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中国5000年气候变迁对我国历史发展的影响美刊：地球坚强的自愈修复能力远超人类破坏力据美国《新闻周刊》杂志9月12日报道，《美国学者》季刊的封面出现了一个不合理的观点：地球对你是否驾驶混合动力车毫不在意。
杂志中还有一篇以“地球知道什么”为标题的文章。
根据1998年诺贝尔物理学奖得主劳克林的观点，人类对地球破坏以及为地球做出的贡献在长期范围内并不重要；对于地球而言，长期的变化才重要；我们必须根据地质时代来思考地球过去的变迁。
举例来说，全球每年降雨量大约是1米（相当于金毛猎犬的高度）。
自从工业革命以来，全球的降雨量大约为200米（相当于胡佛水坝的高度）。
冰河时代结束以后，地球的降雨量相当于地球海水的四倍，而自从恐龙灭亡以后，地球降雨量可以填满海洋20000次。
然而，地球的降雨量在不同地质时代并没有显著的变化。
劳克林说：“在想象中，破坏地球简单，但做起来很难。
与人为因素造成的影响相比，大规模火山爆发和流星撞击等各种类型的灾难对地球的破坏力更大，但地球仍然存在，是一个幸存者。
”这名诺贝尔物理学奖得主承认，许多有责任心的人担心燃烧化石燃料提高了大气中二氧化碳的浓度，有可能提高地球平均温度，从而改变全球气候。
各国政府已经采取重要举措减缓气候变暖的进程。
但劳克林说：“从地球自身的时间跨度来看，地球并不在乎什么政府和立法。
”购买混合动力车、关掉空调和冰箱、拔掉手机充电器等措施并不会对最终的结果造成影响。
有朝一日，地底下的所有化石燃料都会被耗尽。
在此以后的1000年里，地球将把燃烧化石燃料产生的大部分二氧化碳在海洋中分解。
劳克林说：“海洋曾经分解的二氧化碳量是大气中含量的40多倍。
”经过分解，未来大气中二氧化碳的浓度会仅仅比现在的浓度稍微高一点。
随后，在数万年里，地球将把多余的二氧化碳转化为岩石，最终使海洋和大气中二氧化碳的浓度恢复到人类出现之前的水平。
从人类的角度出发，这一转换过程需要非常漫长的时间，而从地质时代的角度出发，这只是沧海一粟，非常短暂。
《1960年以来青藏高原气温变化研究进展》篇一一、引言青藏高原作为世界上最大的高原，其独特的地形和气候条件对于全球气候系统有着重要影响。
近年来，随着全球气候变化的加剧，青藏高原的气温变化研究显得尤为重要。
本文将围绕1960年以来青藏高原气温变化的研究进行梳理与总结，旨在揭示该地区气温变化趋势及其影响因素。
二、青藏高原气温变化的历史回顾自1960年代开始，青藏高原的气温变化研究逐渐受到关注。
早期的研究主要基于气象站点的观测数据，揭示了青藏高原整体上呈现气温上升的趋势。
特别是近几十年来，随着遥感技术和计算机技术的快速发展，青藏高原气温变化的研究进入了新的阶段。
三、研究方法与数据来源（一）研究方法青藏高原气温变化的研究主要采用气象观测数据、遥感数据和模型模拟等方法。
其中，气象观测数据主要用于分析气温变化的趋势和空间分布，遥感数据则用于获取更大尺度的气温变化信息，模型模拟则用于探究气温变化的原因和未来趋势。
（二）数据来源研究所需的数据主要来源于国家气象局、中国科学院等机构的气象观测站点和遥感观测数据。
此外，还参考了国内外相关文献中的研究数据和成果。
四、气温变化趋势及特点根据大量研究数据，青藏高原自1960年代以来呈现出明显的气温上升趋势。
这种上升趋势在近几十年内尤为显著，特别是在高原的南部和东部地区。
同时，气温变化的季节性和年际差异也较为明显，夏季和冬季的气温变化幅度较大。
此外，青藏高原的气温变化还受到地形、植被、人类活动等因素的影响。
五、影响因素分析（一）自然因素青藏高原的气温变化受自然因素的影响较大，包括太阳辐射、大气环流、海陆分布等。
其中，太阳辐射是影响青藏高原气温变化的主要因素之一，而大气环流则通过影响冷暖空气的流动和交换，进一步影响气温的变化。
此外，海陆分布也会对青藏高原的气温产生影响，例如海洋的调节作用可以减缓气温的波动。
（二）人类活动人类活动也是影响青藏高原气温变化的重要因素之一。
随着经济的发展和人口的增长，人类活动对青藏高原的环境产生了深远的影响。
人教版七年级地理上册期末复习押题B卷一、选择题1．我们生活中有很多现象往往蕴含着丰富的地理知识。
下列现象不是地球公转产生的是（）A．我们上海这里四季分明，春暖、夏热、秋凉、冬冷B．我们放寒假期间，白天时间比夜晚时间要短C．NBA篮球赛开赛时间为美国的晚上，而CCTV5现场直播却是在中国的上午D．冬季的正午与夏季的正午时相比，操场上国旗旗杆的影子变长了2．有关经线和纬线的叙述，正确的是（）A．所有经线都相等，所有纬线也相等B．经线指示南北方向，纬线指示东西方向C．赤道是经线，本初子午线是纬线D．纬线是半圆，经线是圆3．北宋沈括在《梦溪笔谈》中记载：在太行山中发现许多海螺、海蚌壳等生物化石。
这记载说明（）A．太行山是从古老的大海里升起来的B．当今的海螺、海蚌是从陆地进入海洋的C．太行山今后将从陆地变为海洋D．古老的海螺、海蚌是生活在陆地上的世界各大洲中，有的“肩并肩”完全连在一起，有的“手拉手有运河相连”，有的“冬季海峡铺成冰桥”，成为相互连接的捷径……，下图示意四个大洲的轮廓。
据此完成下面小题。
4．有的大洲“肩并肩”，形成世界最大的大陆，它们是（）A．①和②B．②和③C．①和④D．③和④5．①②③大洲同时濒临（）A．大西洋B．太平洋C．北冰洋D．印度洋下图为“春季某日我国东部一条经线附近地区的天气状况示意图”，据此，完成下列问题。
6．35°N附近的天气状况是（）A．雨夹雪天气B．晴转多云C．晴转阴D．西北风六级沙尘暴7．当天，30°N附近生活的人们（）A．适宜户外活动B．需添衣防寒C．出行带好雨具D．做好防晒保护8．武夷山的主峰黄岗山的海拔为2158 米，山腰地带海拔为358 米，当山腰的温度为10℃时，黄岗山山顶的温度为（）A．10℃B．-0、8℃C．-10、8℃D．10、8℃下图是四地气温曲线图和降水量柱状图，据图回答小题。
9．四地中气候具有“夏季高温多雨，冬季寒冷干燥”特点的是（）A．甲B．乙C．丙D．丁10．四地中主要分布在地中海沿岸的气候是（）A．甲B．乙C．丙D．丁2022年世界杯足球赛于11月20日在中东地区的卡塔尔举行，这是首次在北半球的冬季举办世界杯足球赛。
《变暖的地球》阅读训练及参考答案变暖的地球（1）西藏那曲县那么切乡的普布家，产生了一件奇怪的事情。
他家的房子里，地面时常会稀里糊涂地往外冒水。
水把房子的地基都泡了。
普布原以为是住在湖边的原因，然而当他们把家搬到离湖更远的地方时，冒水的事情仍然产生，对此，即便是村里最年长最有经验的白叟也没法解释。
（2）世代栖身在高原上的居民未必清楚，但青藏高原的确产生着历史记载上从未有的变化：冰川在消融、冻土在解冻、池沼在滋长。
被称为地球第三极的青藏高原，已敏锐地感遭到地球变暖了。
（3）为了解气候变化的规律，早在100多年前，人类就在不同的地区建立起了多个温度丈量站，开始用温度计丈量温度。
如今，全世界有2万多个温度丈量站，几近遍及地球的每个角落。
它们能够准确丈量出陆地、海洋和空中的温度变化。
所有的丈量数据通过面积加权计算，就可以得出全世界的平均温度。
结果显示，最近100年间，全世界地表平均温度上升了0.74℃。
（4）0.74℃，也许你会认为，这是一个微乎其微的温度变化，由于任何一个季节和日夜的温差都要比它大良多。
其实，地球是一个扑朔迷离的体系，全世界温度的细微变化，在全世界不同地区，却表现出了极其不同的变暖轨迹。
赤道地区的平均温度变化其实不大。
但在北极，50年内平均温度却升高了大约7℃。
在南极西南部，50年内升高了大约4℃。
青藏高原，30年内升高了近1℃。
而在许多海洋地区，海表和海面下列3公里的海水也都在升温。
地球上的一切其实都互相关联。
因而，0.74℃的升温，并不是微乎其微。
它会由于不同地区升温的悬殊，对地球全部系统造成严重影响。
（5）近百年来，海平面平均升了17厘米。
17厘米，看起来微小，但它却带来了巨大了影响。
基里巴斯是太平洋上由33个岛屿组成的岛国，最高海拔只有4米摆布，居民住房距离海岸仅1公里摆布，海平面上升正在吞噬着他们的家园。
2011年，基里巴斯政府表示，将斟酌举国搬迁至相似大型石油钻井平台的人工岛屿。
绪论单元测试1.以下青藏高原哪个地区最符合“五月解冻,八月草黄”的描述？A:三江源核心区B:西藏一江两河地区C:青海祁连D:川藏高原峡谷答案:A2.青藏高原是我国天然草地面积最大的自然生态区，成为我国乃至全球重要的畜牧业基地。
牧草品质优良，具有“四高一低”的特点，其中“一低”为（）。
A:低产热值B:低纤维素C:低脂肪D:低蛋白答案:B3.青藏高原天然草地辽阔，高寒草原及高寒草甸长年享受着充足的光照，天然草地约占青藏高原总面积( )。
A:39%B:70%C:50%D:60%答案:D4.蒙医蒙药与藏医药之间的关系较为相似，它以“三根”学说为主要理论基础，以下属于“三根”的是（）。
A:赤巴B:赫依C:培根D:希拉答案:BD5.藏药抗寒、抗旱性强，繁殖方式特殊，光合作用有效积累高等特点，其有效成份和生物活性大大高于其它同类药物，在治疗（）。
A:免疫系统疾病B:神经系统C:耳鼻咽系统D:心血管系统答案:ABD6.以下描述符合“一江两河”地区特征的是（）。
A:地势南北高，中间低B:地形以高原、山地、河谷为主C:地表景观较为破碎D:海拔高差大，多为山地答案:ABCD7.川藏铁路将成为第二条“翻山越岭”进藏的“天路”，呈东西走向，东起四川省成都市，经雅安、甘孜、昌都和林芝等地，最终抵达拉萨市，全线计划于2026年建成通车。
A:错B:对答案:B8.“一江两河”地区以种植耐寒作物为主，因而有“高寒种植业”的特殊称号。
A:对B:错答案:A9.柴达木盆地日照充足，太阳辐射强，年日照3000小时以上，作物生长≥0℃积温1800-3600℃，因此能满足一年两熟的要求。
A:错B:对答案:A10.冲洪积湖平原是柴达木盆地绿洲农业的重要开发地带。
A:错B:对答案:B第一章测试1.直至2.5亿年前后，青藏高原已经全部形成陆地。
A:错B:对答案:A2.青藏高原和印度次大陆的碰撞是（）。
A:弧—陆碰撞B:弧—弧碰撞C: 陆—陆碰撞D:海—陆碰撞答案:C3.青藏高原的隆升过程至今还在隆升。
《近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系》篇一一、引言青藏高原，作为地球上“第三极”，其独特的地理环境和气候条件对全球气候系统具有重要影响。
积雪作为青藏高原重要的气候要素之一，其时空变化特征对理解区域气候变化、预测自然灾害以及评估水资源等方面具有重要意义。
本文旨在探讨近50年来青藏高原积雪的时空变化特征，并探讨其与大气环流因子的关系。
二、青藏高原积雪的时空变化特征1. 时间变化特征近50年来，青藏高原的积雪呈现显著的时间变化趋势。
在整体上，随着全球气候变暖，青藏高原的积雪面积和深度呈现下降趋势。
尤其在过去的二十年间，由于极端气候事件的频繁发生，如寒潮、干旱等，导致积雪量的年际变化加大。
具体而言，春季和夏季的积雪量减少更为明显，冬季虽然仍有一定的积雪量，但整体上也在逐渐减少。
2. 空间变化特征在空间分布上，青藏高原的积雪变化也呈现出明显的区域性差异。
例如，高原的南部和东南部地区由于受季风气候的影响，积雪量相对较大；而高原的北部和西部地区则因高海拔和干旱气候等因素，积雪量相对较小。
此外，随着全球气候变化的加剧，这种空间分布的差异也在逐渐发生变化。
三、大气环流因子与青藏高原积雪的关系大气环流是影响青藏高原积雪的重要因素之一。
其中，季风环流、西风带、极地涡旋等对青藏高原的积雪具有重要影响。
具体而言：1. 季风环流：季风环流是影响青藏高原南部和东南部地区积雪的主要因素。
季风强度和路径的变化直接影响这些地区的降水形式和量级，从而影响积雪的形成和消融。
2. 西风带：西风带是影响青藏高原西部地区积雪的重要因素。
西风带的强度和位置变化会直接影响该地区的风速、风向和降水，从而影响积雪的分布和变化。
3. 极地涡旋：极地涡旋的变化也会对青藏高原的积雪产生影响。
当极地涡旋增强时，会带来更多的冷空气和高空槽脊活动，从而影响青藏高原的气候和降水形式，进而影响积雪的形成和消融。
四、结论近50年来，青藏高原的积雪呈现显著的时空变化特征。
气候冷暖变迁关乎历史朝代兴衰来自中国科学院地球环境研究所的一项最新研究成果显示，过去两千多年的气候冷暖变迁，与我国历史上一些朝代的兴衰更迭存在对应关系，大多数朝代的垮塌都是发生在气候变冷的低温区间。
这一研究得到了国家自然科学基金和国家科学技术部等共同资助，相关论文已刊登在我国权威学术期刊《中国科学》杂志上。
据研究负责人、中科院地球环境研究所研究员刘禹介绍，科研人员通过研究青藏高原上的中国特有树种“祁连圆柏”现生树的年轮，并与唐朝古墓里出土的“祁连圆柏”的年轮相衔接，以树木年轮宽度作为温度变化的代用指标，成功构建了从公元前484年至公元2000年、共2485年来可以代表我国中东部地区的温度变化曲线。
这也是亚洲目前最长的树轮重建温度序列。
通过分析这条树轮重建的温度曲线图，科研人员发现，我国历史上的朝代垮塌几乎都与曲线图上的低温区间相对应，秦朝、三国、唐朝、宋朝（北宋和南宋）、元朝、明朝和清朝的灭亡年代，都是处于过去2485年来平均温度以下或极其寒冷的时期。
例如，历史文献研究表明，公元1—6世纪（贯穿我国东汉、三国、魏和晋朝），我国气候相对较冷。
在温度曲线图上，这一时期的温度大部分都处于过去2485年来的平均温度值（2.07摄氏度）以下。
由于气候寒冷，晋朝时期的草场、牧地已延伸到黄河以南区域，农业用地也在往南退缩，整个中国西北部处于干冷气候中。
其中公元348年至366年间达到了过去2485年间寒冷的顶点，年平均温度仅为1.62摄氏度。
在这条温度曲线图上，虽然汉朝和东晋的灭亡相对于其之前的低温区域有一些滞后，但在朝代灭亡之前战乱早已经开始。
例如晋朝灭亡于公元420年，但战争带来的社会动荡在公元386年就已经开始，而这一年正接近于温度曲线中的温度最低点。
树轮重建的温度曲线图还显示，唐朝灭亡的公元907年，相对于其之前和之后的温暖期来说，也是一个低温期。
公元1271年至1296年是一段寒冷时期，26年平均气温为1.82摄氏度，这一寒冷区域正对应着我国宋朝灭亡和元朝建立。
正在变暖的地球阅读答案篇一：《变暖的地球》阅读附答案变暖的地球（13分）（1）西藏那曲县那么切乡的普布家，发生了一件奇怪的事情。
他家的房子里，地面经常会莫名其妙地往外冒水。
水把房子的地基都泡了。
普布原以为是住在湖边的缘故，但是当他们把家搬到离湖更远的地方时，冒水的事情依然发生，对此，即使是村里最年长最有经验的老人也无法解释。
（2）世代居住在高原上的居民未必清楚，但青藏高原的确发生着历史记载上从未有的变化：冰川在消融、冻土在解冻、沼泽在滋生。
被称为地球第三极的青藏高原，已经敏锐地感受到地球变暖了。
（3）为了解气候变化的规律，早在100多年前，人类就在不同的地区建立起了多个温度测量站，开始用温度计测量温度。
如今，全球有2万多个温度测量站，几乎遍布地球的每一个角落。
它们能够准确测量出陆地、海洋和空中的温度变化。
所有的测量数据通过面积加权计算，就可以得出全球的平均温度。
结果显示，最近100年间，全球地表平均温度上升了0.74℃。
（4）0.74℃，或许你会认为，这是一个微不足道的温度变化，因为任何一个季节和昼夜的温差都要比它大很多。
其实，地球是一个错综复杂的体系，全球温度的细微变化，在全球不同地区，却表现出了极为不同的变暖轨迹。
赤道地区的平均温度变化并不大。
但在北极，50年内平均温度却升高了大约7℃。
在南极西南部，50年内升高了大约4℃。
青藏高原，30年内升高了近1℃。
而在许多海洋地区，海表以及海面以下3千米的海水也都在升温。
地球上的一切其实都相互关联。
因此，0.74℃的升温，并非微不足道。
它会因为不同地区升温的差异，对地球整个系统造成严重影响。
（5）近百年来，海平面平均升了17厘米。
17厘米，看起来微小，但它却带来了巨大了影响。
基里巴斯是太平洋上由33个岛屿组成的岛国，最高海拔只有4米左右，居民住房距离海岸仅1千米左右，海平面上升正在吞噬着他们的家园。
2021年，基里巴斯政府表示，将考虑举国搬迁至类似大型石油钻井平台的人工岛屿。
中国科学D辑:地球科学 2009年 第39卷 第2期: 166~176 《中国科学》杂志社SCIENCE IN CHINA PRESS青藏高原中东部过去2485年以来温度变化的树轮记录刘禹①③*, 安芷生①, Hans W. Linderholm②, Deliang Chen②, 宋慧明①, 蔡秋芳①,孙军艳①, 田华①④①中国科学院地球环境研究所, 黄土与第四纪地质国家重点实验室, 西安 710075;②Regional Climate Group, Department of Earth Sciences, University of Gothenburg, 40530 Gothenburg, Sweden;③西安交通大学人居环境与建筑工程学院环境科学与技术系, 西安 710049;④中国科学院研究生院, 北京 100049* E-mail: liuyu@收稿日期: 2008-07-25; 接受日期: 2008-12-22国家自然科学基金杰出青年基金(批准号: 40525004)、国家自然科学基金重大项目(批准号: 40599420, 40890051)、国家科学技术部项目(编号: 2007BAC30B00, 2004CB720200, 2006CB400503)和瑞典科学基金会SIDA资助摘要通过青藏高原东北部现生活树与墓葬古木相衔接, 利用树轮宽度重建了这一地区过去2485 a以来的年均温度变化序列. 这个温度序列所揭示的气候历史表明序列中有4个时期的温度高于或接近1970~2000 AD的平均温度. 348~413 AD出现过一次快速的由寒冷到温暖的气候突变事件, 文中称之为“东晋事件”. 计算表明, 高原中东部长时间尺度温度变化不仅反映了中国中北地区, 同时也响应了北半球的温度变化. 在过去2485 a里, 中国绝大部分朝代的灭亡都与该温度序列的低温时期相对应. 此外, 与中国其他地区的温度记录相比较, 高原中东部在1950年代之后升温幅度更高一些. 关键词青藏高原中东部树轮温度变化朝代变迁鉴于树木样本分布范围广, 且对气候变化敏感, 所以树木年轮作为气候变化代用指标被越来越多地应用于气候变化研究中(热带地区除外), 从树轮中可提取出百年至千年尺度的气候信息[1~7]. 青藏高原是世界上对全球变化敏感的地区之一[8], 它可以提供区域或全球性气候信号, 在大尺度气候变化研究中受到越来越多的重视. 青藏高原具有高海拔及大陆性的特点, 是利用树轮进行长尺度高分辨率气候变化研究的理想地区.目前, 在青藏高原已开展了一系列的树轮气候学研究工作. 这些研究偏重于降水[9~13], 针对过去温度变化的研究较少[14~17], 年代长度超过2000 a、具有年分辨率的温度曲线还未见有报道. 在中国东部地区, Wang等[18]通过历史文献研究重建了中国过去一千年的温度序列, 而在西部及其他地区, 历史时期的高分辨率温度变化序列仍然十分缺乏.本文采用树轮气候学基本原理, 通过青藏高原东北部现生活树及出土古木相衔接, 重建了过去2485 a年均温度序列, 并得出一些新的结果.1数据与方法1.1 样本采集及年表的建立本文研究地区如图1所示, 平均海拔3300 m, 具有季风气候特征, 干湿季明显. 夏季青藏高原受热低166中国科学 D 辑: 地球科学 2009年 第39卷 第2期图1 树轮采样点及采用的气象站点Ⅰ区表示青藏高原中东部, 含7个气象观测站(包括大柴旦、德令哈、都兰、格尔木、班戈、那曲和拉萨); Ⅱ区大致代表中国中北地区, 含13个气象观测站(包括沈阳、多伦、北京、呼和浩特、包头、大同、吉兰泰、西宁、兰州、延安、西安、天水和合作); 虚线表示青藏高原的大致轮廓压控制, 气候暖湿, 冬季受冷高压控制, 气候干冷[19]. 气象资料显示过去40多年以来, 采样点年均气温大约为3℃, 降水量180~200 mm.用于研究的树种为中国特有种祁连圆柏(Sabina przewalskii Kom.). 该树种生长于土壤发育较差的干冷环境下, 主要分布于中国西部的柴达木盆地周围. 活树样本采自乌兰及都兰地区, 乌兰采样点位于一峡谷内, 共采集25棵树, 50个样芯. 都兰样本来自文献[13]. 所有样芯经过表面打磨、交叉定年, 然后测量逐轮宽度, 最终将二个地点的活树合并为一组, 采用树轮学标准流程建立树轮宽度年表[20]. 为了去除与年龄相关的生长趋势, 所有轮宽序列均经过标准化处理. 同时也为尽可能多地保留序列中气候长期趋势(即低频变化), 在标准化过程中我们采用比较保守的负指数函数或直线拟合每一个轮宽序列, 以去除生长趋势. 最后采用双重量加权平均方法合成年 表[21]. 这条乌兰和都兰的活树年表起止为400~2000 AD. 年表统计特征见表1现生活树列.考古树的采样点位于乌兰南部100 km 处的都兰(图1). 我们从6座建于唐朝时期618~907 AD [22]的古墓里采集了180多棵祁连圆柏样本(绝大部分为树盘, 少量为树芯). 这条考古树轮年表贯穿484 BC~804 AD, 该年表统计特征见表1考古树列. 为了分析更多的气候变化低频信息, 本文使用现生活树和考古树的标准年表, 即STD 年表. 把考古树与活树宽度年表结合起来之后, 整个年表长度延伸至2485年, 起167刘禹等: 青藏高原中东部过去2485年以来温度变化的树轮记录表1 都兰-乌兰现生活树年表(STD)与都兰古墓考古树年表统计量统计量 现生活树 考古树 敏感度0.16 0.2 标准差0.19 0.24 一阶自相关系数 0.42 0.51 所有序列间相关系数0.26 0.35 树间平均相关系数0.26 0.34 树内相关系数0.35 0.44 第一主成分的解释方差量/%28.49 36.5 样本总体代表性(EPS)0.95 0.96 信噪比20.25 26.21 子样本系数SSS>0.75的第一年(树数)989 AD(9) 404 BC(6)子样本系数SSS>0.80的第一年(树数)1007 AD(12) 401 BC(8)止于484 BC~2000 AD.1.2 气象资料及相关函数分析为避免单个气象站只反映局部气候信号而缺乏大区域信号的问题, 本文不采用单个站点进行分析, 而是选取了青藏高原中东部7个气象站(图1中的I 区)进行大区域性气候响应的分析, 7个站点包括大柴旦、德令哈、都兰、格尔木、班戈、那曲和拉萨. 首先计算了这7个站点之间的逐月和全年平均温度的相关程度, 结果表明它们分别显著相关(P <0.0001). 然后将本文都兰-乌兰现生树树轮宽度年表与每个气象站的月平均温度和月降水记录进行计算. 发现年表与每个站点中2个时段的温度显著相关: (1) 与上年9月至当年3月平均温度(T 93), 这个相关区间与文献[17]的结果基本一致; (2) 与上年年平均温度 (上年1月至12月, T ann-1). 这里除了与都兰站的相关系数稍微低一些(r =0.44, P <0.007), 与其他6个站点都大于0.57 (P <0.0001)(表2). 鉴于此, 我们将7个气象站的各月温度和降水分别进行算术平均, 然后再与年表进行计算, 结果见图2. 图2表明, 在温度方面, 都兰-乌兰现生树树轮宽度年表分别对7个气象站的上年各月平均温度有比较强烈的响应. 在上年12个月份中, 年表与1月、2月、3月、10月、11月和12月的月平均温度相关系数均超过了0.51(P <0.0001), 其中与11月的温度达到了0.63(P <0.0001). 同时与5月、6月、9月的温度相关系数也很接近99%置信度. 只有与7月、8月的温度不相关. 在当年的气候因子中, 年表与1月和3月的温度显著相关(P <0.0001), 与其他月份的温度相关均不显著. 在月份组合中, 年表与上年全年平均温度(T ann-1)的相关最高, 达到0.692(P <0.0001); 其次与上年9月至当年3月平均温度(T 93)相关也很显著, 达到0.686(P <0.0001); 再次与上年7月至当年6月平均温度(T 76)也比较显著, 达到0.57(P <0.0001).降水方面, 该年表与7个气象站的平均降水的响图2 都兰-乌兰现生活树树轮宽度年表与Ⅰ区中7个气象站的平均月温度、平均月降水的相关分析(1958~2000 AD) 168中国科学D辑: 地球科学 2009年第39卷第2期表2 树轮宽度指数与I区中7个气象站每个站点器测数据上年平均温度的相关系数及与7个气象站上年平均温度(T ann-1)的相关系数I区中的气象站点(时段) 相关系数r(P)大柴旦(1958~2000 AD) 0.57(0.0001)德令哈(1957~2000 AD) 0.58(0.0001)都兰(1955~2000 AD) 0.44(0.007)格尔木(1957~2000 AD) 0.66(0.0001)班戈(1958~2000 AD) 0.73(0.0001)那曲(1956~2000 AD) 0.65(0.0001)拉萨(1956~2000 AD) 0.64(0.0001)7站平均温度(1958~2000 AD) 0.692(0.0001)应程度均不及温度强烈. 与上年4月、7月、9月, 以及当年1月、3月、6月的相关超过99%置信度. 月份组合以后, 与上年全年降水P1~12相关系数为0.43 (P<0.0001), 与上年9月至当年3月降水为0.33, 与上年7月至当年6月降水为0.52(P<0.0001). 这些与先前研究中相关时段的结论相一致[12,13].这些分析表明, 都兰-乌兰现生树树轮宽度在大尺度上强烈响应大范围的温度变化, 在局部区域响应降水变化. 如果仅仅采用都兰单点的气象资料来做拟合的话, 所得到的结果将十分有限, 甚至会忽略这个树轮曲线的温度信号, 这也是为什么在此前的有关都兰树轮研究中, 人们都没有发现年际间树轮的温度信号, 而是局部地区年际间的降水信息[9,10,13].1.3 转换函数建立及2485 a温度重建尽管年轮宽度与生长季前期的上年9月至当年3月平均温度(T93)的相关达到了0.686(P<0.0001), 但还是小于树轮宽度与上年全年平均温度(T ann-1)的相关(r=0.692, P<0.0001). 应该指出, T93与T ann-1的相关也十分密切, 在1958~2006观测时段内, 二者达0.88 (P<0.0001).基于上一节分析, 我们将重建过去2485 a以来青藏高原中东部(I区)上年年均温度. 转换方程为T ann-1=1.804W+0.33, (1) 这里T ann-1表示上年年均温度, W是当年树轮宽度指数. 在该模型中, n=43, r=0.692, F=37.72, SE=0.47, P<0.0001. 在校准时段(1958~2000), 上年年均温度的重建序列与观测序列十分吻合(图3), 方差解释量达到47.9%(调整自由度后方差解释量为46.6%). 由于现有气象观测数据年代较短, 我们采用Bootstrap和Jack-knife等统计方法[23]来校验模型. Bootstrap方法的基本思想是, 从待分析的数据中随机重新取样, 代替原有的数据, 重建一系列与原数据同样大小的数据集, 从而减少统计推断偏差, 并依靠数据本身产生的临界值, 为检验提供更为精确、可靠的参量, 以克服传统检验中统计量非规则渐进分布问题[21]. Jack-knife实际上是在整个时间序列中一次去掉一组数据, 然后计算相关系数, 逐年进行, 在这个过程中新建的数据集要比原始数据集小, 而且不包含重复数据.Bootstrap分析过程中, 我们进行了45次迭代运算. 结果表明, Bootstrap和Jack-knife分析的各个统计指标, 如: r, R2adj, 标准差σ, F值, t值, P值和Durbin-Watson统计量等, 都与回归方程的统计量十图3 青藏高原中东部树轮重建的上年年均温度与观测值之间对比水平线为1958~2000 AD平均温度169刘禹等: 青藏高原中东部过去2485年以来温度变化的树轮记录分接近(表3), 表明该模型稳定可靠. 因此, 我们利用它重建了青藏高原东北部地区484 BC~2000 AD的平均温度(图4(b)). 需要说明的是, 尽管本文的转换方程是基于43 a气象观测资料建立的, 但是考虑到“均一性原理”[24]是自然科学研究中广泛的多学科领域内普遍适用的一个准则. 在树轮气候学中, 这个原理意味着, 根据现代气象资料找到的树木年轮与气候之间的关系以及有关的物理、生物过程, 同样适用于过去. 利用现今树轮与气候的某种关系, 也可以推知以往的气候型变化.2结果与讨论2.1 重建温度的区域代表性及其不确定性计算结果表明, 青藏高原中东部(图1中的Ⅰ区)与中国中北部地区(图1中的Ⅱ区)温度显著相关. 表4中的第二列相关计算清楚表明, 处于Ⅰ区中的7个图4(a) 样本量. (b) 484 BC~2000 AD青藏高原中东部温度重建曲线(细线); 灰线为2σ误差线, 水平线为484 BC~2000 AD的平均温度, 粗线为40 a滑动平均值; 纵向着色部分表示该时间段所处中国历史朝代; W1~ W5为暖期, C1~C4为冷期170中国科学 D 辑: 地球科学 2009年 第39卷 第2期表3 青藏高原中东部上年年均温度重建模型的Bootstrap 和Jack-knife [23]方法校验结果建模期(1958~2000 AD)校验期(1958~2000 AD)统计量Jackknife 均值 (取值范围) Bootstrap (45 次迭代运算)均值 (取值范围)r 0.692 0.69(0.67~0.74) 0.66(0.42~0.79) R 2 0.479 0.486(0.45~0.79) 0.444(0.18~0.62) R 2adj 0.466 0.466(0.43~0.53) 0.43(0.16~0.62)标准差σ0.47 0.47(0.44~0.48) 0.48(0.36~0.60) F 37.72 36.89(32.14~47.29) 34.73(8.86~66.87) t 6.14 6.07(5.67~6.88) 5.80(2.98~8.18) P 0.0001 0.0001 0.0001 Durbin-Watson 1.41 1.42(1.26~1.54) 1.36(0.91~1.72)表4 图1中Ⅱ区内每个气象站点与Ⅰ区内7站观测温度平均值及青藏高原中东部重建温度值之间的相关结果Ⅱ区中的气象观测站与Ⅰ区内7个站点观测温度平均值(T ann-1)相关系数(1958~2000 AD)r (P ) 与青藏高原中东部树轮重建温度(T ann-1)相关系数r (P , 时段)沈阳0.48(0.001) 0.33(0.02, 1952~2000 AD) 多伦 0.62(0.0001) 0.36(0.01, 1954~2000 AD) 北京 0.44(0.003) 0.31(0.03, 1952~2000 AD) 包头 0.68(0.0001) 0.41(0.004, 1952~2000 AD) 呼和浩特 0.70(0.0001) 0.44(0.002, 1952~2000 AD) 大同 0.59(0.0001) 0.26(0.09, 1956~2000 AD) 吉兰泰 0.61(0.0001) 0.31(0.04, 1956~2000 AD) 延安 0.69(0.0001) 0.37(0.008, 1952~2000 AD) 合作 0.82(0.0001) 0.53(0.0001, 1959~2000 AD) 天水 0.67(0.0001) 0.32(0.03, 1952~2000 AD) 西安 0.50(0.001) 0.24(0.1, 1952~2000 AD) 兰州 0.76(0.0001) 0.48(0.0001, 1952~2000 AD) 西宁0.52(0.0001) 0.39(0.007, 1955~2000 AD)站点的平均温度(观测值序列)与Ⅱ区中的13个站点中的每一个站点的观测序列均显著相关. 采用I 区中的7个站点的平均温度与树轮宽度指数拟合产生的重建序列(表4中第3列)也与Ⅱ区中的13个站点中的绝大多数站点的观测序列显著相关, 置信度在95%以上(除西安和大同两站低一些, 只达到90%的置信度). 这表明本文的树轮温度记录代表了青藏高原中东部及中国中北部的某些地区. 在过去1000 a 内, 这条重建的温度曲线与之前发表的一些中国北部、东部温度曲线[18], 以及有温度指示意义的敦德冰芯δ 18O 序列[25]可进行良好对比(图5(a)), 而且从图中可以直接观察到高原中东部在1950 a 之后升温幅度更高一些.表5表明在年际间, 本文温度曲线与7条北半球温度序列(其中4条超过1000 a 的长度)均显著相关, 置信度均达到99.99%. 例如, 本文与文献[26]的温度曲线, 在200~1980 AD 时段内, 二者相关为0.29 (P <0.0001, n =1781); 在1600~1980 AD 间, 二者相关为0.42 (P <0.0001, n =381). 本文与Esper 等[5]温度曲线在831~1992 AD 时段相关为0.36(P <0.0001, n = 1162), 在1600~1992 AD 间, 二者相关为0.48 (P <0.0001, n =381).计算还表明, 1600 AD 以后, 本文与其余5条北半球温度曲线的相关性也显著提高, 置信度均达到99.99%.表5 青藏高原中东部温度曲线与北半球其他不同长度温度曲线的年际间相关结果(本文重建)温度曲线来源相关结果Jones [1] 0.30(P <0.0001, n =392, 1600~1991 AD) Briffa [3] 0.35(P <0.0001, n =394, 1600~1993 AD) D’arrigo [4] 0.16(P <0.001, n =401, 1600~2000 AD) ESP [5] 0.48(P <0.0001, n =393, 1600~1992 AD) Moberg [6] 0.34(P <0.0001, n =380, 1600~1979 AD) MJ [26] 0.42(P <0.0001, n =381, 1600~1980 AD) BO [27]0.29(P <0.0001, n =361, 1600~1960 AD)171刘禹等: 青藏高原中东部过去2485年以来温度变化的树轮记录图5(a) 青藏高原中东部与中国北方、东部地区温度曲线[18]以及敦德冰芯δ 18O曲线[25]的比较; 青藏高原中东部温度曲线为40 a滑动平均;(b) 青藏高原中东部与其他北半球温度曲线[2~6]的对比; 所有曲线均经过40 a滑动在对本文和北半球不同温度曲线全部进行40 a滑动平均后, 他们的相关更加显著(表6). 例如: 滑动表6 青藏高原中东部温度曲线与北半球不同温度曲线年代际间相关结果a)温度曲线来源相关结果Jones_40[1]0.65(P<0.0001, n=372, 1600~1971 AD)Briffa_40[3]0.76(P<0.0001, n=374, 1600~1973 AD)D’arrigo_40[4]0.18(P<0.001, n=382, 1600~1981 AD)ESP_40[5]0.83(P<0.0001, n=374, 1600~1973 AD)Moberg_40[6]0.79(P<0.0001, n=360, 1600~1959 AD)MJ_40[26]0.58(P<0.0001, n=1742, 220~1961 AD) 0.76(P<0.0001, n=362, 1600~1961 AD)BO_40[27]0.78(P<0.0001, n=519, 1422~1940 AD) 0.88(P<0.0001, n=341, 1600~1940 AD)a) 所有曲线均经40 a滑动平均后, 本文与文献[26]的温度曲线, 在220~1961 AD 时段内, 二者相关高达0.58 (P<0.0001, n=1742); 在1600~1961 AD间, 二者相关为0.76(P<0.0001, n=362). 与Briffa[3]等温度曲线在1020~1973 AD时段相关高达0.66(P<0.0001, n=954), 而在1600~1973 AD 间, 二者相关为0.76(P<0.0001, n=374). 1600 AD以后, 本文与Esper等[5]温度曲线相关高达0.83(P<0.0001, n=374, 1600~1973 AD), 与文献[6]高达0.79(P<0.0001, n=360, 1600~1959 AD), 与文献[27]更是高达0.88 (P<0.0001, n=341, 1600~1940 AD).这些计算表明, 青藏高原中东部与整个北半球的温度变化基本同步(图5(b)), 特别是高原中东部温度重建结果与Esper等[5], Briffa[3]和 Mann等[26]的3条温度曲线尤为吻合, 具有很高的相关系数. 而在400~1000 AD时期内青藏高原中东部温度重建曲线172中国科学D辑: 地球科学 2009年第39卷第2期还显示出了其他曲线所不具备的较大的震荡幅度, 其他温度曲线在这一时期内都比较平稳, 没有出现剧烈的起伏震荡. 表明与其他地区相比, 似乎青藏高原的温度变化有放大信号的特征.重建温度曲线也显示出, 从公元前的几个世纪到公元350年这个长达700 a的时段内, 该地区温度有一个缓慢的变冷趋势, 显示出了较强的年际-年代际温度变化, 但整体上该时期温度高于平均值. 在这之后, 出现了多次剧烈的冷暖波动. 需要注意的是784~989 AD的大幅变化尚不能十分肯定, 因为那段时间样本量较少(图4(a)). 第二个千年里温度曲线显示出了16世纪至18世纪的“小冰期”(LIA)[28], 同时也显示出20世纪后期的升温在第二个千年时段中是罕见的.总体而言, 高原中东部温度序列中包含有5个极暖时期和4个显著的极冷时期(表7, 图4(b)). W1 (401~413 AD), W2(604~609 AD),W3(864~882 AD), W4(965~994 AD)和W5(1970~2000 AD)为极暖时期, 其中W1~W4都与W5时期温度相当甚至更温暖. C1(348~366 AD), C2(686~705 AD), C3(1271~1296 AD)和 C4(1599~1702 AD)为极冷时期, 其中C1和C2都比处于小冰期极盛期时的C4时段要冷.必须指出, 由于不同时段样本量的不同, 重建序列的不确定性也会随之变化. 图4(b)中的±2σ误差线就是对这种不确定性的一个表征. 可以看出, 在450~484 BC, 864~882 AD二个时段内, 样本量较少, ±2σ误差范围比较大, 说明在这二个时间段, 重建序列的不确定性提高了. W3恰好落在不确定性较大的时段之内, 所以W3到底有多温暖, 还不能十分肯定. 目前我们还应该审慎看待W3区间, 今后应该加大样本量, 深入研究. 除此之外, 整条重建序列的其他时间内, ±2σ误差范围没有表现出异常, 均在可接受范围之内波动.2.2 极冷时期树轮重建的温度曲线不仅反映了青藏高原中东部, 而且在相当程度上也反映了中国中北地区近2500 a的气温变化. 这些地区气温变化与一些朝代的兴衰似乎存在着某种对应关系. 历史文献研究表明公元1~6世纪(贯穿中国的东汉、三国、魏和晋朝, 见图4(b))中国的气候相对较冷[29]. 本文在这一时期的温度大部分都处于484 BC~2000 AD的平均温度值以下. 由于气候寒冷, 晋朝时期草地(牧场)延伸到黄河以南区域, 农业用地也在往南退缩, 整个中国西北部处于一种前所未有的干冷气候中[30]. 其中, 348~366 AD年间(4纪中期)在本文的温度记录中是过去2485 a间寒冷的顶点, 与竺可桢世[29]的推论一致, 我们估计有可能比1970~2000 AD之间的均值低 1.11℃, 19 a均年温度为 1.62℃, 且含有年平均温度仅0.8℃的极值年份.平在宋朝期间(11~12世纪), 中国又遭遇了一段漫长的寒冷时期[29,31], 在13世纪末的这一时期也极度地寒冷[29]. 青藏高原中东部温度曲线中寒冷的C3区域对应着中国宋朝灭亡和元朝建立. C4区间对应着17世纪的又一次寒冷时期, 也就是小冰期极盛期, 与早前中国发表文献中的小冰期时间上是同步的[29,31]. 但是小冰期极盛期在过去2485 a间并不是最冷的, 只是时间跨度较长, 1599~1702 AD 的104 a间, 年均表7 青藏高原中东部484 BC~2000 AD温暖期和冷期分布及重建的温度状况时段年数平均温度/℃最高温度/℃最低温度/℃σ温暖时期W1: 401~413 AD 13 2.89 3.25 2.46 0.26W2: 604~609 AD 6 2.92 3.16 2.53 0.25W3: 864~882 AD 19 2.8 3.43 2.0 0.4W4: 965~994 AD 30 2.81 3.78 2.10 0.34W5: 1970~2000 AD 31 2.73 3.26 1.83 0.36寒冷时期C1: 348~366 AD 19 1.62 2.0 0.8 0.26C2: 686~705 AD 20 1.71 2.3 1.33 0.27C3: 1271~1296 AD 26 1.82 2.26 1.3 0.24C4: 1599~1702 AD 104 1.77 2.37 1.1 0.27173刘禹等: 青藏高原中东部过去2485年以来温度变化的树轮记录温度为1.77℃, 而C1(1.62℃)和C2(1.71℃)时段都比它要冷. 在这次C4的寒冷时期, 明朝灭亡, 清朝建立.纵观整条温度曲线, 存在一个明显的现象, 中国朝代的垮塌几乎都与低温区间相对应. 秦朝、三国、唐朝、宋朝(北宋和南宋)、元朝、明朝和清朝的灭亡都处于平均温度以下或极其寒冷的时期(图4(b)). 虽然汉朝和东晋的灭亡相对于其之前的低温区有一些滞后, 但是在它们灭亡之前战乱早已开始. 例如, 晋朝灭亡于420 AD, 但是记载表明战争带来的社会动荡在386 AD(接近C1的温度最低点)就已经开始[29,31], 该年北朝建立. 因此, 4世纪中期持续的低温可能对于晋朝的灭亡起到了重要的加剧作用. 唐朝灭亡的907 AD相对于其之前和之后的温暖期来说也是一个低温期.但是, 我们并不能因此就断言说朝代的兴衰完全就是气候变化造成的, 这种说法太过于简单化. 影响历史进程的原因有很多方面, 而气候只不过是其中之一罢了, 比如低温会导致粮食歉收, 造成饥饿, 最后可能引发农民起义和战争[32,33]. 在寒冷时期, 草原牧场的向南迁移也会导致北方游牧民族的入侵和南迁[30]. 当然, 封建王朝自身政治上的腐败等人为因素也是朝代灭亡的重要原因. 在过去2485 a以来, 中国大多数朝代的垮塌与低温区间的对应现象也并非是一种偶然的巧合.很有趣的是中美洲玛雅文化消失于900 AD, 那一时期正存在着广泛而持久的干旱[34], 它与中国唐朝的灭亡时间907 AD[22]几乎一致. 因此, 如同发现中美洲的干旱与北半球低温相对应一样, 青藏高原东北部温度记录对于指示大区域尺度温度变化也有着重大意义.2.3 极暖时期W1暖区间起止于401~413 AD, 这一时期是过去2485 a中最温暖的时期, 其特殊性不仅仅在于它的温度超过了今天, 更是因为它由非常寒冷的C1阶段迅速跳跃到温度峰值随后又迅速地降温. 这一异常事件在青藏高原中东部的树轮中得到了很好的记录, 且由于这个时期包含了160棵以上的古木, 所以该重建的可信度较高. 新疆楼兰的考古记录表明[35], 石榴在东晋时期(317~589 AD)曾被用作货币. 众所周知, 石榴生长的有效积温必须超过3000,℃而其耐受低温临界值为−22~−20℃. 东晋时期在新疆高纬度地带出现石榴, 表明当时的温度比现在要高[35].W2刚好与隋朝短暂的鼎盛时期重合, 文献证据表明隋朝和唐朝(W3)整体而言都处于温暖时期, 并且在当时的长安(现在的西安)可以种植柑桔这种亚热带水果[29]. 然而在今天, 由于温度的限制, 这种水果已经不能在中国北方成活了. 由此可以认为隋唐时期的气候与今天中国东部低纬度地区的气候相似[29,30]. W2 和W3时期, 中国东部气候温暖湿润, 促进了沙化地区古土壤及湖相沉积的发育, 流沙被固定, 植被也得到增加[36].在本文温度记录中, W3和W4区间的温度都显著高于2485 a的平均温度, 并且这一温暖时期的结束正对应着欧洲中世纪暖期(MWP)(约800~1300 AD)[37]的开始, 表明中世纪暖期在北半球并不是同步发生的.通过对比, 高原中东部温度变化与过去1000 a的CO2浓度[38](CO2浓度为从冰芯气泡和粒雪气体样品的测量值)有较好的一致性, 而W5区间正对应着CO2浓度值陡然升高的区间(图 6), W5温暖期的出现, 很可能与CO2浓度升高及其他因素有关. 但本文温度记录中W1和W2二个温暖期的出现是难以用CO2浓度增加所导致来解释的, 因为它发生在工业革命以前. 看来导致W1和W2两个温暖期的出现另有原因. 同时, 我们把本文温度曲线与太阳辐射[39]曲线放在一起, 我们看到二者之间在长期变化的低频趋势上(千年尺度上)存在相似性(图6), 这也许说明太阳辐射至少在千年尺度上是青藏高原中东部温度变化的驱动因子之一. 由于太阳辐射曲线分辨率远比本文温度序列低, 对于它们二者之间详细的关系在此无法做更多的讨论, 但值得注意的是在350~1000 AD间高原中东部温度表现出了较高的十年至百年尺度的变率, 而在太阳辐射记录中并不明显, 这有待于进一步研究.综上所述, 重建的青藏高原中东部温度曲线不仅是过去2485 a以来青藏高原地区第一条具有年分辨率的温度记录, 而且它的一些变化特征也给该地区(甚至更广大的地区)过去气候变化提出了一些疑问.174中国科学 D 辑: 地球科学 2009年 第39卷 第2期图6 CO 2浓度序列(上部曲线)[38]、太阳辐射曲线 (灰色线)[39]与青藏高原中东部温度曲线(黑色线)比较350~1000 AD 间十年际的大幅度气候变率在图5(b)其他长时期温度重建中并不显著, 它是否是一种与大气环流变化相关的高原区域性特征? 392~412 AD 间的温度突然升高也需要深入研究, 蒙古[4]和北欧[40]的树轮数据在相同的时间段中也出现相似特点. 我们把这次由极端冷(C1)到极端热(W1)的突变事件称为“东晋事件”, 当时平均温度由 1.62℃陡然升至2.89℃, 平均年均温差达到 1.27℃. 由于该时期样本的复本量很高, 我们相信这次显著的突变事件是存在的. 未来研究的一个重点将会放在解决这次温度突变事件的发生机制上. 最后也需指出, 本文使用的负指数函数和直线拟合的去趋势方法, 或许在保留气候低频信息方面还有商讨的地方, 也值得今后进一步探索.3 结论我们认为, 本文对青藏高原中东部温度的重建结果可以反映中国中北部地区, 甚至响应了北半球的温度变化. 在过去的2485 a 里, 350~1000 AD 表现出的较高的十年至百年尺度的变率. 这一时期囊括了整个温度记录序列中的4个极暖时期和2个极冷时期. 我们的数据表明, 1970~2000 AD 是青藏高原中东部过去1000 a 来最温暖的时期. 由于780~890 AD 树轮记录复本量较低, 所以关于这一温暖时期还存在着不确定性. 公元4世纪后期温度从极端寒冷陡然升至极热的“东晋事件”, 在过去2485 a 里是非常罕见的. 与中国其他地区的温度记录相比较, 高原中东部在20世纪50年代之后升温幅度更高一些.致谢 研究中得到谭亮成、张齐兵、马利民、史江峰、杨银科、王雷、易亮、李强和他维媛等的帮助, 评审人提出宝贵意见, 在此衷心感谢.参考文献1 Jones P D, Briffa K R, Barnett T P, et al. High resolution paleoclimatic records for the last millennium: interpretation, and compari-son with circulation model control-run temperatures. Holocene, 1998, 8: 455—471[DOI]2 Mann M E, Bradley R S, Hughes M K. Northern hemisphere temperatures during the past millennium: inference, uncertainties, and limitations. Geophys Res Lett, 1999, 26: 759—762[DOI]3 Briffa K R. Annual climate variability in the Holocene: interpreting the message of ancient trees. Quat Sci Rev, 2000, 19: 87—105[DOI]4 D’Arrigo R, Jacoby G, Frank D, et al. 1738 years of Mongolian temperature variability inferred from a tree-ring width chronology of Siberian pine. Geophys Res Lett, 2001, 28: 543—546[DOI]5 Esper J, Cook E R, Schweingruber F H. Low frequency signals in long tree-ring chronologies for reconstructing past temperature vari-ability. Science, 2002, 295: 2250—2253[DOI]6Moberg A, Sonechkin D M, Holmgren K, et al. Highly variable Northern Hemisphere temperatures reconstructed from low- and175。
