全 文 ：植物生态学报 2011, 35 (3): 294–302 doi: 10.3724/SP.J.1258.2011.00294
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2010-07-19 接受日期Accepted: 2010-12-01
* E-mail: wangxc-cf@nefu.edu.cn
大兴安岭北部樟子松树木生长与气候因子的关系
王晓春1* 宋来萍1 张远东2
1东北林业大学林学院, 哈尔滨 150040; 2中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 北京 100091
摘 要 在大兴安岭北部漠河(MH I、MH II 2个样点)、塔河蒙克山(MKS)、满归(MG)地区共采集樟子松(Pinus sylvestris var.
mongolica)年轮样芯139个, 成功地建立了MH I、MH II、MKS和MG 4个样点的樟子松差值年表, 最长达377年(1631–2007年,
有效年表为1743–2007年)。樟子松年轮指数与气候因子的响应函数分析表明, 气温是这4个样点樟子松径向生长的主要限制
因子。但4个样点限制其生长的月份有所差异, 漠河的2个样点樟子松年轮指数与6月气温负相关, 满归和塔河蒙克山樟子松年
轮指数与前一年10月气温正相关。樟子松年表与区域气候的冗余分析(redundancy analysis, RDA)基本与响应函数分析的结果
一致, 进一步验证了气温对大兴安岭北部樟子松生长的限制作用。该研究为全球变暖下大兴安岭北部樟子松林的经营管理及
区域气候重建提供了基础数据。
关键词 樟子松, 冗余分析, 响应函数, 大兴安岭北部地区, 年轮
Climate-tree growth relationships of Pinus sylvestris var. mongolica in the northern Daxing’an
Mountains, China
WANG Xiao-Chun1*, SONG Lai-Ping1, and ZHANG Yuan-Dong2
1College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China; and 2Institute of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Academy of
Forestry, Beijing 100091, China
Abstract
Aims Daxing’an Mountains, the northernmost and largest forest area in China, showed significant warming in
the 20th century. Scots pine (Pinus sylvestris var. mongolica) is one of the two major conifer tree species in the
boreal forests of these mountains. Our objective was to detect possible influence of climate change on boreal for-
ests in this area through dendroclimatology.
Methods We investigated climate-growth relationships of Scots pine using tree ring-width chronologies (total of
139 cores) developed from Mohe, Mengkeshan and Mangui in the northern Daxing’an Mountains. Four residual
chronologies were developed from the cross-dated ring width series using the program ARSTAN. The relation-
ships between climate and tree-ring index were analyzed using bootstrapped response functions analysis of the
software DENDROCLIM2002. Redundancy analysis (RDA), a multivariate “direct” gradient analysis, and its or-
dination axes are constrained to represent linear combinations of supplied environmental variables. It was carried
out on the four Scots pine chronologies and 24 climate variables for 1973–2006 using the program CANOCO.
STATISTICA for Windows, release 6.0 (StatSoft Inc., Tulsa, Oklahoma, USA) was used for other statistical
analysis.
Important findings Tree growth from the four sites showed different responses to local climates. Response
analysis showed that the chronologies of Mohe I and Mohe II were negatively correlated with June temperature of
the current year, while the chronologies of Mangui and Mengkeshan were positively correlated with October
temperature of the previous year. The analysis indicated that temperature is the major limiting factor for the
growth of Scots pine in the northern Daxing’an Mountains. Redundancy analysis between four Scots pine chro-
nologies and regional climate data verified this conclusion.
Key words Pinus sylvestris var. mongolica, redundancy analysis, response function, the northern Daxing’an
Mountains, tree ring
大兴安岭是我国最北、面积最大的森林分布区,
也是寒温带针叶林生态系统的重要组成部分。政府
间气候变化专门委员会(IPCC)的报告指出, 气候变
化的幅度在高纬度比低纬度要大得多, 这就意味
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着, 分布在高纬度地区的森林受气候的影响更大
(IPCC, 2007)。大兴安岭地区是我国20世纪增温幅度
最显著的地区之一(丁一汇和戴晓苏, 1994; 唐国利
和任国玉, 2005)。地处大兴安岭的寒温性针叶林, 属
于北方针叶林在我国境内的南延部分, 也是我国纬
度分布最高的森林植被。樟子松(Pinus sylvestris var.
mongolica)是大兴安岭北部寒温带针叶林的重要组
成树种之一, 分析其年轮生长与气候因子之间的关
系, 对于探讨全球气候变化下北方森林的响应, 尤
其是大兴安岭北部森林的动态具有重要的意义。
目前我国学者已在大兴安岭地区开展了樟子
松和兴安落叶松(Larix gmelinii)的树木年轮气候学
研究, 如何吉成等(2005)研究了漠河樟子松7个树轮
指数和归一化植被指数(the normalized difference
vegetation Index, NDVI)的关系, 并指出漠河樟子松
林NDVI月变化和年变化主要受温度影响, 属温度
驱动型, 但他们并未过多探讨樟子松径向生长与气
候的关系。王丽丽等(2005)分析了漠河兴安落叶松
与樟子松的树轮密度和宽度的特性, 以及对气候的
响应, 结果表明, 樟子松晚材密度的高低受7、8月
最高气温控制, 并与生长季长短相关。但其采样仅
限于漠河地区, 而且其样本量的总体代表性偏低。
常锦峰等(2009)分析了大兴安岭大白山森林上限兴
安落叶松年轮与气候的关系, 主要阐明林线动态与
气候变化的关系。Wang等(2009)曾研究了大兴安岭
北部兴安落叶松的年轮气候关系, 但其重点讨论不
同年龄落叶松的响应差异。Liu等(2010)用樟子松年
轮重建了海拉尔地区的降水变化, 但该样点位于大
兴安岭南段区域, 在气候上与北部有一定差异。以
上这些研究, 仅有几个开展单点樟子松年轮气候关
系分析, 缺乏对大兴安岭北部樟子松年轮气候响应
的多点对比分析。本文利用采自大兴安岭北部的漠
河I (MH I)、漠河II (MH II)、塔河蒙克山(MKS)、满
归(MG) 4个样点的樟子松年轮数据, 分析了大兴安
岭北部樟子松径向生长与气候因子的关系, 重点探
讨各地区樟子松年轮气候响应的一致性与差异, 为
揭示全球气候变化下樟子松林的经营管理提供依
据, 并为大兴安岭北部的区域气候重建提供一定的
数据基础。
1 材料和方法
1.1 采样点概况
本研究采样地点位于大兴安岭北部的漠河
(MH I、MH II 2个采样点)、塔河蒙克山和满归地区
(表1)。大兴安岭北部地区属寒温带大陆性季风气候,
冬季寒冷干燥 , 夏季温凉湿润。年平均气温为
–3.0–1.6 , 1℃ 月份最冷(–30.1– –25.4 ), 7℃ 月份最热
(16.3–18.5 ), ℃ 极端最低气温达到–52.3 , ℃ 年有效
积温为1 100–1 700 ℃。多年平均降水量400–600
mm, 降水集中在6–8月, 约占全年降水量的65%。日
照长, 昼夜温差大。全年无霜期80–110天, 早霜在9
月初 , 晚霜在6月中旬(徐化成 , 1998; 周晓峰等,
2002)。
本研究所采树种为樟子松, 它是欧亚温带广布
的欧洲赤松(Pinus sylvestris)的东方变种。樟子松耐
寒抗旱、适应性强, 是我国松属中最耐寒的树种之
一, 主要分布在大兴安岭北部海拔450–980 m之间
(徐化成, 1998)。樟子松多为纯林, 间或混有少量的
兴安落叶松。灌木主要包括兴安杜鹃(Rhododendron
dauricum)、山刺玫(Rosa davurica)、绣线菊(Spiraea
salicifolia)、越桔(Vaccinium vitis-idaea)和小叶杜香
(Ledum palustre)等。草本植物发育良好, 多由耐旱种
组成, 如兴安野青茅(Calamagrostic turczaninowii)、
矮山黧豆(Lathyrus humilis)、广布野豌豆(Vicia


表1 大兴安岭北部漠河、满归、蒙克山4个樟子松年表采样点信息
Table 1 Sampling site information for four Pinus sylvestris var. mongolica chronologies from Mohe, Mangui and Mengkeshan in
the northern Daxing’an Mountains
样点
Site
纬度
Latitude (N)
经度
Longitude (E)
海拔
Elevation (m)
样芯数量
Core numbers
漠河I Mohe I 53°01′52″ 122°22′35″ 601 31
漠河II Mohe II 53°08′47″ 122°24′04″ 622 36
满归 Mangui 52°02′55″ 122°05′56″ 714 34
蒙克山 Mengkeshan 52°37′12″ 124°18′11″ 720 38

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cracca)等。樟子松林一般面积不大, 分散镶嵌在兴安
落叶松林间。土壤主要以酸性或微酸性的淋溶黑土、
薄层粗骨土及风积沙土为主(徐化成, 1998)。
1.2 采样与年表建立
本文选取大兴安岭北部地区的4个樟子松样点
进行采样(表1), 包括最北端漠河县西林吉林业局2
个采样点(MH I和MH II), 内蒙古满归林业局1个采
样点(MG), 塔河林业局蒙克山林场的1个采样点
(MKS)。选择生长良好、年龄较老的樟子松, 在胸
高处用生长锥钻取树轮样本。将取到的样本放入塑
料管内, 并进行编号。每株树木采集1个年轮样芯,
共采集139根样芯。
将所采样芯带回实验室, 样品预处理基本按照
Stokes和Smiley (1968)阐述的方法进行。经晾干、 固
定、 打磨后, 在双筒显微镜下用骨架图法进行目视
交叉定年。然后用WINDENDRO年轮自动分析仪
(Regent Instruments Canada Inc., Ottawa, Canada)测
量年轮宽度, 该测量系统精度为0.01 mm。测量后的
树轮样本序列用COFECHA程序(Holmes, 1983)对
定年和测量结果进行检验, 手动消除定年和宽度测
量过程中出现的误差。经过交叉定年的年轮序列,
利用ARSTAN程序进行去趋势和标准化(Cook &
Holmes, 1986), 去趋势方法采用负指数和线性函数
进行, 以保留更多的低频变化趋势, 降低因年龄生
长速率不同而带来的影响。用双权重平均法进行年
轮曲线的标准化, 最终建立大兴安岭地区漠河(MH
I、MH II)、满归(MG)、蒙克山(MKS) 4个樟子松年
差值表(图1)。从年表统计特征可知, 差值年表具有



图1 大兴安岭北部樟子松4个差值年表(上图)及样本量(n ≥ 5) (下图)的变化。黑色粗线为树轮指数的11年滑动平均。漠河I、
漠河II、满归、蒙克山代表4个采样点。
Fig. 1 Variation of four residual chronologies (upper panel) and sample numbers (n ≥ 5) (lower panel) from Pinus sylvestris var.
mongolica in the northern Daxing’an Mountains. The thick line is a smoothed 11-year moving average spline of tree-ring index. MH
I, MH II, MG and MKS represent four sampling sites in Mohe, Mangui and Mengkeshan, respectively.



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较高质量, 因此选用差值年表进行年轮气候响应分
析。
1.3 气象资料与统计分析
根据采样点的位置和海拔高度, 选取距离采样
点较近的漠河、塔河和牙克石气象站的气候资料,
进行年轮气候响应分析(表2; 图2)。
年表与气候要素之间的响应函数分析用
DendroClim2002程序来计算。该软件用拔靴法
(Bootstrap) 1 000次重采样计算响应和相关系数, 并
检验其 0.05水平下的显著性 (Biondi & Waikul,
2004)。气候指标主要是月平均气温和月总降水量,
时间跨度为前一年10月到当年9月。
在采用传统年轮气候响应函数分析的同时, 我
们还用冗余分析(redundancy analysis, RDA)方法进
一步检测了樟子松年轮生长与气候因子的关系
(Tardif et al., 2003; Fan et al., 2009)。冗余分析是多
变量直接环境梯度分析, 它的排序轴受环境变量线
性组合的限制, 通过年表与气候变量的回归与主成
分分析来评价年轮生长与气候因子的关系
(Legendre & Legendre, 1998; Girardin et al., 2006)。
冗余分析用CANOCO软件(Version 4.5, ter Braak &
Smilauer, 2002)完成, 年表为上述4个樟子松差值年
表, 气候变量为3个气象站点的月平均气温和月总
降水量的平均值, 从前一年10月到当年9月, 总计
24个气候变量 (1973–2006年 )。采用向前筛选法
(forward selection)对气候变量进行逐个筛选, 每一
步都采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)排列检验, 排列重
采样为999次, 显著水平为p < 0.05 (ter Braak &
Smilauer, 2002)。
文中涉及到的统计分析用STATISTICA 6.0计
算(StatSoft Inc., Tulsa, Oklahoma, USA), 绘图用
Microsoft Excel 2007和Photoshop完成。
2 结果分析
2.1 年表特征
在大兴安岭北部地区4个樟子松差值年表(表3)
中, 蒙克山的年表最长, 超过377年(1631–2007年),
基本达到樟子松的最大年龄, 但其有效年表长度为
1743–2007年。漠河I的樟子松年表最短, 只有不到
100年的年轮序列。从多数参数特征来看, 漠河II的
年表质量最好, 蒙克山的相对较差。4个樟子松年表
的平均敏感度、信噪比、样本代表性都相对较好, 表
明其适合进行年轮气候学分析。
从图1可以看出, 4个樟子松年表整体变化趋势
基本相似, 但局部也有不同之处, 比如漠河I、漠河
II和满归樟子松差值年表在1995年以后都呈明显的
下降趋势, 但蒙克山年表却有微微上升的趋势。漠
河I年轮指数波动相对平缓, 而漠河II年轮指数变动
则相对较大。经数理统计分析(表4)发现, 满归与蒙



图2 大兴安岭北部漠河 (Mohe)、塔河 (Tahe)、牙克石
(Yakeshi)气象站月平均气温与总降水量的变化, 后缀T和P
分别代表气温和降水量。
Fig. 2 Monthly mean temperature and total precipitation at
Mohe, Tahe and Yakeshi meteorological stations. The suffix “T”
and “P” represent temperature and precipitation, respectively.

表2 大兴安岭北部漠河、塔河、牙克石气象站概况
Table 2 General information of Mohe, Tahe and Yakeshi meteorological station in the northern Daxing’an Mountains
漠河 Mohe
塔河
Tahe
牙克石
Yakeshi
纬度 Latitude (N) 53°28′ 52°19′ 50°29′
经度 Longitude (E) 122°22′ 124°43′ 121°41′
海拔 Elevation (m) 296 357 732
时间跨度 Span time 1959–2009 1972–2009 1957–2009
对应的采样点 Sampling site 漠河I MH I, 漠河II MH II 蒙克山 MKS 满归 MG
距采样点距离 Distance from sampling site (km) 48, 36 44 176
MH I, MH II, MG and MKS represent four sampling sites in Mohe, Mangui and Mengkeshan, respectively.
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表3 大兴安岭北部樟子松4个样点差值年表的主要统计特征
Table 3 Major statistic characteristics for four residual chronologies of Pinus sylvestris var. mongolica from four sampling sites in
the northern Daxing’an Mountains
漠河I MH I 漠河II MH II 满归 MG 蒙克山 MKS
序列长度 Time span 1915–2008 1725–2008 1798–2008 1631–2007
平均敏感度 Mean sensitivity 0.12 0.19 0.16 0.13
标准偏差 Standard deviation 0.11 0.17 0.14 0.12
平均相关系数 Mean correlation coefficient 0.29 0.37 0.31 0.24
信噪比 Signal-to-noise ratio 11.2 12.8 12.2 9.7
样本代表性 Expressed population signal 0.92 0.93 0.92 0.91
第一特征根方差解释量 Variance in first eigenvector (%) 32.4 40.3 34.5 27.0
MH I, MH II, MG and MKS represent four sampling sites in Mohe, Mangui and Mengkeshan, respectively.



表4 1928–2006年大兴安岭北部樟子松4个差值年表间的相
关系数(p < 0.001)
Table 4 Correlation matrix between four residual ring-width
chronologies of Pinus sylvestris var. mongolica in the northern
Daxing’an Mountains from 1928 to 2006 (p < 0.001)
漠河I MH I
漠河II
MH II
满归
MG
漠河II MH II 0.52
满归 MG 0.61 0.58
蒙克山 MKS 0.58 0.58 0.64
MH I, MH II, MG and MKS represent four sampling sites in
Mohe, Mangui and Mengkeshan, respectively.


克山相关最强(0.64), 而漠河I和漠河II相关最弱
(0.52), 但它们的相关都达到极显著的水平。这表明
大兴安北部地区樟子松的生长具有较强的区域一
致性。
2.2 年轮指数与气候因子响应函数分析
从4个樟子松差值年表与气候因子的响应函数
分析(图3)来看, 漠河两个样点表现出相对一致的响
应关系, 即都与当年6月气温呈显著负相关关系,
同时, 漠河I还与当年8月气温和当年1月降水量显
著正相关, 而漠河II与前一年12月降水量显著正相
关; 另外两个样点满归和蒙克山也表现出较一致的
响应规律, 即与前一年10月气温呈正相关, 同时满
归樟子松还与当年2月降水量显著负相关, 与6月降
水量显著正相关。
2.3 年轮宽度与气候因子的RDA分析
为进一步验证大兴安岭北部樟子松年轮与气
候因子的关系, 我们把4个地区的樟子松差值年表
与气候因子做冗余分析(图4)。从图4可以看出, 在24
个气候变量中, 有5个变量对大兴安岭北部地区樟
子松径向生长影响达到0.05的显著水平。其中, 当
年6月气温与漠河II的樟子松年表负相关最强, 与漠
河I樟子松年表也呈负相关, 但与蒙克山和满归樟
子松几乎不相关。前一年10月气温对樟子松的影响
次之, 与蒙克山、满归、漠河I樟子松年表显著正相
关, 但与漠河II樟子松相关性很低。当年8月气温与4
个地点的樟子松都呈正相关, 与漠河I的相关最强,
蒙克山、满归次之, 漠河II最弱; 当年5月降水与4
个地点的樟子松也都呈正相关, 与漠河II的相关最
强, 漠河I次之, 蒙克山、满归较弱。当年7月气温主
要与漠河II樟子松正相关, 与其他几个点的樟子松
基本不相关。从图4还可以看出, 气温在大兴安岭北
部地区的樟子松生长中起主要作用, 而降水次之。
3 讨论
从响应函数分析和冗余分析都可以看出(图3、
图4), 当年6月气温与前一年10月气温对大兴安岭
北部地区樟子松生长比较重要。王丽丽等(2005)分
析漠河樟子松年轮宽度与气候因子的关系时也发
现, 樟子松早材宽度与当年6月气温呈显著负相关,
同时与当年8月气温显著正相关。何吉成等(2005)
研究发现, 漠河樟子松最大密度和晚材密度与5月
最低气温正相关, 最小密度和早材密度与6月最高
气温正相关, 而早材宽度与6月平均气温和最高气
温负相关。上述研究结果基本与本文得到的结果一
致。一般来说, 6月气温对树木生理活动有很重要的
影响作用, 它直接影响光合作用, 并间接调节呼吸
和蒸腾作用。很多研究表明, 处于高纬度地区的树
木年轮宽度受气温的影响更为直接, 气温的高低会
直接影响树干形成层生长的速度和持续时间, 从而
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图3 大兴安岭北部樟子松4个差值年表与气候因子响应函数分析。“–”代表前一年, “*”代表气候因子对年轮指数影响显著
(p < 0.05)。漠河I、漠河II、满归、蒙克山代表4个采样点。
Fig. 3 Response functions analyses of four Pinus sylvestris var. mongolica residual chronologies with local monthly climate vari-
ables in the northern Daxing’an Mountains. The negative signs represent the previous year and the asterisks represent a significant
(p < 0.05) effect of climate on tree-ring index. MH I, MH II, MG and MKS represent four sampling sites in Mohe, Mangui and
Mengkeshan, respectively.


影响了年轮的宽窄变化(王云霞等, 2007)。但如果温
度过高, 会导致蒸发量加大。若该时段降水量减少,
光合作用效率降低, 形成层活动就会受到抑制, 从
而不利于树木生长(Driscoll et al., 2005)。这说明当
生长季的温度过高而水分又不足时, 生长季的高温
多表现为与年轮宽度的负相关 (Rolland, 1933;
George et al., 2008)。陆小明(2007)发现, 当年1月、6
月和前一年12月的降水量是大兴安岭新林地区樟
子松径向生长的主要限制因子。当气温超过一定的
阈值后, 就可能负面影响生长, 这在很大程度上是
由于树木生长过程中净光合速率的降低和温度过
高导致的干旱胁迫造成的(D’Arrigo et al., 2004)。樟
子松耐寒抗旱, 但对高温的忍耐力偏低(Pichler &
Oberhuber, 2007), 因此漠河6月气温与樟子松年轮
呈负相关关系。
满归和蒙克山的樟子松的径向生长与漠河不
同, 它们主要受前一年10月气温限制。气温对树木
生长的影响, 一般表现为当年气温状况与当年年轮
宽度变化相对应, 但有时也影响到下一年生长轮的
宽窄, 这在生理学上称之为“滞后效应” (李江风等,
2000)。温暖的秋季可以使树木的来年生长潜力增
大, 为树木下一年的生长积累养分(邵雪梅和范金
梅, 1999; Du et al., 2007)。Fritts (1992)对冬秋高温的
研究表明, 温暖的秋季会延长生长期, 使下一生长
季的径向生长加快(Gutierrez, 1991)。另外, 秋季(尤
其是10月)是休眠芽形成的季节, 如果温度偏低会
降低休眠芽形成的数量, 从而影响第二年的年轮生
长(袁玉江和李江风, 1999)。
从上述年轮响应函数分析可以看出, 4个地点
的樟子松的径向生长与气候关系出现两种差异响
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图4 大兴安岭北部樟子松4个差值年表与月气温、降水量数
据的冗余分析(1973–2006年)。只有显著的气候变量被显示。
粗黑线向量为气候因子, 虚线向量为年表。向量越长代表气
候因子越重要, 气候向量与年表向量夹角的余弦值代表年
表与气候因子之间的相关系数。气候向量与年表向量同方向
表明具有较强正相关, 反方向表明具有较强负相关, 垂直表
明不相关。字母P代表降水量, 字母T代表气温, 字母后的数
字代表月份, 下脚标“–1”代表前一年。漠河I、漠河II、满归、
蒙克山代表4个采样点。
Fig. 4 Redundancy analyses (RDAs) calculated from the four
residual chronologies of Pinus sylvestris var. mongolica in the
northern Daxing’an Mountains (dash line vectors) and the
monthly air temperature and precipitation (bold and thick line
vectors) for the period 1973–2006, only significant climate
factors were shown here. The longer the vector is the more
important the climate parameter. The correlation between the
variables is illustrated by the cosine of the angle between two
vectors. Vectors pointing in nearly the same direction indicate a
high positive correlation, vectors pointing in opposite direc-
tions have a high negative correlation, and vectors crossing at
right angles are related to a near zero correlation. P = precipita-
tion, T = air temperature, –1 = year before ring formation, and
numbers represent months. MH I, MH II, MG and MKS repre-
sent four sampling sites in Mohe, Mangui and Mengkeshan,
respectively.


应。但为什么处于偏北位置的漠河与6月气温负相
关, 而处在位置偏南的满归和蒙克山反而与前一年
10月气温正相关呢？这可能与3个地点的气温、降
水、海拔等环境因子有很大关系。漠河虽然位置偏
北 , 但其6月气温显著高于位置偏南的满归(p <
0.001), 与塔河6月气温比虽然不显著(p = 0.49), 但
也高于塔河。而降水刚好与气温相反, 漠河6月降水
量显著少于塔河(p < 0.03)和满归(p < 0.08)。从表1
还可以看出, 漠河樟子松采样点海拔低于满归和塔
河蒙克山采样点。上述分析可以部分解释为什么漠
河樟子松与6月气温负相关, 而满归和蒙克山的则
不显著。另外, 这种响应差异也可能与采样地点的
微环境有关系, 比如漠河采样点偏向于西南坡, 而
满归和蒙克山则偏向于北坡或西北坡。从3个地点
的气候比较看出, 漠河与满归10月气温差异不显著
(p = 0.27), 但显著低于塔河10月气温(p < 0.001),
而漠河与满归、塔河的10月降水量差异不显著。因
此, 简单从10月气温和降水量情况, 似乎并不能解
释为什么漠河樟子松的径向生长与前年10月气温
无关, 而满归和蒙克山的与前一年10月气温呈正相
关。
大兴安岭北部地区樟子松年表与气候变量之
间冗余分析与传统的响应函数分析结果基本一致,
都检测到当年6月气温和前一年10月气温是樟子松
径向生长的主要限制因子, 并且8月气温也有影响。
但也有一些分歧存在, 比如响应函数分析还检测到
前一年12月及当年1月、2月、6月降水量对樟子松
径向生长也有影响, 但冗余分析检测到的是5月降
水和7月气温对樟子松径向生长有显著影响。更为
主要的差别是冗余分析结果显示, 漠河I似乎与蒙
克山、满归的年轮气候响应较一致, 而在响应函数
分析中则与漠河II的结果较一致, 上述分析方法的
响应差异可能与冗余分析用区域平均气候有关。尹
锴等(2009)研究认为, 冗余分析运用到不同研究区
域、对象时, 其对于信息的解释能力存在差异, 但
可以肯定的是, 冗余分析的最大优势在于, 其不仅
能独立保持一组变量对于另外一组变量的贡献率,
而且能最大限度地精简环境变量的个数。本次分析
也进一步证明, 冗余分析可以应用于树轮气候响应
关系的变量消减上, 从而进一步印证了响应函数分
析的结果。
4 结论
大兴安岭北部漠河、塔河蒙克山、满归樟子松
树轮成功交叉定年, 并建立4个樟子松树轮宽度年
表 , 塔河蒙克山最长年表达377年(1631–2007年),
有效长度为1743–2007年。这4个樟子松年表变化具
有较强的一致性, 年表统计参数表明其适合进行年
轮气候学分析。
当年6月气温和前一年10月气温是大兴安岭北
部地区樟子松径向生长的主要限制因素。漠河2个
样点及满归和蒙克山2个样点的樟子松, 分别具有
较为相似的年轮气候关系。樟子松年轮与气候变量
王晓春等: 大兴安岭北部樟子松树木生长与气候因子的关系 301

doi: 10.3724/SP.J.1258.2011.00294
的冗余分析基本与响应函数的分析结果一致, 进一
步证明了冗余分析在年轮气候关系中的作用。
致谢 国家自然科学基金资助项目(30970481)、国
家自然科学基金重大基金资助项目(30590383)和中
央高校基本科研业务费专项资金资助项目
(DL10CA07)。感谢大兴安岭地区漠河、塔河、满归
林业局相关人员在野外采样中所给予的大力支持。
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