大九湖地區(qū)孢粉氣候因子轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)組合

大九湖地區(qū)孢粉氣候因子轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)組合

作為重要的水分研究數(shù)據(jù)來源之一，古代氣候研究人員長期以來一直受到關(guān)注。由于植物帶的分布與氣候環(huán)境因素的變化密切相關(guān)，因此可以分析不同的水分指數(shù)，如硫酸豐度、比例含量、植物組合等?？梢酝ㄟ^數(shù)學(xué)方法建立山西省的氣候因子轉(zhuǎn)換函數(shù)，定量重建氣候因子。與其他氣候代用數(shù)據(jù)相比，山西省具有分布廣泛、收獲方便、記錄長的特點。這是進行舊氣候定量化研究的有效數(shù)據(jù)。然而，除了植粉樣本的代表性外，如何選擇易碎的氣候因素，以及建立函數(shù)關(guān)系是確定用植物授粉固碳定量重建成功的一個重要問題。因此，如果能夠建立一個可靠的分解機制，不僅取決于每個分析員的樣本數(shù)，還取決于最可靠的分離因子過濾方法。同時，在估計不同分析員的氣候因子反應(yīng)的最佳確定和有效方法，不同的方法可能導(dǎo)致不同的結(jié)果。在這項工作中，從肺蠕蟲及其氣候因子的氣候因子篩選是非常不確定的。同時，在植物、植物和土地看來，固碳元素的轉(zhuǎn)化函數(shù)沒有明確、有效的方法，不同的方法可能導(dǎo)致不同的結(jié)果。在這項工作中，我們使用了來自神九湖地區(qū)的所有樓層植物和表面植物的比例含量，并使用該區(qū)域氣象觀測數(shù)據(jù)建立了固碳函數(shù)。通過對九湖地區(qū)晚冰期以來植物序列溫度序列的定量重建比較，分析了九湖地區(qū)碳?xì)浠衔锏臍夂蛎舾行浴Ｍㄟ^對九湖地區(qū)粘土中富含致動物素的碳?xì)浠衔?，記錄了區(qū)域氣候環(huán)境發(fā)展的豐富信息。這是研究碳?xì)浠虾蜌夂蜿P(guān)系的理想場所。對九湖土地植被的研究獲得了大量新世早些時候、植物序列和氣候變化的信息，表明該地區(qū)對新世初的自然環(huán)境和氣候發(fā)展具有重要意義[6.9]。1點6:5n本文孢粉資料采用了大九湖地區(qū)兩類孢粉樣本泥炭地層采樣樣本和地表采樣樣本.地層采樣來自厚297cm的泥炭地層,孢粉取樣間距為2cm,共采集樣品148塊,采樣地點為31.5°N,109.995°E,海拔1760m;地表采樣按自然地形每隔約100m采一次樣,采樣范圍為31.4~31.8°N,109.8°~110.6°E,海拔高度約在700~2800m之間,共采集樣品121塊.上述孢粉樣品的前處理詳細(xì)介紹見文獻.本文使用了處理后的神農(nóng)架大九湖地層和地表孢粉的百分比含量.有關(guān)孢粉資料和氣象資料的詳細(xì)描述見文獻.孢粉因子的篩選、孢粉氣候因子轉(zhuǎn)換函數(shù)的建立和孢粉因子的氣候敏感性分析采用了多元線性回歸、逐步回歸和經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)分解方法.2孢粉氣候響應(yīng)面模型的建立自20世紀(jì)90年代中期以來,中國在使用建立孢粉-氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)、氣候孢粉響應(yīng)面模型等方法定量恢復(fù)古氣候方面開展了大量研究,并取得了顯著的成果.從研究方法上看,建立孢粉與氣候要素的關(guān)系經(jīng)歷了指示種法、相似比較法、轉(zhuǎn)換函數(shù)法和氣候響應(yīng)面方法等階段.由于前兩種方法采用簡單的類比,所得的結(jié)果只能是定性的;后兩種屬于定量方法.轉(zhuǎn)換函數(shù)法認(rèn)為孢粉與氣候之間存在函數(shù)關(guān)系,以多元的孢粉因子組合來表示氣候變量,但只考慮了線性的定量關(guān)系.雖然如此,但該方法能直觀定量地給出氣候要素與孢粉含量及其組合之間的關(guān)系,仍有廣泛的應(yīng)用價值.而氣候響應(yīng)面方法選取若干有代表性的孢粉類型,逐類地將現(xiàn)代孢粉豐度在地理空間的分布轉(zhuǎn)換為在氣候空間(如年降雨量與夏季氣溫為坐標(biāo))的分布,然后用2次或3次響應(yīng)面函數(shù)的方法求出該類孢粉分布的氣候最佳條件(最高值)與極端條件(最低值),將孢粉組合數(shù)據(jù)與各種孢粉的氣候響應(yīng)面對比以求得古氣候參數(shù).由于此法建立在逐類孢粉的生態(tài)分布資料基礎(chǔ)上,并且考慮了孢粉與氣候之間的非線形關(guān)系,因此具有廣泛的適用范圍.國內(nèi)學(xué)者采用這一方法成功地建立了孢粉-氣候響應(yīng)面模型并應(yīng)用于古氣候恢復(fù)重建.可以認(rèn)為,在尋找更好的定量模型來建立孢粉與氣候參數(shù)的關(guān)系上取得了新的進展.但是,不同方法之間也存在矛盾和不一致的地方,因此從各種定量方法選取孢粉因子的基本假設(shè)、要求以及不同植物孢粉對氣候變化的敏感性及其時間響應(yīng)上看,仍有許多問題值得探討.從最典型的逐步多元回歸孢粉氣候轉(zhuǎn)化函數(shù)方法和孢粉氣候響應(yīng)面模型方法來看,兩者最主要的差別在于后者考慮了氣候要素之間的非線性關(guān)系在孢粉類型百分?jǐn)?shù)中的反映,進而也考慮了孢粉對氣候環(huán)境演變響應(yīng)的復(fù)雜性.但是,兩者的共同之處仍是選擇何種類型的孢粉進行擬合計算.顯然,不同的孢粉對氣候變化的敏感性和響應(yīng)時間是不一樣的,這一問題在上述兩種方法中都是必須研究的.本文基于這一認(rèn)識,以常見的多元逐步回歸方法為例,以基本孢粉數(shù)據(jù)為樣本分析不同孢粉在氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)中的氣候敏感性問題,同樣的思路和處理方法也可用于孢粉氣候響應(yīng)面模型中的孢粉因子的氣候敏感性研究.根據(jù)文獻建立的神農(nóng)架大九湖地區(qū)溫度空間分布函數(shù)和按常用的逐步回歸方法建立的孢粉因子氣候轉(zhuǎn)換函數(shù),選取的孢粉因子分別為冷杉屬(Abies)、樺屬(Betula)、菊科(Compositae)、十字花科(Cruciferae)、大戟科(Euphorbiaceae)、桔?？?Campanulaceae)、石韋屬(Pyrrosia)、鳳尾蕨(Pteris)、卷柏屬(Selaginella)和厚壁單縫孢屬(Monolites)共10類,其中作為高等植物的喬本類只有冷杉屬和樺屬2種,其余為草本和蕨類.為了對這種現(xiàn)象的原因進行分析,我們采用下述方法進行了比較分析:(1)對用于建立轉(zhuǎn)換函數(shù)的地表孢粉樣本中常見的55種孢粉百分比含量進行EOF分析,分析主要孢粉種類貢獻的大小和隨高度(溫度)變化的特征;將方差貢獻最大的前12個孢粉因子用多元回歸法建立轉(zhuǎn)換函數(shù)T1;(2)將這55種孢粉按喬本(29種)和草本(含蕨類)(26種)分為兩部分,對這兩部分用逐步回歸法建立溫度轉(zhuǎn)換函數(shù),即分別得出只有喬本和只有草本(含蕨類)孢粉因子的轉(zhuǎn)換函數(shù)T2和T3;(3)分別用本文得出的3種轉(zhuǎn)換函數(shù)T1,T2,T3和文獻中的轉(zhuǎn)換函數(shù)對大九湖地層孢粉樣本進行溫度重建,與文獻得出的轉(zhuǎn)換函數(shù)所得結(jié)果及Greenland溫度序列進行比較,進而分析各孢粉因子、百分比含量和轉(zhuǎn)換函數(shù)的氣候敏感性和區(qū)域差異;同時與神農(nóng)架大九湖地區(qū)的相關(guān)研究結(jié)果進行了初步比較,分析了孢粉因子選取方法對轉(zhuǎn)換函數(shù)建立和溫度定量重建的可能影響.3轉(zhuǎn)化函數(shù)與唑酮的氣候敏感性3.1主要孢粉種類在海拔高度隨高度變化的特征對神農(nóng)架大九湖地表孢粉樣本中55種常見科屬進行EOF分析,發(fā)現(xiàn)方差貢獻最大的前12個孢粉種類累積方差貢獻達(dá)97.6%,其中喬本類3個(松屬、常綠櫟和落葉櫟,累計方差貢獻48.1%),其余9個為草本和蕨類(累計方差貢獻49.5%),如表1.從各孢粉的方差貢獻大小可以看出,松屬(Pinus)在整個孢粉樣本中所占的百分比最大(44.8%),常綠櫟(Quercus(E))和落葉櫟(Quercus(D))所占比例較小(3.3%);相對于松屬而言,草本和蕨類孢粉所占比例相對較小(0.8%~13.0%),但它們隨高度(溫度)的變化十分敏感.圖1是EOF前8個特征向量所對應(yīng)海拔高度變化的高度系數(shù),它們分別代表松屬、水龍骨科(Polygodiaceae)、海金沙(Lygodiaceae)、蒿屬(Artermisia)、厚壁單縫孢屬、菊科、傘形科(Umbelliferae)和常綠櫟相對百分比含量隨高度變化的特征.可以看出,松屬幾乎在所有高度都有較大的分布權(quán)重,水龍骨科和海金沙科在較低海拔(1400m以下)相對含量較高、變化敏感;厚壁單縫孢屬、蒿屬、傘形科和常綠櫟在1400~2000m之間變化敏感;菊科則在高海拔(2500m以上)貢獻較大.可見,主要孢粉種類分布變化表現(xiàn)出對海拔高度(溫度)變化的不同敏感性.松屬雖然百分比含量最高,但對海拔高度變化敏感性較低,因此在氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)中對氣候變化的敏感性較低.文獻的轉(zhuǎn)換函數(shù)中10個孢粉因子分別為冷杉屬、樺屬、菊科、十字花科、大戟科、桔?？?、石韋屬、鳳尾蕨、卷柏屬和厚壁單縫孢屬.與表1給出的EOF選出因子相比,只有菊科和厚壁單縫孢屬相同,而喬本類則是冷杉屬和樺屬,松屬并未進入最優(yōu)因子.對文獻選出的10個孢粉種類百分比含量隨高度的分布進行分析可以發(fā)現(xiàn),樺屬、菊科、十字花科、大戟科、鳳尾蕨和厚壁單縫孢屬的百分比含量較高,其最大含量高度分別約在2000,2600(以上),1000,1800,700和1400~1700m附近;從低海拔(700m)到高海拔(2600m以上)百分比含量最高的分布依次為鳳尾蕨、十字花科、厚壁單縫孢屬、大戟科、樺屬和菊科,這反映了大九湖地區(qū)孢粉種類百分比含量與海拔和溫度的關(guān)系.由這種孢粉組合建立的溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)能夠較真實地反映孢粉種類組合與溫度的關(guān)系其重建溫度與實際觀測值吻合較好.3.2新莎木事件與極端氣候事件的關(guān)系上述分析表明不同種類的植物孢粉隨海拔高度(溫度)的分布有很大差異,這種差異性是建立孢粉氣候因子(溫度)轉(zhuǎn)換函數(shù)的基礎(chǔ).一般認(rèn)為,作為高等植物的喬本類有更好的穩(wěn)定性,而且一些常見喬本類孢粉在采樣中含量較高,如松屬,其EOF分析的方差貢獻也很大(表1),在傳統(tǒng)的孢粉因子-氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)建立方法中,通常選用喬本類孢粉因子.但是研究也發(fā)現(xiàn),一些百分比含量較低、方差貢獻不明顯的孢粉卻表現(xiàn)出很高的氣候敏感性.由EOF分析得出的孢粉百分比含量權(quán)重雖然能夠表示出孢粉種類的最主要貢獻者,但對溫度的敏感性和不同氣候條件下孢粉種類百分比含量組合的信息解釋卻不夠.為了定量分析這一現(xiàn)象,我們用不同方法建立大九湖地區(qū)年平均溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)并對過去15ka的溫度重建結(jié)果進行比較.(ⅰ)利用大九湖地表孢粉樣本和溫度空間分布函數(shù),將EOF得出的前12個特征向量中的10個所對應(yīng)的孢粉因子按多元回歸方法建立年平均溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)T1如下(回歸相關(guān)系數(shù)為0.7249):式中X1~X10依此代表松屬、蒿屬、厚壁單縫孢屬、菊科、傘形科、常綠櫟、大戟科、石松科、鳳尾蕨和落葉櫟的百分比含量.再用該轉(zhuǎn)換函數(shù)對大九湖地層孢粉樣本進行15.753kaBP以來年平均溫度序列重建,結(jié)果如圖2.可以看出,圖2中由函數(shù)T1重建的溫度變化可以反映出15.753ka以來的某些氣候波動特征,如約12.6~11.4kaBP之間的新仙女木事件(YoungerDryas,YD)、中全新世暖期(7.6~6kaBP)等,但對YD以前的極端寒冷氣候事件特征,如YD再現(xiàn)不明顯;同時不能真實再現(xiàn)晚冰期YD事件以來的溫度快速上升的總體變化趨勢和特征,可信度較低.(ⅱ)將神農(nóng)架大九湖地表55種孢粉樣本按喬本(29種)和草本(含蕨類)(26種)分為兩部分,對這兩部分分別用逐步回歸法建立轉(zhuǎn)換函數(shù),既分別得出只有喬本和只有草本(含蕨類)孢粉的轉(zhuǎn)換函數(shù)T2和T3.喬本類孢粉的轉(zhuǎn)換函數(shù)為:式中Y1~Y11依次代表冷杉屬、松屬、樺屬、榿木屬(Alnus)、糙葉樹屬(Aphananthe)、山核桃屬(Carya)、黃杞屬(Engelhardtia)、常綠櫟、楓香(Liquidambar)、蕓香科(Rutaceae)和忍冬科(Caprifoliaceae)百分比含量,回歸復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.6886.草本(含蕨類)孢粉的轉(zhuǎn)換函數(shù)為:式中Z1~Z8依次代表菊科、傘形科、大戟科、石竹科(Caryophyllaceae)、禾本科(Gramineae)、鳳尾蕨、卷柏屬和厚壁單縫孢屬百分比含量,回歸復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.8322.由上述兩個轉(zhuǎn)換函數(shù)T2和T3對大九湖地層孢粉樣本進行年平均溫度重建,結(jié)果如圖3所示.可以看出,完全喬本轉(zhuǎn)換函數(shù)重建的溫度較高,對YD事件及其以前的溫度特征描述不好,而對中全新世以來的溫度變化表現(xiàn)得過于劇烈且下降趨勢明顯.而完全草本和蕨類轉(zhuǎn)換函數(shù)對YD以前的溫度變化特征描述較好,能夠表現(xiàn)出YD事件(約12.6~11.4kaBP)及其此后向中全新世轉(zhuǎn)變的趨勢,但重建的溫度過低.對比圖3的T2和T3曲線可以發(fā)現(xiàn),喬本和草本、蕨類孢粉對溫度變化的敏感性差異較大,喬本對溫度較高的氣候環(huán)境響應(yīng)敏感,而對溫度較低的氣候環(huán)境(如YD事件以前)響應(yīng)較慢,且對YD等異常寒冷事件的響應(yīng)有所滯后;草本、蕨類孢粉對低溫氣候環(huán)境極為敏感,對YD等極端突發(fā)寒冷事件響應(yīng)迅速,但對高溫氣候環(huán)境的響應(yīng)沒有喬本類孢粉敏感.按傳統(tǒng)的方法,采用全喬本孢粉因子和多元線性回歸方法建立神農(nóng)架大九湖地區(qū)的氣候孢粉因子轉(zhuǎn)換函數(shù),其重建的溫度序列雖然能夠反映出12.5ka以來該地區(qū)的溫度變化趨勢,但對氣候突變事件的表現(xiàn)不顯著,平滑掉了一些具有重要意義的氣候事件,如YD事件和8.2ka事件等(見原文圖2和圖3);同時也發(fā)現(xiàn)簡單多元線性回歸沒有進行因子篩選,所選因子不是通過顯著檢驗進行篩選而是根據(jù)百分比含量來確定,因而不能客觀地突出各類孢粉因子的氣候?qū)W意義.為給出上述擬合結(jié)果誤差的定量分析比較,本文以文獻給出的大九湖地區(qū)不同高度上年平均溫度觀測值作為參考(見原文表1),分別求出文獻轉(zhuǎn)換函數(shù)及T1,T2和T3重建的在相近的23個高度上的年平均溫度的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差(RMSE),如表2.表2中相關(guān)系數(shù)均通過α=0.01的顯著性檢驗.可以看出,文獻的因子篩選法重建的轉(zhuǎn)換函數(shù)擬合的溫度與實際觀測結(jié)果相關(guān)系數(shù)最大為0.9113,而誤差最小,RMSE為1.5090;其次是純草本因子轉(zhuǎn)換函數(shù)T3,相關(guān)系數(shù)為0.8577,RMSE為1.8892;相關(guān)系數(shù)最小而誤差最大的是純喬本函數(shù)T2,相關(guān)系數(shù)和RMSE分別0.7029和2.8211;EOF法篩選因子建立的轉(zhuǎn)換函數(shù)T1的擬合值與T2接近.自然界孢粉的存在量及其組合特征是在特定的氣候環(huán)境下形成的,反映了相應(yīng)時期的氣候演變過程以及植物對氣候變化的適應(yīng)過程,不同植物適應(yīng)的所需要的時間有很大差別.通過上述比較分析可以看出,任何單一喬本類或草本(蕨)類孢粉組合的變化都不能完全反映氣候環(huán)境的變化,只有孢粉樣本中喬本、草本和蕨類等各科屬百分比含量的多少、各種類別組合的綜合才可能比較準(zhǔn)確地表示氣候環(huán)境的演變特征和時間特征.3.3樺屬和菊的年平均溫度差異及其對氣候變化的響應(yīng)如前所述,神農(nóng)架大九湖地區(qū)孢粉采樣具有重要的氣候研究價值,由其建立的孢粉溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)和恢復(fù)重建的溫度變化序列較好地反映了該地區(qū)15ka以來的氣候變化特征.為了分析比較孢粉溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)的區(qū)域特征和與其他地區(qū)的孢粉溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)重建的氣候特征差異,這里我們利用大九湖地層孢粉百分比含量,分別使用文獻和文獻得出的孢粉溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)重建了大九湖地區(qū)15ka以來的溫度序列(圖4(a),(b)),并與由GISP2冰芯重建的Greenland溫度變化曲線(圖4(c))進行了比較.文獻使用的是中國北方地區(qū),包括新疆地區(qū)在內(nèi)的215塊表土孢粉樣品得出了溫度轉(zhuǎn)換函數(shù),轉(zhuǎn)換函數(shù)因子包括的植物孢粉種類有云杉屬、松屬、樺屬、櫟屬、莎草科、麻黃屬、菊科和蒿屬共8個孢粉因子,其中喬本類和草本(蕨類)各占1/2,與文獻轉(zhuǎn)換函數(shù)中相同的孢粉因子只有樺屬和菊科,其他都不相同,表現(xiàn)出很大的區(qū)域差異.由圖4(b)可以看出,由文獻轉(zhuǎn)換函數(shù)重建的大九湖年平均溫度序列與文獻得出的年平均溫度序列在總體趨勢上基本一致,但數(shù)值稍低,而且對YD氣候突變期表現(xiàn)較弱,YD以后的溫度回升較緩慢、中全新世暖期持續(xù)時間稍短且溫度偏低;同時對中全新世暖期以來的溫度變化和近1ka以來的溫度擬合偏差較大,與實際情況偏差較大,這可能反映了植被分布區(qū)域性差異的影響.因為文獻的孢粉樣本采樣點東西方向經(jīng)度從新疆的約75°E直到東北地區(qū)的約133°E,反映了較大區(qū)域的植被氣候關(guān)系,跨越了不同的植被特征區(qū),反映了該區(qū)域的氣候特征差異,因此該函數(shù)對特定的未包括在其研究區(qū)域的大九湖地區(qū)的溫度描述會有偏差.對比Greenland冰芯重建溫度序列(圖4(c))可以看出,由神農(nóng)架大九湖地表和地層孢粉樣本重建的溫度序列(圖4(a))對過去15ka以來的溫度變化特征反映較為準(zhǔn)確,特別是YD以前的氣候突變波動特征、YD后的快速升溫到緩慢升溫過程和晚全新世以來的氣候特征都有較好的再現(xiàn)(詳見文獻).這說明,使用地表孢粉樣本建立的氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)有明顯的區(qū)域特征,要注意采樣的區(qū)域和空間分布特征;同時也表明,雖然有區(qū)域差異,但建立的合理的氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)對全球性的氣候事件和總的氣候變化趨勢應(yīng)該有準(zhǔn)確的反映.因此,根據(jù)文獻方法對孢粉樣本進行最佳因子的逐步回歸篩選而得出的大九湖地區(qū)年平均溫度轉(zhuǎn)換函數(shù)在本文嘗試的各種方法中是最佳方案,其重建的年平均溫度變化特征和趨勢與Greenland冰芯重建的溫度序列相當(dāng)接近.雖然文獻轉(zhuǎn)換函數(shù)中喬本所占比例較小(2/10),但其與草本(含蕨類)孢粉的組合對該地區(qū)重建的溫度序列具有較好的描述能力.從上述比較可以發(fā)現(xiàn),因為植被分布區(qū)域的差異可能影響孢粉因子的氣候敏感性.如文獻采用大范圍的多點孢粉樣本建立的氣候轉(zhuǎn)換函數(shù)可能反映了一種大范圍總體特征,若采用該轉(zhuǎn)換函數(shù)進行對區(qū)域內(nèi)的單個采樣點的地層孢粉進行溫度定量恢復(fù),可以得出較理想的結(jié)果,但大九湖地區(qū)不在文獻所研究的主要區(qū)域范圍內(nèi),且其地表和地層孢粉采樣空間上相對集中,可以利用海