全 文 ：地 理 学 报
ACTAGEOGRAPHICASINICA
第62卷第7期
2007年7月
Vol.62,No.7
July,2007
阿尼玛卿山地祁连圆柏径向生长对气候的响应
彭剑峰 1,2,勾晓华 1,陈发虎 1,张永香 3,刘普幸 1,4,张 永 1,方克艳 1
(1.兰州大学 西部环境教育部重点实验室 中德干旱环境研究中心,兰州 730000;
2.河南大学环境与规划学院,开封 475004;
3.中国科学院青藏高原研究所,北京 100085;
4.西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070)
摘要:通过对阿尼玛卿山地 5个坡面 20个祁连圆柏树轮宽度标准年表的分析,发现公共区间
内各树木年轮宽度标准年表中的信噪比 SNR和样本总解释量 EPS值都较高,说明年表中都含
有较强的环境信息;树轮宽度年表之间的平均相关为 0.35(大多达到 95%的置信程度),具有
较好的区域一致性。聚类分析使树木年轮宽度年表分成东、西两大部分,而年表的第一主分
量显示出:西部树轮的指数序列明显长于东部即树木生长有自西向东扩展的趋势,并且东、
西区域树木生长变化的特征年变化具有同步性。东、西树轮宽度年表中第一主分量和第二主
分量与气候因子的相关和响应都表现出一定的相似性,但第二主分量对气候因子响应的差异
性更显著。西部树木生长 PCI的主要限制因子是温度,尤其当年春末夏初及前一年秋季温度
影响最大,同样降水也起着重要的作用,西部树木生长 PC2的主要限制因子是降水量;而东
部树木生长 PC1主要受降水的制约,第二主分量 PC2的响应分析显示出气候的滞后影响 (树
木前期生长)是非常重要的限制因子。
关键词:祁连圆柏;树木年轮宽度年表;聚类分析;主成分分析;气候响应
1 引言
青藏高原地区站点稀少且观测历史较短,它们尚不能包含气候因子及生态变化过程
在长时间尺度上的变化规律。高分辨率的树木年轮记录就成为解决该问题的最有效手段
之一。树木年轮资料以其具有定年准确、分辨率高、连续性强、树轮宽度量测精确和地
域分布广泛等特点[1,2],在全球变化研究中已被广泛应用[3-6]。
目前,越来越多的树木年轮气候学家开始将气候要素的重建工作从点向面上转移,
采用众多地点的树木年轮资料着手重建空间上大尺度的气候要素变化,以探讨较大范围
内的气候变化特征和环境演变的差异,Frits[7]就这一问题还专门论述了从众多地点的树木
年轮资料中重建大尺度气候变化类型的可能性、主要途径和基本方法。而环境或植被的
梯度分析可以揭示植被时空分布和动态规律,当前在国际上利用树木年轮手段研究树木
生长水平环境梯度[8-14]的已经不少,如 Jacoby等[8]在阿拉斯加地区沿南北方向利用白云杉
(whitespruce)分析了本区过去 300年的气候变化;Macias等[12]利用芬诺斯堪迪纳北部东
西方向的 21个赤松 (Scotspine)采样点,建立网络并分析了树木生长变化的时空分布,
最后探讨了树轮生长对NAO响应的差异。近年来,我国树轮学者在青藏高原建立了若干
收稿日期:2006-11-16;修订日期:2007-04-20
基金项目: 国家自然科学基金项目 (40671191);国家自然科学基金创新群体基金项目(40421101)国家自然科学基金重
点项目(90502008)、教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-05-0888)和高等学校学科创新引智计划
(B06026)资 助 [Foundation:NationalNaturalScienceFoundationofChina,No.40671191,No.40421101;
ChineseNSFC InnovationTeam Project(No.40421101),Program forNew CenturyExcelentTalentsin
University(No.NCET-05-0888),Chinese111Project(No.B06026)]
作者简介:彭剑峰 (1965-),男,河南邓州人,在读博士,主要从事环境变化和树木年轮研究。E-mail:jfpeng@lzu.edu.cn
通讯作者:勾晓华 副教授,E-mail:xhgou@lzu.edu.cn
742-752页
7期 彭剑峰 等:阿尼玛卿山地祁连圆柏径向生长对气候的响应
条上千年甚至超过 2000年的树轮宽度年表,并较好地指示了千年来的气候变化[15-24],但
利用树轮网络进行区域研究的相对较少。如Br!uning[25]利用祁连圆柏树轮网络重建了西藏
高原近千年的气候变化历史;邵雪梅等[20]在柴达木盆地东缘山地建立了千年祁连圆柏的树
木年轮网络,并重建了过去千年以来的上年 7月至当年 6月的年降水量变化历史;而梁
尔源等[26]尝试利用青藏高原东北部的祁连圆柏、内蒙古中部的油松和关中地区的华山松建
立的树轮网络,分析了中国中西部20世纪20年代的干旱事件;其他还有袁玉江等[27]利用
天山西部伊犁地区的 10个树轮年表重建了 314年的上年 6月至当年 5月的年降水历史;
Liu等[28]利用额济纳旗胡杨的树轮年表网络分析了近年来胡杨的种群退化可能与地表水下
降有关。树轮网络的建立有利于对区域变化响应甚至对全球变化响应的研究。
阿尼玛卿山地位于黄河源自然保护区的核心地带,是黄河上游的主要水源补给区,
气候的变化和植被的演替对青藏高原的环境变迁、黄河上下游的水文变化乃至全球气候
环境变化都有着非常重要的影响,阿尼玛卿山又是祁连圆柏 (Juniperusprzewalski)分布
的最南界限和最高界限 (最上界为 4300m,见于马可河林区,仅零星分布多不成林)[29],
因此是气候变化的敏感区,在全球变化研究中有其特殊性。本研究就是利用阿尼玛卿山
地自东向西不同采样点的祁连圆柏树木年轮宽度年表网络,分析其树木生长特征及对气
候因子的不同响应,以利于树轮气候学研究的采样点选择,同时也为森林动态研究和森
林管理提供一些理论基础,为区域或全球气候变化提供基本的研究方法。
2 研究数据和研究方法
2.1研究区概况
阿尼玛卿山地位于青海省东南部,属于季风与非季风、半湿润与半干旱、暖带与亚
寒带的交界地带,该地区夏季受东南季风系统和西南季风系统的交互作用,冬季受来自
蒙古-西伯利亚高压的寒冷气流和高空西风环流的影响,加上青藏高原本身的冷热源及
产生的高原季风的加强作用[30],使研究区内气候环境敏感,生态条件复杂。阿尼玛卿山地
按照气候区划的指标属于高原亚寒带湿润半湿润气候[31]。该研究区内年平均气温 0.5~3.9
oC,最暖月平均气温 11.0~14.2oC,≥0oC期间积温 1402.4~2006.0oC,年降水量
477.4~621.1mm。四季不分明,仅有冷暖季之别,冷季 (10月至翌年 5月)长达 8个月,
较干旱,日照强,多大风降雪天气;暖季 (6月至 9月)4个月,多雷、雹、雨天气,夏
季降水占全年降水量的 56%-62%,冬季降水稀少,夜雨较多,气候明显受到东亚季风的
影响。加上垂直高差和地形影响以及阿尼玛卿峰的拦截作用,就水热条件而言,山体东
部相对高于西部 (温度高约 4oC左右,相对湿度高约 18%)[31]。祁连圆柏在阿尼玛卿山地
主要分布在河北林场、羊玉林场和中铁林场三大林区 (图1),林内结构比较简单,一般乔
木层为单层纯林;林木低矮,林冠稀疏,树木生长缓慢,材积量小,在一些疏林分布区
树龄可达千年以上,主要分布在海拔3400~3800m山地阳坡和半阳坡。
2.2 野外采样和年表建立
本研究选择东西不同区域的5个坡面的20个采样点 (图1)来分析不同地域气候对祁
连圆柏树木径向生长的影响。采样遵循树轮气候学基本原理[19],按照敏感性原则、生态环
境原则和复本原则等[1],分别在河北林场的东部 (HHB)和南部 (HBS)、羊玉林场 (分别记
作YYA和YYC)和中铁林场 (DQ)进行采样。除河北林场的东部 (HHB)采用 20m×30m
的样方外,其余都采用样带 (带内高差一般在 15m左右,带间高差大多在 50~100m之
间)采样,每个坡面除上下限外,森林中部设 2~3个带,每个带采样至少 20株树,通常
每树在胸径位置的不同方向取两芯。
样品预处理严格按照 Stokes和 Smiley[32]阐述的基本方法进行,经晾干,固定后,进
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62卷地 理 学 报
行打磨。在 “骨架示意图”法进行初
步定年的基础上,对测量后的树轮样
本序列值借助计算机程序 COFECHA
[33]和折线图进行验证。最后通过
ARSTAN程序[34]采用负指数函数或线
性函数拟合去掉树木本身遗传因子产
生的生长趋势,对树木之间干扰竞争
产生的抑制和释放等的生长趋势利用
样条函数去除,然后利用样本序列值
和其拟合生长曲线值的商进行订正使
其标准化。其中少数样本选择了步长
为样芯序列长度 2/3~1/2的样条函数
去趋势[35],这样既能去掉生长趋势又
保留更多的低频变化信息,最终分别
建立了三种树轮年表即标准化年表
(STD)、差值年表 (RES)和自回归年
表 (ARS)。本文以树轮宽度的标准
化年表 (STD)作为研究对象。
2.3气象数据
阿尼玛卿山区采样点附近的 5个气象站点分别是 (图 1,表 1):兴海 (XH)、同德
(TD)、河南 (HN)、玛沁 (MQ)和玛多 (MD)。各站点 7月的降水最多,平均温度最高,
水热同期 (图2);且各站点5-9月的月均温度在5oC以上,月降水在 40mm以上 (玛多
5月除外)。从表 1可知:阿尼玛卿山地降水量从东到西,即沿着河南—玛沁—玛多和河
南—同德—兴海的方向都是依次减少,这正是东南夏季风减弱的方向。为了选取能代表
区域特征的气象数据,本研究分别对 5个气象站点的多年月平均气温、多年月平均降水
量、年平均气温和年总降水量
做相关分析,最终选取距离采
样点较近且相互之间相关性较
高的同德、兴海和玛沁三气象
站;为了避免气象站由于仪器更
新或站点的迁移造成的误差以及
气象站点的位置影响,本研究选
取了同德、兴海和玛沁三气象站
图 1树木年轮采样点和附近气象站点分布示意图
Fig.1Mapoftree-ringsamplingsitesandmeteorologicalstations
表 1各气象站位置和年均气温和年均降水量 (1959-2001年)
Tab.1Summaryofmeteorologicalstationsandannualmean
temperatureandprecipitation (1959-2001)
98 100 102OE
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的数据平均值来代表区域气候特征。
2.4研究方法
本文利用聚类分析和主成分分析[36]的分析方法。利用 SPSS软件提供的聚类分析将5
个坡面的不同采样点进行区域层次分类[37],再利用主成分分析来归纳出不同区域年表中包
含的树木径向生长的共同区域变化特征[38];在主成分分析结果中每一个年表的权重或载荷
表达了某一采样点与主成分间的生长特征关系:权重越高关系越密切[39]。主成分分析使用
PCA软件[40],整体区域分析中采用 20个树木年轮宽度年表的共同区间 1844-2002年进行
分析;对于东西区域年表的分析则采用不同的共同区间,以分析出树木生长的区域差异。
本研究利用树木年轮学分析软件 Dendro2002[41]和 PRECON[42]分别对不同区域树木年
轮年表的第一、二主分量与气候因子进行简单相关函数和响应函数分析。两种分析方法
都选用前一年 7月到当年 10月的月平均气温和月降水量,响应分析中显著性检验用
Bootstrap方法[43]随机执行500次,以分析不同区域树木年轮中记录的信号差异。
3 结果与讨论
3.1树木年轮年表的特征分析结果
树木年轮标准年表的序列统计特征值及共同区间分析结果如表 2所示,S.D.代表标
准差,M.S.代表树木对气候因子响应的平均敏感度,二者是度量所有样本之间包含共有
信息多少的量,代表一阶自相关系数的 A.C则反映了序列中树木前一年生长对当年的影
响,SNR为信噪比,EPS为样本对总体的解释信号。由于研究区属于高原亚寒带湿润半
湿润气候[31],树木生长环境差异不大,其树轮宽度年表的平均敏感度 (M.S.)普遍不高,
只有几处环境相对干燥的采样点偏高。对于公共区间 (1900-2000年)的统计指标,除
HHBH点的 SNR、EPS统计量的数值较小外,其余 19个采样点的 SNR、EPS统计量的
数值都较高 (EPS大于0.8),则表明所选样本的群体代表性越好即序列的共性较强,环境
信息含量较大,说明受环境因子的影响就较强。
20个树轮宽度年表之间的平均相关为 0.35,且大多都达到95%的置信程度。其中最
高的相关值为0.833(n=159,p=0.000),是两个距离较近、海拔差别不大、采样环境基
本一致的YYCL和YYAH采样点,而处于同一坡面的YYCL和YYCML两采样点之间的
相关也只有 0.818(n=159,p=0.000);年表之间的最低相关值为 -0.179(n=159,p=
0.024),存在于 YYCH和 HBSL之间,YYCH位于中西部采样点的上限且海拔最高,而
HBSL位于东部一采样坡面的下限但不是该研究区海拔最低的采样点,二者的水平距离不
足100km,垂直高差也仅300多米。如此大的差异从采样环境上看,主要是因为位于上
限的YYCH环境相对湿润,而位于下限的 HBSL相对比较干燥,这与山地降水的分布在
一定范围内随海拔升高而逐渐增加有关。
3.2不同区域树木的生长特征
3.2.1 聚类分析结果 聚类分析的分层结果显示,五个坡面的一些采样点虽然有交叉现
象,但整体上仍保持坡面的完整性,由此可以看出影响每一坡面树木生长的大环境因素
是基本相同的。5个坡面 20个采样点的树木年轮宽度标准年表的聚类分析结果明显地分
为东西两大部分:坡面DQ、YYC和YYA属于一组,位于阿尼玛卿山地西部;坡面HBS
和HHB属于一组,位于阿尼玛卿山地东部。
3.2.2 主成分分析结果 20个标准年表在公共区间内 (1844-2002年)的主成分分析结果
显示有5个主要因素影响该地区树木的生长,他们的总解释量为78.309%,其中载荷最高
的第一主分量的解释量为 39.502%,第一、二主分量之和占 54.376% (图 3)。第一主分
量都是正值表明影响该区域的主导因子是一致的,第二主分量的载荷明显地分为两部分,
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62卷地 理 学 报
正值部分 (1-11序号年表)都是
西部生长的树木年轮年表,而负
值部分 (12-20序号年表)则是东
部的树轮年表,这与聚类分析结
果是一致的。基于这些差异,本
文分别就第一、二主分量对气候
因子的响应做对比。
对阿尼玛卿山地东西不同
区域采样点的年表进行主成分分
析,发现东西区域年表的主分量
的载荷和方差 (总解释量)结果
大体相当 (表 3)。西部 11个年
表的前三个主成分的总解释量为
76.105%,其中第一主分量占
50.161%,而东部 9个年表的前
三 个 主 成 分 的 总 解 释 量 为
79.852%,其中第一主分量占54.238%。显然,东西各区域树木生长的第一主分量都高于
整个区域的第一主分量 (39.502%),这正是区域差异的表现。
阿尼玛卿山地东西区域的树轮年表第一主分量曲线 (图 4)表现出两点显著差异:西
部树木年轮的指数序列明显长于东部,即西部整体树龄老于东部,说明树木生长有自西
向东扩展的趋势;东西树木生长变化的高频 (特征年)基本一致但也存在一定的差异性。
从第一主分量的极端值 (>4或 <-4的数值)分布可以发现,在相同时段内,无论东部还
是西部,负极端值出现的次数都比正极端值多,且负极端数值强度大,表明灾害性事件
图 3树木年轮宽度年表的主分量 (PC1和 PC2)分布图
Fig.3DistributionofPC1andPC2from20ring-widthstandardchronologies
表 2采样点概况及树轮标准年表的特征值和公共区间的统计指标 (1900-2000年)
Tab.2Summaryofsamplingsitesandcharacteristicsofstandardchronologiesandstatisticresults
atcommoninterval(1900-2000)
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影响较大;但东西部负极端值分
布也存在一定的互补性,东部的
负极端较大的年份,西部也出现
但数值一般都较小 (>-4),而西
部负极端较大的年份东部一般都
较小。表明在大多数情况下,阿
尼玛卿山地灾害事件的发生具有
普遍性,但灾害破坏程度在山地
的东西区域存在着一定差异。
3.3树木生长对气候因子的响应分析
3.3.1 阿尼玛卿东西区域年表 PC1对气候因子的响应差异 本研究重点分析阿尼玛卿
山地东西区域树木年轮宽度标准年表的第一、二主分量与气候因子的相关来探讨树木生
长对气候因子的响应差异。为了更好地分析树木生长与气候因子的关系,本文采用五种
气候因子与年表做相关关系分析 (图5)。
西部树木年轮标准年表的第一主分量与气候因子的相关分析结果 (图5a)显示,树木
生长与当年5月的平均气温呈显著的负相关,与当年 5月和前一年 8-10月的降水呈显著
的正相关,表明 5月气温的回升往往导致土壤蒸发旺盛,这时的降水可以缓解水分的不
足利于树木的生长[44];阿尼玛卿山地西部降水量明显少于东部,前一年 8-10月充足的降
水利于秋冬季节保持土壤水分,供下一年树木生长需要。平均高温和蒸发量对树木生长
的影响较为一致,主要反映在两个时期:当年的 4-6月和前一年的 8-10月,这两个时期
的高温蒸发旺盛易引起树木生长过程中水分的不足,抑制树木生长;低温的影响主要在
表 3阿尼玛卿山地东西区域各年表的主成分分析结果
(公共区间如表)
Tab.3Principalcomponentanalysisofchronologies
intheeasternandwesternAnyemaqenMountains
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冬季的1-2月,在未突破低温限制的阀域之内,低温抑制呼吸作用的进行,使冬季处于休
眠状态的树木消耗大大减少,相应有利于营养物质的积存,形成较宽的树木年轮。
同样东部树木生长与气候因子的相关也表现出一定的规律 (图 5b):5月平均气温对
树木生长的影响最大;当年 5月和前一年 8、10月的降水量呈显著正相关,当年 9月的
降水显著负相关;高温和蒸发主要反映在当年的 5月和前一年的10月,都是显著的负相
关;而低温影响也主要表现在当年 9月,这说明 9月的低温和多雨不仅影响到光合作用
的效率,而且也相应地缩短了树木的生长期。
从图 5的对比发现,反映树木生长区域环境特征的第一主分量与区域气候因子的相
关在阿尼玛卿山地东西两地虽有差异,但差异不突出,这与区域主成分分析结果一致。
响应分析的结果发现气候对树木生长的影响都很大,但东西差异显著:西部气候解
释量高达 74.5%,其中温度对树木生长的解释量最高,达 57.8%,降水解释量也达
46.1%,表明温度因素是影响树木生长的主要限制因子,降水也起着非常重要的作用;而
东部气候解释量也高达68.4%,其中降水为树木生长的主要限制因子,解释量达到49.4%
但温度的解释量仅有18.7%。第一主分量主要反映影响树木生长的共同因子,它们对气候
的响应在一定程度上反映了树木生长的区域差异。
3.3.2 阿尼玛卿东西区域年表 PC2对气候因子的响应差异 第一主分量反映了影响树
木生长的区域环境因子,而第二主分量则反映第一主分量之外的其他环境因子。因此,
有必要对阿尼玛卿东、西区域的树轮年表第二主分量与气候因子的关系做出相关和响应
分析。西部树木生长的第二主分量与气候因子的关系显然比东部更密切 (图6)。平均气温
的影响比东部显著,尤其当年的6-8月更为突出;月总降水量的影响差异较大,西部前一
年8、9月和当年6月影响显著,东部当年8月影响最大;月平均最高气温和蒸发量的影
响,西部前一年 9-11月和当年的 5-8月都是正相关,东部的前一年 10月和当年 10月的
影响较大 (负相关),仅前一年12月的蒸发量为较高的正相关;月平均最低气温的大多为
负相关,而西部的7-8月为显著正相关,东部仅8月较高。这说明生长季的较大温差有利
于营养物质的积累,形成较宽年轮。
响应分析的结果同样显示出树木生长的差异。西部气候总解释量高达 81.8%,其中
图 5阿尼玛卿东西区域树轮宽度年表的第一主分量与气候因子的相关分析
Fig.5CorelationsbetweenPC1ofstandardring-widthchronologiesandclimaticfactors
fromtheeasternandwesternAnyemaqenMountains
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前期生长的解释量占 27.3%;温度对树木生长的解释量高达 54.3%(前期生长的解释量
16.6%),降水解释量最高达59.4%(前期生长的解释量18.4%),表明在第二主分量的响应
结果中降水因素是影响树木生长的主要限制因子,温度同样是非常主要的制约因子。而
东部气候解释量也高达 59.2%,其中前期生长的解释量占 38.8%高于当年气候解释量
(20.4%);温度和降水解释量差别不大,分别为 40.3%和 40.2%,前期生长的解释量分别
占 29.4%和 26.4%均高于当年气候解释量 (10.8%和 13.8%),显然东部地区树木的生长受
气候因子影响也较大,其中前期生长是主要的限制因子。
3.3.3 阿尼玛卿东西区域不同主成分对气候响应的关系 阿尼玛卿山地位于季风的边
缘区,是一列东南-西北走向的山脉,地势西高东低,夏季风可沿着河流谷地自东南向
西北深入内地。该地区属于高原亚寒带湿润半湿润气候,夏季降水占全年降水量的 56%
-62%,冬季降水稀少,气候明显受到东亚季风的影响;加上垂直高差和地形影响,使阿
尼玛卿山地东西两地的气温、降水以及湿度有较大的差异 (东部比西部温度高 4oC左右,
相对湿度高约18%)[31],前面不同气象站点气候数据的分析也证明了这一点。这些差异相
应地导致树木生长季长度的不同,进而影响树木年轮径向生长的空间差异[45]和树木生长对
气候因子的不同响应。从第一、二主分量与气候因子的相关分析中可以看出:反映大环
境因素的年表第一主分量与气候因子的相关共性较多,但也存在一定的差异;而反映大
环境因素之外的第二主分量对气候因子的响应结果则更清楚地表现出东西区域树木生长
对气候响应的差异。
西部区域树木生长较强地受气温和降水共同影响,并且具有较好的互补性:当温度
能满足树木生长时降水的限制作用就较弱 (第一主分量分析),反之当温度不能很好地满
足树木生长时降水的限制作用就较强 (第二主分量结果)。东部地区相对来说海拔较低,
较高的温度可以满足树木生长的需要,因此降水对树木生长来说就有较强的限制作用;
但当温度不能满足树木生长时,树木的前期生长就会影响到下一年的年轮生长 (第二主分
量分析结果)。
图 6阿尼玛卿东西区域树轮宽度年表的第二主分量与气候因子的相关分析
Fig.6CorelationsbetweenPC2ofstandardring-widthchronologiesandclimaticfactorsfromtheeasternandwestern
AnyemaqenMountains
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4 结论
(1)采样点树木年轮宽度年表中的 SNR、EPS统计量的数值都较高 (EPS大于 0.8),
说明受环境因子的影响较强;20个树轮宽度年表之间的平均相关为 0.35,且大多都达到
95%的置信程度。
(2)聚类分析的结果把 5个坡面 20个树木年轮宽度年表分成东西两大部分,而东西
区域的第一主分量显示出西部树木年轮的指数序列明显长于东部,即树木生长有自西向
东扩展趋势以及东西树木生长变化具有同步性。
(3)东西部年表中第一主分量和第二主分量与气候因子的相关和响应都表现出相似的
差异性:西部树木生长受气候的影响明显强于东部,但第二主分量对气候因子响应的差
异性更显著。西部树木生长 PC1的主要限制因子是温度,尤其当年春末夏初及前一年秋
季温度,西部树木生长 PC2的主要限制因子是降水量,二者在一定条件表现出一定的互
补性;东部树木生长PC1主要受降水制约,第二主分量 PC2的响应分析显示气候滞后影
响 (树木前期生长)非常重要。
致谢:感谢中国科学院植物所张齐兵研究员,兰州大学侯宗东博士和李金豹博士等参加了野外采样,感
谢玛沁、同德和兴海县林业局的领导和职工在野外采样中给予的支持。
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LIUPuxing1,4,ZHANGYong1,FANGKeyan1
(1.CenterforAridEnvironmentandPaleoclimateResearch(CAEP),KeyLaboratoryofWesternChinasEnvironmentSystems
MOE,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China;
2.ColegeofEnvironmentandPlanning,HenanUniversity,Kaifeng,475004,China
3.InstituteofTibetanPlateauResearch,CAS,Beijing100085,China;
4.ColegeofGeographyandEnvironmentSciences,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730070,China)
Abstract:Aspatiotemporalpaternsanalysisofanetworkwith20Qilianjuniper(Juniperus
przewalski)treering-widthchronologiesfrom 5slopesalongawest-eastgradientinthe
AnyemaqenMountainsonthenortheasternQinghai-TibetnPlateauwasperformedbymeansof
chronologystatistics.HigherSNRandEPSvaluesimpliedthemoreclimaticinformationin
thesechronologies.Mostcorelationsamongstandardchronologiestakeninpairsare
significant,withthemeancorelationcoeficientforalsitesbeing0.35,indicatingthat
environmentconditionwasconsistency.TheresultofHierarchicalClusterAnalysisshowed
twowel-definedgroupsatlarge,corespondingtothetwogroups,theeasternandthe
western.Scaterplotsofcomponentloadingsindicatedthatstandsgrowinginasimilarclimate
environmentaremostimportantonvariabilityofradialgrowth.Thefirstcomponentof
chronologiesineast-westregionsimpliedthatthecenterofQilianjuniper(Juniperus
przewalski)growing transplantseastwardsalong theAnyemaqen Mountainsand the
eigenvalues(narow years)tree-growthinthewesternandtheeasternAnyemaqenwere
synchronous.Corelationbetweenthefirstprincipalcomponent(PC1)andthesecond
principalcomponent(PC2)andtheclimaticfactorsrevealedsimilarityanddiferencesin
radialgrowthalongthewest-eastgradientinthestudyarea,neverthelessthediferenceofPC2
ismoreprominent.TemperaturewasthemainlimitingfactortotreegrowthPC1inthe
westernAnyemaqen,especialytheimpactofcurentlatespringandearlysummerthemost
significant, andPrecipitationwasveryimportancetotreegrowth,butprecipitationwas
mainlylimitingfactoroftreegrowthPC2.Temperatureandprecipitationhelddefinite
commutative.
Keywords:Qilianjuniper;ring-widthchronology;clusteranalysis;principalcomponent
analysis;climaticresponse
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