1 引 言

树木年轮密度(简称为“树轮密度”)即木材密度，是树木年代学研究中使用的重要手段之一。通过对树轮密度进行测量，可获得早材平均密度、 早材最小密度、 晚材平均密度和晚材最大密度等多个指标的木材密度信息。树轮密度的大小通常主要与树轮中细胞的大小和细胞壁的厚度有关，受生长环境和气候条件的制约^[1]。树轮密度的年际变化有指示生长环境和气候变化的潜力，特别是冷湿地区的一些针叶树种，它们的年轮晚材密度可以很好地指示夏季温度的变化^{[2, 3, 4]}。相对于树轮宽度，多指标的树轮密度数据不仅能够提供更丰富的气候和环境信息，而且树轮密度很少受到生长季前期气候条件的影响，在一些区域能够实现比树轮宽度更为有效的气候重建^{[1, 5, 6]}。

然而，由于树轮密度的测量复杂、 仪器昂贵、 量测过程耗时，全球范围内已开展的树轮密度研究要远少于树轮宽度研究。这不仅表现在树轮密度数据的空间覆盖范围要远小于树轮宽度数据，而且超过千年的树轮密度年表极为缺乏，树轮密度研究亟待进一步扩展。此外，如何有效地把树轮密度记录的真实气候信号提取出来，特别是低频气候信号，是树轮密度研究需要关注的一个重要问题。此问题会关系到树轮密度对气候要素响应关系的判别及长时间尺度气候波动的识别。

本文在概述树轮密度测量技术和方法发展历程及优缺点的同时，进一步论述树轮密度数据的特征； 在总结国内外重要树轮密度研究成果的同时，进一步探讨树轮密度研究的热点和潜在问题，如树轮密度对温度变化响应的“分异问题”和低频气候信号的保留问题。“分异问题”是树轮学界自从20世纪90年代末持续至今一直关注的问题，而树轮密度低频气候信号的保留问题涉及到去除树轮生长趋势的问题，这两个问题均会影响到重建历史气候的可靠性。通过对上述问题的概述和讨论，旨在进一步明晰树轮密度的研究潜力，为今后的树轮密度研究提供背景参考。

如何低成本且高效率地测得准确的树轮密度值，一直是研究人员不懈努力解决的一个重要问题。早在20世纪40年代，研究者基于不同的原理，尝试使用了体积比重法、 硬度测定法和抗张强度测定法等方法对树轮密度进行了测量^[7]，但这些方法在实际应用中总有缺陷，没有得到后来的广泛使用。20世纪50年代末60年代初，Lenz^[8]和Polge^[9]建立了利用X射线技术测量树轮密度的方法，并很快得到了国际上多个树轮实验室的采用。经过研究人员的进一步改进和完善^{[10, 11, 12]}，这种方法得到了广泛的认可和使用。此方法也是目前最被广泛采用的树轮密度测量方法。其基本原理是通过利用X射线对树轮样芯进行透射，将树轮密度转换成X光片图像的光学强度，然后经校正再将X光片图像的光学强度定量地转换成树轮密度值(图 1)。 在实际应用时(如利用DENDRO2003)，需在利用X射线透射前对树轮样芯进行一系列的前期处理。首先需通过蒸馏萃取对影响X射线吸收的树脂和心材物质进行去除； 然后对树轮样芯进行切割分段并量测纤维方向的角度，根据纤维方向的角度用双刃锯(DENDROCUT)将样芯锯成约1mm厚的薄片； 最后进行X光片拍摄与冲洗，并利用树轮密度仪(DENDRO2003)进行X光片测量进而获得树轮密度值。后来，瑞典生产了Itrax Multilscanner树轮密度测量仪(可同时测量树轮样芯中的元素含量)，实现了X射线图像的数码化，不需进行X光片的拍摄与冲洗，直接将X射线扫描图像保存为电子图片，对纤维角度也没有很严格要求，但昂贵的仪器和耗时的测量过程仍不能满足树轮密度研究的广泛开展。

20世纪90年代，研究人员建立了一种低成本且相对省时的树轮密度数据获取方法——“反射光图像分析法”^{[14, 15]}。该方法是利用图像分析技术通过对树轮样芯反射的亮度进行分析而获得树轮密度数据^{[14, 15, 16]}，即树轮样芯反射亮度越大指示树轮密度越小，而亮度值越小则指示密度值越大。该方法的不足之处是对窄轮及边材和心材颜色有明显差异样芯的密度值的准确测定难以实现^{[17, 18]}。其后，研究人员基于相似的原理又通过分析树轮样芯扫描图像的蓝光反射强度来测定树轮最大晚材密度^{[19, 20]}，并发现利用蓝光反射法和X射线技术测得的树轮最大晚材密度数据高度显著相关^{[19, 20]}，但该技术对于特窄轮及边材和心材颜色有明显差异样芯的年轮密度值的准确测定也存在困难^[21]。与X射线技术相比，蓝光强度分析法仍需通过萃取把树脂和心材物质去除，但不需对样芯进行切割分段。在把样芯表面打磨得足够光滑之后，利用高分辨率扫描仪对样芯进行扫描，并保存扫描图像，最后使用蓝光测量系统(如CooRecorder)测得蓝光反射强度数据，经转换后获得最大晚材密度数据。

21世纪初期诞生的另一种相对低成本的树轮密度测量方法是高频电磁辐射分析法，该方法由德国弗莱堡大学林业研究所的科学家提出^[22]。其基本原理是利用木材的绝缘特性，通过放射一种高频电磁波来测量树轮样本相对密度的变化。在测量时，电极系统与被测样芯表面直接接触，电极放射端会发射一种高频电磁波，形成的电磁场穿过被测样本上一块很小的区域后，被靠近放射端的接收端所接收。接收到的信号强度受木材相对绝缘常数的影响，而不同木质结构的相对绝缘常数又与其密度变化相关，由此得到的一组关系是，随着木材密度的增大，电极接收到的信号强度也增强，从而可以根据接收到的信号强弱确定木材的相对密度大小^[23]。利用该方法测定树轮密度值时，对树芯表面质量要求过高，光滑、 平坦、 水平的表面必须与探头紧密接触。任何一点不满足将导致测量产生奇异值并且测量值的重复性降低，需要进行多次测量，控制这些异值^[24]。近年来，比利时特根大学研究人员正在将医学CT扫描技术应用于树轮密度的测量中，通过利用旋转的X射线对树轮样芯进行三维扫描进而获得一维的树轮密度数据^{[25, 26, 27]}。该方法不需对树轮样芯进行测量前的准备，测量省时，但昂贵的测量费用是制约该技术广泛应用的关键因素^{[25, 26, 27]}。

图 1(Fig. 1)

图 1 利用X射线法(DENDRO2003)测量树轮密度的原理及数据曲线图 c中▲、 ○、 ■和□分别表示早材最小密度、 晚材最大密度、 平均早材密度和平均晚材密度， ●至×间距离表示早材宽度、 ×至●间距离表示晚材宽度、 ●至●间距离表示年轮宽度； 改绘于文献 Fig. 1 A diagram showing the measurement principle of tree-ring density using X-ray method(DENDRO2003)and its data curve

总之，X射线技术是目前被广泛采用的树轮密度测量技术，但仪器昂贵、 数据获取过程耗时。其他测量方法也各有优劣。在实际的树轮密度测量中，可根据树轮样芯的质量特征(如是否有太多窄轮以及边材和心材颜色的差异等)和实验室的条件(如经费、 仪器设备和时间等)来选择相对最佳的测量方法。几种常用的树轮密度测量方法的优缺点可简单概括为表 1。

表 1(Table 1)

表 1 不同树轮密度测量方法优缺点对比Table 1 The advantages and disadvantages of three methods used for tree-ring density measurement 测量方法 优点 缺点 X射线法 数据质量有保证 仪器昂贵、 样芯前期准备繁琐、 测量过程耗时 高频电磁辐射法 成本相对较低、 数据获取省时 对样芯质量要求高，有时会产生奇异值 蓝光强度法 成本低，数据获取省时 对窄轮及边材和心材颜色差异大的样芯的密度测量有困难

表 1 不同树轮密度测量方法优缺点对比 Table 1 The advantages and disadvantages of three methods used for tree-ring density measurement

树轮密度测量(如DENDRO2003)通常可获得7个指标的数据(图 1c)，即早材宽度、 晚材宽度、 年轮宽度、 早材平均密度、 晚材平均密度、 早材最小密度和晚材最大密度(后文简称为MXD)，不同指标的数据既彼此不同又有一定的联系。

对冷湿区域一些针叶树种的研究显示，生长季早期主要表现为细胞的拉伸，对树轮宽度的贡献较大，而生长季晚期主要体现在细胞壁的加厚上，对树轮晚材密度变化的影响较大^{[1, 28]}。因此，早材细胞通常呈“大而白”，而晚材细胞呈“小而黑”。相对于晚材宽度，早材宽度通常会占年轮宽度的大部分比例(图 1c)，早材宽度数据与年轮宽度数据间有较高的相关性^{[1, 6]}。因树轮晚材平均密度和晚材最大密度(MXD)的变化均与生长季晚期细胞壁的加厚程度有关，两个指标的数据在冷湿区域通常有较高的相关性，变化较为一致(图 2)。与树轮宽度数据相比，作者根据文献和自己的研究结果，概括了以下两方面树轮密度数据的特征。

图 2(Fig.2)

图 2 不同指标树轮标准年表指数对比 数据来源于四川西部贡嘎山东坡(树种为川西云杉)[6]； HL5表示样点名，W、 FH、 SH、 FD、 SD和MXD分别表示年轮宽度、 早材宽度、 晚材宽度、 早材平均密度、 晚材平均密度和晚材最大密度； 箭头S指示SSS>0.85的起始年份 Fig.2 Comparison of the standard chronologies established using different tree-ring parameters. Tree-ring data in this figure was collected from a site suited in the east slope of Gongga Mountain，the west Sichuan Province[6]. W，FH，SH，FD，SD and MXD mean tree-ring width，earlywood width，latewood width，mean earlywood density，mean latewood density and maximum latewood density，respectively. The arrows denote the year with SSS>0.85

(1)在对气候因子的响应上: 树轮宽度易受生长季前期气候条件的影响^{[1, 6]}，而树轮密度(特别是晚材密度)不受生长季前期气候条件的制约^{[1, 6, 29]}。在一些区域的研究发现，树轮宽度与气候因子的响应关系在空间上易受局地气候条件的影响，而树轮密度(特别是MXD)对气候要素的响应在空间上和不同树种间有更好的一致性^{[1, 6, 29]}。

(2)在统计特征上: 他人研究^[28]和我们在贡嘎山、 青藏高原东南部多个样点的研究发现，基于树轮晚材密度数据(晚材平均密度和晚材最大密度)建立的树轮年表指数的方差变化通常要比利用年轮宽度数据建立的年表指数的方差变化明显偏小^{[6, 30, 31, 32, 33]}。

20世纪70年代，随着利用X射线技术测量树轮密度方法的成熟和完善，基于树轮密度资料(主要MXD)的历史气候研究开始发展。欧美科学家利用单点或区域的树轮MXD资料，重建了瑞士阿尔卑斯山^[1]、 英国爱丁堡^[5]和北美地区^{[34, 35]}的夏季温度历史。这些研究发现，利用树轮MXD资料或将树轮宽度和树轮MXD资料相结合能够实现比仅使用树轮宽度资料更有效的夏季温度重建^{[1, 5, 34]}。

20世纪90年代以来，树轮密度研究迅速发展。利用树轮MXD的夏季温度研究不仅扩展到了北半球高纬度的大尺度区域^{[3, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43]}，而且南美洲^[44]、 日本^[45]和中国^{[46, 47]}的树轮密度研究也逐步开始。这些研究不仅建立了长时间尺度、 大空间范围的夏季温度序列，而且为定量认识历史时期火山喷发造成的冷却效应提供了直接证据。然而，正在树轮MXD资料被广泛应用于夏季温度重建时，Jacoby和DArrigo^[48]研究发现阿拉斯加地区树线附近白云杉(Picea glauca)的树轮宽度和MXD对夏季温度的响应在最近几十年出现了“分异现象”(divergence phenomenon)，即树轮数据不能“捕捉”近期的气候变暖。此发现随后被Briffa等^[41]通过对环北极圈300余个树轮样点宽度和MXD资料的研究进一步证实，而且指出1960s以来树轮MXD对夏季温度响应的分异要比树轮宽度更加明显。21世纪初期，尽管北半球高纬度地区的树轮密度研究仍在继续扩展^{[49, 50, 51, 52, 53, 54]}，但“分异现象”成为了树轮密度研究领域的热点问题^{[55, 56, 57]}。

树轮生长对气候变暖响应的分异，不仅会使利用树轮资料进行历史温度重建时会高估历史时期的温度，而且会使利用碳循环模型估计的未来CO₂浓度偏低^[41]。“分异现象”的报道引起了树轮学术界及相关领域研究人员的广泛关注，对其产生的可能原因，开展了大量研究。研究认为，“分异现象”会因树种和区域有别，难以归因于一个因子^[58]。臭氧减少导致的UVB(紫外辐射)增加^{[41, 59]}、 全球暗化(Global Dimming； 即到达地面太阳辐射的减少)^[58]、 环境污染(如SO₂)^{[60, 61]}、 器测温度资料的不均一^[62]、 生长-响应的阀值限制^[56]、 增温导致的干旱胁迫^{[48, 55, 58]}和去趋势方法的影响等^[58]都曾被认为可能是导致响应分异的关键因子。但不管“分异现象”归因于哪个因子，此问题的出现使得随后基于树轮MXD的北半球夏季温度重建进行了调整。要么舍弃了1960s/80s以后的树轮资料^{[49, 61, 63]}，要么寻找没有分异现象的树轮资料进行重建^[64]。

然而在2003年以后，关于树轮MXD对夏季温度“响应分异”的认识开始出现了扭转。Davi等^[65]通过对阿拉斯加树轮MXD与气候要素的响应分析发现，MXD与夏季温度的相关关系在近几十年并未出现分异，而且指出20世纪是过去4个世纪最暖的时段。Frank和Esper^[66]通过对阿尔卑斯山4个树种31个样点MXD资料的研究也未发现“响应分异”现象。之后在瑞典和阿尔卑斯山地区的研究也指出，不存在树轮MXD对夏季温度响应的“分异现象”，并重建了超过千年的夏季温度历史^{[67, 68, 69]}。Esper等^[62]进一步对60°N以北西伯利亚区域3个树种70个样点树轮MXD资料的分析发现，早期发现的分异现象能够通过对器测温度资料均一化的进一步校正、 去趋势和校准方法的改进得以消除，结果认为西伯利亚树轮MXD能够可靠地指示夏季温度的变化，不存在明显的“分异现象”。最近在阿拉斯加地区的研究也表明，利用校正的温度资料和使用零信号(signal free)方法对MXD序列去除趋势后，MXD资料能够捕捉近期的异常变暖，可以可靠地重建过去9个世纪的夏季温度变化^[70]。也有一些基于局地树轮资料的研究指出，树轮MXD对夏季温度的响应不存在“分异现象”，但树轮宽度存在^{[71, 72]}。

总之，从上述10余年来关于树轮生长对气候变暖响应“分异问题”的研究来看，近几十年气温的异常上升可能导致了一些树种或某些区域树轮生长对气候变暖响应能力的降低，即出现了响应的“分异问题”。但这种“分异问题”存在于北半球大空间范围的观点并不被近几年来的研究所认可^{[62, 65, 66, 67, 68, 69, 70]}，而且树轮密度对气候变暖响应的分异并不比树轮宽度显著^{[71, 72]}。究其原因，早期发现的大尺度空间树轮生长对气候变暖响应的“分异现象”，很可能受到了器测温度资料的不均一性和去除树轮生长趋势的局限性等因素的影响^[62]。在今后的研究中，要真实揭示树轮生长与气候要素间的响应关系，不仅依赖于对树轮数据的正确处理(如交叉定年和去除生长趋势)，而且还需对使用的器测温度数据进行严格的均一性检查和验证。

就区域而言，生长-响应“分异问题”最先发现在北半球的高纬度地区，关于此问题的绝大部分争论也一直在欧美地区展开。国内没有关于树轮密度对气候变暖响应“分异问题”的报道，从国内树轮密度研究的实际结果来看，也没有明显的树轮密度对气候变暖响应的“分异现象”。

除了生长-响应“分异问题”，树轮密度研究受到关注的另一个主要问题是低频气候/温度信号的保留问题。研究发现，树轮密度的年龄生长趋势要弱于树轮宽度^{[1, 6]}。线性拟合、 样条函数和Hugershoff等方法常被用于去除树轮MXD的生长趋势。然而Briffa等^[49]通过对北半球大尺度空间树轮MXD资料的研究发现，传统的去趋势方法难以有效地保留低频温度信号，并建立了更有潜力保留低频气候信号的“年龄段分解法(age band decomposition)”。此外，Yang等^{[73, 74, 75]}建立的特征值分析法也是保留低频气候信号的一种重要方法。近期对阿尔卑斯和北美地区长时间序列树轮MXD的研究发现，区域曲线标准化(RCS)和零信号(signal free)去趋势方法在保留树轮MXD序列中的低频温度信号上也有一定潜力^{[67, 70]}。从区域上来看，欧洲和北美地区一些基于树轮最大晚材密度重建的夏季温度序列有比较明显的低频信号^{[67, 70]}，而国内部分树轮密度重建的温度序列中低频信号较弱。

国内树轮密度研究在区域上主要分布在西北、 东北和青藏高原。中国境内最早的树轮密度研究成果是研究人员1994年报道的对华山地区树轮密度的研究^{[46, 47]}。研究发现，华山地区树轮密度变化与5~6月降水量显著相关^[47]，在利用树轮宽度和最大晚材密度重建研究区1600~1988年5~6月降水历史的基础上，识别了研究区1920s发生的重大干旱事件^[46]。20世纪90年代，国内树轮研究人员报道的另外两项树轮密度研究成果分别是利用油松树轮早材最小密度对陕西黄陵地区1890s以来4~6月份降水的重建^[76]和利用天山云杉树轮密度资料对新疆吉木萨尔县历史气候的研究^[77]。在陕西黄陵地区的研究发现，油松树轮早材最小密度与6月份气温显著正相关、 与4~6月降水显著负相关，在将早材最小密度和稳定C同位素相结合重建6月份气温和利用早材最小密度重建4~6月降水的基础上，提出了6月份气温实质上指示了东亚夏季风前锋到达黄陵地区时间上的早晚^[76]。在新疆吉木萨尔县的研究发现，研究区4~9月温度和6~9月降水在1840~1989时段有明显的阶段性变化^[77]。2005年以后，基于树轮MXD也分别实现了秦岭地区^[78]和内蒙古部分地区降水历史的重建^{[79, 80]}。结果指出，西安地区1920s~1930s为严重的干旱时期^[78]，而鄂尔多斯中部地区6~10月份的降水量变化具有2年、 7年和11年左右的周期特征^[80]。近期通过对河西走廊1个样点7个不同树轮指标年表的分析发现，研究区青海云杉的树轮宽度和MXD的生长均受暖季温度的影响，基于树轮MXD重建的5~8月份温度显示了与区域和北半球温度序列相似的低频变化特征^[81]。基于甘肃天水油松早材平均密度重建的5~6月最高温显示，重建序列有代表空间大尺度温度变化的潜力，研究区春季的低温极值与区域异常的大气环流有关^[82]。在新疆地区，几个云杉树种树轮MXD的变化主要受夏季/生长季温度的制约^{[83, 84, 85]}，并发现20世纪是过去4个世纪的最暖时段^[84]。

王丽丽等^[86]对漠河地区的兴安落叶松和樟子松树轮MXD的研究发现，两个树种的MXD都显著响应于7~8月份的温度变化。Sun等^[87]利用大兴安岭北部落叶松MXD资料重建的5~8月温度历史进一步表明，研究区夏季温度的变暖程度要明显高于冬季温度。

在高海拔的青藏高原及周边地区，多个针叶树种的树轮MXD都可以很好地指示夏季/暖季温度的变化^{[4, 30, 31, 32, 33, 88, 89, 90, 91]}，与北半球高纬度地区树轮MXD对气候要素的响应结果相一致^{[3, 38]}。研究人员已基于树轮MXD资料分别重建了川西^{[31, 88]}、 横断山区^{[89, 91]}、 青藏高原东部^{[30, 90]}和青藏高原东南部^[33]等多个区域的8~9月或4~9月的温度历史(图 3)。从重建结果对器测时段温度变化方差的解释量来看，利用树轮MXD重建的青藏高原地区的温度序列对器测时段温度变化方差的解释量要相对高于西北和东北地区。在青藏高原地区实现的重建时段也要相对较长，目前利用树轮MXD重建的青藏高原地区最长的温度序列为449年(1563~2011年)(图 3a)^[33]。通过对比可见， 基于树轮MXD重建的青藏高原不同区域的温度序列在大部分时段都有较好的一致性(图 3)，显示了高原地区长时间尺度夏季温度变化在空间上的一致性^{[4，30，33， 89]}。但在一些时段，区域间也存在差异，如青藏高原东部和中部地区1970s~1980s的暖期(图 3c和图 3d)在青藏高原东南部和横断山区并不存在(图 3a和图 3b)。这些结果说明，尽管空间大尺度的重建更具有代表性，但同时也可能会把一些区域尺度的差异忽略掉，区域尺度温度序列的建立也不可少。

图 3(Fig.3)

图 3 基于树轮MXD重建的青藏高原不同区域的温度序列 (a)Duan和Zhang[33]重建的青藏高原东南部4~9月份温度序列，(b)Fan等[89]重建的横断山区4~9月份温度序列，(c)Wang等[30]重建的青藏高原东部8~9月份温度序列，(d)Bruning和Mantwill[4]重建的青藏高原东中部8~9月份温度序列 细线为年值，粗线为20年FFT滑动平均； 红色表示一致的偏暖时段，蓝色表示一致的偏冷时段，灰色表示冷暖不一致的时段 Fig.3 Tree ring MXD-based temperature reconstructions in the Tibetan Plateau(TP). (a)April-September temperature series reconstructed by Duan and Zhang[33] in the southeastern Tibetan Plateau； (b)April-September temperature reconstruction established by Fan et al.[89] in the central Hengduan Mountains； (c)August-September temperature series reconstructed by Wang et al.[30] in the eastern TP，(d)August-September temperature reconstruction established by Bruning and Mantwill[4] in the central and eastern TP. Thin lines denote annual value and thick lines indicate the 20-year FFT (fast Fourier transform)filter

关于青藏高原长时间尺度夏季温度变化与气候系统间的关系及其主要的驱动力，研究人员也基于树轮MXD资料进行了分析和探讨^{[4, 30, 33]}。结果表明，基于树轮MXD的重建可以表征印度夏季风的变化^[4]，青藏高原东部几个时段的夏季温度变化与PDO遥相关^[30]。最近Duan和Zhang^[33]的研究指出，青藏高原长时间尺度夏季温度的波动主要受太阳活动的影响，但1880s~1900s的偏暖时段和1980s以来的持续升温与太阳活动无关，前一时段的暖期可能与气候系统内部的变异有关，而1980s以来的持续升温主要是由于人类活动排放的CO₂浓度的增加所致(图 4)。

就研究的问题而言，国内绝大多数树轮密度研究主要聚焦在历史气候重建上，在西北地区有降水重建也有温度重建，但在东北和青藏高原的树轮密度研究中基本都为温度重建。国内树轮密度研究涉及到其他领域的是Duan等^[32]利用树轮晚材平均密度重建了青藏高原东南部海螺沟冰川过去2个世纪的消融历史。

图 4(Fig.4)

图 4 青藏高原东南部4~9月份温度波动与太阳活动的关系[33] 细线为年值，粗线为22年滑动平均 Fig.4 Comparison of April-September temperature anomalies reconstructed in the southeastern TP with April-September sunspot numbers[33]. Thin lines denote annual value and thick lines means 22-year moving average

从研究的空间尺度来看，国内树轮密度研究基本都是基于几个样点树轮密度资料的区域气候研究，最大尺度空间的树轮密度研究为Bruning和Mantwill^[4]在青藏高原开展的22点的树轮密度研究，该研究的主要发现是印度夏季风自1980s以来有明显的加强趋势，而这种加强趋势在青藏高原南部为过去350年之最。但此项研究的样本量较少，22个样点的总样本量为271棵树。

总之，我国的树轮密度研究起步较晚，国内树轮实验室引进树轮密度量测仪基本都在2005年以后，绝大部分研究成果是在近10年来取得。尽管基于树轮密度的历史气候重建在我国取得了长足进展，但树轮密度年表的长度仍未超过600年，空间大尺度的树轮密度研究也很薄弱，树轮密度在其他领域的应用(如生态学研究、 环境污染和地震等)仍很贫乏。随着树轮密度量测仪在国内树轮实验室的普及，我国未来的树轮密度研究势必会取得更大进展。

相对于树轮宽度和树轮同位素，在影响树木生长的诸多环境因子中，高纬度和高海拔区域的树轮密度(特别是MXD)对“光/温度”更为敏感。因此，在全球变化研究中，树轮密度资料更多地被运用于与温度变化相关的研究中。树轮MXD资料在北半球温度变化和火山活动的研究中发挥了不可替代的作用。

对于备受关注的全球气候变暖，树轮密度资料为此问题的研究提供了直接证据^{[33，67，69， 70]}。尽管一些研究发现在部分区域气候变暖并不明显，但绝大部分树轮密度研究显示了近几十年的气候异常变暖。在北美和欧洲^{[67, 69, 70]}长达千年的树轮密度研究表明，20世纪是近千年来最暖的百年。大尺度空间的树轮密度研究也表明，北半球大范围地区20世纪都经历了过去600年的温度之最，唯一例外的是西伯利亚北部地区15世纪的夏季温度超过了20世纪^[49]。

树轮密度研究在全球变化研究中的另一个主要贡献是识别了外强迫因子对温度变化的影响。对北半球383个树轮密度样点资料的分析发现，过去600年的树轮密度低值能够指示历史时期的火山喷发事件^[42]。结果指出，其它记录显示的过去600年最强的1815年的坦博拉(Tambora)火山喷发并不是过去600年之最，而1601年的树轮密度最低值提示我们要么低估了1600年秘鲁火山喷发造成的冷却效应要么该年还有没被识别的更强烈的火山喷发事件^[42]。树轮密度揭示的低频温度变化表明，长时间尺度的夏季温度变化与太阳活动密切相关^{[33, 70]}，但CO₂浓度的增加是近几十年来气候异常变暖的主要原因^[33]。此外，树轮密度资料在揭示长时间尺度气候系统变化(如海气相互作用)^{[92, 93]}和模式验证方面也发挥了极大作用^[94]。

本文对树轮密度的测量方法和数据特征进行了概述，对国内外树轮密度研究在气候学领域取得的主要成果和受到关注的问题进行了论述。实际上，树轮密度在研究中的运用不只局限于气候学领域，它在冰川消融变化^{[32, 95, 96]}、 环境污染^{[97, 98, 99]}、 地震^[100]和热带地区年轮的识别^{[101, 102, 103]}等方面也有很大的研究潜力。研究人员发现，取自冰川末端或冰川附近区域的树轮密度资料，因树轮生长和冰川消融变化受到了相同气候条件的影响，树轮密度变化与冰川消融有很好的相关关系，基于树轮密度资料或与树轮宽度资料相结合可以实现冰川消融历史重建。这方面的研究在欧洲、 北美和青藏高原均有报道^{[32, 95, 96]}。在环境污染方面，尽管研究人员在20世纪八、 九十年代进行了探索性的初步研究^{[97, 98, 99]}，但近几十年利用树轮密度资料开展环境污染方面的研究鲜见报道。在今后的研究中，可利用Itrax Multilscanner树轮密度测量仪在测量树轮密度的同时测量树轮中的元素含量，将两者相结合来揭示长时间尺度的环境污染历史。通过分析树轮密度异常值的变化进行地震事件研究也有报道^[100]，但研究较少，今后有待加强。树轮密度的另一个应用是根据年轮密度峰值的周律性变化，识别热带地区的年轮界限。随着树轮密度测量仪的更新和测量技术的不断改进，此方面的研究在未来有很大潜力。因此，未来的树轮密度研究在回答气候学问题的基础上，也应发挥其在其他领域的研究潜力。此外，树轮密度研究也应注重与树轮同位素、 树轮宽度^{[104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114]}、 历史文献记载^[115]和气候模式^{[116, 117]}相结合来提高其对气候信号的捕捉能力。

致谢 衷心感谢杨保老师、 匿名审稿人和编辑提出的宝贵意见和建议，使文章最终得以发表。