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树木年轮气候学起源于20世纪初,当Douglass A E观测太阳黑子活动时发现,树木生长与外界环境的变化存在着某种紧密的关系[1]。在随后的研究中被证明,环境因素所导致大气中的水热条件发生变化,而这种变化将会影响树木的生长,甚者将致使树木群落发生衰退[2-3]。青藏高原地区气候自20世纪90年代末至今,气温上升的趋势日益显著[4-5]。对于农业生产[6-7]、物种多样性[8]、灾害防治[9]、社区内日常活动[10]产生了严重的影响。其次,随着气温的升高,导致局部地区的林线发生了明显的抬升[11],而与之对应的雪线及永冻冰川呈现出显著的退后变化[12]。当前树木学家认为,春季气温直接影响径向生长[13-14],且与当年6—7月的温度呈显著正相关[15-16]。同时,树木径向生长受海拔的影响存在着“分异响应”[14,17-19],致使相同树种在同一地区中的不同海拔梯度,表现出对水热条件出现截然不同的响应变化。分异响应的出现对于研究古气候重建或未来气候的预测有着宝贵的科研价值。藏东南地区作为西藏高原中的特殊生态环境,受印度洋暖流的影响,形成了罕见的亚高山温带半湿润气候区。在区域内选择特有树种,分析其径向生长与气候变化之间的关系,判断其生长过程中的响应因子,将有助于了解该区域内的气温变化情况,并针对该地区的特有树种开展有效的科学防护,为当地物种多样性的保护提供理论支撑。
色季拉山位于念青唐古拉山脉,山脉的形成隔绝了来自印度洋的洋流,但在该影响下,也形成了藏东南地区独特的生态气候。当前在该地区已开展了大量的树木年轮研究,如:张齐兵等[20]利用树木年轮分析树木生理与气候波动之间的关系;刘晓宏等[21]利用林芝冷杉探究冷杉13C序列所受气候因子影响等诸多方面的研究,但基础性研究仍存在不足:前人的研究结论多数采用了当地的优势树种,而针对特有树种与气候之间的响应关系则缺少深入的研究分析;在进行气象分析的过程中尺度过大,虽然从宏观角度分析整体气候有着明显的优势,但由于将部分地区的特有气候选择剔除,因而针对有着特殊气候的区域并不能很好的表达。本研究将采用西藏地区特有树种西藏红杉(Larix griffithii Hoof)进行分析,由于其径向生长对气候的变化有着十分敏感的响应,在开展相关气候-树木径向生长之间的联系时常作为实验研究树种[22-27]。并分析其径向生长过程中对气候的响应情况,探讨树木年轮宽度指数与水气要素之间的关系,并确定树木在生长过程中限制因素的影响时间,为保护西藏红杉林及维持色季拉山森林生态系统的稳定提供理论基础。
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研究区1961—2020年间的平均温度、平均降水量如图3,年均降水量、年均气温呈显著上升趋势。研究区域内年均温度在1999年出现较大波动,1998年出现了近50 a的极低气温,而在2004年出现了近50 a以来的极高气温,自1999年后气温年波动较大,且从2005年始至2014年,出现了连续10年的年降水量骤减。
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为了使标准统计年表有更多的气象信息,同时希望年表中可以包含更多的小波段信号,基于以上两点需求选择标准年表(STD)(图4)进行气候-树木径向生长的相关性分析,运用ARSTAN程序计算了树木宽度年表的统计参数(表1),包括有平均敏感度(MS)、第一主成分(PC1)、标准偏差(SD)、一阶自相关系数(AC1)、信噪比(SNR)、样品总体代表性(EPS)和样品相关系数(R1)。其中标准年表的MS、SD、R1数值越大,表明树木对气候的变化越敏感;SNR越大,年表中包含的气象信号越多;EPS和PC1可以表示采样树木对研究区域树木的整体代表性,尤其是EPS(>0.85)表明树木对气候之间的响应程度较好;AC1越大表明气候对树木的“滞后性”越强。
表 1 西藏红杉标准年表统计特征
Table 1. Statistical characteristics of the standard chronology of L. griffithii
样本量(树/样芯)
Sample size(tree/cores)56/60 年表时段 Chronology span 1972—2020 平均敏感度 Mean sensitivity(MS) 0.122 公共区间 Common period(year) 1972—2020 第一主成分The first principal component(PC1)/% 47.8 标准偏差 Standard deviation(SD) 0.168 一阶自相关系数 First order autocorrelation(AC1) 0.361 信噪比 Signal-noise ratio(SNR) 19.538 样品总体代表性 Expressed population signal(EPS) 0.911 样本相关系数 Mean-inter-series-correlation(R1) 0.319 -
西藏红杉径向生长与温湿度相关分析如图5所示,径向生长对年平均温的响应强度较低,与上一年8—11月之间的相关性较弱(P>0.05),但存在有较明显的滞后性现象。但主要与5—6月生长季前期的气温存在显著正相关性(P<0.05)。与年月均降水的相关性较强,与上一年8月的降水存在显著的负相关(P<0.01),与上一年12月的降水存在显著的正相关(P<0.0.1)。而与当年3月,5月的降水存在明显的负相关(P<0.05),表明上一年的降水量对研究区域内的西藏红杉径向生长有较大的影响。
图 5 研究区域内西藏红杉标准年表与气候的相关性系数
Figure 5. Correlation coefficient between standard chronology and monthly average temperature and precipitation
西藏红杉径向生长与研究区域内最高气温均存在明显的负相关(P<0.05),仅与当年3月,5月,8月,11月的最高气温表现出不明显的相关性。同时西藏红杉的径向生长与当年最低气温均表现出极其显著的相关性(P<0.01)。表明研究区域内的最低气温是影响西藏红杉径向生长的主要因子之一,研究区域内的相对湿度均表现出负相关(P<0.05),仅3月及10月与其生长过程的相关性较为脆弱。
由图6可以看出,在气温发生波动前,西藏红杉主要受气温的影响较大,与前一年8月,当年1月及6月呈正相关(P<0.05),同时存在有多月受降水量的影响,与前一年9—10月及12月呈正相关(P<0.05),且与前一年8月呈负相关(P<0.05),且在降温前与当年6月的降水量并不显著。而在降温后,与气温关系多数变为负相关(P<0.05),仅当年1月的气温表现出较为明显的正相关。而降水则与前一年8月的降水量呈现出显著正相关性(P<0.01),与前一年11月表现出显著的负相关(P<0.05),且与当年2月的降水呈显著的负相关(P<0.05)。在降温前,与气温的相关性主要是正相关性,而气温发生波动后多数气温变为负相关性。表明西藏红杉的径向生长在温度较低的时期主要受前一年气温影响而有着显著的滞后效应,在温度较高的期间,西藏红杉径向生长则主要受降水的控制,可以推断出西藏红杉的径向生长在不同时期内所受到的主要环境因子是不同的。
图 6 1998年降温前后研究区域内均温及降水量变化趋势
Figure 6. Variation trend of mean temperature and precipitation before and after cooling in 1998
由图7所示,在1998年波动前最高气温主要在6月、7月及10月表现出显著的相关特征(P<0.01)。但在气温发生波动后,当年3月及6— 8月的最高气温对树木径向生长表现出显著的负相关(P<0.01),而10月份的最高气温对树木径向生长的影响力则出现明显的下降。同时3月的最高气温在生长前期对树木径向生长的相关性有着明显的升高。树木径向生长对最低气温的响应也发生较为显著的影响,在降温前,最低气温对树木径向生长的影响均表现出较为显著的正相关特征,而气温波动后,最低气温部分由原先的正相关转变为负相关,其中5月的最低气温由原先的显著的正相关性(P<0.01)转变为显著的负相关性(P<0.05)。相对湿度的变化与最低气温的变化趋势较为明显,变化情况也大体相似,但发现11月、12月的相对湿度仍然保持显著的正相关。证明在气温波动后,环境的变化对11月、12月的相对湿度影响较小,但5月、9月的相对湿度对树木径向生长的影响变为显著的负相关(P<0.05)。
西藏色季拉山西藏红杉径向生长对气温和降水波动的响应
Response of Radial Growth of Larix griffithii to Temperature and Precipitation Fluctuation in Tibet Shergyla Mountain
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摘要:
目的 基于色季拉山地区特有树种西藏红杉年轮样芯,研究西藏红杉径向生长对气温和降水量的波动响应。 方法 利用树木年代学的方法,结合TASP-Win及ARSTAN程序建立标准年表,采用Pearson及bootstrap的计算方式将年轮宽度指数与1961—2020年气温及降水分别进行相关分析。 结果 径向生长在气温波动前后存在较大的差异。在气温波动前西藏红杉与前一年8月,当年1月及6月平均气温呈正相关(P<0.05),与前一年9—10月及12月平均降水呈正相关,与前一年8月降水呈负相关,与1月至12月的相对湿度呈显著正相关(P<0.01)。在气温发生波动后,与当年3—12月平均气温呈负相关,与前一年8月及当年6月降水为显著正相关。 结论 藏东南地区的气候条件极为特殊,气候的波动导致水热条件发生变化是限制西藏红杉径向生长的主要原因,在非生长季,气温短暂的变化对树木径向生长同样有着显著的影响。 Abstract:Objective To study the response of radial growth of Larix griffithii Hoof to temperature and precipitation based on the annual ring core of L. griffithii collected in the Shergyla Mountain. Method The standard chronology was established by using the tree chronology method combined with TASP-Win and ARSTAN programs. Pearson and bootstrap calculation methods were used to analyze the correlation between ring width index and temperature and precipitation from 1961 to 2020. Result There were significant differences in radial growth before and after temperature fluctuation. Before the temperature fluctuation, the radial growth was positively correlated with the average temperature in January and June of the year and August of the previous year (P<0.05). It was positively correlated with the average precipitation from September to October and December of the previous year and negatively correlated with that in August of the previous year. And It was significantly positively correlated with the relative humidity from January to December (P<0.01). After the temperature fluctuation, the radial growth was negatively correlated with the average temperature from March to December and positively correlated with the precipitation in August and June of the previous year. Conclusion The climatic conditions in Southeast Tibet are extremely special. The uneven hydrothermal conditions caused by climate fluctuations is the main reason for the radial growth change of L griffithii. The short-term change of temperature in the non-growing season also has a significant indigenous impact on the radial growth of trees. -
Key words:
- Larix griffithii
- / Tree-ring
- / climatic fluctuation
- / Shergyla Mountain
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表 1 西藏红杉标准年表统计特征
Table 1. Statistical characteristics of the standard chronology of L. griffithii
样本量(树/样芯)
Sample size(tree/cores)56/60 年表时段 Chronology span 1972—2020 平均敏感度 Mean sensitivity(MS) 0.122 公共区间 Common period(year) 1972—2020 第一主成分The first principal component(PC1)/% 47.8 标准偏差 Standard deviation(SD) 0.168 一阶自相关系数 First order autocorrelation(AC1) 0.361 信噪比 Signal-noise ratio(SNR) 19.538 样品总体代表性 Expressed population signal(EPS) 0.911 样本相关系数 Mean-inter-series-correlation(R1) 0.319 -
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