第四纪研究  2021, Vol.41 Issue (2): 323-333   PDF    
树轮记录的自公元1200年以来强火山喷发事件与高亚洲南部河流源区气候水文变化的关联
陈友平1, 陈峰1,2, 张合理2,1, 胡茂1, 王世杰1, Hadad Martín Ariel3, Roig Juñent Fidel Alejandro3     
(1 云南大学, 国际河流与生态安全研究院国际河流与跨境生态安全重点实验室, 云南 昆明 650504;
2 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所, 树木年轮理化研究重点开放实验室/新疆树木年轮生态实验室, 新疆 乌鲁木齐 830002;
3 Laboratorio de Dendrocronología e Historia Ambiental, IANIGLA, CCT CONICET, Mendoza, P. O. Box 330, Mendoza, Argentina)
摘要:强火山喷发作为气候变化重要的外强迫因素,其所造成的气候环境效应一直是气候变化研究热点,而其对于流域水循环影响较少受关注。本文利用采自高亚洲南部河流源区麦吊云杉(Picea brachytyla)树轮样本,研制出一个长达885 a的树木年轮标准宽度年表。基于树轮气候响应分析结果,利用线性回归模型重建研究区自公元1200年上年11月至当年2月平均最低气温变化,重建方程方差解释量47.1%。该气温重建序列显示,研究区自公元1200年经历了8个冷期和9个暖期,包含有10个极冷年和23个极暖年。同时,该气温重建序列验证了自公元1200年来27次强火山喷发(VEI≥5)对于青藏高原东南部河流源区气候的影响,包括1257年Samalas和1815年Tambora等强火山喷发事件。该气温重建序列与相关河流径流数据对比结果表明强火山喷发在引起高亚洲南部河流源区气温出现明显下降的同时,也可能会进一步导致水循环减缓,使得高亚洲南部河流径流量出现减少。
关键词树木年轮    气温重建    火山喷发    水文效应    青藏高原    
中图分类号     P467;P534.63+2                     文献标识码    A

0 引言

全球近1万年来有历史喷发记录的火山约有1500多座,其中约80%位于地球板块交汇的挤压带[1]。火山喷发指数(VEI)是综合火山喷发类型,时间长短、火山灰体积和火山云柱高度等参数制定用于衡量火山喷发强度[1~3]。其中,VEI≥4定义为强火山喷发事件,VEI ≥5定义为极强火山喷发事件,是影响年至年代际尺度气候变化的重要自然驱动因子,其引发的气候效应一直是气候变化领域研究重要问题[1~3]。强火山事件发生时,将大量含硫气体喷入大气层,经过一系列化学反应在平流层形成硫化物气溶胶,与高空水汽结合形成火山云,随大气环流迅速蔓延至全球,进而减少到达地表的太阳辐射,增加太阳散射,最终导致地表总辐射减少,使地表气温下降,同时影响区域甚至全球气候变化[2~3]。已有研究表明,一次强火山喷发会导致半球或全球地表气温在1~2 a内快速下降0.3 ℃,然后在4~5 a内缓慢恢复正常[2~3]。例如1980年5月St. Helens强火山喷发事件(VEI=5)导致30°N以北我国东部直接辐射从6月份开始显著减少,使当年7~8月西太平洋副高及北侧的季风雨带异常偏南,从而造成严重的江淮夏季低温和北旱南涝[4~5];又如1815年印尼Tambora火山喷发事件(VEI=7)导致北美和欧洲1816年无夏,同时导致云南地区1816年出现低温,并在1815~1817年出现大饥荒[6~8]。由于强火山喷发所导致的极端气候事件[4~10]对于人类社会有着重要影响,有必要深入揭示强火山喷发对于不同地理环境要素的影响,为科学地应对气候变化提供重要支撑。

树木年轮是气候变化信息的重要载体,具有分辨率高、复本量大、定年准确和分布范围广等特点[11],在响应强火山喷发事件引起的降温时会产生窄轮或局部缺轮,近年来在了解过去气候变化及确定强火山喷发事件研究中起到了重要作用[12~20]。目前,主要基于树木年轮轮宽、异常轮(霜轮、浅轮、缺轮)和最大晚材密度等指标探究火山喷发事件对区域乃至全球气候变化的影响[12~13]。Büntgen等[14]整理并分析了北半球所有的对夏季温度敏感树轮宽度年表,重建1~2010 A.D. 的夏季温度,并计算大陆到半球尺度夏季温度变化的不确定性,表明280s、990s和1020s的变暖高峰和较少的火山活动时期相对应,并与现代气候条件相一致,同时指出强火山喷发引发的夏季低温往往预示着大范围的饥荒、瘟疫和社会动荡的发生;Guillet等[15]通过历史档案、冰芯数据和树木年轮,重建了Samalas火山喷发的时空气候响应,发现公元1258年和1259年夏季是过去千年以来北半球最冷的夏季之一。在高亚洲南部地区,Yin等[16]基于青藏高原东部川西云杉(Picea likiangensis var. balfouriana)树木年轮最大密度年表,重建过去440年7~9月夏季温度变化,并同时捕捉到过去440年中14次主要强火山喷发事件后的冷却效应;Huang等[17]基于青藏高原东南部12个树轮宽度年表,重建过去668年上年11月至当年2月平均最低温度变化,验证了公元1815年印尼Tambora强火山喷发事件对藏东南公元1817年低温的影响;Sun等[18]基于横断山脉中部的冷杉宽度年表重建该区过去497年日照时数,发现低日照年份与强火山喷发年份吻合较好。上述研究结果为准确认识高亚洲南部过去气候变化与强火山喷发事件提供了丰富的基础资料。

高亚洲南部是雅鲁藏布江、萨尔温江和湄公河等多条跨境河流的主要源区。该区水资源变化与下游几十亿人民生活和社会发展密切相关,并进一步可能影响亚洲可持续发展目标[21]。以往树轮学者关于强火山喷发事件的研究多集中于其引发的气候环境效应[16~20],而对于强火山喷发所带来的低温并引发的水文效应尚未得到深入揭示。本文利用高亚洲南部源区朱角拉山麦吊云杉建立树轮宽度年表,与逐月气候因子进行相关分析,了解影响该区麦吊云杉径向生长的主要气候因子,重建自公元1200年该区上年11月至当年2月的平均最低气温变化,探讨火山喷发事件所造成气候环境效应,特别针对高亚洲南部河流径流量对于强火山喷发的响应,以期为科学认识强火山喷发对高亚洲南部河流源区气候水文影响提供数据支持。

1 数据与方法 1.1 年表建立

树木年轮样本采集于青藏高原东南部昌都市境内朱角拉山(31°3′N,96°58′E;4277 m a.s.l)(图 1a),时间为2020年6月,树种为麦吊云杉(Picea brachytyla),代号为ZJY。依据国际树木年轮数据库采样标准[22],样本采集过程中,选择土层薄、坡度大、受人类活动影响小区域,在胸高处使用生长锥在麦吊云杉不同方向钻取2~3根树芯,共采集样本81根芯。样品带回实验室晾干后,使用白乳胶粘定于木板上。待白乳胶风干后,先使用320目砂纸打磨,再使用600目砂纸打磨,使样本光、滑、亮,轮界分明。再将已打磨的样芯置于EPSON V800扫描仪之下,设置2400 DPI分辨率并扫描成像。最后使用树木年轮软件CooRecorder 9.4测量树轮图像并生成树轮宽度数据[23]。运行交叉定年质量程序COFECHA检验并相应调整轮宽数据,使每一轮宽度数据对应其正确年份[24]。运行国际通用ARSTAN年表研制程序,选择负指数趋势拟合剔除生长趋势,对于不适合这类方式的序列选用Friedman超级平滑拟合线剔除生长趋势(参数选择5),生成树轮宽度标准年表(STD)、差值年表(RES)和自回归年表(ARS)3种年表[25]。树轮宽度标准年表能更好保留树轮宽度高低频变化,因此选用该年表进行后续分析(图 1b)。年表总长度为885 a(1135~2019年),选择样本总体代表性(EPS)大于0.85为标准确定其可靠区间[26],即1200~2019年。

图 1 (a) 火山点、采样点、气象站和水文站点分布及(b)青藏高原东南部朱角拉山麦吊云杉树轮宽度年表和样本量 Fig. 1 (a)Locations of volcanos, sampling site, meteorological station and hydrological stations and (b) tree-ring width chronology of Picea brachytyla and the number of samples for each year in Zhujiaola Mountain of southeastern Tibetan Plateau
1.2 气候水文数据

气象资料来自中国气象数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn),选择距离采样点最近的昌都气象站(31.09°N,97.10°E;3315 m a.s.l)(见图 1a)记录的月降水量、月平均气温、月平均最高气温和月平均最低气温,时间序列长度为1954~2019年。该气象站多年平均降水量为481.9 mm,86%降水量集中在夏半年(5~9月),年平均温为7.8 ℃,年平均最高气温为9.4 ℃,年平均最低气温为-9.5 ℃,其中最冷月1月的平均气温为-2.0 ℃,最热月7月的平均气温为16.3 ℃(图 2a)。火山活动资料来源于史密斯苏尼亚火山研究所公布的火山喷发指数(Volcanic Explosivity Index,简称VEI)序列(http://volcano.si.edu/),选取自公元1200年VEI ≥ 5的27次强火山喷发事件(表 1)与气温重建序列进行时序叠加分析。水文资料来自湄公河干流清盛水文站(20.27°N,100.08°E)(图 1a图 2b)1972~2007年月径流量观测数据。

图 2 (a) 昌都气象站降水量(Pre)、平均气温(Tm)、平均最高气温(Tmax)和平均最低气温(Tmin)月变化(1954~2019年)及(b)湄公河清盛水文站径流量月变化(1972~2007年) Fig. 2 (a)Monthly variation of precipitation, average temperature, average maximum temperature and average minimum temperature at Changdu Meteorological Station(1954~2019 A.D.), and (b) monthly variation of runoff at Qingsheng Hydrological Station(1972~2007 A.D.)

表 1 自公元1200年强火山喷发的年份、VEI等级、经纬度及火山喷发后5年内径流量变化值和所占比 Table 1 Information on the year, VEI grade, latitude and longitude of strong volcanic eruption since 1200 A.D. and variation of runoff and its proportion in 5 years after strong volcanic eruption
1.3 研究方法

为了解气候水文对树木径向生长的影响,使用Pearson相关分析方法分析树木年轮标准年表与气候水文因子的相关性[27]。树木生长可能会受到前一个生长季节和当前生长季节的气候水文条件的影响,因此选取上一年7月至当年9月的气候水文因子进行分析[27],气候因子时段为1954~2019年,水文因子时段为1972~2007年。以树轮生长限制因子为因变量,以树木年轮标准年表为自变量,采用线性回归模型重建过去气候变化[27]。为检验树轮气候重建值的可信性,考虑到实测数据长度较短,采用树木年轮气候学研究中“逐一剔除法”进行交叉检验。检验参数包括误差缩减值和乘积平均数等[27]。采用低通滤波分析法分析气候重建因子变化特征[22]。采用时序叠加法(Superposed Epoch Analysis,简称SEA)分析探讨火山活动与气候重建因子关系。其中,SEA是一种将显著信号从噪音中分辨出来的统计方法,目前已被广泛用来研究火山活动与气候变化之间的联系[28~29]。该种方法以火山喷发年作为0年,以火山喷发年前按照-1,-2,-3等依次计年,以火山喷发年后按照1,2,3等依次计年,探讨火山活动对气温变化的影响。

2 结果 2.1 树轮宽度年表与气候因子响应分析

树轮宽度标准年表与月降水量相关性分析(图 3a)表明,麦吊云杉径向生长分别与上年9月和当年4月降水量呈显著正相关(P < 0.05);而上年7月至当年9月降水量各种顺序组合与树轮宽度年表相关普查表明,树轮宽度年表与上年8月至当年5月降水量相关性最高,相关系数为0.48(P < 0.01)。树轮宽度年表与气温的相关性分析表明(图 3b3c3d),麦吊云杉径向生长分别与上年11月、12月和当年2月气温显著正相关(P < 0.01)。上年7月至当年9月气温各种顺序组合与宽度年表相关普查表明,树轮宽度年表与上年11月至当年2月平均气温、平均最高气温和平均最低气温相关性最高,相关系数分别为0.59、0.46和0.68(P < 0.01),其中上年11月至当年2月平均最低气温与树轮宽度年表相关性最高。因此,上年11月至当年2月平均最低气温变化是影响研究区麦吊云杉径向生长主要的限制性因子。首先,青藏高原平均海拔4000 m以上,该期平均最低气温为-7.2 ℃(图 2a),造成高原冻土深度加深,损害树木根系,不利于来年麦吊云杉生长;另外,低温导致春季积雪增厚,使后期积雪融化和冻土层融化变慢,造成生长季节缩短,并使年轮宽度变窄;最后,树木的形成层在秋冬季停止活动,但是通过光合作用合成的有机化合物仍然存在,而冬季较低的气温使有机质储存较少,造成后期树木生长缓慢[27]。树木径向生长主要受冬季低温影响在以往研究也有报道,Huang等[17]基于12个树轮样点,研制宽度标准年表,并重建过去668年上年11月至当年2月平均最低温度变化,且与青藏高原东南部气温有很好的一致性;Zhang等[19]在该区利用川西云杉树轮宽度年表,重建了自公元1600年上年10月至当年1月平均最低气温变化;He等[30]基于不同海拔大果圆柏探讨了青藏高原中部过去600多年上年12月至当年1月平均最低气温变化;另外,Cai等[31]在大巴山基于马尾松树木年轮宽度年表重建了自1875以来上年11月至当年4月平均最低温度变化,同时与邻近地区和北半球温度变化都有较好的对应。

图 3 树轮标准年表与降水量(a)、平均气温(b)、平均最高气温(c)和平均最低气温(d)相关性分析 “P”和“C”分别代表上年和当年;实线和虚线分别代表呈0.01和0.05显著相关 Fig. 3 Pearson correlation coefficients between tree-ring standard chronology and monthly precipitation (a), monthly average temperature (b), monthly average maximum temperature (c) and monthly average minimum temperature (d). "P" and "C" represent the previous year and the current year respectively, and the solid line and the dotted line are the 99%confidence level and are the 95%confidence, respectively
2.2 平均最低气温重建及检验

基于气候响应分析可知,上年11月至当年2月平均最低气温是麦吊云杉生长的主要限制因子。因此,以1954~2019年上年11月至当年2月器测平均最低气温(Tmin)为因变量,以同时期树轮宽度年表(ZJY)为自变量,重建研究区自公元1200年上年11月至当年2月平均最低气温变化,重建方程为:

重建回归模型在校准期1954~2019年内相关系数为0.681(图 4b),方差解释量R2为46.4 %,调整自由度后为45.6 %,检验值F=54.559,P < 0.001,表明该模型拟合度好且可信度高(图 4a)。尽管在最近暖期中,实测气温与树轮宽度出现了一定分异现象,但是利用“逐一剔除法”检验全时段(1954~2019年) 重建结果,得出检验参数误差缩减值为0.43,乘积平均数为7.07(P < 0.01),仍表明重建方程稳定。

图 4 标准年表与上年11月至当年2月平均最低气温散点图(1954~2019年) (a)、上年11月至当年2月月平均最低气温实测值和重建值对比(b)和自公元1200年上年11月至当年2月平均最低气温重建(c) 图 4c中粗实线为31 a低通滤波曲线;水平黑线为平均最低气温;水平灰色虚线和实线分别为偏离平均值1倍和2倍标准差平均最低气温 Fig. 4 Scatter plot of November-February mean minimum temperature and tree-ring standard chronology with linear fitting curve(1954~2019 A.D.)(a), comparison between the instrumental and reconstructed November-February mean minimum temperature for the common period 1954~2019 A.D. (b), and November-February mean minimum temperature reconstruction since 1200 A.D.(thin solid line)(c). Its 31-year fast fourier transformation smoothing(thick solid line), the mean(horizontal black line), ±σ and ±2σ standard deviation(horizontal gray dotted and solid lines)
2.3 平均最低气温重建序列的变化特征

依据重建线性回归模型,重建了研究区自公元1200年上年11月至当年2月的平均最低气温变化(图 4c)。重建序列平均值为-8.1 ℃,标准差为0.5 ℃。定义平均最低气温值低于平均值2倍标准差年份为极冷年,高于平均值2倍标准差为极暖年。如图 4c所示,研究区自公元1200年存在10个极冷年(1474年、1504年、1534年、1757年、1789年、1793年、1817年、1968年、1972年和1982年)和23个极暖年(1407年、1410年、1412年、1422年、1423年、1424年、1448年、1673年、1674年、1682年、1683年、1694年、1698年、1700年、1701年、1702年、1706年、1708年、2000年、2013年、2015年、2016年和2017年)。为探究研究区平均最低气温年代际冷暖变化情况,对重建序列进行31 a低通滤波处理,定义连续10 a低于平均值为偏冷期,连续10 a高于平均值为偏暖期。由图 4c可知,研究区自公元1200年存在8个偏冷期(1206~1227年、1234~1332年、1356~1372年、1465~1548年、1588~1602年、1728~1832年、1899~1935年和1947~1987年)和9个偏暖期(1333~1355年、1373~1388年、1397~1464年、1549~1587年、1603~1634年1643~1727年、1833~1898年、1936~1946年和1988~2019年)。

3 讨论 3.1 对强火山喷发的响应

Wang等[32]在青藏高原东南部基于圆柏树木年轮重建了过去千年平均温度变化,与本文平均最低气温重建序列相关系数为0.32(P < 0.01)。其序列中冷期1200~1220年、1600~1800年和1960~1980年与本重建序列中冷期1206~1227年、1728~1832年和1947~1987年大部分重叠,说明不同树种记录的过去近千年青藏高原东南部年际温度变化有普遍的相似性。相关研究表明强火山喷发对于半球或全球地表气温有着显著冷却效应[2~3, 29]。为探究研究区温度变化与强火山喷发之间的响应,选取自公元1200年27次强火山喷发事件(VEI ≥ 5)(表 1)与该平均最低气温重建序列进行时序叠加分析,结果表明研究区在强火山喷发当年到第六年的气温显著下降(P < 0.05),其中当年气温下降最为明显(图 5)。模拟和观测数据得出火山喷发对区域乃至全球影响不超过10年,而大规模和连续的火山喷发会导致其冷却效应在随后的海洋反馈作用下持续几十年[33]。在1257年印尼Samalas强火山喷发事件(VEI=7)后,1262年Katla强火山事件(VEI=5)相继喷发,其中Samalas强火山喷发事件是历史上最大火山喷发事件之一,该时期冰芯中记录的硫化沉积物是Tambora火山的2倍[15]。历史档案、冰芯数据和年轮记录表明公元1258年和1259年夏季温度是过去千年来北半球温度最低值之一[15],并引发饥荒等严重社会危机[34~35]。在本文重建气温序列所展示的公元1234~1332年间的低温阶段,可能叠加了Samalas(1257年)、Katla(1262年)强火山喷发事件和Wolf太阳黑子极小期等的综合作用。

图 5 27次强火山爆发(VEI≥5)对自公元1200年平均最低温度变化影响的时序叠加法分析结果 Fig. 5 Superposed epoch analyses centered on 27 large volcanic eruptions(VEI≥5)since 1200 A.D.

公元1600年Huaynaputina强火山喷发是过去1000年全球最大规模的火山喷发之一,使欧洲、北美洲和亚洲北部呈现不同程度的降温[36]。同时,中国地区在公元1601年夏季长江下游地区异常寒冷,涉及安徽、浙江和上海等地,并且可能范围更广;在黄河中下游地区出现严重霜灾,涉及河北、山西、陕西与甘肃,并造成大范围严重饥荒[37]。在本研究所建立的平均最低气温重建序列中,观察到公元1600年气温值为-8.1 ℃,较前一年下降了0.5 ℃,说明公元1600年Huaynaputina强火山喷发不仅影响长江和黄河下游气候变化,同时也影响其上游青藏高原东南部地区气温变化。

Tambora火山位于印尼松巴哇岛北部,其在公元1815年喷发导致区域乃至半球尺度降温已被广为报道[2~3, 6~8]。在本文重建序列中公元1815年、1816年、1817年和1819年平均最低气温均低于平均值1倍标准差,其中1817年平均最低气温值最小,低于平均值2倍标准差,这也可能是Tambora火山喷发事件(VEI=7)造成的气温低值。Brauning[38]在青藏高原东南部树轮研究中也发现公元1817年和1819年为冷年。同时,黄河和长江源区在1810~1820s经历了寒冷的冬季[39]。云南省昆明市1815~1817年8月平均气温低于多年平均气温2.5~3.0 ℃,导致发生史上严重的饥荒[40];而在喜马拉雅中部的达索普冰芯中1815~1820年期间δ18O值也出现低值[41]

3.2 水文效应

研究区位于高亚洲南部的朱角拉山,同时是湄公河上游地区(图 1a)。麦吊云杉生长有赖于土壤水分,大部分靠其根部吸收土壤中的地表径流垂直下渗的水分,或通过土壤根部吸收地下水,其树轮生长变化可能也记录了相关水文信号[27]。因此,为探究麦吊云杉径向生长与径流量变化的关系,本文选取湄公河清盛站1972~2007年月径流量与朱角拉山麦吊云杉树轮年表进行相关分析,结果表明湄公河流域当年4~7月径流量与朱角拉山麦吊云杉树木年轮年表相关系数为0.49(P < 0.01)。因此,研究区麦吊云杉生长不仅记录气候变化,同时也记录湄公河水文变化。气候响应分析揭示麦吊云杉径向生长不仅受上年11月至当年2月平均最低气温限制,而且同时受上年8月至当年5月降水量影响,相关系数为0.48(P < 0.01)(图 3a)。这是由于上年秋冬季温度下降,充足的降水以固态形式存于地表,当来年升温时树木生长季开始,冰雪融化为树木生长提供充足水分,促进树木生长,从而形成较宽的树轮[27]。降水的雨量与强度是决定径流量的两个基本因子,径流只有在土壤含水量已经饱和或者降水强度超过下渗强度时才会形成[27]。研究区5~9月为降水集中期(图 2a),降水强度大,土壤含水量可能在上年5~9月季风季节降水影响下已经达到相对饱和,而随后的上年8月至当年5月的降水量可能直接影响当年生长季树木生长和下游当年4~7月径流量变化。其中在上年11月至当年2月,此时间段降水强度小(图 2a),同时该时段温度均在0 ℃以下,低温减少蒸发对径流的负作用的同时,也会使冬春季节固态降水滞留于地表,导致融雪季节延后,冰雪融水减少,造成水循环变慢,不利于春季早材生长和径流量形成。

树木年轮生长记录了强火山喷发后的冷却效应,同时也可能记录了强火山喷发对于流域水文变化的影响[42]。因此,为探讨强火山喷发后的冷却效应对径流变化的影响,本文以朱角拉山云杉树轮标准年表为自变量,以湄公河流域清盛水文站4~7月器测径流量为因变量,基于线性回归模型(图 6) (Y=124.57X+117.91,N=36,R2=23.8 %,P < 0.01),反演了自公元1200年4~7月径流量变化(图 7)。必须承认的一点是这个重建的结果方差解释量较低,可能不能完全反映湄公河的径流量变化。因此,我们必须借助已有相关的径流重建序列对其所包含的水文信号进行可靠性验证。萨尔温江与湄公河同为高亚洲南部跨境大河,Chen等[43]基于树木年轮年表与道街坝水文站数据,重建了该流域1500~2011年上年9月至当年6月径流量变化。其中,道街坝水文站上年9月至当年6月径流量与清盛水文站当年4月至7月径流量呈显著正相关关系,相关系数为0.59(P < 0.01),进一步将萨尔温江上年9月至当年6月径流量重建值与本文径流量重建序列进行对比得出相关系数为0.54(P < 0.01),并在1533~1548年、1591~1605年、1634~1643年、1748~1776年、1792~1830年、1907~1931年和1960~1976年期间同为枯水期,在1549~1564年、1574~1586年、1612~1627年、1659~1668年、1672~1684年、1694~1725年和1988~2011年期间同为丰水期,总共有275 a,占萨尔温江重建序列总长度的54%[43](图 7),这表明朱角拉山云杉树轮宽度年表包含了区域水文信号,在一定程度上能够表征湄公河径流量变化。

图 6 树轮宽度标准年表与清盛水文站4~7月径流量散点图(1972~2007年) Fig. 6 Scatter plot of the tree-ring standard chronology and the April-July runoff of Qingsheng Hydrological Station(1972~2007 A.D.)showing the linear relationship

图 7 (a) 萨尔温江道街坝水文站上年9月至当年6月器测径流量与湄公河清盛水文站4~7月器测径流量对比(1972~2007年), (b)萨尔温江上年9月至当年6月径流量重建值与湄公河流域4~7月径流量反演值对比(1500~2011年) 灰色和黑色实线分别代表萨尔温江和湄公河径流量, 其中在图 7b细实线为径流量重建值, 粗实线为21 a低通滤波曲线, 水平虚线为平均径流量 Fig. 7 (a)Comparison of the instrument runoff at the Daojieba Hydrological Station on the Salween River from prior September to current June and the instrument runoff at the Qingsheng Hydrological Station on the Mekong River from April to July(1972~2007 A.D.); (b)Comparison of the reconstructed runoff of the Salween River from prior September to current June and the reconstructed runoff of the Mekong River from April to July(1500~2011 A.D.). The gray and black solid lines in fig. 7 represent the runoff of the Salween River and Mekong River, respectively, and the thin solid line is the reconstructed runoff, the thick solid line is the 21 a low-pass filter curve, and the horizontal dashed line is the average runoff in fig. 7b, respectively

以本文树轮捕捉到的27次强火山喷发年为起始,计算强火山喷发后5年内湄公河径流量平均值变化。结果如表 1所示,27次强火山喷发后5 a内4~7月平均径流量较流域多年(公元1200~2019年)径流量平均减少11.26×108 m3,占多年平均径流量的4.70 %。其中1815年Tambora火山喷发后5 a平均径流量减少28.28×108 m3,占多年平均径流量12 %,而随后1822年Galunggung火山喷发后5 a平均径流量减少30.03×108 m3,占多年平均径流量的13 %,为27次强火山喷发后5 a径流量减少最多年;另外,在1470~1480s期间,强火山Aira(1471年)、Bardarbunga(1477年)、St. Helens(1480年)和St. Helens(1482年)先后连续喷发,造成该时期径流量平均减少24.29×108 m3,占多年平均径流量的10 %。同样在1250~1260s期间,Samalas(1257年)和Katla(1262年)强火山喷发后5 a,径流量减少8.83×108 m3,占多年平均径流量5 %。萨尔温江在1793~1833年期间径流量值为重建时段以来最低值[43],这也可能是1815年Tambora强火山喷发影响青藏高原东南部大范围水资源循环的印记;同样,Huaynaputina(1600年)和Katla(1755年)强火山喷发造成的径流量低值,在萨尔温江重建序列中1592~1613年和1731~1774年期间低径流量期也得到验证[43]。因此,强火山喷发不仅影响高亚洲南部气候变化,同时也显著影响了该区域水循环。同时,我们也应该注意到持续气候变暖有可能够抵消强火山喷发对于径流影响,以1991年的Pinatubo火山喷发为例[44],在1992~1993年短暂径流量下降以后,径流量仍然表现出上升趋势。湄公河为高亚洲南部诸多跨境河流中最为重要的河流,是连接东南亚各国的重要纽带,河流径流补给对周边国家水资源和可持续十分重要。因此,科学了解强火山喷发对该流域气候水文影响,也可进一步为流域管理者提供参考数据。

4 结论

基于高亚洲南部朱角拉山麦吊云杉,建立树木年轮宽度标准年表,了解树木径向生长的主要限制因子,并利用线性回归模型重建该区上年11月至当年2月平均最低气温变化。得出以下结论:

(1) 研究区麦吊云杉径向生长主要受上年11月至当年2月平均最低气温限制。

(2) 研究区自公元1200年存在8个主要的偏冷期(1206~1227年、1234~1332年、1356~1372年、1465~1548年、1588~1602年、1728~1832年、1899~1935年和1947~1987年)和9个主要的偏暖期(1333~1355年、1373~1388年、1397~1464年、1549~1587年、1603~1634年1643~1727年、1833~1898年、1936~1946年和1988~2019年),存在10个极冷年(1474年、1504年、1534年、1757年、1789年、1793年、1817年、1968年、1972年和1982年)和23个极暖年(1407年、1410年、1412年、1422年、1423年、1424年、1448年、1673年、1674年、1682年、1683年、1694年、1698年、1700年、1701年、1702年、1706年、1708年、2000年、2013年、2015年、2016年和2017年)。

(3) 气温重建序列验证了自公元1200年27次大型火山喷发后的气候冷却效应对于青藏高原东南部河流源区气候的影响,包括公元1257年Samalas和1815年Tambora火山喷发事件。同时,强火山喷发所带来的降温效应也对高亚洲南部河流径流量有着显著影响。

致谢: 感谢审核专家建设性的审稿意见。

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Strong link of large volcanic eruptions and climatic and hydrological changes recorded by tree rings in the river source area of Southern High Asia since 1200 A.D.
CHEN Youping1, CHEN Feng1,2, ZHANG Heli2,1, HU Mao1, WANG Shijie1, Hadad Martín ARIEL3, Roig Juñent Fidel ALEJANDRO3     
(1 Yunnan Key Laboratory of International Rivers and Transboundary Eco-Security, Institute of International Rivers and Eco-Security, Yunnan University, Kunming 650504, Yunnan;
2 Key Laboratory of Tree-ring Physical and Chemic Research of China Meteorological Administration/Key Laboratory of Tree-ring Ecology of Uigur Autonomous Region, Institute of Desert Meteorology, China Meteorological Administration, Ürümqi 830002, Xinjiang;
3 Laboratorio de Dendrocronología e Historia Ambiental, IANIGLA, CCT CONICET, Mendoza, P. O. Box 330, Mendoza, Argentina)

Abstract

Long-term climate proxy data is very important for understanding past climate changes and assess the influences of large volcanic eruptions. A total of 81 cores were taken from Picea brachytyla trees in the Zhujiaola Mountain(31°3'N, 96°58'E; 4277 m a.s.l.), Changdu city, southeastern Tibetan Plateau in June, 2020. All cores were air-dried prior to mounting and sanding, and prepared following standard dendrochronological techniques. And the CooRecorder 9.4 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. Finally, the standard chronology during 1135~2019 A.D. was developed by ARSTAN program for subsequent analysis. Climate-growth relationship analysis between tree ring width chronology and climate data showed that mean minimum temperature from November of previous year to current year February was the main factor controlling tree-ring growth in the Zhujiaola Mountain, southeastern Tibetan plateau, and the total precipitation from August of previous year to current year May states on the growth effect are significant. Mean minimum temperature from previous November to February since 1200 A.D. were then reconstructed based on the tree-ring width chronology using a simple liner regression model. The reconstruction explained 47.1% of the variance in the instrumental temperature records during the calibration period(1954~2019 A.D.). The reconstruction exhibits decadal to inter-decadal temperature variability, with cold periods occurring in 1206~1227, 1234~1332, 1356~1372, 1465~1548, 1588~1602, 1728~1832, 1899~1935 and 1947~1987, and warm periods in 1333~1355, 1373~1388, 1397~1464, 1549~1587, 1603~1634, 1643~1727, 1833~1898, 1936~1946 and 1988~2019. Meanwhile, the reconstruction contains ten extreme cold years(1474, 1504, 1534, 1757, 1789, 1793, 1817, 1968, 1972 and 1982) and twenty three extremely warm years(1407, 1410, 1412, 1422, 1423, 1424, 1448, 1673, 1674, 1682, 1683, 1694, 1698, 1700, 1701, 1702, 1706, 1708, 2000, 2013, 2015, 2016 and 2017). The temperature fluctuations of the reconstructed sequence were in accordance with other temperature reconstruction in the southeastern Tibetan plateau. All of above mentioned information demonstrated the reliability of reconstructed temperature. At the same time, the temperature reconstruction sequence verified the cooling effect after 27 large volcanic eruptions since 1200 A.D., including the large volcanic eruptions of Samalas in 1257 and Tambora in 1815. In addition, the comparison between the temperature reconstruction sequence and the related river runoff data shows that the strong volcanic eruption may cause significant decrease in the temperature of the river source area in Southern High Asia, and may further slowed down the water cycle, resulting in the decrease of river runoff in Southern High Asia.
Key words: tree-ring    climate reconstruction    volcano eruption    hydrological effect    Tibetan Plateau