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May—July Temperature Variability Since 1801 Inferred from Tree Rings of Pinus tabulaeformis of Helan Mountains in China
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摘要: 利用2008年10月采自贺兰山北部的油松树轮样本建立了贺兰山北部区域树轮密度年表。相关分析表明：贺兰山北部的树轮早材平均密度与银川气象站5—7月平均最高温度具有较好的正相关关系，相关系数为0.67。用贺兰山北部的区域早材平均密度差值年表重建贺兰山北部1801—2008年的5—7月平均最高温度，58年 (1951—2008年) 重建值对实测值的解释方差为44.9%；2008年的贺兰山北部温度重建序列平均值为27.40℃。在最近20年，贺兰山树轮早材平均密度出现了明显的上升趋势，通过比对贺兰山北部重建序列的低温年份和全球火山爆发数据，发现在大规模火山爆发后的28个偏冷年温度平均值为26.90℃，较重建序列平均值下降0.50℃。多窗谱分析表明：贺兰山北部温度重建序列具有120年、8.1年、6.5年、3.2年、2.9年、2.1年的准周期变化。贺兰山北部早材平均密度与甘肃石门山、昌灵山油松的早材平均密度有良好的相关性。Abstract: Ninety newly measured tree-ring width and density series from Chinese Pines (Pinus tabulaeformis) from four sites in Helan Mountains are compiled. To remove non-climatic, age-related growth trends from the raw tree-ring width and density measurement series, while allowing lower frequency information above the mean segment length to be preserved, the program ARSTAN is used to detrend the ring width and density sequences using hugershoff growth curve and to average the standardized ring width and density sequences into the master chronologies. The correlating coefficient between earlywood density record and May—July maximum temperature of Yinchuan reaches up to 0.67 during 1951—2008. The May—July maximum temperature reconstruction (1801—2008) uses the earlywood density chronologies from the region. The explained variance of model is 44.9% (F=45.625, P < 0.0001). The mean temperature over the 1801—2008 periods is estimated to be 27.4 ℃. The reconstructed temperature has 3 warm periods, including 1801—1812, 1940—1953, and 1994—2008. The rising of temperature series in the 2000s is the fastest and indicates that temperature in the 2000s has been warmer than any other period since 1801. The reconstructed temperature during the last 208a has significant period cycles of 120 years (95%), 8.1 years (95%), 6.5 years (90%), 3.2 years (95%), 2.9 years (95%), and 2.1 years (99%). Many low density values are forced by volcanic eruptions. Comparison shows volcanic eruptions have no systematic relationship with this reconstruction data, but they are correlated with the regional characteristics of the temperature and forcing data. Detailed analysis, however, suggests a cooling of several years following primarily tropical events with a volcanic eruption index (VEI). Examples include Tambora in Indonesia (1815), Cosiguina in Nicaragua (1935), Chikurachki in Kurilels (1853), Sheveluch in Kamchatka (1854), Krakatu in Java (1883), Okataina in New Zealand (1886), Santa Maria in Guatemala (1902), Ksudach in Kamchatka (1907), Katmai in Alaska (1912), Bezymianny in Kamchatka (1956), Agung in Indonesia (1963), St Helens in US (1980), El Chichon in Mexico (1982), and Pinatubo in Philippines (1991). The mean of 28 low values after volcanic eruption in reconstructed temperature series is 26.9℃, which is 0.5℃ lower than the average over the 1801—2008. The earlywood density of Helan Mountains has good relations with the earlywood densities of Shimen Mountains and Changling Mountains in Gansu.
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Keywords:
- Helan Mountains /
- tree-ring /
- Chinese Pine /
- mean earlywood density /
- May—July temperature
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引言
树木年轮以其定年准确、连续性好、分辨率高等优势成为全球变化研究中获取过去气候环境演变数据的重要来源。树轮密度研究作为树轮研究的重要组成部分，能够获取到树轮宽度所不能获取的气候信息，国际上利用树轮密度恢复过去气候变化尤其是温度变化，取得了大量成果[1-10]。国内的树轮密度研究在近些年也取得了很大进步，Fan等利用树轮晚材最大密度重建了横断山区中部历史温度变化[11]，Wang等利用树轮晚材最大密度重建了西藏东部地区8—9月的温度变化[12]，王丽丽等对漠河树轮密度的气候响应进行了研究[13]，Chen等利用树轮晚材密度重建了伊犁地区4—8月的温度变化[14]，袁玉江等对天山西部上树线的最大密度年表的气候信号进行了分析[15]，刘禹等利用油松树轮密度重建了陕西黄陵地区季节温度和降水[16]。中国气象局树木年轮理化研究重点实验室引进国内第1台Dendro2003树轮密度分析系统，成为国内首家具备进行X光树轮密度研究条件的实验室。
贺兰山北部地区位于东亚季风区西北边缘和沙漠黄土交界带上，气候干旱，降水稀少。刘禹等在贺兰山地区对油松年轮宽度和同位素进行了大量研究，取得了很多成果[17-20]，但对于利用贺兰山油松密度重建温度研究并未见报道。本研究基于在贺兰山北部地区采集的油松树轮样本，研制出区域密度年表，分析树轮密度与气候要素之间的关系，重建贺兰山北部地区历史时期气候要素的变化，并分析其变化规律。
1. 材料与方法
树轮样本采自贺兰山北部苏峪口、北寺、南寺、大西沟，采集时间为2008年10月。4个采样点的树木生长的立地条件都比较差，油松为这4个采样点的优势树种，此外，还参杂生长了青海云杉和山杨。采样点布局上，除遵循树木树轮气候学采样点选择基本原理外，还考虑到空间和坡向分布等因素 (图 1和表 1)。采样树种为油松，使用生长锥 (5 mm和12 mm) 在树的胸高位置采集3个样芯 (2根细样芯和1根粗样芯)，最后共采集了90棵树180个细样芯和90个粗样芯。
表 1 树轮采样点概况Table 1. Survey of the sampled sites of tree rings采样点 树种 海拔/m 坡向 坡度/(°) 纬度 经度 样本量 苏裕口 油松 2260~2320 EEN 25~45 38°44′N 105°55′E 44 北寺 油松 2205~2210 NNW 25~30 38°58′N 105°55′E 52 大西沟 油松 2100 NNE 35 38°59′N 105°57′E 44 南寺 油松 2240~2280 EEN 19~25 38°41′N 105°50′E 40 依照树轮样本处理的基本程序，首先对所采细样芯进行干燥、固定、磨光，用精度为0.001 mm的Velmex轮宽量测仪进行轮宽测量。利用COFECHA程序对细样芯定年结果进行检验[21]。粗样芯处理步骤如下: ① 将粗样芯放入水温为80℃的恒温水箱内48 h，进行脱糖、脱脂处理；② 将粗样芯按照3 cm的长度前后两端呈梯形斜切分段固定，对每个分段样芯的两端进行木材纤维角度的量取 (当两端的角度差大于2°时，应该在中间合适位置再量取角度，以便进行多次切割)；③ 使用Dendrocut-2003切片机, 按照测量好的纤维角度，将每一棵圆柱形的样芯加工成与取样方向平行、厚度1.0±0.02 mm的片状样本供X射线照射使用。切割完毕以后，用精度为0.001 mm的电子千分尺对每个样本进行测量厚度，最终将在同一张胶片上成像的样本厚度取一个均厚度值 (油松样本在进行厚度测量之前，还应放入索式提取器中用酒精萃取48 h进行二次萃取以保证没有杂质残留)；④ 将柯达工业胶片位于样本下面，放入Dendroxray-2封闭式系统中，将照射条件设定为电压V=9 kV，电流J=20 mA，时间T=30 min，最后在暗房中用事先配制好的冲洗液冲洗胶片；⑤ 用Dendro2003树轮密度分析系统获得逐年树轮宽度 (TRW)、早材宽度 (EWW)、晚材宽度 (LWW)、早材平均密度 (EWD)、晚材平均密度 (LWD)、最小密度 (MID) 和最大密度 (MXD) 共7种树轮指数[22-23]。利用SELTOTUC程序对存储数据的SEL文件进行数据分类提取。结合COFECHA程序交叉定年质量检验，利用Dendro2003树轮密度分析系统对密度数据进行定年校正。逐一打印树轮宽度曲线和最大密度曲线，删除由于切割等原因造成树轮最大密度值异常减小的区间。密度树轮年表的建立是利用ARSTAN程序完成的[24]。为了提取区域气候信号，将完成定年的4个采点的粗样芯宽度和密度数据按照类别放入一个文件进入ARSTAN程序。对树轮宽度和密度采用负指数函数、直线、50年的样条函数在内的多种趋势方法进行生长趋势拟合，发现利用hugershoff生长曲线进行生长趋势拟合所得到的结果最好，所以选用hugershoff生长曲线进行生长趋势拟合, 以双权重平均法将去趋势序列合并成树轮宽度及密度指数序列, 最终建立了树轮宽度和密度的标准化年表 (STD)、差值年表 (RES) 和自回归年表 (ARS)[25]。基于粗样芯的树轮宽度和密度数据所建立的年轮宽度和密度年表的统计特征见表 2。在交叉定年和年表研制过程中，利用已经完成交叉定年的大样本的细样芯宽度数据对粗样芯宽度和密度数据进行辅助定年，以提高定年准确性。以树轮宽度和密度年表的样本总解释量 (EPS)[26]大于0.8的起始年1801年定为起点，重建贺兰山北部历史气候变化。
表 2 贺兰山北部综合差值年表主要统计特征Table 2. Tree-ring residual chronologies statistics in the north part of Helan Mountains年表名称 平均敏感度 标准差 相关性 信噪比 样本总解释量 第1特征向量百分比/% 一阶自相关系数 年轮宽度 0.322 0.349 0.359 8.946 0.899 42.7 0.29 早材宽度 0.364 0.386 0.367 9.286 0.903 43.6 0.27 晚材宽度 0.282 0.301 0.196 3.903 0.796 29.7 0.27 早材平均密度 0.046 0.047 0.255 5.479 0.846 33.1 0.06 晚材平均密度 0.049 0.058 0.223 4.591 0.821 30.7 0.34 早材最小密度 0.058 0.056 0.252 5.379 0.843 32.0 -0.06 晚材最大密度 0.055 0.062 0.238 4.987 0.833 32.0 0.29 在进行与气候要素的相关分析前，首先对宽度和密度年表进行相关分析 (所选年份为1801—2008年，共208年)。
宽度年表相关分析表明：早材宽度与晚材宽度的相关系数为0.69，早材宽度和年轮宽度的相关系数为0.98，晚材宽度和年轮宽度的相关系数为0.77，可以看出，3种树轮宽度指标之间具有显著的相关性。
密度年表相关分析表明：晚材最大密度年表与晚材平均密度年表之间有很高的相关性，相关系数达到0.96；对应地，早材最小密度年表与早材平均密度年表之间也有很高的相关性，相关系数达到0.94。同时早材平均密度年表、早材最小密度年表与晚材平均密度年表、晚材最大密度年表之间都具有一定的相关性。
基于以上分析，在重建气候序列时，应该避免在同一方程中使用相关性过高的树轮数据，但多种树轮数据的使用较单一使用树轮宽度数据大大提高了树轮气候信息的含量。
2. 气象资料选取及树轮密度的气候响应
选取采点附近最大的城市银川的月降水量、月平均温度、月平均最高温度、月平均最低温度资料 (1951—2008年)。将密度年表与银川月降水量、月平均温度、月平均最高温度、月平均最低温度分别做相关分析 (表 3) 发现, ① 早材平均密度、早材最小密度与3—7月平均温度和平均最高温度存在显著正相关性，而与5—6月降水量存在显著负相关；② 晚材平均密度、晚材最大密度与降水量、温度的相关性都比较差。从图 2中可以看出，树轮早材平均密度差值年表与5—7月的单月平均最高温度都具有较好的相关性 (达到0.01的显著性水平)，其中以6月平均最高温度与树轮早材平均密度差值年表为最高，相关系数为0.50(达到0.01的显著性水平)。
表 3 树轮密度与气候要素的响应分析Table 3. Summary of the significant response function coefficients气象要素 树轮密度 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 平均温度 早材平均密度 ○ Ο Ο 晚材平均密度 早材最小密度 ○ Ο Ο 晚材最大密度 平均最高温度 早材平均密度 Ο Ο Ο Ο 晚材平均密度 早材最小密度 Ο Ο Ο Ο 晚材最大密度 平均最低温度 早材平均密度 ○ 晚材平均密度 ○ 早材最小密度 ○ 晚材最大密度 ○ 降水量 早材平均密度 ● ● 晚材平均密度 ○ 早材最小密度 ● ● 晚材最大密度 Ο Ο 注：Ο与○表示正相关，●表示负相关；Ο与●表示超过0.01显著性水平，○表示超过0.05显著性水平。 ![]()
图 2 早材平均密度差值年表与银川月平均最高温度相关分布Figure 2. Correlations of tree-ring date with Yinchuan monthly mean maximum temperature records为进一步了解树轮密度与气候要素之间的响应关系，取当年1—10月降水量、温度各种顺序组合，与树轮密度年表进行了相关普查，发现树轮早材平均密度差值年表与5—7月的月平均最高温度的相关性最高，相关系数为0.67(达到0.01的显著性水平)。
在北美和欧洲，大多数的树轮密度研究[1-8]发现，晚材最大密度、晚材平均密度与温度变化有很大关系，对于早材最小密度和早材平均密度对气候响应却不明显。但根据一些树轮密度研究[6, 9, 27-29]发现，早材密度与生长季中前期温度有良好的响应，在Xiong等的研究中树轮早材密度对气候响应甚至优于晚材密度[9]。对天山上树线的雪岭云杉和布克赛尔的西伯利亚落叶松的树轮密度的研究中发现，早材平均密度对于生长季前中期的温度也有较好的响应。在干旱区树木生长过程中, 水分条件对树木生长有决定性影响，同时生长季的高温也对树轮密度有重要影响。树轮的形成主要是依靠树轮形成层细胞的分裂、伸长和加厚。5—8月是贺兰山树木宽度生长的主要时期[30], 5—7月又是油松生长最为活跃的时段，从树轮形成层分裂出来的细胞的拉伸生长占据主导，而此时贺兰山北部却十分干旱，以银川站为例，5—7月降水占全年的42%，但是银川气象站的年均降水仅为191.5 mm，即使是贺兰山高山气象站的年平均降水量也仅为425 mm[20]。此外，采点的土层薄，土壤储水能力有限，也会加剧干旱对树木生长的胁迫。5—6月降水多，能够改善土壤的水分，为早材生长提供充足的水分，使早材细胞拉伸生长，细胞壁变薄，从而降低早材的平均密度值。平均最高温度实际上是表征白天温度所能达到的高点，过高的温度会增强树木的蒸腾作用，加剧干旱胁迫，从而抑制树木的生长，导致树轮密度值上升。刘禹等对于黄陵油松密度、同位素的研究中也发现类似的结果[16]，其中黄陵油松的早材最小密度与季节温度、降水量存在明显的相关，而早材最小密度与早材平均密度具有极高的相关性。因此, 在地处干旱区的贺兰山北部利用早材平均密度重建5—7月平均最高温度具有明显的树木生理学意义。
3. 温度重建
利用贺兰山北部早材平均密度差值年表序列，重建贺兰山北部地区1801—2008年的5—7月平均最高温度。回归方程为
(1) 式 (1) 中，T为贺兰山北部5—7月平均最高温度；X为贺兰山北部区域早材平均密度差值年表序列。
重建方程的相关系数R为0.67，在校准期内，58年的重建值对实测值的解释方差R2为44.9%，调整自由度后解释方差Radj2为43.9%，F=45.63，P＜0.00001。由图 3可知，重建值与实测值有较好的同步性。
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图 3 温度实测数据与重建值比较Figure 3. Comparison of recorded and estimated temperature for common period from 1951 to 2008对重建结果进行交叉检验[31]发现，重建方程交叉检验所得的误差缩减值Re=0.43；乘积平均数检验值t为4.12，其显著性水平均达到0.0005；交叉检验所得的相关系数分别为0.65，显著性水平分别为0.0001；一阶差相关系数分别为0.60，显著水平为0.001。另外在符号检验方面，低频符号S1检验达到了0.01的显著性水平，高频符号S2检验达到了0.05的显著性水平。从统计特征来说，式 (1) 具有很好的稳定性。
4. 温度重建序列特征
贺兰山北部1801—2008年5—7月平均最高温度为27.40℃(图 4)，标准差σ为0.4℃。19世纪20—80年代，温度整体处于一个较低的水平。19世纪中叶小冰期结束前后，全球温度开始回升，西北地区多条树轮温度重建序列[32-36]都体现了此次升温，此次升温的前期在该序列中体现较为明显。从19世纪末期，温度开始上升。但在20世纪初期10年温度有所下降，打断了这一升温趋势，20世纪20年代末期温度又开始上升，并在40年代进入一个相对温暖的时期。20世纪60年代和70年代的寒冷期中断了气候变暖, 但80年代和90年代全球气候又继续变暖[37]。近58年来，贺兰山北部5—7月平均最高温度，在40年代暖期结束以后，从1954年开始转冷，温度下降，并在20世纪60年代和70年代长期徘徊在较低的水平。从20世纪80年代开始，温度缓慢回升。近十多年来，温度加速上升，特别进入21世纪以后，贺兰山北部5—7月平均最高温度升温更加明显，2000—2008年平均温度 (27.90℃) 比近208年的平均温度 (27.40℃) 上升了0.50℃(表 4)。
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图 4 贺兰山北部5—7月平均最高温度逐年变化曲线及其10年低通滤波曲线Figure 4. Comparison between unfiltered and 10-year low-pass filtered May—July maximum temperature in the north part of Helan Mountains表 4 贺兰山北部温度重建序列的相关统计特征Table 4. Summary characteristics of temperature reconstruction in the north part of Helan Mountains年份 冷年值/℃ 2002 26.50 1992 26.60 1983 26.70 1964 26.80 1970 26.80 1977 26.80 1979 26.80 1884 26.80 1895 26.80 1921 26.80 2008 29.30 1947 28.90 1994 28.60 1953 28.50 1804 28.40 2005 28.40 1811 28.30 1890 28.30 1957 28.30 1997 28.30 1970 27.20 1980 27.20 1960 27.28 1880 27.29 1830 27.34 1930 27.35 1820 27.36 1870 27.37 1840 27.38 1910 27.39 2000 27.88 1800 27.66 1950 27.64 1990 27.57 1890 27.56 1940 27.56 1810 27.53 1850 27.45 1900 27.44 1860 27.43 1810-1899 27.43 1900-2008 27.44 2000-2008 27.90 1801-2008 27.40 采用多窗谱分析方法[38-40]对温度重建序列进行周期分析。贺兰山北部温度重建序列存在120年 (达到0.05显著性水平)、8.1年 (达到0.05显著性水平)、6.5年 (达到0.1显著性水平)、3.2年 (达到0.05显著性水平)、2.9年 (达到0.05显著性水平)、2.1年 (达到0.05显著性水平) 的准周期变化。为进一步了解重建序列的周期时域变化特征，对重建序列进行小波分析，本文采用的是Morlet小波，计算时采用对称延伸法[41]消除小波变换的边界效应。通过对图 5的观察，并以世纪为尺度计算小波方差，发现2~8年的短尺度振荡贯穿整个时段，但不同时间段，最强振荡频率也不同。1801—1899年这个时段的中期5~10年与30~50年的振荡都不同程度减弱，变化幅度减小，15~25年的振荡较为明显。1900—2008年，50~60年的尺度振荡明显增强，振幅加大，8~10年的振荡在逐渐减弱，相反2~6年和12~15年的振荡在增强。
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图 5 贺兰山北部重建温度小波变换Figure 5. Wavelet analysis of the reconstructed series in the north part of Helan Mountains5. 温度重建序列与火山喷发
在全球有气象记录的160年当中的某些时段，地球表面的温度因为火山喷发，平均降低0.5 ℃[42-44]。根据Briffa等[8]和Jones等[45]对北半球多个地区的密度年表的相关研究，低温往往造成树轮密度值下降。利用Briffa等[8]对近600年来的树轮密度所记录的温度与火山喷发的相关信息，对重建序列低值时段进行分析，发现贺兰山北部温度重建序列对全球火山爆发降温效应有极为良好的响应。将温度不高于27℃视为偏冷年, 在近202年里，14次较大的火山喷发之后，共出现了28个偏冷年，这些受火山喷发影响的年份的温度平均值为26.90℃，比208年来的平均温度 (27.40℃) 降低了0.50℃(表 5)。1815年前后，全球温度受Tambora火山爆发影响，出现了较为明显的降低，1816年在欧洲甚至出现了无夏年。贺兰山北部地区在19世纪初期处于一个偏暖时期，而在1815年后的3年温度明显下降，一直低于近208年来的平均温度。1907年Ksudach火山爆发和1912年Katmai火山爆发以后，贺兰山北部地区的温度下降，打断了20世纪初的升温进程。近50年来，影响最大是1991年爆发的Pinatubo火山，比208年来的平均温度降低了1℃。
表 5 重建气温序列与火山爆发Table 5. The temperature reconstruction and volcanic eruptions火山爆发 重建序列对
应低温年份距平值/℃ Tambora (1815年) 1816—1818 -0.4 Cosiguina (1835年) 1834—1835 -0.4 Chikurachki (1853年)，
Sheveluch (1854)1853—1854 -0.3 Krakatu (1883年)，
Okataina (1886年)1884—1888 -0.5 Santa Maria (1902年) 1902 -0.4 Ksudach (1907年)，
Katmai (1912年)1908—1913 -0.4 Bezymianny (1956年) 1956 -0.7 Agung (1963年) 1963—1964 -0.7 St Helens (1980年) 1979—1980 -0.6 El Chichon (1982年) 1983—1985 -0.7 Pinatubo (1991年) 1992 -1.0 6. 区域比较
区域比较是验证单点树轮重建气候序列可靠性的有效途径之一。对本文采用的贺兰山北部的早材平均密度年表指数、甘肃石门山油松早材平均密度年表指数与景泰昌灵山的油松早材平均密度年表指数进行10年低通滤波处理，发现3个采点间的油松早材平均密度变化具有良好的相关性，其中贺兰山与石门山的相关性达到了0.548。对甘肃天水石门山和景泰昌灵山的密度研究中发现这两个采点的油松早材平均密度与6—7月平均最高温度有良好的相关，这意味着3个采样点的油松早材平均密度受到相似气候要素的影响，这对建立大区域范围历史温度场有一定意义。
7. 结论
1) 贺兰山油松年轮早材平均密度对油松生长季5—7月平均最高温度有良好的响应, 用树轮早材平均密度差值年表来重建贺兰山北部1801—2008年5—7月平均最高温度, 能够获得稳定、可靠的重建结果。
2) 贺兰山北部1801—2008年5—7月平均最高温度约为27.40℃。通过比对火山喷发的记录发现，重建序列在近208年里，16次较大的火山喷发之后，共出现了28个偏冷年，这些受火山喷发影响的年份的温度平均为26.90℃，比208年来的平均最高温度 (27.40℃) 降低了0.50℃。
3) 温度序列存在着显著的周期性变化，主要的振荡准周期有120年、8.1年、6.5年、3.2年、2.9年、2.1年。
4) 贺兰山北部的油松早材密度变化与甘肃昌灵山、石门山的油松早材平均密度有良好的一致性，而3个采点的早材平均密度都与温度具有较好的相关性，这意味着3个地区的油松早材平均密度可能包含类似的气候信息。
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图 2 早材平均密度差值年表与银川月平均最高温度相关分布
Figure 2. Correlations of tree-ring date with Yinchuan monthly mean maximum temperature records
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图 3 温度实测数据与重建值比较
Figure 3. Comparison of recorded and estimated temperature for common period from 1951 to 2008
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图 4 贺兰山北部5—7月平均最高温度逐年变化曲线及其10年低通滤波曲线
Figure 4. Comparison between unfiltered and 10-year low-pass filtered May—July maximum temperature in the north part of Helan Mountains
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图 5 贺兰山北部重建温度小波变换
Figure 5. Wavelet analysis of the reconstructed series in the north part of Helan Mountains
表 1 树轮采样点概况
Table 1 Survey of the sampled sites of tree rings
采样点 树种 海拔/m 坡向 坡度/(°) 纬度 经度 样本量 苏裕口 油松 2260~2320 EEN 25~45 38°44′N 105°55′E 44 北寺 油松 2205~2210 NNW 25~30 38°58′N 105°55′E 52 大西沟 油松 2100 NNE 35 38°59′N 105°57′E 44 南寺 油松 2240~2280 EEN 19~25 38°41′N 105°50′E 40 
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表 2 贺兰山北部综合差值年表主要统计特征
Table 2 Tree-ring residual chronologies statistics in the north part of Helan Mountains
年表名称 平均敏感度 标准差 相关性 信噪比 样本总解释量 第1特征向量百分比/% 一阶自相关系数 年轮宽度 0.322 0.349 0.359 8.946 0.899 42.7 0.29 早材宽度 0.364 0.386 0.367 9.286 0.903 43.6 0.27 晚材宽度 0.282 0.301 0.196 3.903 0.796 29.7 0.27 早材平均密度 0.046 0.047 0.255 5.479 0.846 33.1 0.06 晚材平均密度 0.049 0.058 0.223 4.591 0.821 30.7 0.34 早材最小密度 0.058 0.056 0.252 5.379 0.843 32.0 -0.06 晚材最大密度 0.055 0.062 0.238 4.987 0.833 32.0 0.29
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表 3 树轮密度与气候要素的响应分析
Table 3 Summary of the significant response function coefficients
气象要素 树轮密度 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 平均温度 早材平均密度 ○ Ο Ο 晚材平均密度 早材最小密度 ○ Ο Ο 晚材最大密度 平均最高温度 早材平均密度 Ο Ο Ο Ο 晚材平均密度 早材最小密度 Ο Ο Ο Ο 晚材最大密度 平均最低温度 早材平均密度 ○ 晚材平均密度 ○ 早材最小密度 ○ 晚材最大密度 ○ 降水量 早材平均密度 ● ● 晚材平均密度 ○ 早材最小密度 ● ● 晚材最大密度 Ο Ο 注：Ο与○表示正相关，●表示负相关；Ο与●表示超过0.01显著性水平，○表示超过0.05显著性水平。
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表 4 贺兰山北部温度重建序列的相关统计特征
Table 4 Summary characteristics of temperature reconstruction in the north part of Helan Mountains
年份 冷年值/℃ 2002 26.50 1992 26.60 1983 26.70 1964 26.80 1970 26.80 1977 26.80 1979 26.80 1884 26.80 1895 26.80 1921 26.80 2008 29.30 1947 28.90 1994 28.60 1953 28.50 1804 28.40 2005 28.40 1811 28.30 1890 28.30 1957 28.30 1997 28.30 1970 27.20 1980 27.20 1960 27.28 1880 27.29 1830 27.34 1930 27.35 1820 27.36 1870 27.37 1840 27.38 1910 27.39 2000 27.88 1800 27.66 1950 27.64 1990 27.57 1890 27.56 1940 27.56 1810 27.53 1850 27.45 1900 27.44 1860 27.43 1810-1899 27.43 1900-2008 27.44 2000-2008 27.90 1801-2008 27.40
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表 5 重建气温序列与火山爆发
Table 5 The temperature reconstruction and volcanic eruptions
火山爆发 重建序列对
应低温年份距平值/℃ Tambora (1815年) 1816—1818 -0.4 Cosiguina (1835年) 1834—1835 -0.4 Chikurachki (1853年)，
Sheveluch (1854)1853—1854 -0.3 Krakatu (1883年)，
Okataina (1886年)1884—1888 -0.5 Santa Maria (1902年) 1902 -0.4 Ksudach (1907年)，
Katmai (1912年)1908—1913 -0.4 Bezymianny (1956年) 1956 -0.7 Agung (1963年) 1963—1964 -0.7 St Helens (1980年) 1979—1980 -0.6 El Chichon (1982年) 1983—1985 -0.7 Pinatubo (1991年) 1992 -1.0
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