第四纪研究  2020, Vol.40 Issue (1): 252-263   PDF    
基于树轮宽度重建川西南137年秋冬季平均气温变化
谢成晟1, 李景吉2,3, 高苑苑4, 石松林3,4, 彭培好4, 杨兴1, 冯玮娜1     
(1 成都理工大学地球科学学院, 四川 成都 610059;
2 国家环境保护水土污染协同控制与联合修复重点实验室(成都理工大学), 四川 成都 610059;
3 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学), 四川 成都 610059;
4 成都理工大 学旅游与城乡规划学院, 四川 成都 610059)
摘要:在全球气候变暖背景下,青藏高原东南缘的川滇横断山高海拔地区秋冬季温度变化已经成为区域气候变化研究热点。为了更好地了解长时间尺度下秋冬季平均气温变化对树木生长的影响,本文运用泸沽湖地区丽江云杉(Picea likiangensis)树轮宽度资料,建立了标准年表。并基于气温与树轮宽度指数的关系,重建了过去137年来川西南地区的秋冬季平均气温波动历史。重建序列存在2个暖期(1911~1927 A.D.,1992~2015 A.D.)、1个冷期(1939~1991 A.D.)。与其他树轮序列、沉积记录及历史记录的比较和空间相关分析,显示重建结果可靠,且具有区域代表性。集合经验模态(EEMD)分解得到2 a、19 a和54 a的周期控制序列冷暖波动。厄尔尼诺-南方涛动(ENSO),太阳黑子,太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)可能是以上周期的驱动因子
关键词气温重建    树木年轮    集合经验模态(EEMD)    川西南地区    
中图分类号     P467                     文献标识码    A

0 引言

冬季气温变化直接影响着植物的物候期、生长方式等[1],这使得冬季气温对高海拔地区植物生长影响越来越重要[2]。利用植物生长对冬季气温的响应关系,可以重建百年尺度上冬季温度波动历史,能够更全面地反映非生长季气温对树木生长的影响[3~5]。这将为高海拔生态脆弱地区的保护提供气候背景支撑。

石笋[6]、沉积物[7]、冰芯[8]等是重建区域气候常用的载体,但这些载体的研究普遍存在重建分辨率低、气候波动定量研究不足等缺陷。树木年轮学方法很大程度上弥补了这一缺陷[9],目前运用树木年轮学方法已经成功重建了长时间尺度的温度[10]、降水[11]、相对湿度[12]和帕默尔干旱指数[13]等变化序列。树木年轮已成为全新世以来气候重建精度最高的载体之一[14]

在全球气候变暖背景下,青藏高原东南缘的川滇横断山高海拔地区温度变化已经成为研究热点。Fan等[15]和Li等[16]运用怒江红杉年表,重建了高黎贡山地区400多年夏季气温波动历史;Li等[17]通过长苞冷杉年轮数据重建了滇西北高原中部白马雪山地区1710~2005年夏季平均气温;Yu等[18]重建了横断山脉中部夏季最低气温波动历史;肖丁木等[19]利用树轮记录,重建了川西高原北部过去325年7~8月平均气温变化。以往的研究表明,年最低气温对树木径向生长的影响也很重要[20]。此外,部分学者也成功重建了川西地区的冬季气温波动历史[4]。但这些研究多集中于滇西北和川西高原的夏季气温重建,对川西南地区秋冬季温度重建的研究明显不足。应加大该区域树轮重建的密度,以便更清晰地理解川西南历史气温变化情况,才能更全面的了解该区域气温变化特征及与全球气候变化的联系。为了更好地理解长时间尺度下秋冬季平均气温变化对树木生长的影响,本文利用泸沽湖地区树轮宽度指数与气候因子的相关关系,重建了过去137年来川西南地区的秋冬季平均气温波动历史。

1 数据与方法 1.1 研究区概况

川滇交界的泸沽湖自然保护区,地处青藏高原东南缘与云贵高原的结合部。泸沽湖属于高原断陷岩溶湖泊,地势湖区低、湖周围山地环绕,受印度夏季风、东亚季风以及青藏高原气团[21]的共同影响,使该地区具有北亚热带向南温带过渡的低纬高原季风气候特点。区内垂直高差1100 m,植被垂直分异明显,海拔3200 m以下地区分布云南松或云南松混交林。高海拔地区,则分布丽江云杉纯林或丽江云杉-川滇冷杉混交林[22]

1.2 样芯获取及处理

于2018年12月,在泸沽湖北部山地(图 1)采集树轮样品。样点名称分别为吾吉得(WJD:27°47′N,100°50′E;海拔3643 m)和花岩坪(HYP:27°47′N,100°52′E;海拔3613 m)。坡向均为西坡,坡度5°左右。样芯采自于云杉-冷杉-铁杉混交林中优势种丽江云杉(Picea likiangensis),两采样点森林郁闭度在0.33~0.45之间。两样地主要出露以石灰岩为主的碳酸盐岩地层,多发育不成熟山地棕壤,海拔3400 m以上区域分布冻土层。采样点附近受人类干扰较小,符合树木年轮采样要求。野外采样中选取生长良好的粗大云杉,利用生长锥,在距地1.3 m位置,从两个互相垂直的方向采集了30棵树,62根样芯。

图 1 采样点及各气象站,CRU格点位置图 Fig. 1 Location map of meteorological stations, CRU grid and sampling sites

采集到的年轮样品装入塑料管带回,按照树木年轮前处理程序[23],对样芯进行阴干、粘贴,并打磨至显微镜下能清晰辨认出细胞形态,之后使用精度为0.01 mm的LINTAB年轮分析仪对所有样芯进行轮宽测量。使用COFECHA[24]软件分别对两采样点树芯交叉定年。由于两采样点直线距离较短(4 km)且树木生境要素基本一致,因此把两样地树芯合并,记为WH。合并后定年效果良好,最终剔除8根与其他序列差异显著的样芯,剩余样芯用于年表建立。

1.3 年表建立

为了去除树龄和非气候因素对轮宽的影响,同时尽可能多地保留序列低频变化,本文采用线性和负指数曲线方法进行生长趋势拟合,通过ARSTAN程序进行去趋势及建立年表[25~26]。标准年表(STD)因可以保留更多的气候低频变化信息,常被用于历史气候重建[27~29]。建立的标准年表(代号WH)(表 1)一阶自相关(AR1)表明,树木生长受到前一年生长影响较强;信噪比(S/N)和第一主成分方差解释量(PC1)分别为25.23、44.05 %,说明序列很好地承载了气候变化信息,树木的生长受控于某一气候因子;其余统计量数值均较高,说明树轮序列具有代表性。通过对年表进行40年窗口20年滑动计算,分析样本对总体的代表性(EPS)[10],计算样芯间相关系数(RBAR)(图 2a),均表现出年表建立稳定可靠。我们取EPS>0.85[30]的年份作为年表的可信区间,即1882~2018 A. D.。

表 1 树轮标准年表特征项及公共区间统计结果 Table 1 Statistical characteristics of standard tree-ring chronology and results of common interval analysis

图 2 标准年表及其相关指标 (a)实线代表滑动EPS,水平虚线为0.85阈值线,RBAR(虚线)表示样芯间滑动相关;(b)表示年表序列(WH)和样本量(灰色阴影) Fig. 2 Standard tree-ring chronology and its related indicators (a)Solid line is running EPS, and the horizontal dashed line is threshold line of 0.85; RBAR(dashed line)is running correlation between the cores; (b)Ring width index chronology(WH)with sample depth(gray shading)
1.4 气候数据

本文选择距采样点最近的木里站(国家气象观测一级站,27°55′60″N,101°15′60″E;海拔2427.3 m)(图 1)气象数据作为后续分析的基础资料。气象数据来自国家气象信息中心(http://data.cma.cn/),数据区间为1960~2018年,按月平均的多年温度和降水显示(图 3a),木里站干湿季节分明,雨热同期,年均温12.82 ℃,降水集中于6~9月,11月至次年4月为旱季,1月至2月有少量雨雪。通过Mann-Kendall法[31]和RHtestV4法[32~34],结合木里气象站元数据[35],对其进行均一性检测。通过两种方法检测得到:木里气象站平均气温数据虽受1990年迁站的影响,但总体上序列较均一,且单一站点气候数据存在的异常,对大范围气候重建影响不显著[36]。同时,利用与采样点最近的CRU格点数据(27°45′N,100°45′E;分辨率0.5°×0.5°)来表示泸沽湖地区大范围气候特征。数据下载自东英吉利大学气候研究所建立的网格化全球气候数据库(CRU TS v. 4.03 Global Climate Database),网址为http://www.cru.uea.ac.uk/,下载的格点数据区间取1960~2018年。比较木里站与CRU的气温、降水(图 3b)可以看出,两者降水和温度多年月平均数据有很高的一致性。可见,木里站气象数据可用于后续分析及重建。

图 3 1960~2018年木里县气象站(a)和CRU气象格点数据(b)的降水量(柱状)、平均温度(折线)多年平均逐月变化趋势 Fig. 3 Monthly variation of total precipitation(bars), mean temperature(line)for Muli Station (a) and CRU gridded climate dataset (b) in 1960~2018
1.5 数据分析方法

为了检验重建结果是否具有区域代表性,借助KNMI Climate Explorer(http://climexp.knmi.nl/)网站,分别运用气象站点和重建数据与全球陆地气温格点数据CRU TS v. 4.03做空间相关分析(P < 0.01)。

集合经验模态(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)是对经验模态(EMD)方法的改良[37~38]。该方法很大程度上解决了经验模态存在的“模态混合”缺陷,近年来越来越多地被用于气候水文变化周期的分解[29, 39~42]。利用这一方法,基于Matlab R2016 a进行模态分解,再根据REDFIT38[43]软件对分解后的各本征模态进行平均周期计算,得到泸沽湖序列存在的不同周期。使用R语言及Treeclim包[44~45]进行其他数据分析和作图。

2 结果 2.1 树木生长对气候的响应

通过运用年表轮宽指数分别与逐月最低、平均、最高气温以及相对湿度、帕默尔干旱指数(PDSI)、降水,进行相关分析(图 4)。结果显示,温度的相关系数在全时段内都很高,其中温度要素在秋冬季的相关系数较高且稳定(图 4a),而水分因素中仅相对湿度在上一年9月、10月和当年9月的相关系数超过0.01置信水平(图 4b),其他两个因素均未过该置信线。所以我们取相关系数最高的上年10月到当年1月平均气温数据进行后续重建。

图 4 气候要素(最低温度、平均温度、最高温度(a)和相对湿度、帕默尔干旱指数(PDSI)、降水(b))与WH年表的相关系数 横坐标上P代表上一年月份,C代表当年月份 Fig. 4 Correlation coefficients between climatic elements(monthly minimum, mean and maximum temperature (a) and mean monthly relative humidity, PDSI and total precipitation (b))with the standard WH chronology P on the horizontal axis refers to month in the preceding year and C refers to month in the current year
2.2 秋冬季平均气温重建

在以上分析基础上运用WH年表和秋冬季平均温度的关系建立了转换方程:

该方程的相关系数(r)为0.725(n=58,P < 0.01),方差解释量(R2)为52.56 % (调整自由度后Radj2为51.71 %), F检验值62.05。运用更严格的分段检验法(split calibration-verification test)[46]对方程进行检验(表 2)。其中1960~1985年校准期转换方程,有效系数(coefficient of efficiency,简称CE)均未通过检验。仅有误差缩减量(reduction of error,简称RE)、乘积平均值(PMT)、符号检验值(ST)等达到0.01或0.05置信水平。说明分段检验结果并不理想,这在以往研究中也有出现[47~48],但从整个重建时段检验结果看,方程比较稳定可靠。通过重建-器测温度原始序列(图 5a)和一阶差序列(图 5b)比较发现,2010年后两条序列表现出较大的分离趋势。残差分析(图 5c)亦可看出,2010年后大幅波动现象。去除2010年以后数据,重建-器测温度原始序列的相关系数从0.72提高到0.80(R2=64.24 %);一阶差序列的相关系数从0.27提高到0.39(R2=14.98 %),这更加说明泸沽湖地区可能发生树轮-气候“分异现象”[3, 49]

表 2 重建方程的分段校准-验证法检验统计 Table 2 Statistic of split calibration-verification test for the reconstruction model

图 5 1960~2017年器测与重建秋冬季(10~1月)平均温度序列(a)及一阶差比较(b)、残差比较(c)和1882年以来秋冬季(10~1月)平均温度重建(d) 图 5d中粗实线为10年快速傅里叶滤波;水平直线为平均温度;水平虚线分别为偏离平均值1倍、2倍标准差的温度 Fig. 5 (a)Comparison between the instrumental and reconstructed Oct-Jan mean temperature for the common period 1960~2017, (b)comparison of their first differences, (c)residuals of the instrumental minus reconstructed temperature(gray shading), and (d) Oct-Jan mean temperature reconstruction for the Lugu Lake area since 1882(thin solid line) Its 10-year Fast Fourier Transformation(FFT)smoothing(thick solid line), the mean(horizontal solid line), ±σ and ±2σ standard deviation(SD, horizontal dashed line)of the reconstructed temperature series

根据转换方程,我们重建了该地区1882年以来秋冬季平均温度的变化历史(图 5d),重建序列温度均值为8.42 ℃(σ=±0.91 ℃)。一般定义平均气温±1倍标准差至±2倍标准差范围内的年份为偏暖/偏冷年份;大于均值±2倍标准差的年份为极端偏暖/极端偏冷年份[50];在均值至±1倍标准差范围内年份为正常年份。统计得到偏暖年份共16个年,分别为1890 A. D.、1892 A. D.、1900 A. D.、1914~1918 A. D.、1937 A. D.、1996 A. D.、2000 A. D.、2002 A. D.、2009 A. D.、2010 A. D.、2012 A. D.和2018 A. D.,占全部年份的11.68 %;偏冷年份共19个年,分别为1883~1884 A. D.、1898 A. D.、1940~1942 A. D.、1946 A. D.、1951 A. D.、1963 A. D.、1967 A. D.、1972 A. D.、1980 A. D.、1983~1984 A. D.、1987~1990 A. D.和2015 A. D.,占比13.87 %;极端偏暖年份为1994~1995 A. D.、1997~1999 A. D.和2001 A. D.;极端偏冷年份仅有1964 A. D.和1970 A. D.两年;正常年份占比达68.61 %。对序列进行10年快速傅里叶滤波,得到低频变化序列(图 5d粗实线)。我们规定,低频变化序列连续10年高于平均温度的为暖期,反之为冷期。1911~1927 A. D.和1992~2015 A. D.为两个明显暖期,其中极端偏暖年份集中于后一暖期,此时期也是137年来秋冬季平均温度最高的时期(最高温度年是1997 A. D.,11.13 ℃);冷期为1939~1991 A. D.,长达50多年的冷期,几乎包括了全时段内偏冷年份和所有极端偏冷年份。重建结果很好地与历史文献记录[51~52]相对应。虽然旱灾不能直接归因于温度的上升,但也是旱灾发生的重要原因。丽江、大理地区1914~1918 A. D.持续的秋冬旱[51],对应了1914~1918 A. D.偏暖年份;1993~1994 A. D.的云南省冬春旱、1997 A. D.的昆明市干旱及2010 A.D.云南特大旱灾[51],都包含在重建的1992~2015 A. D.明显暖期之中。对于重建结果中的50多年冷期,历史记载中,1941 A. D.,1942 A. D.云南中甸、滇东北发生的雪灾;1963 A. D.,冬季四川省内遭受低温降雪灾害;1970 A. D.,甘孜州南部发生雪灾,元江流域以北地州高山地区大面积下雪;1980~1990 A. D.,凉山州、甘孜州、丽江等地连续发生的雪灾、低温冻害事件[51~52]等皆证明重建的冷期是可信的。

经过集合经验模态(EEMD)分解后得到6个本征模态(IMF1~IMF6)和长期趋势RES(图 6a)。因为EEMD方法中引入白噪声,在分解模态的过程中会产生新的虚假分量,这些虚假分量不具有物理意义。因此,文中把IMF5和IMF6这两个模态合并,以减少分解过程中虚假分量的影响。对每一本征模态进行平均周期计算,得到2 a、8 a、19 a、39 a和54 a的周期。

图 6 重建温度的(a)集合经验模态分解(EEMD)和(b)频谱分析 Fig. 6 IMF components of the reconstructed temperature using EEMD (a) and Spectrum analysis result of the reconstructed mean temperature (b)
3 讨论 3.1 树轮宽度与秋冬季温度的正相关

树木生理学能够解释轮宽指数与秋冬季温度的正相关关系。丽江云杉喜阴,耐干冷,属浅根性树种。多生长于排水良好的酸性山地棕壤或山地灰棕壤上[22, 53]。受温度滞后效应影响,上一个生长季后期(秋冬季)的温度升高,可减轻高海拔区丽江云杉根部的低温冻害影响。该阶段处于丽江云杉形成层被动休眠期[54],相对湿度、降水的增加造成了水分过剩,使土壤疏水性变差,过多的水分在低温下结冰冻伤树木根系,阻碍形成层恢复活动[55],即反映出年轮宽度与相对湿度、降水成负相关。树木径向生长与生长季前期(当年春季)温度呈正相关,期间温度升高促进了树木生长,主要通过增强树木的光合作用,为生长期贮存物质和能量。春至初夏的泸沽湖地区,易发生春旱[16],期间降水的增多,可以为树木恢复生长提供必要水分,因此降水由负相关转为正相关。同时,前人对邻区高海拔丽江云杉与气候响应的研究也得到温度是控制丽江云杉生长的主要气候因子[53, 56]。泸沽湖地区多雾,多地形雨的局域小气候特征,为高海拔山区丽江云杉提供足够的水分保证。因此丽江云杉径向生长在泸沽湖地区不受水分胁迫。

3.2 其他记录比较及空间相关分析

为检验重建结果的可靠性及比较不同采样地的区域差异性,选择离泸沽湖最近的CRU格点(27°45′N,100°45′E)序列和附近树轮重建序列进行比较发现:格点数据、白马雪山[17]、高黎贡山[15]与本文重建序列的采样纬度基本一致,各序列与泸沽湖重建序列在公共区间内相关性较好(公共区间为1901~2005 A. D.,相关系数分别是0.51(p<0.01)、0.25(p<0.05)和0.39(p<0.01))。对重建序列标准化和10年低通滤波处理后发现(图 7),各序列的冷暖期变化基本一致,19世纪末到20世纪30年代气温均呈现“升-降-升”的波动趋势,气温从冷期转为暖期比较迅速;20世纪50年代至80年代末,气温以偏冷为主,最冷时期出现在80年代;20世纪90年代到21世纪初,为急剧升温时期。以上结果与CRUTEM4、NCDC(http://climexp.knmi.nl)的气温序列变化一致,本文重建序列与邻区序列春夏季气温波动具有较好的一致性。但白马雪山、高黎贡山序列在20世纪40至60年代表现出与泸沽湖序列相反的温暖期,其中高黎贡山更是达全序列最高,这可能是受到滇西北纵列高山峡谷地貌的影响,或重建时段不同所致[57]。本文重建序列波动幅度较其他3条序列小,这可能与泸沽湖对区域小气候的调节作用有关[58]。对比陈传红等[59]对泸沽湖沉积物色素的记录发现,近200年来气候波动分为3个阶段。其中,1800~1939 A. D.的高色素含量时期(即温暖期),1939 A. D.到1990 A. D.的低色素含量(即寒冷期),1990 A. D.后被认为是最近百年最温暖的时期。这种变化趋势和本文重建序列高度吻合。空间分析结果看出(图 8a8b),虽然重建的相关系数较器测的低,相关范围也比器测的小,但相关性在0.5以上的区域基本一致,均分布在27°N以南的川滇横断山区、哀牢山区。此外,重建结果与中南半岛,喜马拉雅山脉中尼边境、黄土高原中部、印度东部地区也具有较高相关性(r>0.3)。

图 7 泸沽湖秋冬季温度重建(a)、CRU格点10~1月平均温度序列(b)、白马雪山夏季平均气温重建[17] (c)和高黎贡山5~8月气温重建[15] (d) 粗线表示10年FFT变换后的低频序列;浅灰色阴影表示以温暖为主时期,深灰色阴影表示以寒冷为主时期 Fig. 7 (a)Our autumn-winter mean temperature reconstruction of Lugu Lake, (b)the Oct-Jan mean temperature series of CRU grid, (c)the summer mean temperature series of Baimang Snow Mountains[17], and (d) the May-August temperature variations of Gaoligong Mountains[15] Thick line shows the smoothed data with a 10-year Fast Fourier Transformation(FFT)smoothing. Light gray shading indicates a warm-dominated period and dark gray shading indicates a cold-dominated period

图 8 重建气温(a)、器测气温(b)与横断山CRU格点气温数据空间相关分析结果图和重建气温与全球海平面温度空间相关分析(c) 分析时段皆为1960~2016年;黑三角为采样点,黑点为CRU格点;色标表示相关系数 Fig. 8 Spatial correlations of the reconstructed (a) and instrumental (b) mean temperature for the mid-north part of Hengduan Mountains with the CRU gridded dataset(0.5°×0.5°); Spatial correlation of the reconstructed (c) with global sea surface temperature(Hadley Centre Had SST) Analysis period is 1960~2016 A. D.; The black triangle is the sampling site and the point is the CRU gridded; Color bars indicate correlation coeffcient
3.3 周期驱动因子

IMF1和IMF2这两个模态代表年际波动周期,与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)年际变化周期(2~8 a)较为一致,一般认为ENSO与降水的关系更为密切,但年际尺度上ENSO指数与温度的相关性正在提高,且与东南亚,南亚次大陆等的温度相关性最高[60],预示着ENSO与泸沽湖气温波动有关。IMF3、IMF4的分解周期与太阳黑子活动周期基本吻合[61]。通过重建温度序列与全球海平面温度(Hadley Centre HadSST3,1960~2016 A. D.)的相关分析显示(图 8c),泸沽湖地区秋冬季气温变化与中低纬西太平洋、北大西洋海表温度呈正相关(r>0.4,p < 0.1),可见,IMF5~6的54年周期可能与太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)有关[62~63]。本文又通过频谱分析(图 6b),得到1.05~2.14 a、21.25 a和56.66 a周期,这与EEMD分解得到的周期尺度有重合。此外通过计算IMF的方差贡献率(表 3),确定重建温度序列主要受2 a、19 a和54 a周期控制。

表 3 重建温度各分量的方差贡献率和周期 Table 3 The variance contribution and period of the reconstructed mean temperature(Oct-Jan)IMFs
4 结论

本文通过建立泸沽湖地区丽江云杉树轮宽度年表,探讨树木径向生长与气候因子的关系,进而重建了137年来川西南地区的气温波动历史,并对重建的气温序列进行分析,得到以下结论:

(1) 秋冬季平均温度是限制泸沽湖地区丽江云杉径向生长最主要的限制因子。年表与上年10月到当年1月的平均温度相关性最高(r=0.725,P < 0.01)。而水分因素对树木生长的影响相对较弱。树木对秋冬季平均温度的正相关响应主要由丽江云杉的树种生理特征和其生长环境共同决定。

(2) 通过年表与木里气象站秋冬季平均温度拟合,建立了转换方程:TP10~C1=3.65WH+4.81,方程的方差解释量为52.56 %,调整后的方差解释量为51.71 %。对方程进行分段检验(Split calibration-verification test)后,显示重建方程整体上稳定可靠。同时经过重建-器测序列残差比较,发现序列可能存在树轮-气候“分异现象”。

(3) 重建序列表现出2个暖期(1911~1927 A. D.和1992~2015 A. D.)、1个冷期(1939~1991 A. D.)。第一个暖期(1911~1927 A. D.)表现出以温暖为主的冷暖波动特征,第二个暖期则表现出20世纪90年代到21世纪初的急剧升温;1939~1991 A. D.则是持续50多年的冷期。该结论与CRU格点序列、滇西北树轮重建序列变化基本一致。也与泸沽湖地区近代沉积记录吻合。并且各冷暖期均有历史记载的气象灾害事件相对应。再一次表明重建温度可信。

(4) 空间相关分析结果表明,重建气温序列对川西南地区同期平均温度波动具有比较好的区域代表性,也可代表云南大部,中南半岛,喜马拉雅山脉中尼边境的同期平均温度变化。10~1月平均温度变化与中低纬西太平洋,北大西洋海温呈显著正相关。集合经验模态(EEMD)分解显示序列具有年际、年代际不同周期,得到2 a、8 a、19 a、39 a和54 a的周期。同时,通过频谱分析得到的周期尺度也与EEMD分解结果基本重合。经过对每个分解模态的方差贡献率计算,得到2 a、19 a和54 a周期控制整个序列的冷暖波动。厄尔尼诺-南方涛动(ENSO),太阳黑子,太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)是可能的周期驱动因子。

致谢: 非常感谢四川省泸沽湖湿地自然保护区管理处王明全老师对野外采样给予的帮助;感谢中国科学院生态环境研究中心李宗善老师、买尔当·克依木博士后,兰州大学牛震敏博士对论文图件处理以及英文摘要修改方面提供的帮助;感谢中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所王文志老师提供的树轮分析测试实验室。

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Tree-ring width based autumn and winter mean temperature reconstruction and its variation over the past 137 years in southwestern Sichuan Province
Xie Chengsheng1, Li Jingji2,3, Gao Yuanyuan4, Shi Songlin3,4, Peng Peihao4, Yang Xing1, Feng Weina1     
(1 College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, Sichuan;
2 State Environmental Protection Key Laboratory of Synergetic Control and Joint Remediation for Soil&Water Pollution(Chengdu University of Technology), Chengdu 610059, Sichuan;
3 State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection(Chengdu University of Technology), Chengdu 610059, Sichuan;
4 College of Tourism and Urban-Rural Planning, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, Sichuan)

Abstract

The mean temperature of autumn and winter of the past 137 years have been reconstructed for Lugu Lake region, southwestern Sichuan Province, using the Picea likiangensis tree-ring width chronology. A total of 62 cores from 30 living trees were extracted from two sampling sites area (WJD:27°47'N, 100°50'E; 3643 m a.s.l. and HYP:27°47'N, 100°52'E; 3613 m a.s.l.) in December, 2018. All cores have been pre-processed, and prepared following standard dendrochronological techniques. And the LINTAB ring analyzer with accuracy of 0.01 mm was used to measure the tree-ring width of all cores. The quality of cross-dating was checked by using the COFECHA program, and it was found that the cross-dating quality of the two sampling sites was good, so all cores were combined for the establishment of the tree-ring chronology, with the code of WH. Finally, the standard chronology (STD) was developed by ARSTAN program for subsequent analysis. Climate-growth relationship analysis between tree ring width chronology and climate data showed that the non-growing season (from October of previous year until current year January) mean temperature was the main factor controlling tree-ring growth in the Lugu Lake, and the moisture states on the growth effect are non-significant. Accordingly we reconstructed the Oct-Jan mean temperature for the last 137 years in Southwestern Sichuan Province. The reconstruction explained 52.56% of the variance of the mean temperature (1960~2017 A.D.). The equation is checked by split calibration-verification test method and results were reliable as a whole. The reconstruction represents that there were two warm periods (1911~1927 A.D. and 1992~2015 A.D.) and one cold period (1939~1991 A. D) in the whole sequence. The temperature fluctuations of the reconstructed sequence were basically consistent with that of the CRU grided series, in addition, the reconstruction series in adjacent regions were basically consistent. Moreover, this result was also consistent with the sedimentary record of Lugu Lake, and there were corresponding meteorological disaster events recorded in history in each cold and warm period. All of above mentioned information demonstrated the reliability of reconstructed temperature. Spatial analysis showed that the reconstructed sequence can symbolize the mean temperature fluctuations during autumn and winter in the southwest of Sichuan, the large part of Yunnan, the Indo-China Peninsula and the China-Nepal border of the Himalayan Mountains. At the same time, the mean temperature variation was positively correlated with SST data of the low and mid latitude of Western Pacific as well as the North Atlantic. Through Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) analysis and variance contribution rate of each intrinsic Mode Function (IMF), the cold and warm fluctuations of the whole series that were controlled by 2 a, 9 a and 54 a cycles. It is EI Niño-Southern Oscillation (ENSO), sunspot activity, Pacific Decadal Oscillation (PDO) and North Atlantic Oscillation (NAO) that are the possible driving factors of the cycles.
Key words: temperature reconstruction    tree ring    EEMD    southwestern Sichuan Province