青藏高原多年冻土区典型高寒草地生物量对气候变化的响应

多年冻土区冻土生态系统对气候变化极其敏感,利用在长江黄河源区实测的高寒草甸和高寒草原植被生物量数据以及青藏高原降水、气温以及地温等的空间分布规律,建立了长江黄河源区高寒草甸与高寒草原等主要高寒生态系统地上与地下现存生物量对气候要素变化的多元回归模型.预测分析表明:如果未来10 a气温增加0.44℃·(10a)^-1,在降水量不变的情况下,高寒草甸和高寒草原地上生物量分别递减2.7%和2.4%,如果同时降水量小幅度增加8 mm·(10a)^-1,则地上生物量可基本保持现状水平略有减少;在气温增加2.2℃·(10a)^-1,在降水量不变的情况下,高寒草甸和高寒草原地上生物量年分别平均减少达6.8%和4.6%,如果同期降水量增加12 mm·(10a)^-1,高寒草甸地上生物量可基本维持现状水平略有增加,而高寒草原地上生物量则递增5.2%.高寒草原植被地上生物量对气候增暖的响应幅度显著小于高寒草甸,而对降水增加的响应程度大于高寒草甸.明确高寒草地植被生物量随气候变化的演变趋势,对于青藏高原生态环境保护和研究气候变化对青藏高原生态系统碳循环和河源区水循环的影响具有重要意义.     

青藏高原气温序列的均一性研究

气象观测资料是气候变化研究的基础, 对气象资料进行均一性检验与订正能够提高气候变化研究的精度和准确性. 利用青藏高原及周边地区1961-2010年65个气象站的逐月平均气温资料, 运用PMFT方法对资料进行均一性检验与订正. 结果表明: 高原平均气温资料均一性状况较差, 有32个站被检测出存在间断点, 占总数的49%. 用订正后均一的气温数据分析得出, 高原1961-2010年年平均气温的升温率为0.32 ℃·(10a)^-1, 春、夏、秋、冬季的升温率依次为0.24 ℃·(10a)^-1、0.26 ℃·(10a)^-1、0.32 ℃·(10a)^-1及0.48 ℃·(10a)^-1, 略小于用原始数据分析得到的结果. 研究还发现, 数据均一与否对高原整体气候变化分析结果影响不大, 但对局地尺度的气候变化分析结果影响较大. 鉴于高原的气候变化具有显著的区域差异性特征, 因此, 未来在对高原进行气候变化的差异性进行研究时, 气象数据均一性的检验与订正工作就显得尤为重要. 为提高数据均一性检验的精度, 未来应加强气候资料均一性检验技术的研究并尽可能详尽地收集台站的元数据信息.     

基于多源遥感数据的青藏高原植被变化特征评价

近几十年来青藏高原升温速率约为全球同期升温速率的2倍,对植被产生了巨大影响,给脆弱的生态环境增加了许多不确定因素,准确评估该地区植被变化显得尤为重要。不同的卫星遥感数据源对评估结果带来一定的不确定性,而过去对多源数据在该地区评估的差异性研究尚不清晰。利用MODIS、GIMMS和SPOT的NDVI数据集通过Theil-Sen趋势估计和Mann-Kendall趋势检验对2000—2014年青藏高原地区的植被变化进行分析,并对不同数据之间的差异性进行评价。结果表明：SPOT NDVI反映的植被绿化显著且迅速,27.44%的像元显著绿化,分别超出MODIS与GIMMS NDVI 4.10%、15.89%,生长季显著绿化趋势达到0.0182 （10a）^-1,高于其他数据0.0078~0.0090 （10a）^-1。MODIS NDVI随着分辨率的提高,显著绿化的像元占比与绿化趋势却逐渐降低;MODIS数据之间显著绿化的像元占比相差不足2.80%。GIMMS NDVI显著褐化的像元占比平均达5.83%,超出其他数据3.37%~5.51%,在春季显著褐化像元最多（7.88%）,与显著绿化像元占比相当。区域平均NDVI具有最小的显著绿化趋势［0.0092 （10a）^-1］,并在春、夏两季表现为植被褐化。因此,基于GIMMS NDVI探究青藏高原植被变化特征时,特别是对春季物候研究,可能会造成结果较大的不确定性。而SPOT与MODIS NDVI体现了较高的一致性,可以互为补充,探究高原植被变化。     

2001—2020年三江源冻土区植被物候变化特征分析

作为长江、黄河、澜沧江的发源地,三江源区是我国重要的水源涵养区和生态屏障。在气候变化背景下,三江源区广泛分布的冻土显著退化,对植被变化与生态环境产生深远影响,但近20年植被变化特征及其对气候与冻土变化的响应尚不明晰。基于2001—2020年间三江源区植被、气象与土壤冻融数据集,分析了过去20年间三江源区植被物候变化特征及其对气候因子与土壤冻融要素变化的响应。结果表明：三江源区归一化植被指数(NDVI)整体呈东南高、西北低的空间格局,2001—2020年间三江源区植被整体呈变绿趋势,生长季NDVI以每10年0.017的速率显著增加;植被物候显著变化,生长季延长[6.3 d·(10a)^-1],主要由生长季开始日期(SOS)提前[4.9 d·(10a)^-1]贡献。基于统计分析结果,气温和降水是生长季NDVI最重要的主导因素,植被对降水的敏感性在气温相对较高、降水相对较少的暖干区域更强;生长季开始前的降水是SOS最重要的主导因素。土壤冻融变化对植被生长的影响具有空间异质性,在暖干区域,土壤融化时段延长对植被生长起到抑制作用。总体来看,三江源季节冻土区...     

1971 - 2017年羌塘国家级自然保护区陆地生态环境变化

利用羌塘国家级自然保护区边缘5个气象站1971 - 2017年逐月平均气温、 平均最高气温、 平均最低气温、 降水量和逐年最大冻土深度等气象资料， 以及卫星遥感资料， 采用线性回归、 相关系数等方法， 分析了自然保护区气候（气温、 降水等）、 水体（湖泊、 冰川）和植被等生态环境因子的变化。结果表明： 近47年自然保护区年平均气温以0.46 ℃·（10a）^-1的速率显著升高， 明显高于同期全球和亚洲地表温度的升温率。四季平均气温升温率为0.37 ~ 0.55 ℃·（10a）^-1， 升幅在冬季最大、 夏季最小。年降水量呈明显的增加趋势， 增幅为11.0 mm·（10a）^-1， 主要表现在春、 夏两季。近43年（1975 - 2017年）色林错面积呈显著增加趋势， 平均增长率为38.48 km²·a^-1。1973 - 2017年， 普若岗日冰川面积整体上趋于减少， 平均每年减少2.11 km²； 自然保护区年最大冻土深度变化率为-35.7 cm·（10a）^-1。1999 - 2013年保护区NDVI增幅达25.3%， 平均每10年增加0.0184， 植被覆盖度明显增加。总之， 近47年自然保护区表现为气候暖湿化、 冰川退缩、 湖泊扩涨、 冻土退化、 植被覆盖增加的变化特征， 而冰川变化引发的水资源时空分布和水循环过程的变化， 无疑将给高原社会经济发展带来深刻影响。     

1981-2010年青藏高原积雪日数时空变化特征分析

全球气候变暖大背景下, 作为冰冻圈最为活跃和敏感因子, 青藏高原积雪变化备受国内外关注. 本文利用青藏高原(以下简称高原)1981-2010年地面观测积雪日数资料, 较系统地分析了近30年来高原积雪日数的时空变化特点. 主要结论如下: (1) 近30年内高原平均年积雪日数出现了非常显著的减少趋势, 减少幅度达4.81 d·(10a)^-1, 其中冬季减幅最为明显, 为2.36 d·(10a)^-1, 其次是春季(2.05 d·(10a)^-1), 而夏季最少(0.21 d·(10a)^-1); (2) 30年间, 积雪日数较少的年份多数出现在本世纪初10年内, 且2010年属于异常偏少年, 高原积雪日数在1997年左右发生了由多到少的气候突变; (3) 在空间上, 北部柴达木盆地及其附件区域部分气象台站观测的年积雪日数出现了不显著的增加趋势之外, 高原91.5%的气象站年积雪日数呈减少趋势, 且高寒内陆中东部和西南喜马拉雅山脉南麓等高原历年积雪日数高值区域减少最为明显; (4) 由于受到气象台站所在地理位置、地形地貌、地表类型、海拔高度、局地气候以及大气环流等综合影响, 高原平均年积雪日数的空间差异很大, 最多达146 d, 最少的则不足1 d, 平均仅为38 d, 其中高寒内陆中东部是积雪日数最长的区域, 而东南部海拔和纬度较低的干热河谷地区积雪日数最少.     

1979-2014年东北地区雪深时空变化与大气环流的关系

基于被动微波遥感反演的雪深数据集（1979-2014年）,利用Mann-Kendall检验、R/S分析、相关分析和小波分析等方法研究了东北地区雪深时空变化特征及其与大气环流的关系。结果表明：1979-2014年,东北地区年均雪深总体呈减小趋势,减小速率为-0.084 cm·（10a）^-1。其中,春季雪深减小速率最大,为-0.19 cm·（10a）^-1（P<0.05）,其次是冬季[-0.17 cm·（10a）^-1],而秋季雪深减小速率最小,仅为-0.05 cm·（10a）^-1。空间上,平原区（东北平原和三江平原）与少部分高原区（呼伦贝尔高原西南部）年均雪深呈增大趋势,山地（大、小兴安岭和长白山）与高原大部（内蒙古高原）雪深呈减小趋势,而且雪深增大区域的面积和变化速率均小于雪深减小的地区。东北地区年均雪深变化的Hurst指数为0.85,表明雪深未来减小的持续性很强;同时雪深变化具有22 a的主周期。春秋季雪深变化与东亚槽强度及北半球极涡面积呈显著负相关性,而冬季雪深与北半球副高强度关系密切。     

1951-2010年内蒙古霍林河流域气候变化特征

以季风边缘区的霍林河流域为研究对象, 利用研究区周缘9个气象站台1951-2010年的逐月气象数据, 通过对气温和降水量进行趋势分析、Mann-Kendall检验以及相关分析, 探讨流域气候变化过程、特征及周期. 结果表明: 在1951-2010年年均气温上升2.3 ℃, 其倾向率为0.38 ℃·(10a)^-1, 总体呈上升的趋势. 其中, 春季气温升幅最为明显, 倾向率为0.50 ℃·(10a)^-1. 同时, 年均气温以1986年为跃点, 发生突变, 突变后的1987-2010年平均气温比突变前1951-1986年气温高1.3 ℃, 并存在6~8 a和15 a的周期律. 年降水量近60 a来减少了83.9 mm, 其倾向率为-13.98 mm·(10a)^-1, 呈下降的趋势. 其中, 夏季降水量的下降最为明显, 倾向率为-11.41 mm·(10a)^-1. 年降水量以1998年为跃点发生突变, 突变后的1999-2010年降水量比突变前1951-1998年下降76 mm. 并存在4 a和8~9 a的振荡周期. 流域气温变化与北极涛动呈正相关, 而降水量与夏季风指数呈负相关.     

基于CMIP6模式数据的1961—2100年青藏高原地表气温时空变化分析

基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的22个地球气候/系统模式模拟数据,分析了1961—2100年期间青藏高原年均地表气温在不同情景下的时空变化。结果表明,多模式集合平均的模拟结果优于大多数单个模式。由于共享社会经济路径（SSP）和辐射强迫的不同,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5四种情景下,2015—2100年间青藏高原年均地表气温的增温趋势分别为0.10 ℃·（10a）^-1、0.29 ℃·（10a）^-1、0.53 ℃·（10a）^-1和0.69 ℃·（10a）^-1,帕米尔高原、藏北高原中西部和巴颜喀拉山区为三个升温中心。相对于1995—2014年参考时段,到本世纪中期（2041—2060年）,青藏高原区域年均地表气温将分别增加1.37 ℃、1.72 ℃、1.98 ℃和2.30 ℃,而到本世纪末期（2081—2100年）,年均地表气温将分别增加1.42 ℃、2.65 ℃、4.28 ℃和5.38 ℃。与《巴黎协定》提出的到本世纪末全球平均气温升高不超过2 ℃目标相比,无论在哪种情景下,到本世纪中期时青藏高原年均地表气温相对于工业革命前均升高超过2 ℃,这会造成极大的气候生态环境问题。     

堇青石低热膨胀机理研究

本文根据垄青石晶体结构特点和有关热力学资料,建立了堇青石热膨胀系数的理论计算模式:半定量计算方法,α=α_MgO × 1/3 × 2/3;定量计算方法,α=ΔS/ΔT/2/(a × b).分别计算了堇青石、印度石的线热膨胀系数,半定量计算结果:α=3.31 × 10^-6℃^-1(堇青石、印度石);定量计算结果,a=1.54 × 10-6℃^-1(堇青石),α=0.85 × 10-6℃^-1(印度石),与实验测定结果(堇青石:α=2.3 × 10-6℃^-1,印度石:α=1.0 × 10^-6℃^-1)吻合。     

Assessing vegetation dynamics in the Three-North Shelter Forest region of China using AVHRR NDVI data

The Three-North Shelter Forest Programme (TNSFP) covers 551 Chinese counties and an area of 4,069,000 km² mostly in arid and semi-arid regions. In this paper, we discuss the temporal and spatial changes in value of the normalized-difference vegetation index (NDVI) in this region, and the relationships between NDVI and climatic factors (temperature and precipitation) based on NOAA Advanced Very High Resolution Radiometer Global Inventory Modeling and Mapping Studies NDVI data with 8-km resolution from 1982 to 2006. During the past 25 years, the vegetation cover has generally increased in eastern regions of China and the oasis in the north piedmont of Tianshan Mountains, but has decreased northwest of Xinjiang and in the Hulunbeier Plateau. The multi-year monthly average NDVI distribution map showed that NDVI increased from April to August, but in the western and northern plateau areas, the lower temperatures and high altitude created a shorter growing season (1 or 2 months). The vegetation of the study area has generally increased in the regions covered by the TNSFP. Linear regression analysis of the vegetation cover showed an increasing trend over large areas. The largest annual growth rate per pixel (the slope of the regression) was 0.009; the largest negative annual change was −0.004. The correlation between NDVI and precipitation was higher than that between NDVI and temperature, suggesting that precipitation is the most important factor that affects NDVI changes in the study area, especially for temperate desert vegetation in northwestern China.     

Spatial and temporal of variations of alpine vegetation cover in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers of the Tibetan Plateau from 1982 to 2001

Spatial and temporal variations in alpine vegetation cover have been analyzed between 1982 and 2001 in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers on the Tibetan Plateau. The analysis was done using a calibrated-NDVI (Normalized Difference Vegetative Index) temporal series from NOAA-AVHRR images. The spatial and temporal resolutions of images are 8 km and 10 days, respectively. In general, there was no significant trend in alpine vegetation over this time period, although it continued to degrade severely in certain local areas around Zhaling and Eling Lakes, in areas north of these lakes, along the northern foot of Bayankala Mountain in the headwaters of the Yellow River, in small areas in the Geladandong region, in a few places between TuoTuohe and WuDaoliang, and in the QuMalai and Zhiduo belts in the headwaters of the Yangtze River. Degradation behaves as vegetation coverage reduced, soil was uncovered in local areas, and over-ground biomass decreased in grassland. The extent of degradation ranges from 0 to 20%. Areas of 3×3 pixels centered on Wudaoliang, TuoTuohe, QuMalai, MaDuo, and DaRi meteorological stations were selected for statistical analysis. The authors obtained simple correlations between air temperature, precipitation, ground temperature and NDVI in these areas and constructed multivariate statistical models, including and excluding the effect of ground temperature. The results show that vegetation cover is sensitive to variations in temperature, and especially in the ground temperature at depths of ∼40 cm. Permafrost is distributed widely in the study area. The resulting freezing and thawing are related to ground temperature change, and also affect the soil moisture content. Thus, degradation of permafrost directly influences alpine vegetation growth in the study area.     

最近18年来中国植被覆盖的动态变化

基于遥感和地理信息系统技术,利用NOAA-AVHRR数据对我国最近18年(1982～1999)来的植被覆盖的动态变化进行了分析.结果表明:我国植被覆盖的动态变化受气候波动的影响十分显著,并且这种变化的区域性差异明显.18年来,NDVI减小的地区主要分布在西北地区和青藏高原,而NDVI增加的地区主要发生在东部地区;20世纪80年代和90年代的NDVI变化趋势之间存在较大差异;90年代NDVI减小的区域明显地比80年代增加,特别是西北干旱地区NDVI的下降趋势明显.我国珠江三角洲和长江三角洲地区是18年来植被覆盖下降趋势最明显的地区,表明快速城市化的影响.     

Research on Temporal and Spatial Variation Characteristics of Vegetation Cover in Qilian Mountains from 1982 to 2006

Based on GIMMS NDVI data of Qilian Mountains region during 1982-2006, using the maximum synthesis, mean method, slope analysis and correlation analysis, the spatial and temporal changes of vegetation cover and its correlations with climatic factors were studied in Qilian Mountains. The results showed that: ①Vegetation NDVI of Qilian Mountains increases from west to east in general, showing the distribution pattern of much more vegetation in east regions than in west regions; ②Vegetation NDVI of Qilian Mountains has generally increased in the past twenty five years, but there are obvious spatial differences, especially vegetation NDVI of middle and east regions increase obviously; ③There have been obvious differences on spatial variation of seasonal NDVI in the past twenty five years in Qilian Mountains, and the increased area of vegetation NDVI is the largest in summer, followed by autumn, spring, but the most reduced area of vegetation NDVI is in winter. The regions of increased vegetation NDVI concentrate on southern mountain of Qinghai Province and in Buha River Basin, while the regions of reduced vegetation NDVI concentrate on Wushaoling, Lenglongling and Daban mountain in each season; ④The correlations between monthly average vegetation NDVI and temperature and precipitation are very significant, which indicates that temperature and precipitation are the main factors affecting the change of vegetation NDVI in Qilian Mountains, but intensive human activities are also important factors affecting the change of vegetation NDVI in some areas.     

Simulation Study on Precipitation Recycling Ratio in the Tibetan Plateau from 1982 to 2005

A dynamical downscaling approach using a regional climate model WRF (Weather Research and Forecasting Model Vision 3.5) driven by a global climate model CCSM4 (The Community Climate System Model Version 4) was adopted, and the downscaling results for the historical period (1982-2005) were evaluated for annual mean precipitation rate and evaporation rate over the Tibetan Plateau (TP). Furthermore, the spatial distribution and seasonal variation characteristics of Precipitation Recycling Ratio (PRR) simulated by CCSM4 and WRF were analyzed with the QIBT (Quasi-isentropic Back-trajectory method). The results show that the historical spatial distributions of annual mean precipitation rate and evaporation rate over the TP were found to better reproduce in the dynamical downscaling modeling compared to its coarse-resolution forcing. The PRR of the TP is 32% simulated by WRF, with a higher PRR in the wet season and a lower PRR in the dry season for the river basins in the northern TP, but the opposite seasonal variation was found for the river basins in the southern TP. In addition, the different land covers over the TP are more precisely represented in the WRF model, the PRR of grassland, shrubland and sparsely vegetation is higher than that of other land cover types.     

基于GIMMS NDVI的青藏高原植被指数时空变化及其气温降水响应

青藏高原植被生态系统脆弱， 是研究全球气候变化陆地植被生态系统响应的理想场所。以GIMMS NDVI、 气温和降水及植被类型数据为基础， 利用一元线性回归模型、 相关系数、 偏相关系数及t检验方法， 分析了青藏高原1982 - 2015年NDVI时空变化及其气温降水响应特征， 结果表明： 1982 - 2015年青藏高原NDVI时间变化过程总体表现为不显著的增加过程， 空间变化以显著增加为主， 占总面积的63.26%， 分布在高原北部、 西部和南部； 显著减少集中分布在高原中东部和东南部， 仅占总面积的3.45%。青藏高原主要植被类型NDVI平均值表现为： 阔叶林>针叶林>灌丛>草甸>高山植被>草原>荒漠， 其中草原、 高山植被和荒漠植被NDVI呈显著线性增加过程， 灌丛、 针叶林和阔叶林植被的NDVI呈不显著的减少过程。青藏高原NDVI与气温相关系数空间上呈南北向分布， 具有纬度地带性特征， 显著正相关分布在高原中北部， 显著负相关分布在高原中南部； NDVI与降水的相关系数呈东西向分布， 具有干湿度地带性特征， 显著正相关分布在高原中部， 显著负相关分布在高原东西两侧。研究认为1982 - 2015年青藏高原北部水热条件缺乏区域NDVI出现显著增加趋势， 而高原东南部水热条件充足地区NDVI呈现出显著减少趋势。深入开展植被类型NDVI气候响应的差异性研究， 有助于深入理解全球气候变化影响的区域差异及科学制定植被生态保护政策。     

1982～2015年渭河流域植被变化特征及气候因素影响

基于GIMMS NDVI3g（the third generation of Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index）数据,结合趋势分析、Mann-Kendall检验和Pearson相关分析等方法,识别了渭河流域19822015年不同时间尺度（年、月及季节）植被NDVI的动态变化特征及气候因素影响。结果表明,近34年渭河流域NDVI呈现增长趋势,且20002015年NDVI较19821999年显著增长,趋势线斜率分别为0.003和0.001,退耕还林后植被覆盖状况明显改善;年均NDVI与气温呈显著正相关,与降水的正相关性较弱;月均NDVI与气温和降水都表现为显著正相关,相关系数分别为0.926,0.743;春秋季NDVI与气温呈现显著正相关,夏季NDVI与气温、降水的相关性不明显,冬季NDVI与前期气温存在滞后相关。     

Using comprehensive and sequential vegetation classification system to predict the influence of climate change on vegetation succession of alpine grassland of Qinghai Plateau

Distribution of grassland vegetation is highly associated with climatic conditions and varied with climatic change. The tendency of climatic changes on Qinghai Plateau was analyzed, based on the meteorological data from 1961 to 2007 collected from 50 meteorological stations distributed throughout the whole plateau. The vegetation distribution of alpine grassland under past and future climatic change was estimated by using the approach of Comprehensive and Sequential Classification system. Results show that the climate varied greatly before and after 1987. The temperature increased 0.16°C/10a before 1987 and 0.64°C/10a after 1987. The precipitation increased 0.14 mm/10a before 1987 and 3.92 mm/10a after 1987. There were 12 types of grassland vegetation between 1961 and 1987, while there were 11 types of grassland vegetation between 1988 and 2007 on the Plateau. When climatic warming continued with CO₂ doubling in the future, the vegetation of alpine grassland will shrink into nine types.     

近20余年来西北地区植被变化特征分析

利用1982—2003年8 km分辨率的NDVI数据集,选中国西北地区森林、草原、灌溉农业、雨养农业区不同类型植被为研究区,分析了植被年、年际变化特征,并对植被覆盖空间变化进行动态研究.结果表明:森林、草原、灌溉农业区和以春小麦为主的雨养农业区NDVI年变化为单峰型曲线,以冬小麦为主的雨养农业区NDVI曲线呈双峰型;同一类型的植被NDVI受纬度或海拔高度的影响,绿峰出现时间存在1个月的位相差.22 a来森林植被NDVI多呈下降趋势,草原植被区为上升趋势;雨养农业区变化不大,灌溉植被区呈显著的上升趋势.西北东部雨养农业区植被波动频率和幅度最大,是受降水影响最敏感的地区;森林植被次之;有灌溉条件的绿洲植被,年际间波动最小.22 a间西北地区植被以增加趋势为主,增加面积约为20.5%,主要分布在新疆和河西走廊绿洲、黄河沿岸灌区以及青海草区,水分条件充足的绿洲是NDVI增加最显著的区域;NDVI减少地区面积为4.77%,主要分布在西北东部.     

青藏高原现代表土中冷杉和云杉花粉的空间分布

文章通过对青藏高原北纬25°～45°,东经75°～106°范围内海拔1000～5700m的地区所采集的598个表土样品的孢粉分析,研究了现代表土中冷杉和云杉花粉的分布与植被、气候和海拔之间的关系。表土样品中冷杉和云杉花粉高含量范围对应着青藏高原南部和东部山地暗针叶林分布区,花粉等值线图较准确地反映了冷杉和云杉的丰富程度及其与植被、环境的关系;冷杉和云杉花粉百分含量随海拔和气候梯度变化表现出单峰分布模式,冷杉和云杉花粉百分含量大于20%的最适宜海拔高度是2500～4000m,最高含量中心限制在海拔3200m左右、年均温2～3℃范围内;较高的花粉百分含量带出现在年均温0～8℃、年均降水量400～850mm的区域。结果显示了青藏高原现代冷杉和云杉花粉的空间分布与植被、气候、海拔的空间变化之间很好的相关性,为利用花粉资料进行青藏高原地区的古气候重建提供了有益的资料