2021, Vol.41
2 成都信息工程大学大气科学学院, 四川 成都 610225;
3 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京 210023)
政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第三次评估报告中指出：自1860年以来，全球平均温度上升了约0.6 ℃，大气中二氧化碳等温室气体的浓度快速升高[1~3]。在气候变暖的背景下，近年来，极端气候事件频发，对人类社会经济和生态环境造成巨大的影响及危害。比如1998年发生在中国的特大洪涝灾害[4]，以及2008年在多地发生的各种极端气候事件，包括洪涝、严重干旱、雪暴、热浪和寒潮等，均造成重大的人员伤亡和经济损失[5]。通过对东亚地区进行区域气候模拟表明，随着全球变暖的持续发展，中国年平均温度普遍上升而且幅度要高于全球平均值，极端气候事件的出现频率将会增加，同时，相对于北方地区，南方地区会遭受更频繁的低温事件侵袭[6~8]。因此，为了应对未来气候变化的不确定性，对不同区域历史时期温度变化规律及机制的研究则显得尤为重要。
由于器测气象数据时间较短且站点分布不均，限制了人们对长时间尺度区域温度变化的认识。气候代用资料为人们认识过去气候变化提供了可能途径。其中树木年轮资料因具有分布广、定年准确、分辨率高、样本易得等优点，成为近代环境研究的最主要代用资料之一[9~12]。中国基于树木年轮资料的温度重建工作已取得较多的成果，但主要集中在中国中西部地区[9, 13~24]。秦岭-大巴山位于中国中部，是大陆上规模最大、最具典型性的地理-生态过渡带。作为重要的气候和地理分界线，它对于中国地理格局的形成、生物区系演化、自然资源的分布都具有极为重要的意义[25~27]。同时，该区域气候变化十分敏感，是研究区域气候变化如何响应全球变暖的理想场所之一。目前，国内外已有部分学者在该地区开展了一些树轮气候学研究[10, 28~38]。例如，田沁花等[10]对秦岭东段伏牛山油松生长对气候因子的响应进行研究，结果表明，生长季5~7月平均最高温度是该区域树木生长的主要限制因子。刘洪滨和邵雪梅[33]利用采自秦岭中段的秦岭冷杉重建了该区域1755年以来的初春温度。此外，包光等[34]对比分析了秦岭中段和西段不同树种不同参数指标的气候响应差异，结果表明生长季前期的温度信号在宽度年表和密度年表中均得到较好的保留。总的来说，秦岭地区的树轮研究工作已取得较大进展。相比之下，大巴山附近的相关研究还较少。
本文选取大巴山东段神农架林区的巴山冷杉作为研究对象，利用树轮宽度年表重建该区域1808年以来的气温变化，分析了其冷暖交替、时空代表性、周期变化等变化特征，并初步探讨了其可能的影响因子，为理解区域气候变化对全球变化的响应提供了重要参考。
1 数据与方法 1.1 研究区概况神农架林区地处湖北省西北部，西邻重庆市巫山县，北部与湖北的房县、连山连接成一片，南与巴东县接壤。地理坐标范围为31°15′~31°75′N，109°56′~110°58′E，全区总面积3253 km2(图 1)。林区1990~2010年年平均气温为12.45 ℃，年平均降水量为913.7 mm[39]。霜期从每年9月份开始，到第二年的4月份结束[40]。林区内海拔差异巨大，按海拔大体上可分为亚热带(1100 m以下)、暖温带(1100~2600 m)、温带(2600 m以上)这3个气候带[41]。
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图 1 树轮采样点、各气象站点及其他基于树轮的气温重建点的地理位置分布图 Shi和Duan为已经发表的基于树轮重建的样点, 这两个样点在讨论部分有提及, 这里仅作为点位的代称 Fig. 1 Location map of meteorological stations, sampling sites and other tree-ring based temperature reconstructions nearby. Shi and Duan marked on the map indicate other tree-ring based temperature reconstructions, which will be mentioned in discussion section. In this figure, they are regarded as names of these reconstructions |
本研究两个树轮采样点都位于神农架林区内的“太子垭”，海拔高度为2700~2750 m(图 1)，分别命名为TZYC和TZYD组，两个采样点相距较近。树轮样品采集于2018年7月，采集树种为巴山冷杉(Abies fargesii)，绝大多数样本采自小片林区，树木生长环境良好，土壤较为湿润，有机质含量丰富。其中TZYC组的样芯年代长度较短，TZYD组的样芯年代较长。我们在两个采样点共采集了27棵活树的48个样芯。
将采集到的树木年轮样品装入纸管并带回实验室，按照国际通用的树木年轮处理程序完成树木年轮的前处理[42~44]：首先，在自然状态下风干样品；然后，将风干的样芯粘贴在定制的样本槽里，先后用400目、600目的砂纸进行反复打磨，直至在显微镜下能清晰辨认出细胞形态；再用显微镜完成初步定年；随后，使用分辨率为0.001 mm的VELMEX树木年轮分析仪测量每根树轮样芯每一年轮的宽度值，并利用国际树木年轮库的软件程序COFFECHA进行定年质量控制。考虑到采样点位置十分接近，我们将两组样芯合在一起，剔除掉部分生长异常的样芯后(TZYC 3根样芯，TZYD 4根样芯)，用ARSTAN程序对各样芯宽度序列进行去趋势[45~46]，其中大部分样芯使用负指数曲线(neg expon curve)进行拟合，少数(3根)样芯使用步长为50 % 的样条函数(cubic smoothing spline)进行拟合。最终由41个样芯得到3个树轮宽度年表，分别是标准化年表(STD)、差值年表(RES)和自回归年表(ARS)。研究表明，STD年表既包含了高频信号，也保留了低频信号；RES年表则更多地表现出高频变化。为了更多地保留年表的低频信息，本文采用STD年表进行历史气候的重建和分析[47~48]。其相应的统计特征如表 1所示，年表的可靠时段以子样本信号强度SSS(subsample signal strength)大于0.85来确定[49]。如图 2所示，最终确定的可靠年表时段为1808~2017年，共210年。
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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 |
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图 2 标准年表及其相关指标 (a)标准年表序列; (b)子样本信号强度, 水平虚线为0.85阈值线; (c)树芯样本量(n=41) Fig. 2 Standard tree-ring chronology and its relevant indicators. (a)Standard tree-ring chronology; (b)Sub-sample signal strength, the horizontal dashed line is threshold line of 0.85; (c)Sample depth(n=41) |
本文所采用的相关数据包括气象站点数据和气象格点数据。其中气象站点数据下载自中国气象数据网(http://www.nmic.cn/)，选择的气象站点为距离采样点最近的房县气象站(32.03°N，110.77°E)和巴东气象站(31.07°N，110.40°E)。气象格点数据包括美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布的陆地表面(2 m)月平均温度数据(GHCN_CAMS Gridded 2 m Temperature)和全球海平面月平均温度(NOAA ERSST v5)数据。其中，陆地表面温度数据下载网站为https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ghcncams.html，数据分辨率为0.5°×0.5°，选取的数据区间为1948~2017年；全球海平面月平均温度数据下载网站为https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.noaa.ersst.v5.html，数据分辨率为2.0°×2.0°，选取的数据区间为1854~2017年。
1.4 数据分析方法为了检验重建结果的时空代表性特征以及海表温度(SST)对研究区温度变化的影响，借助NCAR Command Language(简称NCL)分别对房县气象站点数据和重建序列与格点数据做空间相关分析。并用多窗谱分析(MTM)对重建序列进行周期分析，探讨其周期变化规律。
2 结果 2.1 树木径向生长与气候要素的相关关系为了探讨树木径向生长与气候要素之间的关系，我们首先分析巴东和房县气象站点记录的气候资料。巴东气象站记录始于1953年，房县气象站记录较晚，始于1958年。通过对比两个气象站有气象记录以来的多年月平均气温及月降水量变化，可以发现，两地具有相似年内气温、降水分布特征(图 3)，即气温、降水均呈单峰型，且都在7月份达到最大值。同时，两者也存在一定差异：巴东气象站各个月的平均气温和降水量均高于房县气象站，巴东气象站记录的多年平均月降水量最高值出现在7月，其次是6月；房县气象站记录的多年平均月降水量的最高值也是出现在7月，其次是8月，且7月和8月份的平均降水量差距较小。
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图 3 房县和巴东气温、降水的年内分配特征(1958~2017年平均) Fig. 3 Distribution characteristics of temperature and precipitation recorded in Fangxian and Badong stations from 1958 A.D. to 2017 A.D. |
分别计算了树轮宽度指数与巴东气象站和房县气象站前一年9月至当年8月平均降水量和气温序列的相关系数(图 4)，结果表明，树轮宽度指数与巴东和房县气象站的月平均降水量序列的相关系数均没有超过0.05置信水平。树轮宽度指数与房县气象站前一年9月、10月、12月以及当年的2月和4月份的平均气温呈显著的正相关(p < 0.05)；与巴东气象站记录的当年2月和4月份的平均气温呈显著正相关(p < 0.05)。研究表明，季节性的气候变化对树木径向生长的影响有更好的代表性[10]，因此，我们进一步对巴东和房县气象站的平均气温和降水量进行月份组合再与树轮宽度指数进行相关分析，结果表明，树轮宽度指数与巴东、房县气象站前一年9月至当年5月(P9C5)平均气温的相关最为显著，相关系数分别为0.42和0.56。同时，从图 4中也能看出，树轮宽度指数与房县月平均降水量和气温的相关系数均明显高于巴东，因此，我们选取房县前一年9月至当年5月的平均气温数据进行后续重建。
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图 4 月平均气温和降水量序列(1958~2017年)与同期STD年表的相关系数 (a)STD年表与同期月平均降水量的相关; (b)STD年表与同期月平均气温的相关P代表上一年, C代表当年 Fig. 4 Correlation coefficients patterns between monthly mean climatic factors and concurrent STD chronology(1958~2017 A.D.). (a)Correlation coefficient with temperature; (b)Correlation coefficient with precipitation. P represents the previous year, and C is for the current year |
基于前文的分析，以STD年表为自变量，前一年9月至当年5月的平均气温为因变量，建立线性回归方程：
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(1) |
公式(1)中，TP9C5表示重建的前一年9月至当年5月平均气温，SNJ表示STD年表。重建方程可以解释该区域同时段P9C5平均气温序列方差的31.5 %，调整自由度后为30.3 %，相关系数为0.561(n=59，p < 0.001)。
为了判断重建方程的稳定性，我们首先采用逐一剔除法对其进行检验[31]。将P9C5平均气温和宽度指数序列进行逐一剔除法检验，结果表明，去除1973年和1996年后相关系系数提高到0.59。房县气象站记录的气象资料表明，1970年9月至1971年5月和1971年9月至1972年5月的平均气温分别为10.18 ℃和9.87 ℃，均低于计算得到的该站1959~2017年P9C5的平均气温(10.79 ℃)，较低的气温导致树木在1971年和1972年形成窄轮，同时也对1973年的年轮形成产生滞后效应，使得在1972年9月至1973年5月平均气温较高的情况下形成较窄的年轮。1996年的情况则相反，1993年9月至1994年5月和1994年9月至1995年5月的平均气温分别为10.98 ℃和11.12 ℃，均高于1959~2017年P9C5的平均气温，滞后效应使得在1995年9月至1996年5月平均气温较低的情况下形成较宽的年轮。这两个异常的年份影响了回归模型的拟合结果。因此从回归方程中剔除这两个年份，在去除1973年和1996年之后，转换方程为：
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(2) |
公式(2)为重建方程，它可以解释该区域同时段P9C5平均气温序列方差的34.8 %，调整自由度后为33.6 %，相关系数为0.59(n=57，p < 0.001)。
逐一检验各检验统计量如表 2所示。其中误差缩减值(RE)为0.31、乘积平均值(t)为3.55、F检验值为29.3，这3个数值都达到了0.01的显著性水平，表明重建方程是稳定的；同时，表征重建值在低频变化上的可靠性的符号检验(ST)达到37个，通过了0.05的显著性检验，但是表征高频变化的一阶符号检验(ST1)没能通过0.05的显著性检验，表明重建方程对低频变化的重建要好于高频变化的重建[14, 50]。此外，本研究还运用更严格的分段检验法(split calibration-verification test)对重建方程进行二次检验[51](表 3)，其中1988~2017年校准期转换方程相关系数、ST和有效系数(CE)均未通过检验。类似的结果在以往的研究中也有出现[38, 52]，可能的原因是校准期和检验期两个时段的温度差异较大。但是整个重建时段的结果较为理想，在一定程度上能客服这些不足。图 5a给出了器测时段(1959~2017年)P9C5平均气温的观测值和重建值对比，可以看出，两条序列的变化有较好的一致性，尤其是在低频变化方面。并且，在很多年份重建值与实测值的数据十分接近。此外，其一阶差序列的变化情况也较为一致(图 5b)。这些都能够进一步说明重建方程的稳定性和可靠性。
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表 2 逐一剔除检验的相关统计量 Table 2 Statistics of leave-one-out cross-validation test results |
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表 3 重建方程分段校准-验证法的相关统计量 Table 3 Statistics of split calibration-verification test results |
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图 5 1959~2017年P9C5器测数据与重建值的对比 (a)年际对比; (b)一阶差对比 Fig. 5 Comparison between actual monthly mean temperature from previous September to current May and concurrent reconstruction from 1959 A.D. to 2017 A.D. (a)Annual reconstruction comparison; (b)First-order series comparison |
根据上述重建方程重建了神农架地区1808~2017年P9C5平均气温变化(图 6)，并对气温序列进行了11 a滑动平均计算以揭示年代际尺度冷暖变化情况。本文对冷暖阶段的划分标准为：当11 a滑动平均值连续11年及以上大于等于(小于)整个时段均值(10.79 ℃)时定义为偏暖阶段(偏冷阶段)。由此，对重建的神农架过去210年P9C5平均气温序列进行了冷暖阶段划分。在冷暖阶段划分的基础上，规定显著偏暖(或冷)阶段为偏暖(或冷)阶段距平值高于(或低于)1倍标准差(0.19 ℃)的阶段[14, 53]。在重建的过去210年P9C5平均气温序列中，有4个偏暖阶段，分别是1825~1842年、1854~1864年、1949~1965年、1980~2017年。在偏暖阶段中，1980~2017年是持续时间最长的暖期，持续时间为38 a，偏暖幅度也最大；有4个偏冷阶段，分别是1865~1882年、1892~1903年、1909~1948年和1966~1979年，其中1909~1948年是持续时间最长的冷期，持续时间为40 a；显著偏暖时段有1个，为1980~2017年；显著偏冷时段有2个，分别为1865~1882年和1909~1948年。
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图 6 重建的1808~2017年前一年9月至当年5月的平均气温序列及对应的11年滑动平均序列和平均值 Fig. 6 Reconstructed temperature sequence and its according 11-year-running average and statistic mean (1808~2017 A.D.) |
树轮宽度指数与月平均气温和降水的相关关系表明(见图 4)，相比位于大巴山东段南坡且直线距离更近的巴东气象站，位于北坡的房县气象站能够更好地反映前一年9月至当年5月平均气温对神农架林区巴山冷杉径向生长的限制情况。这可能是由于冬半年中国大部分区域受控于东亚冬季风，在强大的蒙古-西伯利亚冷高压作用下，强劲的冷空气自北向南横扫大半个中国[54]。研究表明，在秦岭山脉的屏障作用下，冷空气南下受到阻挡，使得1月份秦岭南北麓气温相差达4~5 ℃[55]。此外，大巴山对冷空气也有同样的阻挡作用，这使得位于大巴山北坡房县气象站记录的气温更能反映出神农架林区冬半年的气温变化情况，因此房县气象站前一年9月至当年5月的平均气温要素与树轮宽度指数的相关关系更显著。另外，图 4也表明，神农架林区的巴山冷杉径向生长受气温的影响大于受降水量的影响。研究表明，神农架林区年降水量接近1000 mm，据海拔1990 m处的大九湖多年气象记录，其年平均降水量可达1500 mm左右[39, 41]，并且巴山冷杉的生长季刚好是神农架的雨季(4月至9月)，该时段的降水占全年降水的80 % 左右[40]。充足的降水量完全满足了巴山冷杉生长的要求。因此不难理解树木的径向生长与降水量之间的不显著关系。神农架树轮与气候要素的相关关系模式也与其他的研究结果类似，即在高海拔地区的树木径向生长主要受到温度的控制，低海拔地区则更多受到降水的影响[56]。神农架巴山冷杉的径向生长与前一年的9月、10月、12月平均气温呈显著正相关，这是因为该时间段是神农架的霜冻期，树木形成层处于被动休眠期[57]，温度升高可减轻树木根部受到的低温冻害，有利于次年树木的生长[46]。另外，巴山冷杉的径向生长与当年的2月以及4月的平均气温呈显著正相关(见图 4)，这是因为初春温度升高有利于土壤冻融，为形成层细胞分裂提供了充足养分，其次，4月份温度升高也有利于生长期提前，从而促进树木的生长。
3.2 时空代表性及重建可靠性分析为了探明基于树轮宽度重建的神农架地区P9C5平均气温能否代表较大范围的温度变化，本文对房县气象站记录的1959~2017年P9C5平均气温和重建的气温序列与同时段的格点数据进行空间相关分析。结果表明，房县气象站P9C5气温序列能够代表大范围的同期温度变化(图 7a)；同时重建序列和格点数据的空间相关模态(图 7b)与实测数据和格点数据的空间相关模态较为一致。这样的结果说明基于树轮宽度重建的神农架地区P9C5平均气温在1959~2017年时段有较好的时空代表性。
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图 7 实测数据和重建数据(1959~2017 A.D.)与格点数据的空间相关 (a)房县气象站平均气温与格点数据; (b)重建的平均气温与格点数据黑点代表相关系数通过99 % 置信度检验 Fig. 7 Spatial correlation patterns between temperature and gridded data from 1959 A.D. to 2017 A.D. (a)Spatial correlation between Fangxian Meteorological Station and gridded data; (b)Spatial correlation between reconstruction and gridded data. Black dot indicates 99 % confidence test |
进一步验证重建序列的准确性，本文将该序列与邻近地区基于树轮宽度的温度重建序列进行对比(图 8)。为了便于对比，本文对所有的序列进行了Z-score标准化以及11 a的滑动平均，采用的对比序列分别为Duan等[58]利用采自江西省和湖南省多个树轮样本重建的中国东南地区冬春季节的平均气温序列和Shi等[59]利用采自长江下游地区多个树轮样本重建的冬季平均气温序列。如图 8所示，本文重建的P9C5平均气温与其他两条序列有较好的一致性。在重建结果中，3条序列均能体现出1909~1940年和1966~1979年两个偏冷阶段；以及1950~1970年的偏暖阶段和自1990年以来的显著升温阶段。其中1966~1979年偏冷时期在肖丁木等[9]重建的川西高原东北部7~9月平均气温、刘洪滨和邵雪梅[36]重建的秦岭地区初春温度等序列中均有体现；1950~1970年这一偏暖阶段在李金建等[14]重建的松潘地区年平均气温序列中有所体现。此外，本文的重建序列表明1830~1850年气温相对较高，通过翻阅相关文献发现，该偏暖阶段普遍存在于秦岭地区多个基于树轮宽度重建的冬半年温度序列中。例如，刘洪滨和邵雪梅[33]发现其重建的陕西镇安前一年12月至当年4月的平均气温序列在1853年前后有一由暖变冷的突变点；Liu等[60]重建的秦岭南坡前一年9月至当年4月的平均气温序列中，1837~1875年这一阶段的气温高于多年平均值。值得注意的是1990s以来的显著变暖趋势在多个基于树轮重建的冬半年温度序列中均有所发现，但是增温幅度存在差异。以本文重建的P9C5气温序列为例，该阶段的增暖幅度是过去210年里最显著的，这与基于树轮宽度重建的秦岭镇安前一年12月至当年4月平均气温[33]、九寨沟前一年11月至当年3月平均最低气温[15]、秦岭分水岭1月至7月的平均气温[31]以及秦岭南坡前一年9月至当年4月的平均气温序列一致[60]，但是该增温趋势在基于陕西太白山树轮宽度[61]重建的温度序列中不明显。这既证实了秦岭-大巴山地区较大范围冬半年温度变化的一致性，也反映了不同区域对全球气候变化的响应差异。
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图 8 神农架前一年9月至当年5月平均气温重建(a)与东南地区冬春季节的平均气温重建(b)和长江下游区域冬季平均气温重建(c)的对比 序列经过Z-score标准化处理, 曲线为11年滑动平均的结果, 右斜线区域和左斜线区域分别表示冷期和暖期 Fig. 8 Comparison between previous September to current May temperature reconstruction Shennongjia Mountain (a), regional-scale winter-spring temperature reconstruction for the Southeastern China (b) and winter temperature reconstruction for the lower reaches of the Yangtze River(c). All series are standardized by Z-score, and the curves was the result of 11-year running average. The right and left slash area denote the cold and warm epochs respectively |
此外，本文的重建序列中，1870~1880年和1924~1944年这两个偏冷时期在对比的序列中均没有被发现，因此本文借助历史记录的气候事件对重建序列进行佐证。根据《中国气象灾害大典——湖北卷》[62]记载的寒潮、冻害和雪灾等事件显示，1870~1880年间，湖北地区冻害和雪灾发生频繁，其中，1870年、1871年、1872年、1873年、1875年和1877年均有雪灾记录，以1872年和1873年最为严重，多有“平地雪深四五尺，冰凌百日，野兽冻死，湖中结冰”的记录。另外，重建序列记录的1924~1944年这一偏冷期，与之对应地，20世纪20至40年代初期，是一个大范围的雪灾多发期，其中以1932年最为严重，此时“大冰凌达四十天，山雀冻毙，路断行人”[62]。总的来说，在重建序列中气温偏高(低)的阶段，有记载的低温事件相对较少(多)。
3.3 周期分析由图 6可以看出，重建的1808~2017年P9C5平均气温序列具有比较明显波动变化特征，为了探讨这种波动的变化规律，本文采用多窗谱分析对其进行周期计算(图 9a)。结果表明，重建的过去210年P9C5平均气温序列中包含多个年际和年代际周期变化，在90 % 显著度水平上主要包含2~8 a周期、准11 a周期、准17 a周期、准27 a周期和准84 a周期。其中2~8 a这一高频振荡特征在很多重建序列中都有发现。该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)一致，表明ENSO可能是区域温度变化的调制因素之一[63~64]。准11 a周期则对应着太阳活动11 a周期[65~66]，太阳活动变化引起了太阳辐射量的变化，并最终引起气温的变化；准17 a的年代际周期可能与太平洋年代际涛动(PDO)有关[66~67]；准27 a的年代际周期则可能与北大西洋涛动(NAO)有关[68~69]。为了验证这一结论，本文进一步将重建的序列与当年1月至5月的全球海平面温度(SST)做空间相关分析(图 9b)，结果表明，基于树轮宽度重建的神农架地区P9C5平均气温变化与西北太平洋、北中高纬度大西洋SST呈显著负相关；与热带太平洋、北热带大西洋、南大西洋以及印度洋SST呈显著的正相关相关关系(p < 0.1)，该空间相关模态进一步说明神农架地区气温的变化与ENSO、PDO、NAO等因子之间存在某些联系，但是其具体机制还需要更加深入地分析。
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图 9 重建序列的多窗谱分析(a)和重建气温与当年1月至5月SST的空间相关(1855~2017年)(b) 黑点代表相关系数通过90 % 置信度检验 Fig. 9 (a)Multi-taper spectrum analysis result of the reconstruction; (b)Spatial correlations of reconstructed series with January-May SST for 1855~2017 A.D. Black dot indicates 90 % confidence test |
本文利用采自湖北神农架林区的巴山冷杉树轮样本，建立了该区域树轮宽度年表，并用STD年表探讨该区域树木径向生长与气候因子的关系，进而重建了该区域1808~2017年前一年9月至当年5月(P9C5)平均气温的变化历史。对重建的气温序列进行检验以及分析后，得到以下结论：
(1) 生长季前一年9月至当年5月平均气温是神农架地区巴山冷杉径向生长最主要的限制因子；降水量的变化对树木径向生长的影响弱。
(2) 在基于树轮宽度重建的210年气温变化序列中，有4个偏暖阶段和4个偏冷阶段。在偏暖阶段中，1980~2017年是持续时间最长的暖期，持续时间为38 a；在偏冷阶段中，1909~1948年是持续时间最长的冷期，持续时间为40 a；显著偏暖时段有1个，为1980~2017年；显著偏冷时段有2个，分别为1865~1882年和1909~1948年。空间相关分析表明，重建序列能够代表同时段(1959~2017年)中国大部分地区的气温变化。同时，重建的P9C5平均气温序列与邻近地区基于树轮重建的温度序列在时间变化上具有较好的一致性，各冷暖期均有较好的对应关系，再一次证明重建的气温序列的时空可靠性。
(3) 基于多窗谱的周期分析表明，重建的过去210年P9C5平均气温序列中包含多个年际和年代际周期变化，在90 % 显著度水平上主要包含2~8 a周期、准11 a周期、准17 a周期、准27 a周期和准84 a周期。重建序列与当年1月至5月海表气温(SST)的空间相关模态进一步表明，厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)，太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)是其可能的周期驱动因子。
致谢: 感谢审稿专家和编辑部杨美芳老师提供的宝贵意见；感谢兰州大学资源环境学院勾晓华老师以及树木年轮实验室的同学提供的技术和硬件支持。
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2 School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, Sichuan;
3 School of Geographic and Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, Jiangsu)
Abstract
In this study, A standard chronology(STD) of Abies fargesii was developed using tree rings in Shennongjia Mountain area(31°15'~31°75'N, 109°56'~110°58'E). Its reliable period is from 1808 A.D. to 2017 A.D.(subsample signal strength>0.85). To detect critical climatic factor for the tree growth in this region, we analysed the correlation between the STD and different climatic factors and found that correlation coefficients between STD chronology and monthly mean temperature were significant in many months, with the highest correlation(r=0.56) from previous autumn to current spring(P9C5). Based on these analyses, we reconstructed the P9C5 temperature variation in this region using a linear regression model.Further, to determine whether the STD-based reconstruction shows spatial-temporal representativeness over the large Eastern China region, spatial correlation analyses were performed. The results of the spatial analysis revealed that our reconstruction is representative of large-scale P9C5 temperature variation. Additionally, the reconstruction showed 4 warm periods and 4 cool periods over the past 210 years. It also showed that the temperature variation in the study area is corresponding to other nearby sites; these findings demonstrate the reliability of our reconstruction back in time.Additionally, Multi-taper analysis showed that significant spectral peaks were identified at 2~8 a, quasi-11 a, quasi-17 a, quasi-27 a and quansi-84 a, which indicate the possible links between El Niño-Southern Oscillations(ENSO), solar activity, Pacific Decadal Oscillation(PDO) and North Atlantic Oscillation(NAO) and regional temperature change. This hypothesis was further confirmed via the spatial correlation patterns of reconstructed series with Sea surface temperature(SST).