樹輪記錄的青海過去300年5—6月平均最高氣溫時空變化

張瑞波, 袁玉江, 喻樹龍, 陳 峰, 張同文, 尚華明, 范子昂

中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所, 新疆樹輪生態重點實驗室, 中國氣象局樹木年輪理化研究重點開放實驗室, 烏魯木齊 830002

樹輪記錄的青海過去300年5—6月平均最高氣溫時空變化

張瑞波*, 袁玉江, 喻樹龍, 陳 峰, 張同文, 尚華明, 范子昂

中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所, 新疆樹輪生態重點實驗室, 中國氣象局樹木年輪理化研究重點開放實驗室, 烏魯木齊 830002

利用位于青海不同地理單元的新建立的12個樹輪年表和青海30個氣象站的氣象資料,采用REOF方法,分析了青海地區氣溫場和樹輪寬度場特征;重建了青海過去300年5—6月平均最高氣溫。分析表明,青海氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量相關系數為-0.465(P<0.01),兩場的第一特征向量表現為同步變化,氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區和柴達木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部;過去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段,存在5個明顯的持續增溫時段和4個持續降溫時段,增溫緩慢,降溫迅速。最冷的時段為1830s—1840s年代,最長的偏冷期為19世紀末20世紀初,最暖的時段都發生在1930s—1950s年代,最長的偏暖期為18世紀末19世紀初。20世紀60年代以來,青海5—6月平均最高氣溫持續上升,尤其是80年代到現在,青海地區平均最高氣溫呈現急劇持續上升;過去300年青海地區5—6月平均最高氣溫具有2.1、3.1、8.5、25.5a和68.0a的變化準周期;青海5—6月平均最高氣溫受西風和印度季風影響較大;青海氣候場重建序列的變化特征在一定程度上可代表青藏高原大部分地區甚至印度季風區5—6月平均最高氣溫。

樹木年輪;青海;氣溫場;氣候變化

20世紀80年代開始,全球變化科學引發了人類社會的廣泛關注,氣候變化、形成原因及其影響已經成為地球科學中最為活躍的研究領域,并取得重大進展。現代觀測資料已經證實氣候是不穩定的,在不同時間尺度上存在各種變率。對人類社會具有迫切現實意義的是幾十年到百年尺度上的變化,關系到當代和今后幾代人的生存環境[1- 2]。20世紀氣候變化的歸因是當前全球關注的焦點之一,而解決這一問題的途徑之一是對過去千年的氣候變化歷史進行精確重建[3]。樹木年輪由于具有空間分布廣、時間序列長、分辨率高、定年準確、環境變化指示意義明確且可定量等優勢而成為研究過去氣候變化的首選代用資料之一,在揭示氣候變化規律及機理研究中發揮了重要作用[4- 5]。近年來國際上著名的幾條千年溫度變化序列的建立都依靠了大量樹輪資料[6- 9]。樹木年輪氣候重建研究在國外已經從單點小區域的氣候要素重建發展到空間上大尺度的氣候要素變化的重建。特別是對于歐洲和北美地區,由于樹輪采樣點較為密集,資料共享程度高,樹輪資料豐富,近年來用樹輪重建大空間尺度氣候變化的研究較多[10- 14]。在亞洲,Ohyama等利用CRU格點資料和5個樹輪年表重建了東亞地區春季溫度氣候場[15]。袁玉江等曾利用阿爾泰山和天山的多個樹輪年表進行過較大地域范圍的重建北疆500a干濕變化[16]。

現代氣候學研究表明,青藏高原是我國以及東亞氣候變化的“敏感區”和“啟動區”,其氣候變率和突變對我國氣候變化有著十分重要的先兆意義。青海省位于青藏高原之東北部,其氣候變化具有明顯的高原特色,同時是我國西北干旱區的干旱中心,是西部干旱區、東部季風區和青藏高原區三大區域的交匯地帶,是全球變化的敏感區和生態系統脆弱區[3];揭示青海省氣候變化的規律,對研究青藏高原及周邊地區生態環境的演變及制定氣候變化影響的對策等方面具有現實意義。過去,對青海大量研究集中于利用祁連圓柏樹輪重建過去千年氣候序列[17- 30],科研人員已經在該地區建立了迄今為止中國最長的長達3585a的樹輪年表[31- 33],重建了過去2485年溫度狀況并與歷史朝代興衰做了對比[34- 35],該曲線具有一定的全球代表性[36]。但是大量的研究都是基于單點的樹輪資料,很少有人利用整個青海不同氣候區樹輪多條序列重建氣候場,了解過去整個青海地區氣候的時空變化特征。利用樹木年輪資料重建大范圍的氣候場是當今國際樹木年輪氣候研究的新動向和熱點問題,也是我國樹輪研究幾近空白的薄弱環節。本研究利用青海地區不同地理單元的祁連圓柏樹輪寬度年表重建該地區過去300年氣候場,分析青海過去300年氣候變化的時間序列特征及變化規律。

1 資料與方法

1.1 氣象資料的選取

用于研究氣候變化的資料不僅要有足夠的序列長度,還應有足夠的精確度,青海多數氣象臺站建立于20世紀50年代中后期,建站至1960年,不少臺站存在較多的缺測、漏測和觀測中斷現象,根據均一性、代表性和比較性原則,本文選定青海省內30個站作為代表站(茶卡、達日、大柴旦、德令哈、都蘭、剛察、格爾木、貴德、久治、冷湖、瑪多、茫崖、門源、民和、囊謙、諾木洪、祁連、共和、清水河、曲麻萊、同仁、托勒、沱沱河、五道梁、西寧、小灶火、興海、野牛溝、玉樹、雜多),取各站1961—2009年的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫和降水量資料,并采用Mann-Kendall方法,來檢查站址遷移是否引起觀測資料的不連續(圖1)。

空間代表性分析氣溫資料來自英國East Anglia大學的Climatic Research Unit( 簡稱CRU) 1901年1月到2009年12月的高分辨率全球逐月格點數據集(CRU TS 3.1),其網格距均為0.5°×0.5°。CRU數據集有以下優點:在資料的重建過程中包含了嚴格的時間均一性檢驗,時間尺度更長,空間分辨率更高,該數據集被大量運用于氣候變化研究中[37]。

將12個年表和30個氣象站平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫相關普查表明,整個青海地區,5—6月平均最高氣溫與12個年表相關均較好,因此利用樹輪重建的時段選取5—6月平均最高氣溫。

圖1 樹輪采樣點及氣象站分布圖Fig.1 Location map of sampling sites and meteorological stations

1.2 樹輪年表的建立

對于業主拖欠物業服務費的行為存在著很多的法律問題，而且會出現物業服務企業很難有效拖欠行為時降低服務質量、業主繼續拖欠物業服務費連鎖反應的怪圈。這不但影響了業主與物業服務企業之間的和諧關系，而且也影響了物業管理服務行業的發展前景。所以只有認識業主拖欠物業服務費的實質性問題，妥善處理物業管理服務領域出現的糾紛，才能促進物業管理服務行業的健康發展，實現居民生活的“長治久安”。

根據青海祁連圓柏的分布和區域代表性,研究組分別于2007年和2009年兩次在青海柴達木盆地、祁連山、青南高原和青海東部共采集了17個采樣點676棵樹1367個祁連圓柏樣芯(圖1,表1),采樣點海拔在3000—4300 m之間。將采集的樹輪樣本經過干燥、固定、打磨、交叉定年和輪寬測量;用COFECHA定年質量控制程序進行交叉定年的檢驗;采用winARSTAN年表研制程序完成樹輪寬度年表的建立,在年表研制過程中,分別采用樣條函數方法、負指數方法和區域曲線標準化方法進行去除生長趨勢過程,比較發現,樣條函數方法對擬合的序列對氣候的響應較好,因此本研究最終采用樣條函數擬合的年表進行氣候分析,并剔除代表性較差或異常的序列,最終建立青海12個樹輪寬度年表(圖2),其分布于青海不同重要地理單元,如柴達木盆地(QRG、DUL、BSS、ELS、KKS)、青南高原(ASS、ASX)、祁連山地區(DLG、QYG)、青海東部(HBX、MAX、SIG)。

將12個年表REOF展開結果顯示,第一特征向量均為正值,樹輪寬度場中各采點變化趨勢基本一致,但樹輪寬度場收斂速度遠小于氣溫場,第一特征向量對總方差的貢獻率只有39.47%,第二、第三、第四特征向量分別占總方差的14.33%、11.43%和9.45%,前4特征向量累計貢獻率為74.70%,這是因為樹木年輪生長同時受到多個氣候因子的影響,雖然平均最高氣溫是最大的影響因子,但其他氣候因子仍然有較顯著的影響,從而在樹輪寬度場中表現為較慢的收斂速度[40],按照特征值大于1作為截留主分量標準,本文用前4特征向量代表寬度場。

表1 樹輪采樣點基本概況

圖2 12個樹輪標準化年表指數Fig.2 Tree-ring index chronologiesQRG、DUL、ASS、ASX、BSS、ELS、HBX、KKS、MAX、DLG、QYG、SIG分別代表曲日崗、都蘭、昂賽上線、昂賽下線、柏樹山、鄂拉山、河北鄉、柯柯寺、麥秀、大龍溝、青羊溝和寺溝采樣點標準化年輪指數

2 結果與分析

2.1 青海氣溫場和樹輪寬度場特征

在伊朗干旱的環境中，為了保證施用的肥料仍然能起到最大的作用，所有的農戶都會經過專業的施肥培訓，施用的氮、磷、鉀肥料均是高含有機質的，目的是為了改善土壤結構和增加施肥效率。除此之外，伊朗的中部省份主要種植的是果樹，由于果樹對鈣元素的需求量較高，農民還會施用一些鈣含量比較高的化肥，用以滿足果園中對鈣元素需求較大的作物的生長。

首先分析由30個氣象站1961—2008年5—6月平均最高氣溫構成青海5—6月的平均最高氣溫場。REOF空間分析表明(表2,圖3),青海氣溫的同步性較好,反應其同步變化的第一特征向量占氣溫場方差總量的62.06%,且均為正值。而第二特征向量僅占總方差的15.33%,前3個特征向量對總方差的貢獻率達到81.62%且特征值均大于1,其后各特征向量貢獻率很小,所以青海地區5—6月平均最高氣溫具有較快的收斂速度,前三個特征向量可以較好的說明溫度場的空間分布特征。經驗正交第一模態(圖3)表明,整個青海地區的主成分載荷都為正值,在0.13—0.22之間,相差很小,說明整個青海地區5—6月溫度空間變化高度一致,雖然青海地區下墊面地形復雜,溫差較大,但是各地變化趨勢是非常一致的。高載荷量地區分布在青海北部,以祁連山和柴達木盆地為主。青南高原載荷量最低。

表2 氣溫場及樹輪場特征值及主成分貢獻率

1.3 研究方法

圖3 青海氣溫場(a)和樹輪寬度場(b)第一主成分分布型式Fig.3 Distribution model of first eigenvectors of temperature field (a) and tree-ring field (b) in Qinghai

采用DendroClim2002相關分析和響應分析解釋樹輪徑向生長對氣候的響應;空間分析方法選取經驗正交函數法(EOF)[38],它能夠把隨時間變化的氣象要素場分解為空間函數部分和時間函數(主分量)部分。空間函數部分概括場的地域分布特點,這部分是不隨時間變化的;而時間函數部分則由空間點(變量)的線性組合而構成,稱為主分量,這些主分量的頭幾個占有原空間點(變量)的總方差的很大部分。本研究采用著重表現空間的相關性分布結構的旋轉經驗正交函數(Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF)方法分析樹輪場對氣溫場的代表性,采用了多元回歸方法重建氣候空間分布狀況,采用區域平均序列的逐步回歸方法重建氣候時間序列;采用“逐一剔除法”[39]進行交叉檢驗;利用功率譜分析方法對重建序列進行周期檢驗。

氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量相關系數為-0.465(P<0.01),兩場的第一特征向量均表現為同步變化一致的特點。氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區和柴達木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部(阿尼瑪卿山)。

2.2 氣溫場的時間序列重建及檢驗

方程穩定性檢驗值如表,剔除相關和一階差相關均超過0.0001的顯著水平,S1未通過檢驗,而S2通過0.01的顯著性水平,說明相對于高頻變化,重建序列在低頻變化上同實測序列吻合得更好些。t值通過0.001的顯著性水平,RE值大于0.3,可見重建方程是較為穩定的。區域平均序列重建值與近45年實測值一致性較好(圖5),說明重建的過去300年青海地區5—6月平均最高氣溫是較為可靠。

T56=1.35×ASS-2.14×ASX+1.08×BSS-2.01×ELS+1.52×QYG+16.64

(1)

重建效果較好的氣象站分布在祁連山西部、柴達木盆地和青南高原地區,大部分復相關系數在0.7以上,較差的氣象站分布在青海東部。這是因為青海東部海拔不高、并處于東南季風邊緣區,受暖濕氣流影響,因此該區域樹木徑向生長對氣候的響應復雜,溫度不是限制性因子。一般認為,高寒地區和森林上線樹木徑向生長對氣溫較為敏感,而青南高原和祁連山西部溫度低,柴達木盆地雖然海拔較低,但是其5—6月平均最高氣溫低于青海東部,海拔較青海東部高。

圖4 青海5—6月區域平均最高氣溫重建序列和川西6—7月平均最低氣溫氣候場時間序列(平均值為1971—2000年30年平均值)Fig.4 Reconstruction series of May—June maximum temperature field and time series of June—July minimum temperature field on western Sichuan Plateau (Average value is 30 years from 1971 to 2000)

RrS1S2REt0.6840.61117/4512/460.4634.748

R: 復相關系數,r: 逐一剔除后相關系數,S1: 一階差符號檢驗,S2: 符號檢驗,RE: 誤差縮減值,t為乘積平均數

將30個氣象站5—6月最高氣溫進行平均,得到青海的區域平均最高氣溫序列,利用逐步剔除回歸法分別重建各氣象站和區域平均最高溫度序列,考慮到年表樣本總體代表性(EPS),以子樣本信號強度大于0.85的標準選取年表分析長度,最終共獲得1700—2006年氣溫重建序列。其中5個年表進入青海地區平均最高氣溫序列的重建方程：

圖5 區域平均序列重建值與實測值對比Fig.5 Comparison of actual and reconstructed temperature from 1961 to 2006

2.3 過去300年青海5—6月平均最高氣溫變化及代表性分析

由于襯砌施工是在陡于1∶2的坡面上進行切縫，且自動行走，應在機具的坡頂一側進行配重，且配重部位靠近機具中下部位。配重塊還應注意與切縫機鏈接牢固，因采用綁扎鏈接容易使整個機具抖動并引起刀片不穩定，從而影響切縫均勻度，所以盡量采用焊接等硬連接方式。

青海氣候受多種因素的影響,其中大氣環流是控制該地區氣候特征的主要因素。相關分析表明,青海5—6月平均最高氣溫重建序列與NAO、AO及主要環流指數有較好的一致性(圖7),與NAO(-0.198,P<0.05)和AO(-0.184,P<0.05)呈顯著負相關關系,與5—6月大西洋歐洲環流型W相關達到-0.533,顯著性水平超過0.0001,還與5—6月北半球極渦強度指數、大西洋歐洲區極渦強度指數、北美區極渦強度指數、北半球極渦強度指數、北美大西洋副高北界、大西洋歐洲區極渦面積指數、西藏高原A相關通過了0.01顯著性檢驗,這些環流指數都與西風環流有著密切關系,表明青海地區溫度變化受西風影響顯著。這是因為青海地區位于31°30—39°19′N,根據500hPa高空等壓面分析,青海處在西風帶之內,10月至翌年6月,高原面對西風環流產生分支、繞爬流、屏障等動力作用,擴大了西風帶的影響范圍,因此西風環流成為影響和控制青海氣候的重要因子之一。另外,青海重建序列還與4月份的南極濤動(-0.306,P<0.05)、印緬槽指數(0.397,P<0.01)以及南方濤動指數(-0.184,P<0.05)呈負相關關系,表明該地區溫度變化還受到印度季風的影響。青海地區溫度和太平洋和亞洲的環流指數相關并不顯著,說明太平洋氣流及東亞季風對青海地區氣候影響微弱。

在教學上，“MDT團隊針對的都是疑難危重癥，醫學又是一個辨證論治的過程。所以年輕的醫生，像實習、進修醫生、規培學生們很愿意旁聽。但考慮患者的隱私，我們MDT的診室或會議室不會太大，所以青年醫生反饋最多的，是希望能更多參與MDT團隊的討論和門診。這是他們平時在課堂上無法感受和學習到的，因為很多知識是在討論當中被帶出來的。”崔彩梅經常會看到，一群群穿著白大褂的學生拿著礦泉水，啃著面包，如饑似渴地旁聽。

表4 過去300年青海5—6月平均最高氣溫冷暖階段分析

利用功率譜分析方法對青海5—6月平均最高氣溫時間序列進行周期分析,以了解過去300年青海地區5—6月平均最高氣溫時間演變的周期性,取最大滯后M=102,相當于各序列長度的三分之一。分析發現(圖6),過去300年青海地區5—6月平均最高氣溫在0.05顯著性水平上具有2.1、3.1、8.5a、和68.0a的變化準周期。青海溫度場重建序列具有2.1a和8.5a變化周期特征與“準兩年脈動(QBO)”十分接近,已有研究表明,QBO的影響存在于較大的范圍,其可能與海氣間相互耦合振蕩有關[45]。3.1a準周期與厄爾尼諾(ENSO)的周期3—5a一致,ENSO現象具有全球性,說明氣溫的變化可能與海氣間相互耦合振蕩有關,短周期振蕩受大尺度海氣相互作用的全球事件(ENSO)的影響[46- 47]。25.5a對應太陽黑子活動22a準周期,說明太陽黑子的活動對這一區域的溫度變化也有影響[48]。68a的變化準周期與全球氣候系統海洋—大氣的50—88年周期震蕩一致[49]。這些周期暗示了青海過去300年氣溫受當地氣候變化影響外,還受到更大范圍氣候變化的影響,進一步證明了氣候變化的全球性。

在高校科研和教研方面，行政管理不斷體現著它的作用。但部分高校行政管理人員的學歷、待遇等都普遍偏低，使得高學歷、有能力的行政管理人員難以全身心地投入到工作中。部分高校行政管理人員的綜合素質偏低，絕大多數的管理人員都沒有經過正規、系統的培養，他們的理論知識儲備不足，而且實踐操作能力不強，高校高層也沒有組織他們進行專業的培訓，對行政管理人員的管理松散。這些原因都導致了高校行政管理人員水平和素質都較低。

圖6 青海過去300年5—6月平均最高氣溫功率譜分析 Fig.6 Power spectrum analysis of May—June maximum temperature on Qinghai Plateau in past 300 years虛線為=0.05的紅噪音標準譜

圖7 青海5—6月平均最高氣溫與主要環流指數對比Fig.7 Comparison between May—June maximum temperature on Qinghai Plateau and main circumfluence index QZA5-6: 西藏高原A5—6月指數;YM: 印緬槽指數;AO: 北極濤動指數;NAO: 北大西洋濤動指數;AAO4: 4月份南極濤動指數

為了解1700—2006年青海地區平均最高氣溫的冷暖階段變化,將青海地區5—6月平均最高氣溫區域平均重建序列進行11a滑動平均(圖4)。青海地區過去300年平均最高氣溫時間序列與喻樹龍等利用川西14個樹輪年表和14個氣象站合成的川西高原過去6—7月平均最低氣溫場時間序列高度一致(圖4)[40],表明整個青藏高原東北部過去300多年溫度變化可能較為一致。過去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段(表4),最冷的時段為19世紀30—40年代,溫度距平平均偏低0.22℃,最長的偏冷期為19世紀末20世紀初的40多年,最暖的時段都發生在20世紀30—50年代,最長的偏暖期為18世紀末19世紀初的40a。20世紀60年代以來,青海5—6月平均最高氣溫持續上升,尤其是80年代到現在,青海地區平均最高氣溫呈現急劇持續上升現象。器測資料研究表明,柴達木盆地年平均氣溫在1985年前后發生了突變,1987—2010年柴達木盆地各地的平均氣溫顯著上升[41]。施雅風等研究表明[42],我國西北地區1987—2000年年均溫比1961—1986年高0.7℃。這些研究結果均與本文研究結果一致。20世紀初和60—80年代為偏冷期,30—50年代和90年代至今均為偏暖期與秦寧生等[43]用樹輪寬度重建的6月最高氣溫,Wu等[44]用最大密度年表重建的近百年6—9月平均氣溫的冷暖階段完全一致。這些均不但表明本文重建結果具有一定的可靠性,而且說明,整個青藏高原東北部溫度過去300年溫度變化的一致性。

情境教學借鑒了眾多兒童心理學的原理，在兒童鋼琴教學中，同樣需要用科學的兒童發展理論來進行指導。例如：對于鋼琴觸鍵音色的審美，教師可充分運用“暗示”原理，讓兒童感知不同的觸鍵方法產生的不同音色效果；對于有標題鋼琴小品的審美，教師可運用“移情效應”，通過語言、聯想，將兒童對標題的理解轉移到鋼琴小品的審美中去；對于無標題鋼琴小品的審美，兒童的想象空間更是無垠的，教師要充分把握“周圍世界”這個源泉，引導兒童對鋼琴小品進行敘事性的表達，在創造和聯想中，獲取審美體驗。

圖8 青海5—6月區域平均最高氣溫重建序列與CRU TS3.10資料1901—2006年和1950—2006年5—6月平均最高氣溫相關Fig.8 Spatial correlations between the temperature reconstruction and the gridded May—June temperatures of CRU TS 3.10

空間相關分析表明(圖8),1901—2006年100多年相關顯示,重建區域平均序列和青海CRU相關大部分在0.4以上,而1950—2006年相關顯示,重建區域平均序列和青海CRU相關大部分在0.5以上。說明青海5—6月區域平均最該氣溫重建序列可較好的代表整個青海地區5—6月平均最高氣溫。另外,無論是近100年還是近50年的空間相關均表明,青海區域平均序列與青藏高原大部分地區(包括川西高原)及南亞次大陸5—6月平均最高氣溫顯著相關,青海氣候場重建序列在一定程度上可代表西南季風區5—6月平均最高氣溫。

3 結論

(1)氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量相關系數為-0.465(P<0.01),兩場的第一特征向量均表現為同步變化一致的特點：氣溫場和樹輪寬度場第一特征向量高值中心位于青海北部的祁連山區和柴達木盆地,而低值中心位于青南高原西南部和東南部(阿尼瑪卿山)。

電力變壓器的鐵心由磁導率很高的硅鋼片制成。硅鋼片有熱軋和冷軋兩種，熱軋硅鋼片由于其磁性能差，因此電力變壓器的鐵心已不采用這種材料。冷軋硅鋼片又分為無取向和取向兩種，其中取向冷軋硅鋼片有明顯的方向性，即沿著軋制方向的磁性能好，因此目前電力變壓器均采用冷軋取向硅鋼片。

(2)過去300年青海氣溫大致可分為5冷5暖的變化階段,最冷的時段為1830s—1840s年代,最長的偏冷期為19世紀末20世紀初,最暖的時段都發生在1930s—1950s年代,最長的偏暖期為18世紀末19世紀初,存在5個明顯的持續增溫時段和4個持續降溫時段,增溫緩慢,降溫迅速。20世紀60年代以來,青海5—6月平均最高氣溫持續上升,尤其是80年代到現在,青海地區平均最高氣溫呈現急劇持續上升。過去300年青海地區5—6月平均最高氣溫具有2.1、3.1、8.5、25.5a和68.0a的變化準周期。

(1)填補監測空白，提高站網密度。持續開展地下水監測站點建設工作，填補魯中南中低山丘陵區和魯東低山丘陵區部分地區裂隙巖溶水和基巖裂隙水的監測空白，加密地下水降落漏斗區、地面沉降區、巖溶塌陷區和大中型水源地的目標含水層監測點密度[12]，達到《區域地下水位監測網設計規范》(DZ/T0271-2014)中對地下水位監測點密度的要求，進一步優化監測網絡，使站網布局更趨合理。

(3)青海5—6月平均最高氣溫受西風影響和印度季風顯著,太平洋及東亞季風對青海地區氣候影響微弱;青海氣候場重建序列在一定程度上可代表青藏高原大部分地區甚至西南季風區5—6月平均最高氣溫。

致謝：本研究使用的青海祁連圓柏樹輪年表均是在中國科學院地理科學與資源研究所邵雪梅研究員和中國科學院青藏高原研究所朱海峰副研究員的指導下完成,中國科學院地理科學與資源研究所王麗麗研究員參加了野外采樣工作,特此致謝。

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The spatiotemporal variability of May—June maximum temperature in past 300 years on the Qinghai Plateau, according to tree ring records

ZHANG Ruibo*, YUAN Yujiang, YU Shulong, CHEN Feng, ZHANG Tongwen, SHANG Huaming, FAN Zi′ang

InstituteofDesertMeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration;KeyLaboratoryofTree-ringPhysicalandChemicalResearchofChinaMeteorologicalAdministration;KeyLaboratoryofTree-ringEcologyofXinjiangUigurAutonomousRegion,Urumqi830002,China

In this study, tree ring samples ofSabinaprzewalskiiwere collected from 12 sites in the different geographical areas on the Qinghai Plateau. These were used to develop 12 tree ring width chronologies using standard dendrochronological methods. The characteristics of the temperature field and tree ring width field were analyzed, and the May—June maximum temperatures in past 300 years were reconstructed using 12 tree ring chronologies and meteorological data from 30 stations on the Qinghai Plateau. The analysis shows that the first eigenvector that is typical of the Qinghai temperature field and tree ring width has a field correlation coefficient of -0.465 (P< 0.01). The first characteristic change of the two fields is synchronization. The high value center of the first eigenvector is located at Qilian Mountains and Qaidam Basin on northern Qinghai, and the low center is located at southwest and southeast (Animaqing Mountains) on Qinghai Plateau. The May—June maximum temperature field in past 300 years had five warmer stages, five colder stages, and five continuous warming and four continuous cooling stages, with slow warming and rapid cooling. The coldest period was in the 1830s—1840s, the longest colder period was from late 19th century to early 20th century, the warmest period was in the 1930s—1950s, and the longest warm period was from late 18th to early 19th century. Since the 1960s, the temperature of May—June has risen continuously on the Qinghai Plateau, and it has risen particularly sharply from the 1980s to the present. We detected significant changes (P< 0.05) in the May—June maximum temperature field in past 300 years, with 2.1, 3.1, 8.5, 25.5-yr and 68.0year quasi-periodic changes. The May—June average maximum temperature was influenced by the southwest monsoon and westerly winds on the Qinghai Plateau. This work presents representative reconstructed temperatures for most of the Tibetan Plateau, even in the southwest monsoon region.

tree-ring; Qinghai Plateau; temperature field; climate change

中央級公益性科研院所基本科研業務費項目(IDM2016006)；國家自然科學基金(41675152，41405139)

2015- 06- 24;

2016- 04- 25

10.5846/stxb201506241285

*通訊作者Corresponding author.E-mail: river0511@163.com

張瑞波, 袁玉江, 喻樹龍, 陳峰, 張同文, 尚華明, 范子昂.樹輪記錄的青海過去300年5—6月平均最高氣溫時空變化.生態學報,2016,36(23):7603- 7613.

Zhang R B, Yuan Y J, Yu S L, Chen F, Zhang T W, Shang H M, Fan Z A.The spatiotemporal variability of May—June maximum temperature in past 300 years on the Qinghai Plateau, according to tree ring records.Acta Ecologica Sinica,2016,36(23):7603- 7613.