些重建细节上还存在一定差异,但是1960年以来两地均表现为显著增温趋势。


图8   A 湖南慈利冬季极端最低温度重建序列(1854—2015年)与 B 湖北宜昌冬半年平均最低温度重建序列(1874—2010年,Cai et al,2016)的对比
Fig.8 Comparison of (A) reconstruction of winter extreme minimum temperaturein Cili of Hunan province (1854—2015) with (B) that of winter-half yearminimum mean temperature in Yichang of Hubei province (1874—2010, Cai et al, 2016)
图中粗黑线为11年滑动平均,间断横线为全年平均值,灰色横线为暖期平均值。Black, intermittent horizontal and gray horizontal lines represent 11-year moving average, the mean value of 1854—2015, and mean values of the two warm periods, respectively.


图9   重建序列的MTM分析
Fig.9 Multi-Taper Method power spectra for the reconstruction


图10   树轮宽度年表与HadlSST1格点数据(A)及其一阶差序列(B)的空间相关性分析(1952—2015年)
Fig.10 Spatial correlation (A) and first order difference correlation (B) pattern of tree-ring width chronology and HadlSST1 gridded data for the period 1952—2015
图中圆点为采样点。Circular point represents the sampling site.
利用MTM方法对本次所重建序列实施了周期分析(图9),分析结果中超出95%置信度的准周期有113.6年、68年、2.8年、2.2年、2.1年,超出90%置信度的准周期有15.2年、12.3年、4.6年、4.3年、3.2年、3年、2.7年、2.4年、2.3年、2年。其中广泛存在的2年多准周期可能与“准两年振荡”现象有关,而12.3年、68年、113.6年准周期可能与太阳活动有关。进一步将树轮宽度年表与相关海域的海温数据进行空间相关性分析,海温数据选用的HadlSST1格点数据,结果如图10所示,重建序列与热带印度洋和西太平洋的海洋表面温度(SST)均显著正相关,且低频变化上比高频变化上相关性更好,表明湖南慈利的冬季低温变化主要受亚印太交汇区的冬季海温低频变化的影响(吴国雄等,2006),其中与印度洋的显著相关范围最大,这也与中国南方冬季温度主要受热带印度洋SST控制的结论一致(陈小兰,2007)。
3   结论
本文利用标准的树木年轮学方法在湖南慈利建立了一条马尾松树轮宽度年表,从14项气候要素中筛选出了影响树轮宽度的气候限制因子,进而重建了研究区1854—2015年冬季极端最低温度变化历史,该重建的方差解释量为37.9%。在过去162年中,共发现29个寒冬年,其中包括3个寒冬时段,分别为1922—1925年、1927—1930年和1953—1960年,1953—1960年是最冷的时段。在十年尺度上温度变化呈现明显“”型,1854—1916年和1981—2015年处于暖冬时期,而1917—1980年处于寒冬时期。本文重建结果和周边地区的树轮温度重建结果具有较好的一致性,重建值与CRU数据空间相关性分析结果表明其可以反映我国中东部大面积地区(106°—110°E,36°—40°N和112°—116°E,32°—36°N)的冬季低温变化,树轮宽度和海温数据空间相关性分析结果表明其主要受亚印太交汇区海温变化的影响。
致谢
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稿件与作者信息
钱恒君
QIAN Hengjun
蔡秋芳
CAI Qiufang
蔡秋芳,E-mail: caiqf@ieecas.cn
刘禹
LIU Yu
国家自然科学基金项目(41671212,41630531);中国科学院“西部之光”项目;黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金项目
Item: National Natural Science Foundation of China (41671212, 41630531); CAS “Light of West China” Program, State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology Foundation (SKLLQG)
出版历史
出版时间: 2018年9月20日 (版本2
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地球环境学报
Journal of Earth Environment