曲輝輝，趙慧穎，宮麗娟

(黑龍江省氣象科學(xué)研究所，黑龍江 哈爾濱　150030)

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大興安嶺北部典型地區(qū)近300 a氣候資料反演

曲輝輝，趙慧穎①，宮麗娟

(黑龍江省氣象科學(xué)研究所，黑龍江 哈爾濱150030)

摘要：根據(jù)樹(shù)木年輪寬度反演歷史氣候資料，是氣候變化研究及氣候資源利用工作的重要基礎(chǔ)?；诎哺窳趾托虑嗔謭?chǎng)樹(shù)木年輪寬度，利用其與臨近站點(diǎn)氣溫、降水和日照時(shí)數(shù)之間的相關(guān)性，建立顯著性水平高于0.25、平均相對(duì)誤差小于30%的氣候重建模型。結(jié)果表明：在選定研究因子范圍內(nèi)，大興安嶺北部典型地區(qū)樹(shù)木年輪寬度受氣溫影響最大，受日照影響最??；重建方程中，氣溫類因子重建方程顯著性水平較高，日照類因子重建方程顯著性水平均較低；日照類因子模擬結(jié)果平均相對(duì)誤差普遍低于10%，氣溫和降水類因子大部分模擬結(jié)果平均相對(duì)誤差低于30%；在設(shè)定條件范圍內(nèi)，針對(duì)大興安嶺北部典型地區(qū)氣溫、降水和日照分別建立11、9和11個(gè)重建方程，可重建1707(1706)—1959年或1866(1865)—1959年資料，大興安嶺北部典型地區(qū)的可用氣候資料延長(zhǎng)至300(或150) a左右。

關(guān)鍵詞：大興安嶺北部典型地區(qū)；樹(shù)木年輪；氣象資料；相關(guān)性；重建方程

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)氣候變化開(kāi)展了廣泛研究,發(fā)現(xiàn)高緯度地區(qū)比低緯度地區(qū)氣候變化幅度大[1]。在我國(guó),大興安嶺地區(qū)是20世紀(jì)升溫幅度最顯著的地區(qū)之一[2-3],同時(shí)也是對(duì)氣候變化最敏感的區(qū)域之一[4]。大興安嶺北部地區(qū)多數(shù)氣象臺(tái)站的觀測(cè)始于20世紀(jì)50年代之后,氣象資料序列較短,若研究年代尺度至世紀(jì)尺度的氣候變化,則需高分辨率、長(zhǎng)時(shí)間尺度的氣候代用資料[5],因此資料重建成為氣候變化研究工作的重要基礎(chǔ)。

由于樹(shù)木年輪生長(zhǎng)明顯受氣候因子的影響,年輪寬度與氣候條件存在顯著相關(guān)關(guān)系[6-15],通過(guò)分析樹(shù)木年輪獲取的過(guò)去氣候代用資料具有定年準(zhǔn)確、分辨率高且連續(xù)性好等優(yōu)點(diǎn)[16-17],因此被國(guó)際相關(guān)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于對(duì)過(guò)去氣候的重建及生態(tài)環(huán)境演變的研究[18-20]。國(guó)內(nèi)在基于樹(shù)木年輪的氣候重建方面同樣開(kāi)展了大量研究[21-26],研究主要集中在新疆地區(qū),對(duì)其他省份的研究比較零散,且重建的氣候要素均較單一,這對(duì)于全面系統(tǒng)地研究氣候變化特征略顯不足。

該研究以大興安嶺北部典型地區(qū)安格林和新青2個(gè)林場(chǎng)為研究對(duì)象,采用樹(shù)木年輪寬度對(duì)氣候變化敏感且被廣泛用于氣候重建和氣候變化研究的樟子松為樣本[27-30],篩選出與其相關(guān)關(guān)系達(dá)到一定水平的光、溫、水要素與時(shí)段,并通過(guò)建立模型反演典型地區(qū)的歷史氣候資料,使得大興安嶺北部地區(qū)的氣候資料延長(zhǎng)至300 a左右,以期為當(dāng)?shù)氐臍夂蜃兓芯考皻夂蛸Y源利用、農(nóng)林業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及地礦資源探測(cè)工作奠定基礎(chǔ)。

1資料與方法

1.1資料及來(lái)源

研究所用樹(shù)木年輪資料為安格林和新青2個(gè)林場(chǎng)采樣的標(biāo)準(zhǔn)化樹(shù)輪年表,樣本的具體信息見(jiàn)張同文等[17]的研究結(jié)果,安格林序列長(zhǎng)度為301 a(1707—2007年),新青序列長(zhǎng)度為142 a(1866—2007年)。安格林林場(chǎng)采樣點(diǎn)地理位置為51°25′11.7″ N,120°54′50.5″ E,海拔760～825 m;新青林場(chǎng)采樣點(diǎn)地理位置為51°23′02.9″ N,120°48′37.9″ E,海拔945～980 m。2個(gè)林場(chǎng)均位于內(nèi)蒙古自治區(qū)額爾古納市莫爾道嘎鎮(zhèn)北部山區(qū),為寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫為-5.3 ℃,降水量為355 mm,日照時(shí)數(shù)為2 677 h,冬季干冷漫長(zhǎng),夏季濕熱短暫[17]。采樣山區(qū)坡度較小,地表多為暗棕色針葉林土,興安落葉松、樟子松、白樺及蒙古櫟等為地表主要植被[31],樹(shù)木胸徑大，郁閉度高,喬木下灌木密集,落葉層、腐殖質(zhì)層和土層均較厚[17]。

大興安嶺北部氣象站點(diǎn)和采樣點(diǎn)示意見(jiàn)圖1。所用氣象資料為與采樣點(diǎn)地理位置最為接近的額爾古納市和根河市氣象臺(tái)站的觀測(cè)資料,序列長(zhǎng)度為48 a(1960—2007年),包括平均氣溫、降水量和日照時(shí)數(shù),分析時(shí)段包括春季(4—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—10月)、冬季(11—次年3月)、春夏(4—8月)、春夏秋(4—10月)、春夏秋冬(4—次年3月)、上年秋季(9—10月)、上年冬季(11—次年3月)、秋冬(9—次年3月)、秋冬春(9—次年5月)及秋冬春夏(9—次年8月)。

圖1　大興安嶺北部氣象站點(diǎn)和采樣點(diǎn)示意

1.2研究方法

利用額爾古納市和根河市1961—2007年(47 a)各36項(xiàng)氣象因子,分別與安格林和新青2個(gè)林場(chǎng)的樹(shù)木年輪寬度進(jìn)行相關(guān)分析,從中篩選出在α=0.25水平顯著相關(guān)的相關(guān)關(guān)系。根據(jù)篩選結(jié)果,為篩選出的各相關(guān)關(guān)系建立回歸方程,確定各回歸方程的顯著性水平和參數(shù)。

2結(jié)果與分析

2.1年輪寬度與氣象因子相關(guān)關(guān)系

在現(xiàn)有研究中,多數(shù)學(xué)者從線性關(guān)系入手,通過(guò)線性相關(guān)系數(shù)篩選出與樹(shù)木年輪寬度具有顯著相關(guān)關(guān)系的氣象要素進(jìn)行重建。但實(shí)際上氣象要素與樹(shù)輪寬度并不一定是簡(jiǎn)單線性關(guān)系,因此對(duì)氣象因子和樹(shù)木年輪寬度分別建立了一元一次、一元二次和一元三次相關(guān)關(guān)系,共計(jì)12(每個(gè)要素因子數(shù))×3(要素?cái)?shù))×3(相關(guān)關(guān)系類型數(shù))×2(氣象臺(tái)站數(shù))×2(林場(chǎng)數(shù))=432項(xiàng)相關(guān)關(guān)系,并從中篩選出在α=0.25水平顯著相關(guān)的相關(guān)系數(shù)。

表1～3為2個(gè)氣象臺(tái)站的氣象因子與2個(gè)林場(chǎng)年輪寬度在α=0.25水平顯著相關(guān)的結(jié)果匯總,共篩選出175項(xiàng)符合條件的相關(guān)關(guān)系。具體為:春季、夏季、秋季、冬季、春夏、春夏秋、春夏秋冬、上年秋季、上年冬季、秋冬、秋冬春以及秋冬春夏12個(gè)時(shí)段的降水;除夏季外其余11個(gè)時(shí)段的平均氣溫;除春季外其余11個(gè)時(shí)段的日照時(shí)數(shù)。其中,年輪寬度與11個(gè)氣溫類因子最大相關(guān)系數(shù)的變化范圍為0.312(春季)～0.657(秋冬),相關(guān)性最高;與12個(gè)降水類因子最大相關(guān)系數(shù)的變化范圍為0.175(春夏)～0.478(冬季);與11個(gè)日照類因子最大相關(guān)系數(shù)的變化范圍為0.185(秋冬春)～0.393(秋季),相關(guān)性偏低。

表1林場(chǎng)樹(shù)木年輪寬度與氣溫類因子的相關(guān)系數(shù)

Table 1Correlation coefficient of width of tree-rings with temperature

時(shí)段 額爾古納-安格林根河-安格林額爾古納-新青根河-新青春0.3890.3320.3680.312秋0.3380.359冬0.3280.446春夏秋冬0.3750.428春夏0.3350.362春夏秋0.3560.355上年秋0.4780.453上年冬0.4750.5960.3380.443秋冬0.4360.6570.3750.417秋冬春0.4570.5800.3610.389秋冬春夏0.4650.5660.3370.370

數(shù)據(jù)為每對(duì)相關(guān)因子一元一次、一元二次和一元三次3個(gè)相關(guān)關(guān)系中符合條件(在α=0.25水平顯著相關(guān))的相關(guān)系數(shù)最大值,空格及未顯示時(shí)段為氣象因子與年輪寬度在α=0.25水平相關(guān)性不顯著。

由表1可知,2個(gè)林場(chǎng)年輪寬度與臨近氣象站點(diǎn)的氣溫均有良好的相關(guān)關(guān)系,其相關(guān)系數(shù)在0.312～0.657之間。尤其是上年冬季、秋冬、秋冬春及秋冬春夏時(shí)段,根河氣溫與安格林林場(chǎng)年輪寬度的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.566～0.657,對(duì)于樹(shù)木年輪學(xué)而言,該相關(guān)關(guān)系已達(dá)到較高水平。同時(shí),表1還表明安格林林場(chǎng)年輪寬度與氣溫的相關(guān)性要好于新青林場(chǎng)。

表2林場(chǎng)樹(shù)木年輪寬度與降水類因子的相關(guān)系數(shù)

Table 2Correlation coefficient of width of tree-ring with precipitation

時(shí)段 額爾古納-安格林根河-安格林額爾古納-新青根河-新青春0.335夏0.249秋0.3840.325冬0.3330.3910.478春夏秋冬0.3240.2640.318春夏0.1750.312春夏秋0.3290.2590.255上年秋0.3840.3260.2530.318上年冬0.3150.213秋冬0.3870.3430.1790.347秋冬春0.4240.3560.212秋冬春夏0.3300.3820.1990.266

數(shù)據(jù)為每對(duì)相關(guān)因子一元一次、一元二次和一元三次3個(gè)相關(guān)關(guān)系中符合條件(在α=0.25水平顯著相關(guān))的相關(guān)系數(shù)最大值,空格及未顯示時(shí)段為氣象因子與年輪寬度在α=0.25水平相關(guān)性不顯著。

表3林場(chǎng)樹(shù)木年輪寬度與日照類因子的相關(guān)系數(shù)

Table 3Correlation coefficient of width of tree-ring with hours of sunshine

時(shí)段 額爾古納-安格林根河-安格林額爾古納-新青根河-新青夏0.226秋0.2550.393冬0.366春夏秋冬0.250春夏0.186春夏秋0.196上年秋0.199上年冬0.2240.3220.352秋冬0.311秋冬春0.1870.185秋冬春夏0.318

數(shù)據(jù)為每對(duì)相關(guān)因子一元一次、一元二次和一元三次3個(gè)相關(guān)關(guān)系中符合條件(在α=0.25水平顯著相關(guān))的相關(guān)系數(shù)最大值,空格及未顯示時(shí)段為氣象因子與年輪寬度在α=0.25水平相關(guān)性不顯著。

由表2可知,2個(gè)林場(chǎng)年輪寬度與臨近氣象站點(diǎn)的降水量具有相對(duì)較好的相關(guān)關(guān)系,其相關(guān)系數(shù)的變化范圍為0.175～0.478。安格林林場(chǎng)年輪寬度與臨近氣象站點(diǎn)降水量的相關(guān)性好于新青林場(chǎng)。由表3可知,安格林林場(chǎng)年輪寬度與額爾古納氣象站的日照時(shí)數(shù)具有較好的相關(guān)關(guān)系,新青林場(chǎng)年輪寬度與鄰近氣象臺(tái)站相關(guān)性相對(duì)較低。

額爾古納市多數(shù)時(shí)段的氣溫、降水和日照時(shí)數(shù)及根河市多數(shù)時(shí)段的氣溫、降水及少數(shù)時(shí)段的日照時(shí)數(shù)與安格林林場(chǎng)樹(shù)木年輪寬度在α=0.25水平顯著相關(guān),即安格林林場(chǎng)年輪資料中包含大量的氣溫、降水和日照信息。安格林林場(chǎng)的氣溫和降水對(duì)樹(shù)木生長(zhǎng)的影響大于日照時(shí)數(shù),這與其他學(xué)者的研究結(jié)果[17]較一致。2個(gè)氣象臺(tái)站多數(shù)時(shí)段降水和少數(shù)時(shí)段氣溫、日照時(shí)數(shù)與新青林場(chǎng)樹(shù)木年輪寬度在α=0.25水平顯著相關(guān),說(shuō)明新青林場(chǎng)樹(shù)木年輪資料包含的降水信息較多,氣溫和日照信息較少。

2.2歷史氣象資料重建

2.2.1重建模型顯著水平

根據(jù)相關(guān)關(guān)系的篩選結(jié)果,利用對(duì)應(yīng)的氣候資料與樹(shù)木年輪資料分別建立重建方程,并根據(jù)顯著性水平和平均相對(duì)誤差對(duì)方程進(jìn)行進(jìn)一步篩選。

從各重建方程的顯著性水平可以看出,安格林林場(chǎng)降水和日照類因子重建方程顯著性水平較低,各重建方程顯著性水平最高分別可達(dá)0.05和0.1;氣溫類因子重建方程顯著性水平較高,特別是上年冬季、秋冬、秋冬春和秋冬春夏時(shí)段的氣溫重建模型顯著性水平較高,最高達(dá)0.001以上。新青林場(chǎng)氣象要素可重建數(shù)量少,重建方程顯著性水平低,氣溫、降水和日照時(shí)數(shù)分別可重建5、8和4項(xiàng)因子,17項(xiàng)因子的重建方程顯著性水平最高為0.05。

若僅考慮重建方程的顯著性水平,大興安嶺北部典型地區(qū)可重建11項(xiàng)氣溫類因子,各因子重建方程的最高顯著性水平變化范圍為0.000(上年秋季、上年冬季及秋冬春、秋冬春夏)～0.074(春夏),重建方程顯著水平最高;降水類因子可重建12項(xiàng),重建方程的最高顯著性水平變化范圍為0.016(秋冬春夏)～0.159(春季);日照類因子可重建11項(xiàng),重建方程的最高顯著性水平變化范圍為0.067(秋冬春夏)～0.210(春夏),顯著性水平最低。

2.2.2重建模型誤差檢驗(yàn)

根據(jù)重建方程模擬結(jié)果,計(jì)算各項(xiàng)因子47 a模擬結(jié)果的平均相對(duì)誤差。雖然重建方程顯著性水平均達(dá)到0.25以上,但模擬結(jié)果的誤差水平卻參差不齊。額爾古納氣溫與安格林樹(shù)木年輪重建方程中,春夏及秋冬春夏時(shí)段重建方程模擬誤差達(dá)30%以上;根河氣溫與安格林樹(shù)木年輪重建方程中,春季、秋季及去年秋季的重建方程模擬誤差高于30%;額爾古納氣溫與新青樹(shù)木年輪重建方程中,秋冬春夏時(shí)段重建方程模擬誤差高于30%;根河氣溫與新青樹(shù)木年輪重建方程中,春季及秋冬春夏時(shí)段重建方程模擬誤差高于30%;其余氣溫類重建方程模擬誤差均低于30%。

額爾古納降水與安格林樹(shù)木年輪重建方程中,去年秋冬時(shí)段重建方程模擬誤差達(dá)30%以上;根河降水與安格林樹(shù)木年輪重建方程中,春季及去年秋季的重建方程模擬誤差高于30%;額爾古納降水與新青樹(shù)木年輪重建方程中,秋季、去年秋季及去年秋冬時(shí)段的重建方程模擬誤差高于30%;根河降水與新青樹(shù)木年輪重建方程中,秋季和去年秋季重建方程模擬誤差高于30%;其余降水類重建方程模擬誤差均低于30%。日照類因子重建方程模擬誤差均低于30%,其中絕大多數(shù)低于10%。

在大興安嶺北部典型地區(qū),對(duì)氣溫類因子重建結(jié)果的最低相對(duì)誤差變化范圍為5.3%(上年冬季)～23.1%(春季);降水類因子重建結(jié)果的最低相對(duì)誤差變化范圍為13.9%(秋冬春夏)～46.6%(秋季),平均相對(duì)誤差最高;日照類因子重建結(jié)果最低，相對(duì)誤差變化范圍為4.5%(秋冬春夏)～11.6%(秋季),平均相對(duì)誤差最低。

2.2.3可應(yīng)用的重建模型

根據(jù)重建方程的顯著性水平和平均相對(duì)誤差,為大興安嶺北部典型地區(qū)的各氣象因子確定一個(gè)可應(yīng)用的重建方程。確定原則為首先剔除相對(duì)誤差大于30%的重建方程；其次，誤差小的方程優(yōu)于誤差大的方程,誤差相當(dāng)時(shí)顯著性水平高者為優(yōu)。按照上述原則,確定表4所列重建方程。由表4可知,在規(guī)定的顯著性水平和誤差精度范圍內(nèi),氣溫類因子可重建11項(xiàng),降水類因子可重建9項(xiàng),日照類因子可重建11項(xiàng)。

3討論與結(jié)論

以大興安嶺北部安格林林場(chǎng)和新青林場(chǎng)為研究對(duì)象,基于當(dāng)?shù)?960—2007年的樹(shù)木年輪寬度和額爾古納市、根河市氣象資料,利用相關(guān)分析進(jìn)行初步篩選,通過(guò)重建方程的顯著性水平及重建結(jié)果相對(duì)誤差,最終篩選出可靠模型進(jìn)行歷史氣候資料重建,使當(dāng)?shù)乜捎脷夂蛸Y料延長(zhǎng)至300 a左右,以滿足氣候變化研究及氣候資源利用、農(nóng)林業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及地礦資源探測(cè)等工作需求。結(jié)果表明:

(1)在α=0.25顯著水平上,安格林林場(chǎng)樹(shù)木年輪資料包含的氣溫和降水信息較多,日照信息較少;新青林場(chǎng)樹(shù)木年輪資料包含的降水信息較多,氣溫和日照信息較少。在研究范圍內(nèi),大興安嶺北部典型地區(qū)樹(shù)木年輪寬度受氣溫影響最大,受日照影響最小。

表4可應(yīng)用的氣候因子重建模型

Table 4Reconstruction equations available for inversion of climatic factors

重建因子時(shí)段 重建模型 顯著性水平平均相對(duì)誤差/%可重建時(shí)間長(zhǎng)度春季T=15.50-22.29S+12.30S20.02723.31707—1959年秋季T=2.61+1.85S0.05123.71707—1959年冬季T=-28.56+4.59S0.0056.11707—1959年春夏秋冬T=-7.62+2.59S0.00718.31707—1959年春夏T=18.72-13.88S+7.76S20.0746.91707—1959年春夏秋T=15.14-11.64S+6.74S20.0517.21707—1959年上年秋季T=28.38-84.02S+91.57S2-31.47S30.01020.11706—1959年上年冬季T=-30.72+6.69S0.0005.31706—1959年秋冬T=-21.81+5.33S0.0006.21706—1959年秋冬春T=-16.27+4.35S0.0007.51706—1959年秋冬春夏T=-8.58+3.52S0.00015.51706—1959年夏季P=207.30+94.20S0.10321.21707—1959年冬季P=-74.61+434.87S-570.20S2+234.71S30.04826.31866—1959年春夏秋冬P=314.4+124.82S0.04714.81707—1959年春夏P=230.52+117.76S0.05319.11707—1959年春夏秋P=289.68+122.09S0.05716.41707—1959年上年冬P=12.21+13.09S0.05028.81706—1959年秋冬P=-92.17+380.48S-188.76S20.07828.11706—1959年秋冬春P=-67.18+400.14S-186.67S20.05921.41706—1959年秋冬春夏P=298.26+144.13S0.01614.21706—1959年夏季R=872.34-129.40S0.12711.61707—1959年秋季R=631.83-416.75S+203.15S20.2308.11707—1959年冬季R=1255.19-790.06S+453.42S20.0424.51866—1959年春夏秋冬R=2834.65-208.76S0.1585.41707—1959年春夏R=1390.17-121.44S0.2107.61707—1959年春夏秋R=1849.89-157.07S0.1876.91707—1959年上年秋R=476.44-52.20S0.1828.11865—1959年上年冬R=848.94+82.22S0.0874.71865—1959年秋冬R=1478.75-122.07S0.0894.91706—1959年秋冬春R=1760.91+122.15S0.2144.71865—1959年秋冬春夏R=2868.92-243.52S0.0674.91706—1959年

T為平均氣溫;P為降水量;R為日照時(shí)數(shù);S為對(duì)應(yīng)時(shí)段樹(shù)木年輪寬度。

(2)在選定氣候資料重建范圍內(nèi),安格林林場(chǎng)氣溫重建方程顯著性水平較高,降水和日照重建方程顯著性水平較低;新青林場(chǎng)氣候資料重建方程顯著性水平普遍較低。受氣象因子與樹(shù)木年輪寬度相關(guān)關(guān)系顯著性水平限制,大興安嶺北部典型地區(qū)氣溫、降水和日照類因子分別可重建11、12和11項(xiàng),氣溫類因子重建方程顯著性水平較高,日照類因子重建方程顯著性水平較低。

(3)經(jīng)檢驗(yàn),大興安嶺北部典型地區(qū)氣候資料重建方程誤差水平相差較大,日照資料重建方程模擬結(jié)果平均相對(duì)誤差較小,普遍低于10%,氣溫和降水資料重建方程模擬結(jié)果相對(duì)誤差較大,大部分重建結(jié)果平均相對(duì)誤差低于30%。

(4)在重建方程顯著性水平高于0.25、模擬結(jié)果平均相對(duì)誤差小于30%限定范圍內(nèi),大興安嶺北部典型地區(qū)可重建253 a(1707—1959年)的氣候因子包括:① 春季、秋季、冬季、春夏秋冬、春夏和春夏秋6個(gè)時(shí)段平均氣溫;② 夏季、春夏秋冬、春夏和春夏秋4個(gè)時(shí)段降水量;③ 夏季、秋季、春夏秋冬、春夏和春夏秋5個(gè)時(shí)段日照時(shí)數(shù)?？芍亟?54 a(1706—1959年)的氣候因子包括:① 上年秋季、上年冬季、秋冬季、秋冬春和秋冬春夏5個(gè)時(shí)段平均氣溫;② 上年冬季、秋冬季、秋冬春和秋冬春夏4個(gè)時(shí)段降水量;③ 秋冬季和秋冬春夏2個(gè)時(shí)段日照時(shí)數(shù)。冬季降水和日照時(shí)數(shù)可重建94 a(1866—1959年);上年秋季、上年冬季和秋冬春3個(gè)時(shí)段日照時(shí)數(shù)可重建95 a(1865—1959年)。

(5)基于重建結(jié)果,使大興安嶺北部地區(qū)的大部分區(qū)域可用氣溫、降水和日照資料延長(zhǎng)至1707(或1706)—2014年,共308(或309) a,小部分區(qū)域可用氣溫、降水和日照資料延長(zhǎng)至1866(或1865)—2014年,共149(或150) a。

筆者將氣候資料可重建的條件設(shè)定為顯著性水平高于0.25、重建方程模擬結(jié)果平均相對(duì)誤差低于30%,與同類其他研究相比精度要求略低,這主要是因?yàn)檠芯繀^(qū)域氣象臺(tái)站空間密度不夠,且時(shí)間序列短,一定程度限制了歷史氣候環(huán)境方面的研究,適當(dāng)降低資料重建要求可有效增加重建因子數(shù)量,在后續(xù)研究中可根據(jù)實(shí)際精度需要,選用適宜顯著性水平和誤差水平的回歸模型對(duì)歷史氣候進(jìn)行重建。

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(責(zé)任編輯： 許素)

Inversion of Climate Data of the Past 300 Years of a Region Typical of the Northern Daxing′anling Range.

QU Hui-hui，ZHAO Hui-ying，GONG Li-juan

(Heilongjiang Province Institute of Meteorological Sciences, Harbin 150030, China)

Abstract:Inversion of historical climate data based on widths of tree-rings is an important foundation for the study on climate change and utilization of climatic resources. A climate reconstruction model was set up based on width of tree-rings of the trees in the Angelin forest farm and the Xinqing forest farm in the northern Daxing′anling Range and their correlations with the temperatures, precipitations and hours of sunshine around the neighboring weather stations, with significance levelbeing over 0.25 and average relative error being below 30%. Results show that among the factors studied in this project, temperature is the major one affecting width of tree-rings the most and hours of sunshine, the least in the region. Among the equations for climatic reconstruction, the equation based on temperature is the highest in significance level, while the equation based on hours of sunshine, the lowest. The simulation using factors, like hours of sunshine is generally lower than 10% in average relative error, while the one using factors, like temperature and precipitation, is lower than 30%. Within the designated scope of conditions, 11, 9 and 11 models are established, respectively, for reconstruction of temperature, precipitation and sunshine data of the region, respectively, and can be used to inverse the climate data of the years from 1707 (1706) to 1959 or from 1866 (1865) to 1959. Consequently, the climate data available for study of the region is greatly expanded to cover about 300 (or 150) years.

Key words:regions typical of the northern Daxing′anling Range; tree ring;climate data;correlation;reconstruction equation

收稿日期：2015-05-13

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(41165005，40865005)

中圖分類號(hào)：X16;P467

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-4831(2016)03-0439-06

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.03.016

作者簡(jiǎn)介：曲輝輝(1985—),女,黑龍江齊齊哈爾人,工程師,碩士,主要從事農(nóng)林業(yè)氣象、氣候變化方面的研究。E-mail: quhuihui808@163.com

① 通信作者E-mail: zhaohhyy2008@aliyun.com