遼寧干旱半干旱地區樹木年輪與降水量之間的相關性分析

董 韋

(鞍山市天水水務咨詢有限公司，遼寧 鞍山 110000)

0 前 言

樹木年輪具有可連續、定年精度高、分辨率清晰以及較易獲取樣本的特點，在地理科學得到廣泛關注和研究[1-5]。結合樹木生長情況對歷史水文特征進行重構是樹輪水文學的重要研究課題[6]。樹輪水文學主要對水文要素和樹木建立響應關系，從而分析兩者之間的相關性[7]。20世紀80年代全球水資源供需矛盾逐步加劇，全球氣候變化使得水資源影響的不確定性逐步加大，尤其是在干旱半干旱地區這種影響更為強烈。遼寧西部屬于中國典型的干旱半干旱地區，區域最大的自然災害為干旱，同時遼西也屬于中國生態環境較為脆弱的地帶，受到水文及氣象要素的影響，區域因干旱造成的災害損失較為嚴重，受到干旱影響的農田數以億計[8]。頻繁的旱災對區域社會經濟、農業正常生產均產生不同程度的影響。多個研究學者的成果表明[9-12]，中國北方地區干旱隨著全球氣候變暖有逐步加劇變化的趨勢。遼寧干旱半干旱地區屬于水文氣象數據資料短缺的區域，結合樹木年輪的分析數據對水文氣象要素進行重構的研究得到廣泛關注。

1 資料與方法

1.1 采集樹木樣本的方式

樹木年輪的采樣主要在干旱半干旱的林區進行，這樣可保證樹木年輪年表的質量。因此這些區域樹木生長較為分散，且各樹木之間影響較小，樹木能表征的氣候信息相應較全，在每個采樣點，至少需要采相同樹種的10株樣本，在每個采樣上130cm的位置按照不同方向鉆取樹木輪芯1-2個。

在采樣的過程中，首選將樣芯放入到吸管試紙內，并用油性筆對吸管進行備注。紙吸管可以有效揮發吸管內的水份，從而避免樣芯出現發霉的現象，也可以有效避免在樣本在運輸的過程中受到的損失。采樣中需要運用的試驗設備為：GPS定位設備、4個 30cm以及1個的40cm的生長椎，樹木高度測定設備、樣品采集設備、測量尺。

1.2 樣本樹木年輪的處理方式

樣芯采用生長錐進行鉆取后，進入室內試驗室結合樹木年輪的標準方式進行預處理。在實際試驗過程中，胸高年齡為樣樹年齡，取樣高度并未考慮樹木發芽到生長的總年數。樣芯最后年份按照樹輪解剖原理，一般從活樹樣本最后1a由外向內逐年確定。根據樹輪解剖特征確定最后一年。5-6月份樣本采集分生組織還未進行相關生長活動。8-9月份的樣芯在顯微鏡下出現顏色較深的若干細胞以及較小細胞腔的晚材細胞。最后1a早材細胞和晚材細胞都可以表示為當年采集的樣本。早材細胞未能出現的表示為采集前1a的樣本。本試驗采取的樹木樣本出現較深顏色的細胞，樹木年輪的寬度可定義為上1a開始進行測定。

試驗操作步驟為：

1)對樣本進行掃描。對各樣本采用清水進行浸濕后，進行砂磨光滑處理。便于不同季節的樣本材料識別，將輔助標尺植入到樹木樣本中，進行樣本掃描，須保證可以看見髓心的掃描影像，文章采集的油松的樹木年輪較為清晰。

2)預處理掃描的圖像。為了自動提取樹木年輪，采用濾波處理方式對掃描圖像進行降噪預處理，采用3×3的濾波窗口設置在樹木年輪較密集的區域，采用5×5濾波窗口靠近髓心附件的年輪，手工標定年輪標識系統中較不清晰的掃描圖像。對于判定不易的區域可結合采集點附件的樣本進行交叉分析確定年份。

2 試驗分析結果

2.1 樹木年輪寬度指數序列的建立

經過生長量曲線訂正后可得到年輪寬度指數的指數序列，為了消除樹木生長受自身生長特性和立地環境的緩慢影響，把年輪受氣候變化影響的信息從年輪寬度指數的序列中進行抽取，對年輪數據進行標準化處理。區域樹木年標準處理結果見表1。

表1 區域樹木年輪寬度標準化處理結果

本次55個樣本數據序列的差異程度較大，將相關性較低、樣本序列較短的序列從總的樣本序列中進行剔除，最總獲取39個樣本數據序列。樹木年輪的寬度的均值為0.605，各樣本數據系列相關系數均值為0.62，敏感度的平均值為0.214。各采樣點敏感度區間在0.15-0.27，均可滿足標準要求。各采樣點的一階自相關系數均>0.4，表明各采樣點的樹木生長受上1a氣候變化影響較大，隨著高程的遞增，樹木年輪的敏感度增加。

2.2 樹木年輪標準年值統計結果

在樹木年輪寬度指數分析的基礎上，結合Hugershoff生長曲線對作物生長趨勢進行去除，使得各樹木之間處于低頻競爭變化，得到樹木年輪寬度指標序列的標準化年表和差值年表。各采樣點樹木年輪寬度指數標準年統計結果見表2；各采樣點樹木年輪寬度指數差值年統計結果，見表3。

表2 各采樣點樹木年輪寬度指數標準年統計結果

表3 各采樣點樹木年輪寬度指數差值年統計結果

在表2中各采樣點的寬度均值均在1.0附近，符合樹木年輪寬度樣本序列的標準要求。在第2個采樣點的樹木年輪寬度最大，敏感度也最高。2#和4#采樣點的一階自相關系數較為接近，以4#采樣點的一階自相關系數最高。從表3中統計結束可分析出，各采樣點的樹木年輪寬度也均<0.1，符合樹木年輪寬度系列的差值標準要求。各采樣點敏感度在0.20-0.35，2#采樣點的樹木年輪寬度指數的敏感度最高。一階自相關系數表示各采樣點的樹木生長受上1a氣候變化影響程度，從表中各采樣點自相關系數可發現，隨著高程增加，各采樣點一階自相關系數逐漸減小。

2.3 年、季節尺度樹木年輪與氣象要素相關分析結果

在樹木年輪寬度及樣本數據系列處理的基礎上，對年、季節尺度樹木年輪標準化值與降水、氣溫兩個要素的相關性進行分析。年和季節尺度樹木年輪與氣象要素的相關分析結果，見表4。

表4 年和季節尺度樹木年輪與氣象要素的相關分析結果

從分析結果可看出，在遼寧干旱半干旱地區降水與氣溫在年尺度的相關性較低，降水相關系數大于與氣溫的相關系數，年標準與春季降水具有較好的相關性，但是相關顯著性較低。自回歸年標準相關性低于年標準，年差值的相關度最低。表明春季降水量適合于油松生長。各年標準與夏季呈現負相關性，相關系數均未能通過顯著檢驗。在樹木生長的階段，當降水量較為豐沛且不成為影響樹木生長的因素時，降水與樹木年輪寬度之間的負相關程度較高。各年標準值與冬季降水相關性較低，與秋季降水相關性趨近于0。從氣溫相關性分析結果表明，各年標準值與冬季氣溫相關性最大，標準差與冬季氣溫的相關度高于其他因子。樹木年輪寬度樣本序列的年標準值與春、夏及秋季的相關性均較低。

2.4 月尺度樹木年輪與氣象要素相關分析結果

考慮不同月份降雨和氣溫的變化差異性，在年和季節尺度相關性分析的基礎上，對各月份降雨和氣溫兩個主要要素的相關性進行分析。各月份樹木年輪標準統計值與氣象要素的相關性分析結果，見表5。

表5 各月份樹木年輪標準統計值與氣象要素的相關性分析結果

從分析結果可看出，在遼寧干旱半干旱地區5月份降水與樹木年輪寬度標準值呈現正相關性，標準化和年差值與月降水的月相關系數均通過5%的顯著性檢驗，自回歸年標準值也降水的相關系數也可達到0.3以上，通過1%的顯著性檢驗。各年標準統計值與7月份的相關度較高，其中年差值和自回歸年標準值相關系數為負值，呈現負相關性，其均通過5%的顯著性檢驗。年標準值與7月份降水的相關度<-0.3，顯著性較低。對于月氣溫相關性而言，3個標準統計值與8月和12月份的相關度最高，但均未能通過顯著性檢驗。

3 試驗結論

1)3種樹木年輪寬度序列的統計值在高頻段的振幅和位相較為一致，在低頻段，標準年值振幅較大，差值振幅最小，樹木年輪寬度序列低頻振蕩信息保留較多。

2)遼寧干旱半干旱區樹木年輪寬度指數序列的年統計值與年尺度、季節尺度降水具有較好的相關性，但顯著相關度較低。樹木年輪寬度指數與夏季降水及冬季氣溫的相關性較高。

3)遼寧干旱半干旱區樹木年輪寬度指數序列的各年統計值與5月和7月的降水相關性最高，其均通過顯著性檢驗。與8月和12月的氣溫相關度較大，但顯著性較低。