基于树木年轮序列分析方法的辽宁东部区域降水重构分析研究

辛 波

(辽宁省丹东水文局，辽宁 丹东 118000)

1 概述

当前，树木年轮具有连续性和定年准确性的特点，已被国内外许多学者用于对历史气候变化环境进行反演计算，其中利用树木年轮序列对过去降水数据进行反演得到国内许多学者的研究和关注，并取得一定的研究成果[1- 6]，但是这些成果研究区域大都位于南方和西部干旱区域，在东北区域应用还较少。近些年来，随着气候变化，东北区域降水也呈现一定程度的变化，为定量分析区域气候变化对降水的影响，需要对历史降水进行反演计算。一些学者采用自回归分析方法对辽宁地区的降水进行反演分析[7- 9]，但是经分析其相关系数较低，精度不高。而树木年轮由于其连续性好的特点，对降水重构具有较好的精度，为此本文采用树木年序列分析方法，以辽宁东部区域为例，对该区域降水进行重构，并结合实测降水数据对重构降水的相关性进行分析。

2 资料与方法

2.1 树木年轮序列分析

本次选取四个采样点，在每个采样点，最少要采10株相同树种的样本，在每一株树上，130cm处，在不同方向上钻取1～2个轮芯(其中北方向一个)。结合树木年轮分析方法对采用的树木年轮进行图谱分析，确定树木年轮系列，采样点树木年轮图像及标尺如图1所示，树木年轮图谱分析结果如图2所示。在树木年轮系列基础上，首先采用COFECHA程序对树木年轮序列进行质量检验，以确定树木的年轮，并同时测定树木的年轮宽度，应用ARSEAN程序建立树木年轮序列年表，并对该树木年表进行标准化，建立树木年轮系列的标准化年表(STD)。此外结合树木生长的特点，结合差值化程序建立树木年轮的差值年表(RES)。

2.2 树木年轮的降水重构分析

在树木年轮序列确定后，需要对树木年轮序列进行统计分析，并进行相关检验，首先需要对树木年轮的敏感度进行分析，树木年轮敏感度值越大，表明其包含的降水信息越多。标准树木年轮的平均敏感度都在0.15～0.8范围内。在对树木年轮平均敏感度分析的基础上，还需要对树木年轮的宽度指数进行分析，进行宽度指数分析时建立树木年轮序列与降水相关关系的基础。在对树木年轮统计分析的基础上，建立树木年轮与区域降水之间的相关关系，并以此相关关系结合自回归方程建立树木年轮与区域降水的自回归函数，结合该函数对区域降水进行重构。

图1 采样点年轮图像及标尺

图2 采样点样木年轮图谱

3 基于树木年轮的降水重构

3.1 树木年轮年序列建立结果

结合各采样点树木年轮分析数据，建立各采样点的树木年轮交叉定年统计量，统计结果见表1。

表1 不同采样点的树木年轮交叉定年统计量

注：N—样本系列；r—平均相关系数；M—树木年轮宽度；a.c.—一阶自相关系数；M.S.—平均敏感度；S.D.—标准差。

表1为不同采样点树木年轮交叉定年的统计结果，从表中可以看出，各采样点相比于原始序列均发生了较为明显的变化，各采样点树木的年轮宽度指数均小于1.0，表明各采样的树木年轮序列符合年轮指数序列均值为1.0的标准化。因此各采样点的树木年轮序列可用来进行树木年轮的统计分析。

3.2 树木年轮年序统计结果分析

在各采样点树木年轮交叉定年统计分析的基础上，对各采样点树木年轮宽度指数的标准化和差值进行统计分析，统计分析结果见表2、3。

表2 不同采样点的年轮宽度指数标准化年表统计量

表3 不同采样点的年轮宽度指数差值化年表统计量

在表2中，各采样点的树木年轮宽度指数的平均值分别为0.848，0.952，0.753，0.805，均小于1.0，表明各采样点的树木年轮序列可以符合宽度指数为1.0的均值标准，在各采样点中，2#采样点的树木年轮宽度指数最大，从表2中可以看出各采样点的平均敏感度分别为0.251，0.321，0.203，0.315，同样2#采样点的树木平均敏感度最高，各采样点的平均敏感度均在0.15以上。4#采样点树木年轮相关性最高。

表3为不同采样点树木年轮宽度指数的差值化年表统计量，从表4中可以看出，各采样带的树木平均宽度值分别为0.956，0.952，0.857，0.692，也均小于1.0，表明各采样点树木年轮宽度指数的差值化年表统计值也符合宽度指数为1.0的均值标准，其中4#采样点的树木年轮宽度指数的差值化年表平均敏感度最大，达到0.365。在各采样点中，1#采样点的自相关性最低。

3.3 树木年轮与气象要素相关分析

在树木年轮统计分析基础上，结合建立的树木年轮系列，定量分析了树木年轮与气温和降水之间的相关性，相关性分析结果见表4。

表4 辽宁东部地区年、季降水及气温与树轮年表的相关性

注：STD—树木年轮标准化年系列；RES—树木年轮差值年系列；ARS—自相关系列

从表4中可以看出，降水与树木年轮在夏季(6～9月)各树木年轮系列的相关性均最高，存在负相关性，相关系数在-0.412～-0.454之间，而在冬季的相关性最低，这和树木年轮的变化特性相关，在夏季，由于雨量充沛，使得树木年轮变化差异性较大，因此相关性较高，因此在夏季(6～9月)适用于结合树木年轮序列进行降水的重构计算。从表4中可看出气温与各个季节树木年轮的相关性均较弱，表明气温变化使得树木年轮变化的差异性较小。因此可以用结合树木年轮系列和降水的相关性，应用自回归方程对区域降水进行重构计算。

表5 各采样点不同树木年轮系列下重构6～9月降水量与实测降水相关性分析结果

注：SLH、JKY、HNB、HNN、KEM分别表示树木年轮的差值系列。

3.4 基于树木年轮序列的辽宁东部区域降水重构

考虑到6～9月树木年轮与降水具有较高结合树木年轮的差值系列，结合自回归方程对各采样点的6～9月的降水量进行重构，并结合采样点附近雨量实测值对结果进行检验和分析，计算结果见表5和图3。

从表5中可以看出，各采样点重构的降水数据和附近雨量实测降水数据的相关系数在-0.2153～-0.7215之间，相关系数的均值为-0.5108，从显著性水平也可以看出，基于树木年轮分析方法重构的降水量和实测降水量通过a=0.005的显著性变化水平。表明重构的降水数据系列较为稳定和可靠。从图3中可以看出，各采样点重构降水量和实测降水量在过程上具有一定的吻合性，重构的降水量和实测降水量吻合度适宜。

图3 各采样点降水重构值与实测降水值过程对比图

4 结论

本文结合树木年轮序列方法对辽宁东部区域6～9月的降水进行重构计算，并结合实测降水数据进行检验，主要结论如下：

(1)当区域树木年轮宽度指数标准化年值和差值年值的平均敏感度达到0.15～0.8范围内，且年轮宽度指数均小于1.0，树木年轮符合树木生理学意义，可用来进行降水重构分析。

(2)树木年轮由于树木生长特点，适宜重构区域夏季(6～9月)的降水量，其他季节重构相关性较低。

(3)辽宁东部区域树木年轮和区域6～9月降水量负相关性较好，降水构结果较为稳定和可靠。

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