1 野外采样
( 2)采样准备工作
• 确定采样区域和采样范围;
• 了解、调研采样区域的交通状况和林业管理领导部门,最好出发前能有所联系,以取得林业管理部门的支持;
• 备 1/10万、1/5万的大比例尺地形图,按采样要求,初步作出定点布局。
采点注意事项:
• 采点要尽可能控制一个区域的环境的近似性,大区气候的相似性,水文条件,最好在一条主河道的大支流上;
• 采点必须符合一定气候或水文限制因子;
• 采点设置在树木敏感区 ,山区在林缘的上下限,沙漠区设置在地下水位敏感区域;
• 小地形的近似性,即样本一组树的立地条件不能相差甚远;
• 避开幼年林冠遮蔽影响,察看采点周围应采树木树冠和枯死木或树桩位置;
• 在大比例尺地图上预先标出预选采点位置。
室内采样仪器工具准备
仪器包括指南针、 G.P.S经纬高度仪、土壤中子测湿仪、树木测高仪、照相机或摄像机、望远镜、生长锥、样条箱、皮尺、卷尺、野外劳保用品和服装、记录登记表等。
临境准备
准备越野车,租赁驴、驼、马等交通工具。并且了解林区情况,确定路线,方向等,注意携带野外防护安全设备以及药品等。
( 2)采样环境选择
要考虑到环境因子限制,森林上下线限制因子,林中和林缘木的年表参量变化以及剔除样本序列参数和环境状况。
( 3) 采样量
在干旱、半干旱地区采样量至少在一个采点应采 10棵相同树种的样本,一般以20棵为适宜。
( 4)样本的采集高度
圆盘采样一般以距地 40cm为宜,树芯采样一般为1m 为宜。
( 5)采样时选择树株的目视标志
a.对根茎、特别是根的基部,要巡视基部有无动物洞穴;
b.察观主干树有无干梢,特别在上林缘木,干梢是开始腐心标志;
c.树干是否弯曲偏扭,若有弯曲,应调查当地主导风向、常年风向对它的影响。
( 6)采样树种选择
主要不要选择伪轮断缺轮太多的树种,和经济林木。一般选取树龄大于 200年的树木进行采集。
( 7)样本编号与记录表
2 样本预处理
将采自野外的样本带回实验室后,进行加工处理,以供定年、测量,扫描使用。主要通过以下两个步骤对样本进行预处理:
① 样本固定、打磨
待取回的样本干燥后,使用白乳胶将其固定在样本槽内(要确保样本的木质纤维直立在样本槽内);然后,使用砂带机磨去样本弧形部分;最后,先用 p240号粗砂纸打磨,再用600c号细砂纸打磨,使样本达到光、滑、亮,轮界清晰分明,在40倍显微镜下可以看到清晰的细胞轮廓为止。
② 年轮标识
年轮标识,是从样本最外轮向髓芯数,每到公元整十年,做一记号,如 1990年、1980年、1970年……做出“·”标志,到公元整五十年,做出“ ? ”标志,到公元整一百年,做出“┇”标志。并记录样本总长度。
除标识之外,一些窄轮、怀疑伪轮、缺、断轮,尽可能在预处理中标出,并作记录,便于定年。
利用美国的 MeasureJ2X树木年轮宽度测量系统(0.001mm),将轮宽值和年代以测量格式直接传入计算机。
使用 图像对比 程序查找缺轮、伪轮,并作相应修正;同时, 用国际年轮库的 COFECHA [6] 定年质量控制程序进行交叉定年的检验,确保每一生长年轮具有准确的日历年龄。
3 年表研制
采用 ARSTAN [6] 年表研制程序进行年表的研制,一般包括标准年表( STD)、差值年表(RES)和自回归年表(ARS)三种年表类型,以增加在气候重建时的年表可选择性。标准年表是通过轮宽的标准化,剔除与树龄有关的生长趋势,得到年轮指数,再根据指数序列与主序列间的相关系数,剔除相关差的标本,最后采用双权重平均法合并得到的,它是常规意义上的树轮年表。差值年表则是在标准化年表的基础上,去掉树木特有的和前期生理条件对后期生长造成的连续性影响而建立的一种年表,它只含有群体共有的高频变化。自回归年表则是估计采样点树木群体所共有的持续性造成的生长量,再将其加回到差值年表上得到的,因此它既含有群体所共有的高频变化,又含有群体所共有的低频变化。而常规年表除此之外还有少量的树木个体持续性变化造成的低频分量。
在年表研制过程中消除了树木生长中与年龄增长相关联的生长趋势及部分树木之间的非一致性扰动,排除其中的非气候信号。即,生长量订正和标准化:
① 生长量订正
本文的生长量订正采用磨光样条函数 (Reinsch,1967)计算,即
≤ s
在上述条件的约束下,使总样条函数 g″(x)平方和为最小。
式中 y 1 为输入序列; δy 1 为权重序列; s为尺度参数。
对年轮宽度(灰度)序列来说,若干年内局部标准偏差正比于局部平均值,粗略的认为,订正后的曲线应当通过年轮宽度(灰度)的局部平均值,如果使用权重平均值,就难以达到这种结果,因此,对于所有 i都令δy i = 1.0于是上式可化简为一个无权重剩余平方和的形式。给定s值,就可用迭代法算出相应的样条。
在实际计算中,多采用拉格朗日乘子 p选择样条的参数。每一个p值,对应一条样条形式。P的普通对数可在+∞到-∞范围内取值,不过在实际应用里,所有与s相应的p值对数出现在+2.00到-10.00范围内。p值的选用不受样条数据的平均值或方差的影响,对于一个不随时间变化的过程来说,还与N无关。此外,以p代替s可以直接计算样条而不必迭代,这就大大减少了计算时间。
将许多取自森林内部不同原始年轮序列,用于大范围内的各种 p值进行拟合,后检验每个曲线,经反复试验,发现当log p =-4.00时,一般能得到满意的拟合曲线(cook and Opeters,1981)。
样条函数频率响应函数可由傅里叶变换计算,如下式:
例如:对 logp=-4.0,50﹪频率的响应周期为53年,在一定的频率上应有50﹪频率响应的样条的p值应为:
对一些用直线或负指数曲线难以拟合好的年轮宽度序列的订正,样条函数对数据的拟合较为自然,因它所起的作用就和对这些数据加中心权重而作滑动平均一样。
应指出,磨光样条函数不能解决一切生长量的订正问题。在信号与噪声频谱与低频相重叠的地方,总由于频率响应曲线形状而丢失部分气候信息。这是任何滤波计算的共同问题。磨光样条,按需要者的要求,可剪裁为高度灵活的订正处理方法。
4 重建方程的建立及检验
利用树木年轮资料以及必备的气象资料,采用单相关、逐步回归分析法建立回归方程,并利用误差缩减值,符号检验,乘积平均数以及逐一剔除法对回归方程进行检验。
5 重建结果特征分析
主要包括变化阶段分析,周期分析,最大熵谱分析,频率极值分析,趋势分析和突变特征分析。
6 重建结果区内外对比
利用所具有的资料,将所得到的重建结果与其他研究人员所得结果进行比较,一般包括阶段比较,突变比较,趋势比较等。
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