王晓晖 白 杨 徐 康 薛肖肖 关文彬

(北京林业大学，北京，100083)

树木年轮分析作为研究过去全球气候变化的重要技术之一，长期以来在全球气候变化研究中得到了广泛的应用［1］。树木生长一方面受树木本身的遗传因子控制，而遗传的影响是相对比较稳定的;另一方面受外界环境条件的影响，在外界环境因子中气候要素的影响又往往是变化最大、最敏感的，因此树木年轮就可能成为外部气候要素变化的记录器［2－4］。

在过去数百年历史气候变化研究中，树木年轮学在温度和降水重建方面发挥了独特的作用，产生了许多有价值的数据［5－9］。相比较温度和降水这种单一气候因子而言，各种生态气候指数往往体现了两个或两个以上的气候因子的综合作用。为了透彻地、多方面地研究区域气候特征，对温度和降水以外的其他生态气候指标进行重建也是非常重要的［10－12］。本研究利用松山国家级自然保护区油松的树芯轮宽，结合延庆气象站1959—2007年的月均温、月降水量、平均最高温、平均最低温等气象资料进行分析，并选择干燥度指数这一生态气候指标，利用油松年表进行重建。根据重建结果与历史灾害记录和前人研究进行对比，论证重建意义，揭示松山地区历史气象状况。

1 研究区概况

采样地松山国家级自然保护区位于北京市延庆县海坨山南麓，隶属于燕山山脉的军都山。松山地区处于暖温带大陆性季风气候区，受地形条件的影响，气温偏低，湿度偏高，具有典型的山地气候特征。年降水量450 mm左右，局部地段可达600 mm，年蒸发量约1 700 mm。该区的土壤受地貌、母质、植被和气候等自然因素的影响，呈垂直带谱分布，自下而上大体可分为山地暗棕壤土带、棕色针叶林土带、亚高山疏林草甸土带和高山苔原土带。保护区现有维管束植物109科413属783种及变种，占北京地区同类植物总数的49.8%。

2 材料与方法

样品采集与处理:油松年轮于2008年秋在北京松山国家级自然保护区采集，采样点在海拔高度1219 m左右的林线附近，树木受人类活动影响较小。选择样树15株，用生长锥钻取30个年轮样本。按照Stokes和Smiley的方法进行样品预处理［13］。首先将样品放置于平坦处晾干，然后将其粘在特制的木槽中，将粘牢的样芯依次用由粗到细(一般为280～600目)不同颗粒的砂纸进行打磨。

气象资料来源:本研究所采用的气象资料采用采样点周边的延庆气象站49 a(1959—2007)的降雨及温度资料。

油松年轮年表的建立:采用目测定年和示意图定年相结合的定年方法，利用LINTAB年轮测宽仪进行年轮宽度测量，量测值用COFECHA程序进行检查交叉定年及测量中存在的问题，并剔除与主序列差异较大的序列，最终保留22个样本，年轮范围为1933—2007年。

经过交叉定年的年轮序列，用ARSTAN程序［14－17］进行去趋势和标准化，选用修正负指数方法，去除树木生长趋势及树木间竞争导致的低频变化，排除了其中的非气候信号，建立常规的标准年表(STD)，去掉个体特有的及前期生理条件对后期生长造成的持续性影响的差值年表(RES)和增加采样点树木群体共有的持续性造成的生长量的自回归年表(ARS)。综合对比3种年表的统计量参数，其中RES年表的平均敏感度为 0.306 3，样本的总体代表性为 0.938，信噪达到 15.045，选用差值年表RES代表本研究区域油松年际径向生长情况。

松山地区生态气候指标的建立:温暖指数Wi的计算公式［18］为其中:ti为平均温度 5℃以上第i个月的平均温度;n为平均温度＞5℃的月数。湿润指数 Hi的计算公式［19－20］为 Hi=Pi/Wi，i=1、2、…、n。干燥度指数 Ii的计算公式［5，21］为 Ii=Wi/logPi，i=1、2、…、n。式中Pi为某年的降水量值;Wi为某年的地表温暖度指数;i为年份序列中的某年。

3 结果与分析

3.1 年表数值与气温和降水量因子的相关性

用油松差值年表数值分别与气温、降水量因子进行相关分析，不考虑气候的“后延效应”，只做当年相关分析。

从表1中可以看出:差值年表数值与3月及6月份的气温和降水量相关性都相对较高，均达到了0.01的显著相关水平，且该地区油松生长与降水量的相关性高于与温度的相关性。因此，应进一步探讨油松年表数值与降水量生态气候指标间的关系。

表1 油松差值年表数值与松山地区温度和降水量的相关系数

3.2 松山地区干燥度指数、湿润指数年际变化

根据1959—2007年的气象资料，计算出松山地区近代干燥度指数与湿润指数，围场地区近50 a来干燥度指数呈上升趋势(图1)，而湿润指数则处在下降状态(图2)。

图1 1959—2007年干燥指数序列年际变化

图2 1959—2007年湿润指数序列年际变化

3.3 年表数值与干燥度指数、湿润指数的相关性

利用油松差值年表数值与松山地区近50 a的干燥度指数Ii、湿润指数Hi以及年降水量Pi进行相关分析(表2)。

表2 湿润指数、干燥度指数和降水量与差值年表数值的相关系数

由表2可知:Hi和Pi同差值年表数值正相关，Ii同差值年表数值负相关，三者中以干燥度指数与差值年表数值的相关性最高，证明了干燥度指数的生态学意义。因此，选择重建这个地区1959—2007年的干燥度指数。

3.4 基于年表重建干燥度指数序列

回归方程为:Ii=－31.245RES+339.04，式中:RES为差值年表数值;Ii为当年的干燥度指数重建值。F=19.300，F检验结果概率P＜0.000 1，差异具有统计学意义，将重建的干燥度指数序列同按气象资料计算得到的干燥度指数序列进行对照。

由图3可知:重建序列与原序列在年际变化上能够很好吻合，具有相似的年际变化规律，除个别年存在差异，极值的拟合效果不够理想。

图3 重建干燥度指数序列与实际干燥度指数序列比较

该区域的干湿状况在近50 a来存在着一定的波动，尤其是在1975年出现了一个较大的波峰，1984—1985年出现了一个较大的波谷，此外各年变化不大，基本集中于平均值(Ii=5.6)左右。以重建序列的平均值为基准，若干燥度指数值大于平均值则认为偏旱，反之则认为偏涝。从重建的结果上看，该地区在1975、1988和1994年的初夏季节存在3次较为严重的干旱期，干燥度指数值分别为 9.4、7.6 和 7.6。此外，1998 年以来亦存在数次连续多年的旱情，分别发生在1998—2002年和2003—2007年，持续时间均为5 a，干燥度指数平均值分别为6.8和6.5，强度略低。整体趋势是由1988年起，干燥度逐渐升高，表明该地区的气候趋于暖干，这与全球气候变暖相对应。

3.5 重建干燥度指数序列与历史灾害记录的对照

参阅中国灾害查询系统中所记录的1959—2007年华北境内的干旱、洪涝等历史纪录，与重建的干燥度指数序列进行对照(表3)。结果表明，研究时段内的华北灾害历史资料中记载的旱涝灾害与重建结果全部吻合。

3.6 利用差值年表模拟干燥度指数

根据重建的干燥度指数回归方程:Ii=－31.245RES+339.04，利用1933—1957年差值年表数值模拟1933—1958年26 a的干燥度指数序列Ii值(表4)。

参阅中国灾害查询系统中所记录的1933—1958年26 a内华北境内的特大干旱、洪涝等历史纪录，与模拟研究时段内的干燥度指数序列进行对比。结果表明，表中数据信息与研究时段内华北灾害历史资料中记载的干涝灾害基本吻合。例如文献中记录1933—1936年华北地区分别出现了比较干旱的情况，与相同时段内干燥度指数模拟值均较高吻合。文献中记载1939年华北及东北等地区出现了特大干旱，而干燥度指数模拟值为6.09。说明干燥度指数模拟值与历史文献一致，根据回归方程重现历史干湿状况是有意义的。

表3 历史文献灾害记录与干燥度指数重建结果的对照

表4 1933—1958年干燥度指数模拟值

4 结论与讨论

采用树木年代学方法，建立松山国家级自然保护区油松树轮宽度年表。通过差值年表数值与温度和降水量等气象因子间的相关分析，可推断松山油松的生长对水分的要求相比温度更敏感。根据延庆气象站气象资料计算得到温暖指数、湿润指数及干燥度指数等生态气候指标，选择干燥度指数，利用油松差值年表数值进行生态气候指标重建，重建结果同中国灾害查询系统中所记录的旱涝灾害基本符合。

通过差值年表数值和干燥度指数的回归方程，利用1933—1958年26 a的差值年表数据，模拟了当地无气象资料年段的干燥度指数序列，以达到重现历史气候的目的，且模拟的干燥度指数与记载的灾害情况基本吻合，说明本文对历史生态气候指标序列的重建是有效的。

刘剑锋等［22］研究了1952—2000年河北省干燥度变化曲线，分析得出该时段内全省气候平均状态为干旱，而干旱出现在1957、19、1968 年、1972 年、1975、1981、1997 和 1999 年;1965年到20世纪70年代初期和20世纪90年代中末期是气候干旱趋势显著的时期。同本文松山地区研究结果相比:(1)在共同区间的1959—2000年范围内，两地区年降水量均呈下降趋势，1965年到20世纪70年代初期和20世纪90年代中末期是气候干旱趋势显著的时期;(2)两地区各别年份的对应也较好，如1972、1975、1998、1999年等，华北地区均出现了降水较少、干燥度较高的情况，说明松山地区与河北省干湿度变化有一定的相关性。

树木年轮年表模拟可填补缺失历史气象数据，并为预测全球气候变化及未来灾害天气的研究提供一定的方法和措施。

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