六盤山地區油松樹輪寬度年表與多尺度標準化降水指數的關系

李文卿, 江 源, 趙守棟, 張凌楠, 劉 錟

北京師范大學資源學院, 北京 100875

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六盤山地區油松樹輪寬度年表與多尺度標準化降水指數的關系

李文卿, 江 源*, 趙守棟, 張凌楠, 劉 錟

北京師范大學資源學院, 北京 100875

研究利用在六盤山地區采集的油松樹輪樣芯建立樹輪寬度標準年表(STD),分別與不同長度時間單元(月、半月、旬)和多時間尺度的標準化降水指數(SPIn)序列進行相關性分析。油松標準年表與不同長度時間單元SPI的相關結果顯示,較小的時間單元會使相關性表達更加精確,而時間單元過小則會因為數據波動性增大而導致相關關系弱化。因此,相較于月和旬,半月是相關性分析更為合適的時間單元長度。油松標準年表與多時間尺度SPI的相關結果顯示,SPI多時間尺度的特性有助于揭示油松徑向生長對不同時間尺度水分狀況的響應特征,且油松在不同生長時期對于不同時間尺度水分狀況具有相異的響應機制。在溫度較低(<0℃)的冬季,短時間內的降水并不利于樹木生長,而長時間良好的水分儲備會為樹木生長季需水提供保障；在生長季前期,長時間良好的水分狀況比短期內的降水更有利于樹木的生長；在生長季,補給性水分和土壤水分都對樹木生長起著至關重要的作用。

樹輪生態學；時間單元；相關性變化；標準化降水指數

樹木的生長受到自身遺傳因素和外界環境因素的共同影響[1]。探究樹木徑向生長與氣候變化之間的響應關系一直是樹輪生態學的重要研究方面[2- 4],將樹輪寬度年表與氣候要素序列進行相關性分析是這類研究中十分常用的方法[5-6],而氣溫和降水無疑是影響樹木生長最重要的兩個氣候因子?，F有研究大多采用氣象站提供的氣象觀測數據或其它氣候指數,將月、季度或年作為時間單元分析樹輪與氣候因子之間的關系,討論不同時段氣候因子對樹木徑向生長的制約作用。

基于研究需要,已有多種干濕指數被應用于樹輪生態學領域[5,7]。標準化降水指數(Standardized Precipitation Index, SPI)由Mckee等人于1993年[8]提出,經不斷規范和完善[9],現已成為一種被廣泛認可和應用的表征區域干旱程度的重要指標[10]。SPI具有多時間尺度的特性,可以同時反映區域內不同時間尺度和不同方面的水資源盈虧狀況；與降水量觀測值相比,SPI穩定性更強,對于降水量少、降水變率大的大陸性干旱半干旱氣候區而言,該指數的應用能夠有效規避極端觀測數據的影響；與其它干旱指數相比,SPI僅考慮降水單一要素,無須獲取復雜的環境要素數據,使研究結果更易得到解釋,其計算過程也相對簡便[11- 12],與SPEI相比,SPI對小區域水分狀況的代表性更強,與PDSI相比,SPI具有多時間尺度的特性。這些特點使SPI成為一種十分適合干旱半干旱地區樹輪生態學研究應用的氣候指標,有助于揭示樹木生長在不同階段對不同時間尺度干旱狀況的響應規律。

目前,時間單元劃分對樹輪寬度年表與氣候要素相關性表達產生的影響尚不明晰,樹木徑向生長對不同時間尺度水分狀況的響應規律也有待研究。本文選擇六盤山作為研究區域,利用油松(Pinustabulaeformis)樹輪寬度年表和氣象站提供的觀測數據：通過劃分不同長度的時間單元,討論時間單元長度對年表與氣象要素相關性表達的影響；利用SPI多時間尺度的特性,揭示油松不同生長階段徑向生長對不同時間尺度水分狀況的響應規律,為干旱區山地針葉林的管理和保護工作提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

本研究使用的樹輪樣芯采集自寧夏回族自治區南部六盤山地區,采樣點位于六盤山天然油松林分布的北界[13]——須彌山(圖1)。研究區域所處的氣候類型為典型的溫帶大陸性氣候,受西伯利亞冷空氣影響較大,終年干旱少雨,因此當地樹木生長受干旱脅迫明顯[14],對氣候變化的響應也十分敏感。

圖1 采樣點與氣象站分布Fig.1 Distribution of sampling site and meteorological station

本文使用的氣象觀測數據來源于固原氣象站(106°16′E,36°00′N,海拔1753 m),計算SPI依據的原始數據為1957—2011年的日降水量連續觀測序列。根據固原氣象站實測資料計算,區域內多年平均降水量為432.5 mm,其中6—9月降水量占全年總降水量的73.9 %；年均溫為6.7℃,最高月均溫出現在七月,為19.2℃,具有典型的大陸性半干旱氣候特征。多年月平均氣溫和月降水分布情況如圖2所示。

圖2 固原氣象站多年平均月均溫和月降水量 Fig.2 Monthly precipitation and mean temperature for years in Guyuan meteorological station

1.2 樹輪寬度年表的建立

本文使用的油松樹輪樣芯采樣時間為2012年7月,樣品采集嚴格遵守樹木年輪學的相關規范[1]。在樣點內選擇生長狀況良好、樹齡較長、未受人工和自然災害干擾的油松樣樹,計25株,沿平行和垂直坡向兩個方向在每株樣樹1.3 m樹高處用生長錐鉆取樣芯兩根,共得到50根樣芯。采樣點的具體信息如表1所示。

表1 采樣點概況

采回的樹輪樣芯經晾干、固定、打磨等預處理后,進行交叉定年,用LINTAB輪寬測量儀測量樣芯年輪寬度(測量精度為0.01 mm),并用COFECHA程序對交叉定年和輪寬量測的結果進行檢驗和校正[15],剔除個別年份較短或對年表敏感性影響較大的序列。然后使用ARSTAN程序通過負指數函數擬合的方法去除樹木生長趨勢,得到三種樹輪寬度年表(差值年表、標準年表和自回歸年表)以及年表統計特征和公共區間分析結果[16]

1.3 標準化降水指數(SPI)的計算

SPI表示區域某時間段降水量觀測值相對于同期降水量長期狀況可能出現的概率,值越高代表區域氣候條件越濕潤。Edwards和McKee等人在分析大量歷史資料后發現,降水量在長時間尺度上符合參數未定的Gamma分布[17]。依據這一理論建立降水量概率分布函數,并根據已知的歷史降水量觀測序列用最大似然估計法估計未定參數的最似然值,得到概率分布函數,將其轉化為標準正態分布,即為SPI的計算公式。使用者可以自由指定SPI的標度,即SPIn表示前n個時間單元降水量的累積概率。n取值越大,SPIn能代表區域越長時間尺度的水分盈虧狀況。不同標度的SPI可以直接區分由于短時降水過少引起的淺層土壤水分虧缺和由于長時降水過少引起的補給性水分虧缺(包括地下水位、深層土壤水分、水庫水位等)[11]。為保證估計待估參數的準確性,降水觀測序列的時間跨度須在40a以上,且時間單元的長度應大于一周[18]。SPIn的具體計算方法文獻[14]。

(1)建立概率密度函數,積分得到概率分布函數

(1)

式(1)中,x為計算序列內某時間單元降水量觀測值,α、β為待估參數；

(2)最大似然估計法計算待估參數

(2)

(3)

避免降水序列中零值超出Gamma方程定義域的情況,做以下轉換：

(4)

式(4)中,q為計算序列內降水量零值出現的概率；

(4)將式(4)代入式(3),并將其轉化為標準正態分布,即得到SPI計算公式(5)：

(5)

式(5)中,c0,c1,c2,d1,d2,d3為Gamma函數標準化的固定常數項。

固原氣象站可以提供1957—2011年的日降水量連續觀測數據,序列長度滿足SPI計算的精度要求。將氣象站提供的日降水量序列轉變為月、半月、旬3種時間單元的降水量序列,然后使用美國國家干旱減災中心(http://drough.unl.edu)提供的SPI計算程序分別計算3種時間單元降水量序列不同標度的SPIn(n=1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24)供相關分析之用。

1.4 相關性分析

六盤山地區植物生長季一般在8—9月份結束[13-14],且樹木生長會受前一年氣候變化的影響[19],因此選擇前一年10月到當年9月作為分析時段,共包含12月、24半月和36旬,分別以HMi和TDj(p19 ≤i≤ 18, p28 ≤j≤ 27)表示半月和旬時間單元的序數,p代表前1年。計算油松樹輪寬度標準年表與不同時間單元、不同標度SPI序列的Pearson相關系數,并進行雙尾檢驗,設置顯著水平為0.01和0.05,相關性分析的時間序列跨度為1958—2011年,自由度為52。

2 結果

2.1 樹輪寬度年表的建立

研究建立的年表由46組油松樹輪寬度序列計算得到,包含1880—2012年共132a的樹輪寬度指數連續序列。本文使用樹輪寬度標準年表(STD, 圖3)進行相關研究。

圖3 油樹輪寬度標準年表Fig.3 Standard ring-width chronology of Pinus tabulaeformis

年表的統計特征可以反映樹木生長的一些基本特征以及樹輪年表包含環境信息的多少[1],許多重要指標直接決定年表的質量和使用價值。在樹木年輪學中,平均敏感性(MS)、相關系數(R1,R2,R3)、信噪比(SNR)、第一主成分解釋量(PC1)和樣本總體代表性(EPS)等指標數值越大,表示所選樣本建立的年表對于群體的代表性越好、包含的環境信息越多[1]。

本研究使用的油松樹輪寬度標準年表樣本總體代表性為0.966,大于0.85的最低閾值[20],平均敏感性、信噪比等也處于較高水平(表2),這都表明研究使用的油松標準年表具有較高的可信度,可以較好的反映當地氣候變化,適用于相關研究。

表2 年表統計特征及公共區間(1935—2011)分析結果

M.S.: mean sensitivity;AC1: first-order autocorrelation coefficientR1: all series rbar;R2: between-trees rbar;R3: within-trees rbarSNR: signal-to-noise ratio;PC1: first principal componentEPS: expressed population signal

2.2 樹輪寬度標準年表與不同時間單元SPI1相關分析結果

2.2.1 半月時間單元對相關性表達的影響

從圖4可以看到,將時間單元長度縮短到半月,樹輪寬度年表與氣候要素序列的相關關系出現在更短的時間段內。油松標準年表與當年7、8月份的SPI1分別呈現顯著的正相關和負相關關系(P<0.05),而與7月、8月范圍內的HM14和HM15兩個半月并未顯示出顯著的相關關系,顯著相關關系出現在HM13、HM16兩個半月內,且顯著性水平在HM13提高到了0.01。此外,將時間單元長度縮短到半月,還出現了時間單元為月時未表現出的顯著相關：油松標準年表與當年3月SPI1的負相關關系沒能通過顯著性檢驗,而在同時間范圍內與半月HM5卻表現出極顯著的負相關關系(P<0.01)。綜上,將時間單元縮短到半月,不僅精確了相關關系出現的時段,還避免了時間單元過大時對顯著相關關系的掩蓋。

2.2.2 旬時間單元對相關性表達的影響

時間單元的長度進一步縮短到旬,相較于月和半月,油松標準年表與SPI的相關關系出現在了更短的時間段內：1)油松標準年表與前一年12月SPI1呈顯著正相關關系(P<0.01),而僅與相同范圍內TDp34和TDp36的SPI1呈顯著正相關關系；2)油松標準年表并未與當年9月SPI1出現顯著相關,卻與其范圍內TD26的SPI1呈現顯著的正相關關系(P<0.05)。時間單元長度縮短到旬,某些時段的相關關系出現弱化,從圖4可以看到：1)在HM5,油松標準年表與SPI1有極顯著的正相關關系(P<0.01),而與相同時段TD7和TD8兩旬SPI1相關關系的顯著性水平僅為0.05；2)油松標準年表與當年2月SPI1的相關關系在時間單元長度縮短后雖未出現顯著水平的下降,但相關系數出現了明顯的減小；3)油松標準年表與當年HM1有極顯著的正相關關系(P<0.01),但在時間單元縮短到旬以后,未出現顯著的相關關系。

圖4 六盤山油松標準年表與不同長度時間單元SPI1相關分析結果Fig.4 The correlation coefficients of standard tree-ring width chronologies with three SPI1 series3幅條形圖分別代表月、半月和旬3種時間單元的相關分析結果,橫軸為相關系數,縱軸為時段；pO-S代表前1年10月到當年9月,p19—18代表前1年第19半月到當年第18半月,p28—27代表前一年第28旬到當年第27旬；黑灰白色填充分別代表P<0.01、P<0.05和不顯著相關

2.3 樹輪寬度標準年表與不同時間尺度干旱的響應關系

在討論樹木徑向生長與不同時間尺度干旱響應關系的差異時,時間單元的長度選擇較為適中的半月。研究計算了短期(SPIn,n=1,2,3)、中期(SPIn,n=6,9,12)、長期(SPIn,n=18,24)3類共8組不同時間尺度的SPI序列與油松標準年表進行相關性分析。短期SPI可以反應區域短時間降水狀況影響的土壤水分的盈虧狀況,中長期SPI則可以反映區域長時間降水狀況影響的補給性水分的盈虧狀況[9,11]。從圖5中可以看到,油松樹輪寬度年表與SPIn序列的相關關系隨SPI標度的增大變化很大,尤其是短期和長期之間的差別,在某些時間段甚至出現了相關關系正負方向的轉變。

研究結果如圖5所示：1)在前1年秋季(HMp19—p22),油松標準年表與短期SPI的相關關系并不顯著,而與中長期的SPI有顯著的相關關系,且顯著性大都在0.01以上；2)在溫度低于冰點的時間段(HMp23—7),油松標準與短期的SPI幾乎都有極顯著的負相關關系(P<0.01),而與長期的SPI有極顯著的正相關關系(P<0.01),與中期SPI的關系比較復雜,與SPI6大都呈現顯著的負相關關系(P<0.05),與SPI9,12在時間段HMp23—2有顯著的正相關關系(P<0.05),在時間段HM5—7有顯著的負相關關系(P<0.05)；3)在當年生長季前期(HM8—10),油松標準年表僅與長期的SPI表現出極為顯著的正相關關系(P<0.01),而與其它標度的SPI沒有顯著的相關關系；4)在生長季(HM11—16),油松標準年表與所有標度的SPI表現出正相關關系,與SPI24在整個生長季都呈現極顯著的正相關關系(P<0.01),而與其它標度SPI僅在HM13—14有顯著的正相關關系(P<0.05)；5)油松標準年表與當年秋季(HM17—18)各標度的SPI均未表現出顯著的相關關系。

圖5 年表與SPIn相關關系瓦片圖Fig.5 Tiles figure of correlations between chronology and SPIn圖中橫軸為半月時段(從前一年第19半月到當年第18半月),縱軸為SPI標度；藍色代表負相關關系,紅色代表正相關關系,顏色越深相關程度越高；空心圓和實心圓標記分別代表P<0.05和P<0.01

在討論油松生長對不同時間尺度SPI的響應機制時,應注意溫度在其中起到的重要作用[21]。從圖6可以看出：前1年11月到當年3月是研究區域的低溫時段(<0℃),氣溫在3月之后逐漸回暖并在當年9月重新回落；油松樹輪寬度年表與前1年11月以及當年4月—7月的氣溫有顯著的負相關關系(4月、6月、7月：P<0.01；前1年11月、5月：P<0.05)。

圖6 油松標準年表與六盤山氣象站平均(1958—2011)月均溫相關分析結果Fig.6 The correlation coefficients of standard tree-ring chronology with monthly mean temperature圖中條形圖黑灰白色填充分別代表P<0.01、P<0.05和不顯著相關；折線圖代表一個生長周期內逐月平均氣溫的變化

3 討論

3.1 不同時間單元對相關性表達的影響

低溫時段的降水(SPI1)以雪和凍雨的形式對樹木機體造成傷害(如折斷枝條等),消耗存儲的營養物質,對樹木生長不利,這一觀點得到諸多研究的支持[22-24]。如圖6所示,前1年12月至當年3月是當地油松生長周期最冷的時間段,平均溫度普遍在冰點以下,這正解釋了油松標準年表與此時間段降水(SPI)出現的負相關關系。

油松標準年表與不同時間單元SPI1相關性分析的結果顯示,油松生長與當年3月SPI1沒有顯著的相關關系,卻與同時間段(3月)上半月(HM5)和上中兩旬(TD7, 8)有顯著的負相關關系,即短時降水在3月的上半月對樹木生長不利,在下半月卻對樹木生長影響不大。如果這一現象得到合理解釋,就可以說明以月份為時間單元進行相關性分析會掩蓋許多相關信息,更小的時間單元可以精確相關關系出現的時間段。

從圖7可以看出,3月是該區域氣溫從0℃以下恢復到以上的節點月份。在3月上半月(HM5),有16.4%的年份均溫在冰點以上,而在下半月(HM6)這一比例高達87.3%,3月上中下旬(TD7, 8, 9)的這一比例分別是16.4%、67.3%和94.5%。由此可見,3月上半月(HM5)溫度較低,降水易以雪和凍雨的形式出現對樹木生長造成不利影響,而下半月(HM6)較暖,降水對樹木生長的影響甚微?？梢?在半月HM5和旬TD7, 8出現的顯著負相關關系并非數據偶然,在樹木生長對水分要求不大的時期,較低的溫度通過改變降水型態進而影響樹木的生長。以月為時間單元僅可以顯示出相關性在2月到3月發生變化(由顯著負相關到不顯著相關),而以半月和旬為時間單元可以展示相關性變化更精確的時間段。所以,時間單元縮短可以避免較大時間單元對某些相關關系的掩蓋,精確相關關系出現的時間段,顯示樹木生長對降水(SPI1)顯影機制轉變的準確時間。

圖7 1957—2011各年三月份上下半月及三旬均溫分布Fig.7 Jitter point figure of mean temperature of two halves and three periods of 10 days of March from 1957 to 2011圖中橫軸為時間單元序號,縱軸為平均溫度；點代表1957—2011年每1年的相應時間單元的平均溫度,其中紅藍色分別代表對應均溫大于和小于0℃

7月是樹木生長的關鍵時期,需要大量水分滿足生長所需。在此時間段,溫度越高土壤水分的蒸發也就越強,土壤水分流失越快,樹木生長對補給性水分和即時降水的需求也就越高。因此,油松標準年表與7月降水(SPI1)呈顯著正相關關系(P<0.05),而與7月氣溫呈顯著負相關關系(P<0.01)。在7月時段,時間單元為月和半月時,年表與SPI1的顯著正相關關系得以正確表達,而當時間單元長度縮短到旬時,油松標準年表與7月上中下三旬(TD19, 20, 21)SPI1的相關關系均不顯著。應表現的相關關系并未得到表達,主要是因為旬(10日)已接近SPI計算要求的最短時間單元(7日)[18],降水在短時間段波動性和隨機性較大的特點顯現,導致SPI的準確性和代表性不足,無法準確反映樹木生長與該時段降水的相關關系。

綜上,在進行樹輪寬度年表與氣候因子相關性分析時,較小的時間單元可以避免過大時間單元對相關關系的掩蓋,也會使相關關系的表達更加精確,但當時間單元過小時,由于波動性和隨機性的增強,反而會弱化應有的相關關系。對于須彌山油松,月并不一定是相關關系表達的最優時間單元,半月是相對更為合適的選擇。

3.2 油松標準年表與不同時間尺度SPI相關關系的差異

由于前1年秋季(HMp19—p22)距油松當年生長季較遠,此時段短期降水并不會對油松當年的生長造成影響,而中長期的水分狀況卻可以通過影響區域的補給性水分狀況影響樹木當年的生長,因此油松標準年表與中長期SPI有顯著正相關關系(P<0.05)。

氣溫的變化影響油松徑向生長對降水(SPIn)的響應規律[21],在氣溫低于冰點的時段(HMp23—6),短時間內的降水會以降雪和凍雨的形式對油松機體造成損傷[22-24],影響樹木下一階段的生長；而長期內充足的降水會以深層土壤含水或地下水的形式為油松下一階段的生長提供充足的水分補充。因此,油松標準年表與SPI的相關關系隨SPI標度n的增大出現由負到正的變化。

在生長恢復期(4—5月,HM7—10),油松生長與溫度有顯著的負相關關系(P<0.05),而與中短期SPI(n<12)沒有顯著的相關關系,溫度是該時段限制樹木生長的主要因子,這與董滿宇[25]、田沁花[26]等人的研究結果一致。在此階段,油松脫離休眠狀態,光合速率較慢,較高的溫度促進植株的蒸騰作用,從而延緩莖干水分的恢復過程,影響樹木徑向生長[25]。與長時間尺度SPI的顯著正相關關系(P<0.01)說明,長期內充足的降水仍然會為油松快速生長期的生長提供水分保障。

在生長季(HM12—15),植株生長旺盛,需水量大,較高的溫度加速土壤水分蒸發使水分狀況更加嚴峻。油松的生長不僅需要長期補給性水分的積累,也需要短期即時降水的補充,表現出與所有標度SPI的顯著正相關關系(P<0.05),長期和短期的水分狀況以及溫度共同影響此階段油松的生長過程。8月下半月(HM16)已接近生長季尾,植株生長速率放緩,對補給性水分(SPI6—24)的需求不大,短期內較多的降水(SPI1-2)反而意味著陽光遮蔽的多云天氣,光合作用因光照不足受到抑制,對油松生長造成不利影響[22]。

在當年秋季,溫度逐漸降低,樹木徑向生長基本停滯,加之溫度逐漸降低使土壤保水能力增強,此時間段內的降水狀況不會對當年的樹木生長造成顯著影響,而是轉而影響下一年的樹木生長,因此在此時期,油松標準年表與各標度SPI均沒有顯著的相關關系。

油松樹輪寬度標準年表與不同標度標準化降水指數的相關分析結果顯示,油松在不同的生長階段對不同時間尺度水分狀況的響應關系有明顯差異,這種差異很有可能是由特定生長環境下形成的樹木自身生長規律導致的[27]。

4 結論

研究利用采集自六盤山地區的樹輪樣芯建立樹輪寬度標準年表,通過與不同時間單元長度及多時間尺度標準化降水指數的相關分析,結合已有研究結果,得到以下主要結論：

1)在進行樹輪寬度年表與氣候要素序列相關性分析時,時間單元縮短可以使相關關系的表達更加精確,但同時也需要承擔由于氣候要素在短時間單元波動性和隨機性增大造成的相關關系弱化的風險。就須彌山地區的油松而言,月份并不一定是最適時間單元,半月是相對折中的選擇。但由于氣候狀況和樹種生理特性的差異,該規律的普適性仍需進一步驗證。

2)SPI是一種便于計算、穩定性強的氣候指數,適用于干旱半干旱區樹木生長與氣候關系的分析研究。借助SPI多時間尺度的特性,研究可以揭示油松徑向生長對不同時間尺度和不同方面水資源狀況的響應特征：短期降水在溫度較低的時期對六盤山地區樹木生長有不利影響；在生長季中,油松對短期、中期和長期的水分條件均有顯著響應,由較高氣溫和較少降水造成的干旱是限制油松徑向生長的主要因素；而在非生長季,油松更趨向于對中長期的水分狀況有所響應。

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Response of tree-ring width chronology ofPinustabulaeformisto multi-scale standardized precipitation index (SPIn) in the Liupan Mountain Area

LI Wenqing, JIANG Yuan*, ZHAO Shoudong, ZHANG Lingnan, LIU Tan

CollegeofResourcesScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China

This study generated a standard tree-ring width chronology by usingPinustabulaeformissamples collected in the Liupan Mountain area and calculated the correlativity between standard chronology and SPI series, which covers three time units of different sizes (i.e., monthly, semi-monthly, and 10 day) and eight time scales. The result of correlation analysis between STD and SPI in different time units showed that semi-monthly was more suitable than monthly and 10 day units for correlation analysis because the shorter units lead a more accurate correlation expression, whereas very short units diluted the significant correlations. In addition, the correlation analysis between STD and SPI with multiple time scales showed that the multi-time scale characteristics of SPI revealed different responses of the radial growth ofPinustabulaeformisto multi-scales water conditions. Trees exhibited response mechanisms to different water conditions in different growth units: 1) under the situation of low temperature, precipitation undermined the trees′ growth in the short term, but promoted it in the long term; 2) in the pre-growing season, water conditions in long term were more beneficial than in the short term; and 3) in the growing season, sufficient precipitation at all time scales was crucial to the radial growth ofPinustabulaeformis.

dendroecology; time unit; correlation change; SPI

國家自然科學基金資助項目(41630750)

2016- 03- 14; 網絡出版日期:2017- 02- 17

10.5846/stxb201603140451

*通訊作者Corresponding author.E-mail: jiangy@bnu.edu.cn

李文卿, 江源, 趙守棟, 張凌楠, 劉錟.六盤山地區油松樹輪寬度年表與多尺度標準化降水指數的關系.生態學報,2017,37(10):3365- 3374.

Li W Q, Jiang Y, Zhao S D, Zhang L N, Liu T.Response of tree-ring width chronology ofPinustabulaeformisto multi-scale standardized precipitation index (SPIn) in the Liupan Mountain Area.Acta Ecologica Sinica,2017,37(10):3365- 3374.