2021, Vol.41
自20世纪中后期至今，全球变化的进程正在逐步加剧，具体表现为气温显著升高[1]，降水变异频繁[1~2]、冰川退缩明显[3~4]等。气候变化不仅是全球变化的重要内容之一[5]，而且也会对全球系统的其他变化例如冰川变化产生显著影响。冰川作为冰冻圈系统的重要组成部分，其变化也会对气候系统的变化产生较大影响[6]，冰川的进退是气候变化的重要指示器[7]。天山地区位于中国西北内陆，特殊的地理位置与地形地貌特征使得该地区对气候变化的响应较为敏感[2]。近期利用观测资料对天山地区的气候变化研究表明，过去近50年来年平均气温呈现明显的上升趋势，气温变化率显著高于我国祁连山、横断山地区[1]。天山地区是中国研究冰川波动较早和较为集中的地区之一，基于遥感影像数据[4, 8~12]或冰碛垄测年法[13~16]对冰川波动历史的研究，能为我们确定小冰期以来冰川的进退和动态特征提供较为丰富的资料，有助于从气候变化的较长时间尺度上分析冰川波动的气候成因。基于此，本研究一方面选取天山地区树木年轮样本作为古气候代用指标，重建了过去数百年气候变化的信息，另一方面收集总结了小冰期以来天山地区山地冰川波动历史的相关研究结果[8~11, 17~26]，通过两者的对比分析，揭示冰川波动在长时间尺度上对气候变化的响应机制，从而为应对气候变化和冰川消融带来的环境问题提供理论依据和决策支持。
1 研究区概况研究区位于天山山脉中段地区。天山山脉横亘于欧亚内陆腹地，是新疆南北气候的分水岭。该区域的气候主要受到西风环流和北大西洋涛动的影响[27]，属于典型的温带大陆性气候区，年内明显地分成冷、暖两季。山区年均气温为7.02 ℃，且南坡均温高于北坡，其年均温差约为2.90 ℃[1]。山地年降水量受到西风环流和北冰洋极地寒冷气团所带来的水汽以及地形等因素的影响。降水的空间差异显著，同一山坡自西向东，逐渐减少；山地迎风坡(北坡)多于背风坡(南坡)；山地内部盆地或谷地降水量少于外围山地[2]。根据第二次冰川编目成果[28]，天山地区现存冰川7934条，冰川面积约为7179.77 km2，冰储量约为756.48 km3。海拔3800~4800 m为冰川的集中发育区，雪线附近年平均气温-10.00 ℃[29]。天山冰川属于亚大陆型冰川或极大陆型冰川[30]，形态类型多样，且山谷冰川的分布较多。天山地区的冰川在数量上以面积<1 km2的居多，面积上以1~10 km2和大于20 km2的为主[17]。
2 数据与方法 2.1 数据来源 2.1.1 树轮与气候资料本文选取国际树轮数据库(http://www.ncdc.noaa.gov/)中由Cook等[31]共享的南天山北坡4个不同海拔高度雪岭云杉树轮宽度数据集。雪岭云杉(Picea schrenkiana)是天山森林群落中的主要建群种之一，广泛分布于天山暗针叶林区系。树轮样点的海拔区间大致在1499 m至2820 m之间，基本涵盖了该地区雪岭云杉分布的海拔范围[32]，样点详细信息见表 1。本研究所用的气候资料主要来源于中国气象局国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)，选取距离树轮样点较近的伊宁、昭苏和巴音布鲁克这3个气象站，气象站点的相关信息详见表 1，所用气候要素包括：月平均气温、月平均最低气温、月平均最高气温、月降水量、月平均相对湿度。本研究所用空间分辨率0.5°×0.5°的区域CRU近地表温度的格点数据(CRU TS4.04 Mean Temperature)[33]来源于KNMI Climate Explorer网站(http://climexp.knmi.nl)。本研究所采用的4个树轮样点(KEN、WUY、QIA和KUE)和3个气象站点的位置分布如图 1所示。
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表 1 树轮样点及其附近气象站点详细信息 Table 1 Detail information of tree-ring sample sites and their nearby meteorological stations |
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图 1 树轮样点及其附近气象站点和典型冰川的位置 Fig. 1 Location of tree-ring sample sites and nearby meteorological stations and typical glaciers |
基于现有冰川编目数据和文献研究结果表明[17, 28]，小冰期以后，特别是近50年以来，天山地区的冰川数量减少了965条，面积共退缩了1619.82 km2，面积退缩率为18.41%。冰川储量亏损了104.78 km3，亏损率约为12.16%[17]。天山地区的冰川普遍出现显著的退缩，不同冰川因其所在区域气候变化与冰川物理特性差异呈现出不同程度的退缩[10, 17]。依据中国科学院在天山地区现有的冰川监测目录[34]，选取天山乌鲁木齐河源1号冰川、托木尔峰青冰滩72号冰川和奎屯河哈希勒根51号冰川为研究对象(见图 1)，总结近期冰川变化研究结果[8~11, 17~26]，获取相应的冰川波动资料。
2.2 研究方法 2.2.1 树轮年表的建立树轮数据从国际树轮数据库中下载后，由R语言主程序调用dplR程序包以“read.rwl”函数进行数据读取，结合COFECHA程序进行交叉定年质量检验与控制[35]，并调用“rwl.stats”函数[36]计算原始树轮宽度序列基本统计量。在R语言主程序中调用“detrend”函数进行去趋势[35]，以消除原始轮宽序列中非气候因素造成的扰动[37]。所采用的趋势拟合方法为负指数函数或样条函数拟合。同时，考虑到树轮样芯的样本量随时间向前推移而逐渐减少，使用“sss”函数[38]计算子样本信号强度(SSS)，以大于0.85的时段作为年表的可靠时段[39]。使用“rwi.stats”函数[38]对去趋势后的树轮宽度指数序列进行公共区间分析，得出年表统计特征值。最后使用“chron”函数[40]采用双权重平均法进行合成，最终得到树轮宽度标准化年表(STD)和差值年表(RES)。考虑到STD年表保留了更多的低频信息，因此，本研究采用了4个采样点的STD年表SSS>0.85的可靠时段进行分析。
2.2.2 树轮-气候关系分析利用本研究所采用的3个气象站点的气候资料，在其公共时段(1958~2008年)取平均值，获取区域平均气候的变化信息。同时，为了揭示树轮年表中所记录的气候信号，本研究利用SPSS软件中的Pearson相关分析，计算树轮宽度年表与气候要素在共同时段1959~2004年的相关系数。考虑到上一年的气候状况对当年的树木径向生长可能存在滞后效应，我们选取上一年5月至当年10月的单月气候资料进行相关分析。考虑到各月份气候要素之间可能存在多重共线性，本文还利用R语言treeclim程序包的响应函数“dcc”[35, 41]计算了树轮-气候响应系数，所用气候要素及其月份与相关分析采用的一致。同时，进一步计算了不同月份组合的气候资料与树轮年表的相关系数。基于树轮-气候关系分析结果，选择限制树木径向生长的主要气候限制因子，建立树轮年表指数与气候要素的转换函数，重建过去气候变化，并对重建方程进行稳定性与可靠性检验，交叉验证检验的方法采用逐一剔除法(Leave-one-out)[42]和自举法(Bootstrap)[43]。同时，为了揭示重建序列的周期变化特征，基于R语言主程序的dplR程序包[35]的时间序列红噪声谱估计函数“redfit”[44]计算了重建序列的频谱特征。为了评估树轮气候重建结果的空间代表性，将其与相应公共时段区域CRU近地表温度格点数据进行空间相关分析，相关分析在KNMI Climate Explorer网站(http://climexp.knmi.nl)上完成。
3 结果与讨论 3.1 树轮年表统计特征对4个采样点STD年表的公共区间(1758~2004年)进行相关分析和因子极大方差转动分析，发现各年表的相关系数与因子荷载值按海拔高度显著地分为两组，且各组分第一主成分方差解释量均超过83%。为突出各组分的共同区域气候信号，将WUY与KEN单点年表的所有树轮宽度序列合并在一起，建立一个可靠年代更长、复本量更好的高海拔区域合成年表(WEN)；同样，将KUE与QIA单点年表合并，建立低海拔地区合成年表(KIA)。合成年表与单点年表的相关系数均在0.83以上(n=247，p < 0.001)，一阶差序列相关系数均在0.94以上(n=246，p < 0.001)，说明合成年表在低频与高频变化上均能较好的反映单点树轮年表共同气候信号的特征。为此，后续研究使用合成年表与气候要素进行相关与响应分析。4个单点树轮年表与2个合成年表的各统计特征值见表 2。
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表 2 单点STD年表与合成STD年表的统计特征 Table 2 Statistics of single STD chronologies and composite STD chronologies |
树轮宽度合成年表与上一年5月至当年10月各气候要素的相关分析和响应函数分析结果见图 2。由图 2a可知，高海拔树轮宽度合成年表WEN与气温(月平均气温、月平均最低气温、月平均最高气温)的相关系数整体呈现正相关(除与上一年7月平均最高气温、当年4月平均气温和平均最高气温以及当年10月平均气温和平均最低气温呈现不显著的微弱负相关)，这与高海拔地区树轮宽度生长受限于温度变化[45]的普遍认知相吻合。WEN年表与上一年6月、11月平均气温，上一年7月、8月、11月平均最低气温以及当年6月平均最高气温呈现较为显著地正相关(p < 0.05)，特别是与当年6月平均气温以及上一年6月和当年6月、7月、8月平均最低气温呈现较强的正相关(p < 0.01)，且与当年7月平均最低气温相关最强为0.54。WEN年表与月降水量的显著相关表现在上一年11月和当年4月、9月(p < 0.05)，其余均呈现不显著相关。由此单月相关分析初步可知，高海拔WEN年表主要记录了生长季中后期气温的信号，尤其是平均最低气温信号。
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图 2 树轮宽度合成年表与上一年5月(P5)至当年10月(C10)各气候要素在1959~2004年共同时段的相关系数(柱状)和响应系数(线状) 水平虚线和点线分别表示0.05和0.01显著性水平下的相关系数阈值，*表示响应系数达到0.05显著性水平 Fig. 2 Coefficients for correlation(bars)and response functions(lines with circles)of the two composited chronologies with monthly total precipitation(Pre), monthly mean(Tmean), monthly minimum(Tmin), and monthly maximum(Tmax)temperatures from the previous May(P5)to current October(C10)during the period 1959~2004 A.D. The horizontal dashed and dotted lines denote the threshold values of correlation coefficient at 0.05 and 0.01 confidence levels, respectively. Response coefficients significant at the 0.05 level are marked with an asterisk |
由图 2b可知，低海拔树轮宽度合成年表KIA与气温和降水的相关系数大致呈现生长季与非生长季的分异格局，且与生长季的气温都为负相关、与生长季的降水大都为正相关(除上一年6月、10月和当年10月)，符合低海拔地区尤其是较干旱地区树轮宽度生长容易受限于降水变化或温度与降水共同作用导致土壤水分胁迫影响树木生长的经验认知[45]。KIA年表与当年9月平均气温以及上一年6月、9月平均最高气温均呈现显著负相关(p < 0.05)，与上一年6月、7月、8月、9月和当年7月平均气温，上一年6月、7月、9月和当年6月、7月、9月平均最低气温以及上一年7月、8月和当年7月平均最高气温呈现极显著负相关(p < 0.01)，且与上一年7月平均气温相关最强为-0.63。KIA年表与上一年8月、9月和当年7月降水量均呈现显著正相关(p < 0.05)，与上一年7月降水量呈现极显著正相关为0.52(p < 0.01)。由此单月相关分析初步可知，低海拔KIA年表可能主要记录了上一年和当年夏季气温和降水的信号，尤其是平均气温信号。
为了揭示不同月份组合的气候因子对树轮宽度生长的影响，依据树轮-气候相关和响应单月分析的结果，划分不同的气候要素时段组合，并分别与2个不同海拔高度树轮宽度合成年表进行相关分析。划分的时段组合包括上一年夏季6月至8月(P6~P8)和当年夏季6月至8月(C6~C8)。2个不同海拔高度树轮宽度合成年表与2个不同时段组合的气候资料相关分析计算结果如表 3所示。根据表 3中的计算结果可知，高海拔树轮宽度年表WEN中降水信号不明显，与当年夏季(C6~C8)平均气温尤其是平均最低气温的相关较高，相关系数分别达到0.49和0.56(n=46，p < 0.01)，与上一年夏季(P6~P8)平均气温和平均最低气温的相关系数也达到了0.30(n=46，p < 0.05)和0.46(n=46，p < 0.01)。进一步计算上一年夏季和当年夏季气温信号与WEN年表的一阶差相关系数，当年夏季平均气温和平均最低气温与WEN年表仍然存在非常高的显著正相关，分别为0.53和0.44(n=45，p < 0.01)，而上一年夏季平均气温和平均最低气温基本不存在一阶差相关，分别为-0.10和-0.14，结果表明高海拔WEN年表主要记录了当年夏季平均气温尤其是最低气温信号。
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表 3 树轮合成年表与不同时段组合的气候资料的相关系数(1959~2004年) Table 3 Correlation coefficients between tree-ring composite chronologies and climatic data of different periods(1959~2004 A.D.) |
表 3结果显示，低海拔树轮宽度年表KIA与上一年夏季和当年夏季的气温和降水均有较显著的相关，与上一年夏季的平均气温相关最高。与当年夏季(C6~C8)平均气温的相关系数为-0.46(n=46，p < 0.01)，与上一年夏季平均气温和降水的相关系数分别为-0.74和0.42(n=46，p < 0.01)。首先，利用SPSS软件对KIA年表与上一年夏季(P6~P8)的平均气温和降水进行偏相关分析，结果表明，当固定降水时，KIA与上一年夏季平均气温的偏相关系数仍达到-0.71(n=46，p < 0.01)，但是当固定平均气温时，KIA与上一年夏季降水的偏相关系数仅为0.28(n=46，p=0.06)，并未通过0.05显著性水平检验。因此，KIA年表与降水的相关可能是伪相关，并不稳定。低海拔KIA年表与上一年夏季(P6~P8)和当年夏季(C6~C8)平均气温、平均最高气温和平均最低气温均存在显著负相关，且KIA年表与三者上一年夏季的相关系数值更高。进一步计算上一年夏季和当年夏季的平均气温、平均最低气温和平均最高气温与KIA年表的一阶差相关系数，上一年夏季气温与KIA年表仍然存在非常高的显著相关，相关系数分别为-0.72、-0.67和-0.38(n=45，p < 0.01)，而当年夏季气温基本不存在一阶差相关，相关系数分别为0.09、0.01和0.03，结果表明KIA年表中主要记录了上一年夏季气温信号，其中平均最高气温相对于平均最低气温的信号更强。通过对夏季气温与平均相对湿度的相关分析，结果显示平均气温和平均最高气温与相对湿度均存在显著负相关，相关系数分别达到-0.48和-0.74(n=46，p < 0.01)，表明平均气温尤其是日间平均最高气温越高，该地区相对湿度会越低，容易加剧土壤和大气之间的水势梯度，因此，我们判断夏季白天的高温可能通过加剧土壤水分蒸发，不利于土壤水分储存，从而可能对当年及下一年树木生长造成水分干旱胁迫。综合以上分析结果，低海拔KIA年表主要记录了上一年夏季平均气温信号，其中平均最高气温信号对此贡献较大。
3.3 气候要素重建与特征分析 3.3.1 夏季平均气温重建树轮-气候关系分析的结果显示高海拔树轮宽度年表WEN与低海拔树轮宽度年表KIA均可反映天山中段地区夏季(6~8月)平均气温变化，但是因海拔差异，WEN主要反映当年夏季平均气温尤其是平均最低气温变化，而KIA年表主要记录了上一年夏季平均气温尤其是平均最高气温的变化。鉴于区域平均气温一定程度上是对平均最低气温和平均最高气温的综合反映，为此，本研究以1958~2003年时段的WEN年表和1959~2004年时段的KIA年表作为自变量，以1958~2003年时段夏季平均气温作为因变量，建立二元线性回归方程：
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公式(1)中，Tt为第t年夏季(6~8月)平均气温，Wt为第t年高海拔WEN年表树轮宽度指数，Kt+1为第t+1年低海拔KIA年表树轮宽度指数。校准时段(1958~2003年)的重建值与实测值的相关系数为0.78(n=46，p < 0.01)，一阶差序列相关系数为0.70(n=45，p < 0.01)，重建值对器测夏季(6~8月)平均气温的方差解释量达60.6%，调整自由度后的方差解释量为57.8%，F检验值为33.02(p < 0.001)。绘制1958~2003年时段重建值和实测值及其相应一阶差的变化曲线，如图 3a和3b所示，通过对比分析，重建值对实测值有较好的拟合。
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图 3 (a) 1958~2003年夏季平均气温重建值与实测值的对比；(b)重建值与实测值一阶差序列的对比；(c)1734~2019年夏季平均气温重建序列及其11年滑动平均值序列(粗黑线) 水平实线为整个重建时段的平均值，δ为11年滑动平均序列的标准差 Fig. 3 (a)Comparison between the reconstructed and measured summer average temperature values(1958~2003 A.D.); (b)Comparison of first-order difference sequences for reconstructed values and measured values; (c)The reconstructed sequence of average summer temperature during 1734~2019 A.D. and its 11-year moving average(the thick black line). The horizontal solid line is the average value during the entire reconstruction period, δ is the standard deviation for the 11-year moving average sequence |
为了验证重建方程的稳定性与可靠性，本文采用逐一剔除法(Leave-one-out)[42]和自举法(Bootstrap)[43]计算了重建方程的检验统计量，结果如表 4所示。通过对比分析，逐一剔除法和自举法计算的回归方程检验统计量与校准期全时段计算的回归方程检验统计量基本一致，证明了重建方程的稳定性与可靠性。对逐一剔除法得到的重建值进行分析，符号检验ST(31+/15-，p < 0.05)，乘积平均值(t)和误差缩减值(RE)分别为3.62(p < 0.01)和0.56，进一步证明重建方程具有较高的拟合优度，可以用于重建天山中段地区夏季平均气温变化。
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表 4 逐一剔除法和自举法计算得到的检验统计量 Table 4 Test statistics calculated by leave-one-out method and Bootstrap method |
基于上述重建方程，我们重建了天山中段地区1734~2003年夏季(6~8月)平均气温。为了研究近期气候变化在过去数百年背景下的特征，以1958~2008年为分析时段，计算区域夏季平均气温与巴音布鲁克气象站夏季平均气温的相关系数为0.90(n=51，p < 0.001)，表明巴音布鲁克气象站夏季平均气温变化能较好的反映区域夏季平均气温，为此，以巴音布鲁克气象站夏季平均气温为自变量，区域夏季平均气温为因变量，建立两者的回归方程，并计算得到2009~2019年区域夏季平均气温。将树轮气候重建的1734~2003年夏季平均气温与2004~2019年区域夏季平均气温进行拼接，绘制1734~2019年天山中段地区夏季平均气温变化曲线如图 3c所示。由图 3c可知，重建序列在1840s之前呈现整体波动下降趋势，1840s~1920s呈现缓慢振荡上升趋势，1920s~1960s呈现显著下降趋势，1970s以后呈现快速升温趋势。同时，为了揭示重建结果的年代际尺度的冷暖变化情况，对重建序列进行了11 a滑动平均(1739~2014年)。整个重接序列的11 a滑动序列的均值及其对应的标准差分别为14.48和0.41，并定义大于(小于)均值1个标准差的为偏暖(冷)阶段，大于(小于)均值2个标准差的为极暖(冷)阶段。按此定义，在整个分析时段内(1739~2014年)划分的偏暖阶段包括1744~1746年、1751~1762年和2000~2014年(其中包括2005~2014年极暖阶段)，偏冷阶段包括1835~1837年、1885~1887年、1891~1893年和1949~1969年。本文重建序列与天山中段其他地区现有树轮气候重建的夏季气温变化基本吻合[46~47]，初步说明重建序列能较好的代表天山中段地区过去286 a夏季平均气温变化。
3.3.2 时空特征分析红噪声谱估计函数[44]计算结果(图 4)表明，重建序列低频周期信号的频谱值显著高于高频信号，且低频周期信号中以114.4 a为代表的长周期信号频谱值达到99%置信水平以上，高频周期信号以5.3 a为代表的短周期信号频谱值达到95%置信水平以上。重建序列包含较多的频谱变化信息，表明研究区气候变化可能受到多种气候驱动机制[48~51]的影响。
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图 4 天山中段地区夏季平均气温重建序列的功率谱分析 Fig. 4 Power spectrum analysis of average summer temperature reconstruction sequence in the middle Tianshan Mountains |
为了检验重建结果的空间代表性，将夏季平均气温的实测值和重建值分别与区域CRU格点夏季(6~8月)平均气温数据进行相关分析和一阶差相关分析，分析时段为年表与气候资料校准期时段(1958~2003年)，计算结果如图 5所示。由图 5可见，夏季平均气温的实测值和重建值与研究区及其周边区域的气温变化都具有较高的原始相关系数和一阶差相关系数。由此可得，气候资料的实测值和本文的重建值都能较好的代表天山中段地区夏季平均气温的变化特征。
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图 5 天山中段地区夏季平均气温实测值(a，c)和重建值(b，d)与CRU格点夏季平均气温的相关系数(a，b)、一阶差相关系数(c，d) 相关分析的时段为1958~2003年；三角形为4个采样点的平均位置，彩色区域表示相关系数达到0.1显著性水平 Fig. 5 Correlation coefficients(a, b)and first-order correlation coefficients(c, d)between the measured average summer temperature(a, c)and reconstructed value(b, d)and the CRU grid point average summer temperature in the central part of Tianshan Mountains. The correlation analysis period was from 1958 A.D. to 2003 A.D. The triangle is the average position of the four tree-ring sites, and the color shading region indicates that the correlation coefficients pass the significance level of 0.1 |
冰川是气候的产物，山岳冰川的进退是气候变化的重要指示器[7]。为了研究气候变化与冰川波动的关系，本文总结了天山地区现有冰川文献研究结果[8~11, 17~26]，并结合上述树轮气候特征揭示天山地区近百年来冰川与气候的变化机制。为此，首先整理了天山地区典型冰川近期以来的变化特征如表 5所示。根据王璞玉等[10]对乌鲁木齐河源1号冰川的研究可知，1962~2006年冰川面积减少约0.304 km2，冰储量亏损约0.026 km3，冰川末端退缩约153 m；对托木尔峰青冰滩72号冰川的研究[19]发现，1964~2009年，青冰滩72号冰川面积减少约1.53 km2，冰储量亏损达0.014 km3，冰川末端退缩1852 m；张慧等[9, 21]研究发现1964~2014年哈希勒根51号冰川面积共减少约0.32 km21964~2010年冰储量减少约0.024 km31964~2006年冰川末端累计退缩84.51 m。3条冰川在近几十年以来都呈现出显著退缩的态势，与前述树轮气候揭示的1970s以后夏季平均气温呈现总体上升的趋势相对应，表明天山地区夏季气温变化可能对区域冰川波动有较大的影响。
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表 5 天山地区典型冰川近期以来的变化 Table 5 Changes of typical glaciers in Tianshan Mountain region during recent years |
为了揭示气候变化对冰川波动的影响，本文依据天山中段地区(伊宁、昭苏和巴音布鲁克这3个气象站气候资料)1958~2019年夏季/年平均气温与降水的年际变化特征，计算其线性拟合系数。结果表明，天山中段地区近几十年来年际气候变化呈现暖湿化趋势，其中夏季降水增幅(1.81 mm/10 a)仅占年降水增幅(6.11 mm/10 a)的不到三分之一，而夏季平均气温的增幅(0.28 ℃/10 a)却为年平均气温增幅(0.18 ℃/10 a)的近两倍。以河源1号冰川为例，姚红兵等[20]研究指出1962~1992年冰川面积消融量为0.07 km21992~2012年面积消融量达0.24 km2，是1962~1992年消融量的近4倍。王宁练等[52]研究指出1号冰川对于夏季温度的变化极为敏感。分析气候资料可知，1962~1992年夏季平均气温增温率为0.24 ℃/10 a，1992~2012年夏季平均气温增温率为0.87 ℃/10 a，升温率后者为前者的近3倍，据此可以判断夏季平均气温的上升应该是引起天山地区冰川在1970s以后持续退缩的主要原因。
现代小冰期(Little Ice Age, 简称LIA)一般泛指1550~1850年间气候相对寒冷的时期，在中国西部冰川区通常形成3~4列冰碛垄[53]。温度和降水是影响冰川发育和演化的主要气候因子，升温导致冰川消融，而固态降水的增加则有利于冰川的积累[6]。为了了解天山地区冰川波动在百年尺度上对气候变化的响应，以乌鲁木齐河源1号冰川为例，在前人的研究基础上[10~11, 20, 22~25]，总结了现代小冰期以来1号冰川进退变化信息，同时与本文重建的夏季平均气温进行对比。现有的冰川物质平衡度日模型研究[54~55]指出，当气温升高1 ℃时，降水量需要增加25%才能够平衡由升温引起的冰川消融量。而在温度变化≤0.5 ℃的情况下，降水量的变化对冰川变化产生较大影响，当温度变化>0.5 ℃后，冰川的变化主要取决于温度[56]。依据本文重建的夏季平均气温，结合天山地区现有的利用树轮资料重建的现代小冰期以来的降水变化[57]，以1734~1978年为研究时段，分阶段计算气温距平与降水的变化关系(表 6)。
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表 6 天山地区不同时段气候变化与冰川波动 Table 6 Climate change and glacier fluctuation of different period in Tianshan Mountain region |
根据表 6中的计算结果，1734~1805年温度相较均值升高0.28 ℃，对应的度日模型降水变化临界值为增加6.92%，而现有的研究[14]指出该阶段存在小冰期第二次冰进(1777±20 A.D.)，由此可推断1734~1805年降水增幅超过6.92%。事实上，袁玉江[57]研究指出1721~1805年降水增幅12.3%，远大于降水变化临界值，故该阶段的冰川前进可能主要受到降水量增加的影响。1806~1865年温度相较均值下降0.10 ℃，而降水下降幅度为10.40%，大于降水变化临界值2.42%，故该阶段的冰川退缩可能主要受到降水量下降的影响；1866~1961年温度相较均值下降0.11 ℃，而降水显著增长12.70%，故该阶段的冰川前进主要受到温度降低和降水量增加的影响，与前人研究[14]指出的小冰期第三次冰进时间1871±20 A.D. 相吻合；1962~1978年温度相较均值下降0.26 ℃，而降水下降幅度为11.70%，大于降水变化临界值6.47%，故该阶段的冰川后退可能由降水量减少引起；根据前文，1980s以后的冰川急剧退缩应该是该阶段剧烈升温导致，这与天山地区现有的冰川波动研究结果[13~14, 24, 58]基本一致。
4 结论本文利用源自国际树轮数据库中的天山中段地区4个不同海拔高度雪岭云杉树轮宽度数据集，建立了2个高低海拔合成年表，重建了该地区1734~2003年夏季平均气温变化，利用重建结果探讨了天山地区冰川波动的影响因素，得出以下结论：
(1) 天山地区不同海拔高度树轮宽度年表主要记录了夏季平均气温变化，高海拔树轮宽度合成年表WEN与夏季平均气温呈显著正相关，低海拔树轮宽度合成年表KIA与上一年夏季平均气温呈显著负相关，并反映出高海拔雪岭云杉径向生长受限于夏季低温，而低海拔雪岭云杉径向生长受限于上一年夏季高温。
(2) 利用不同海拔高度的树轮宽度合成年表，基于树轮-气候关系分析重建了天山中段地区1734~2003年夏季平均气温的变化，重建方程在校准时段(1958~2003年)内通过稳定性与可靠性检验。基于1734~2019年的夏季平均气温11年滑动平均序列，该地区先后经历了3个偏暖阶段(1744~1746年、1751~1762年、2000~2014年)、4个偏冷阶段(1835~1837年、1885~1887年、1891~1893年、1949~1969年)。重建序列包含较多的频谱变化信息，表明研究区气候变化可能受到多种气候驱动机制的影响。重建序列与区域CRU格点夏季平均气温数据的相关分析和一阶差相关分析表明重建序列具有较好的空间代表性。
(3) 天山地区冰川波动受气温和降水量的影响较大。应用现有的度日模型结果和现代小冰期以来重建的降水记录计算可知，1734~1805年的小冰期第二次冰进可能主要由降水量增加引起；1806~1865年的冰川退缩可能是降水量下降所致；1866~1961年的小冰期第三次冰进则可能由气温降低和降水量增加共同所致；1962~1978年的冰川后退可能由降水量减少所致；1980s以后降水量的增加不足以弥补因快速升温而引起的冰川消融，导致冰川在近几十年来急剧消融。
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Abstract
Based on the Schrenk's spruce tree-ring data at four different elevation sites in the middle Tianshan Mountain region, the standardized chronology of four tree-ring width records and the synthetic chronology of two regions were established. The calculated results of correlation and response functions between the synthesized chronology of the two regions and the temperature and precipitation of the adjacent meteorological stations show that the synthesized chronology of the tree-ring width records at high altitude is positively correlated with the change of average summer temperature, while the synthesized chronology of the tree-ring width records at low altitude is negatively correlated with the change of previous summer average temperature. Based on the above tree-ring and climate relationship, the bivariate linear transformation equation of the regional synthesis chronology and summer average temperature was established, and the reconstruction equation has passed the stability and reliability test. The reconstruction results showed that the average temperature in summer indicated an overall fluctuating downward trend before 1840s, a slow fluctuating trend from 1840s to 1920s, a significant downward trend from 1920s~1960s, and a rapid warming trend after 1970s. The warm stage during the entire 11-year moving average period included 1744~1746, 1751~1762 and 2000~2014(including extremely warm stage 2005~2014), and the cold stage included 1835~1837, 1885~1887, 1891~1893 and 1949~1969. Result of spectrum analysis shows that the climate change in the study area can be affected by a variety of driving mechanisms of climate. Result of spatial correlation analysis shows that the reconstructed sequence can be better represent the spatial characteristics of the average summer temperature in Tianshan region. Based on the reconstructed average summer temperature, the results of the existing glacier mass balance degree-day model and the reconstructed precipitation records since the Little Ice Age, it can be seen that the second glacier advance during the Little Ice Age from 1734 to 1805 might be caused by the increase in precipitation. The glacial retreat during 1806~1865 may be attributed to a decline in rainfall; The third glacier advance of the Little Ice Age from 1866 to 1961 was caused by both the decrease in temperature and the increase in precipitation. The glacial retreat during 1962~1978 can be partly affected by the reduce in rainfall. The increase in precipitation after 1980s was not enough to compensate for the rapid warming of glaciers, which resulted to the rapid melting of glaciers in recent decades.