随着近年来气候极端事件的频繁发生,全球气候变化对生态环境的影响越来越深，已经被世界各国广泛关注。作为研究过去气候变化的主要代用资料之一，树木年代学具有定年精确，连续性强和分辨率高等特点,是揭示气候和环境变化的重要技术途径之一^[1-4]。树木径向生长的主要特征是树木年轮的形成和变异,它除了受树木本身遗传因素影响外,还受到外界生态环境的制约,并且树木年轮宽窄能够真实地记录下一定区域内每年有利或不利的气候因素^[5-7]。

太白山位于秦岭中部，是秦岭乃至我国东部地区的最高峰，该地区高山林线作为高山带一条重要的生态界限,相对其他区域更容易捕捉到气候变化的信号，更具有典型性，对全球和区域气候变化的反应十分敏感^[8-10]。太白红杉属红杉组分布的最东界种，属国家二级保护植物^[11]，垂直分布于海拔2850—3500m的秦岭高山、亚高山地带，是该地区森林线地区唯一可成纯林的树种^[12],很少受到人为影响，是研究气候变化的理想树种之一,能够较好的反映气候变化^[13]。

很多学者利用树木年代学原理对秦岭地区不同区域高山地区开展了研究工作，比如邵雪梅^[14]等，根据秦岭东部华山地区采集的华山松建立了3种树木年轮年表并分析了树木生长对气候变化的响应关系,认为华山松的生长主要受当年4月气温和4—7月降水的影响,并与6月气温具有密切的关系；康永祥等^[15-16]，研究了高山林线区与不同海拔太白红杉年轮宽度序列对气候变化的响应，发现太白红杉生长对气温具有较强的敏感性，降水的滞后现象较温度明显；王婷等^[17]，利用位于秦岭余脉伏牛山的华山松树芯样本，研究了华山松径向生长与气候变化的关系，认为树轮年表对区域温度变化响应敏感，与研究区生长季前期的温度及生长季降水呈显著正相关,这些工作侧重于研究一定区域范围内植被对气候的响应或不同海拔植被对气候变化的响应；Dang等^[18]，以佛坪和周至自然保护区为南北对照，对秦岭南北坡油松生长对气候的响应的差异性进行了研究，发现在低中海拔，初春和夏季的温度是植物径向生长的主要限制因子，在高海拔，主要的限制因子为当年夏季降水，前一年生长季气候对南坡树轮宽度的影响大于北坡；刘禹等^[19]，以南五台和木王两地为南北对照，对秦岭南北坡巴山冷杉生长对气候响应的差异性进行了研究，认为南坡树轮宽度对于上一年9月到当年4月气温有较强响应，而北坡树木对于当年初夏气温响应敏感。

以上所开展的工作对秦岭地区南、北坡植被对气候变化响应的差异研究提供了大量的经验和依据，然而，秦岭山脉东西跨度较大，南北地形复杂多变，局地气候差异明显，位于秦岭主脊和最高点的太白山是我国重要的分水岭，太白红杉作为该地区的林线树种极少受到人为影响，因此，开展太白山森林上线相同海拔不同坡向太白红杉对气候响应的差异研究对于认识太白山乃至秦岭山脉南北坡高山林线植被对气候响应的差异性具有重要补充作用。

1 研究区概况与研究方法 1.1 研究区概况

秦岭是我国地理最重要的南北分界线，它的隆起阻挡了夏季来自南方的东亚季风及冬季来自偏北方向的干冷气流,使得秦岭地区南、北坡向的景观和气候条件产生了比较显著的差异，山脉以北气候相对干燥，而山脉以南的地区气候较为温暖湿润^[20]。太白山位于秦岭山脉之中部地区(图 1)，地处周至、眉县和太白县行政边界的交界处，海拔3767m，地理坐标为(33°49′—34°10′N，107°19′—107°58′E),该地区年平均气温1.8—2.1℃，降雨量800—900mm，属大陆性季风气候区。太白山植被带垂直分布特点明显，林线以上为第四季冰期形成的冰川遗迹和高山草甸，以下接巴山冷杉群系，土壤类型以森林草甸土为主^[21]。

1.2 研究方法 1.2.1 样品采集与年表建立

本项目组于2013年秋季在太白山拔仙台附近海拔3100—3200m之间生长茂盛的太白红杉林上线开展了采样工作，2个采样点分别设立于太白山主脊线以南和以北的冰川遗迹与太白红杉林交界处,土层厚度均在(20±10)cm范围内，立地坡度均在(30±15)°范围内，皆在同一气候区且受人为影响较小。采样的方法依据国际树轮数据库的标准(ITRDB)，综合了敏感性原则、生态环境原则和复本原则等，在每个采样点30棵健康树上取样，使用生长锥在胸高位置从垂直方向上取2个树芯作为样本，每个方向取到树心处附近，将取得的树芯装入提前卷好的样本筒中，并做好编号。在北坡进行的采样点被命名为SBS(上板寺)，在南坡进行的采样点被命名为YWD(药王殿)(图 1)。

样本的基本处理过程是按照Stokes和Smiley的方法^[22]，对树心进行晾干，固定，磨平，直到树芯表面光滑清晰达到树木年轮学分析要求，然后采用德国Frank Rinn公司生产的LINTAB轮宽分析仪测量树轮宽度，其精度为0.01mm。为确保测量的准确性，最后利用COFECHA^[23]程序对交叉定年和测量结果进行检验，剔除不能正常交叉定年的序列。通过Arstan^[24]程序采用负指数函数或者样条函数拟合去掉树木本身遗传因子产生的生长趋势和树木之间干扰竞争产生的抑制和释放等的生长趋势，达到去趋势化和标准化的目的^[25]，并得到3种年表：STD、RES 和ARS 年表。本文采用插值年表(RES)进行研究。

1.2.2 气象资料与数据分析

本研究的采样点由于分布于太白山的南、北两坡，缺乏长期的器测数据，为了更能体现该区域代表性，选取了太白山北坡太白县与南坡佛坪县气象站1960—2009年以来逐月平均气温和总降水的平均值进行分析(图 2)，分析之前，使用Mann-Kendall法对气象数据进行均一性检验^[26]。考虑到气候对植物径向生长的“滞后效应”即树木生长不仅与当年的气候条件有关，也受上年气候因子的影响^[5]，因此选取了上年1月至当年12月的月均温和月总降水量以及不同的月份组合与两个样地的RES年表进行分析。

相关性分析和多元回归模型分析^[27-28]是研究树木生长与气候因子之间相互关系的常用方法，但是相关分析只考虑单个气候要素与树木生长的关系，树木年轮宽度与气候因子的复杂关系很难得到表达，因此选择进一步结合多元线性回归分析，以描述太白山南、北坡太白红杉上线树轮宽度指数与气候因子之间的关系。

本文利用Dendroclim2002^[29]和SPSS软件对年表以及气候因子作相关分析和多元线性回归分析。

2 结果与讨论 2.1 年表与序列的基本统计特征

由表 1可知，太白山南、北坡太白红杉差值年表统计特征值差异明显，平均敏感度代表年轮宽度逐年变化的状况，树木的年轮宽窄变化越大，则树木对环境变化的敏感度越高^[25]，北坡SBS差值年表的平均敏感度和标准偏差均高于南坡YWD，表明北坡太白红杉树木年轮宽度生长对环境更加敏感，受气候因子的限制作用强于南坡。另外，两个采样点树与树间相关系数以及第一向量百分比都较高，表明太白红杉径向生长能够很好地反应气候变化的一致性^[5]，北坡SBS一阶自相关系数高于南坡YWD，反映了北坡SBS受到上一年气候影响强于南坡YWD，南坡YWD的信噪比大于北坡SBS，说明南坡YWD的太白红杉生长环境所受的干扰相对较少^[30]。

通过分析图 3和图 4，发现北坡SBS样地的太白红杉年龄比南坡YWD样地相对要大，但是两者的大多数样本都超过了50a，SBS和YWD宽度指数序列具有相似的波动状况，峰值和谷值的时间基本重合，反映太白山南北坡具有相似的气候变化过程,SBS宽度指数序列的波动幅度明显比YWD大,表明年轮在SBS处对外界环境变暖的反应比YWD更为敏感，这一点与年表统计值的对比结果一致。

根据上述分析可知北坡SBS和南坡YWD年表都含有较多的气候信息，适合做树木气候学分析，但在空间尺度上，两个坡向的年表特征有所差异，北坡SBS采样点的太白红杉径向生长对气候变化的响应更为敏感。

2.2 年轮年表与单月气候因子相关分析

如图 5所示，太白山南坡和北坡两个采样点的树轮宽度指数与气候要素的相关性表现出相对一致的特点：南、北坡两个采样点太白红杉的树轮宽度指数均与当年2、3、5、6月的气温呈正相关，与7月和8月的气温均呈负相关，其中，北坡SBS与2月和6月气温的相关性显著，南坡YWD与5、6月气温的相关系数较高，但均未达到显著性水平，表明南、北坡太白红杉径向生长皆对初春的气温比较敏感,这与以往研究认为初春温度是亚高山地区树木径向生长的主要气候因子的观点一致，因为生长季前期的高温有助于减少冬季植物的睡眠水平，提升土壤和树叶的温度，并能加快根系和发芽速率，提早树木形成层细胞的分裂，从而产生较宽年轮，而随着气温升高，温度不再是限制树木生长的主要因子，所以相关性下降或者表现为不显著^[31-32]；两个采样点的树轮宽度指数均与上年6月份和当年7、8、9月的降水呈正相关，与当年3、4、5、6月的降水量呈负相关，原因可能是相对于温度而言，降水对树木年轮的滞后影响要大一些^[33-34]，上年6月降水丰富，土壤水分状况良好，使树木落叶减少且有利于树木进行光合作用并积累养分，有助在当年形成较宽轮^[35]。同时，气候变化对亚高山森林的影响主要依赖于冬季积雪的积累厚度和春季雪融化的速度^[36],3—6月降水过多会造成温度下降，光合作用速率降低，不易于积雪融化，因此限制了植物的径向生长，与树轮宽度指数的相关关系呈负相关。

分别位于太白山的北坡(阴坡)和南坡(阳坡)的两个采样点由于地理位置和环境状况的差异使得两个采样点太白红杉树轮宽度指数与气候要素的相关性也表现出了一定的差异性：北坡树轮宽度指数与温度的相关性更强，与当年2月和7月的气温有显著相关性，虽然南坡太白红杉树轮宽度与当年逐月气温的相关性与北坡有相似的规律，但是相关系数相对比较小，没有通过显著性检验的月份，从区域气候角度来看，太白山地区属于我国典型的季风气候区，但是海拔高，温度低，年均温7℃左右，而降水比较丰富，达到700mm^[13]，温度成为该地区太白红杉生长的主要限制因子，温度较高有助于山顶冰雪的融化和光合作用对有机质的积累，从而促进树轮宽度增长^[37]，YWD、SBS采样点分别位于太白山南、北两侧，南坡温度相对较高，温度对植物径向生长的限制作用较北坡弱，因此，太白山北坡树木径向生长受气温的限制性比南坡强,这与刘禹等^[19]，对秦岭南北坡巴山冷杉对气候变化响应研究的结论一致。

南坡YWD轮宽指数仅与当年4月份降水的相关系数达到显著性水平，且为负相关,北坡SBS轮宽指数则仅与当年8月份的降水有较高的正相关，此结果与南北坡的位置差异有密切关系，由于4月份太白山南坡温度高于北坡(图 2)，导致南坡的积雪融化较快，此时降水过多就会造成温度下降、光照减少，植物光合作用速率也会随之下降，不利于植物营养物质的积累，容易产生窄轮^[38-39]，而北坡温度较低，积雪融化稍迟于南坡，因此在该月份降水没有对北坡树木的径向生长产生显著的限制作用，康永祥等^[15]，在对太白山不同海拔太白红杉的研究中也发现南坡3100m处采样点树轮宽度指数序列与4月降水量显著负相关。8月份接近生长季末期，秋冬季的降水量比较丰富，树木体内就可以储存足够的水分供生长所需，同时也可促进生长季后期光合作用产物的积累和植物后期生长^[40]，南坡的降水相对于北坡更充足(图 2)，导致该月份的降水对北坡太白红杉有比较明显的促进作用，对南坡太白红杉的生长影响则不明显。

可见，太白山地区南、北坡树木径向生长都主要受到春季气温的制约，并且前一年6月的降水对该地区太白红杉的“滞后效应”都十分明显，但是由于南、北坡位置的差异，温度、降水以及积雪消融的时间皆有所差异，导致两个坡向的树轮宽度指数受降水限制的月份有所不同，北坡太白红杉径向生长对气候变化的敏感性较南坡更强。

2.3 年轮年表与气候因子月份组合的相关分析

由于季节的气候状况对树木生长的影响有更好的代表性,并考虑太白红杉生长习性和该地区气候特点，进一步对单月气候因子进行月份组合^[41](表 2)，发现北坡SBS与当年2—6月和前一年1—6月平均气温的

相关性均达到了0. 01的极显著水平(0.401)，南坡YWD仅与当年5—6月气温的相关性达到了0.05 的显著性水平(0.308)且与前一年气温的相关性较低；北坡SBS与当年1—4月的降水相关性较低，但与前一年1—6月平均降水量的相关性通过了显著性检验(P<0.05)，南坡YWD与当年1—4月的平均降水量呈显著的负相关(P<0.01)达到0.390，但却与前一年月份组合的降水量相关性较差。

综上所述，南、北坡太白红杉对不同月份组合气候因子的响应差异相对与单月因子分析的结果更明显，结果与年表统计结果、单月气候因子的响应结果比较一致：太白山北坡太白红杉的生长主要受春夏生长季气温的影响，且对前一年1—6月降水的“滞后效应”比南坡明显,南坡太白红杉在生长过程中主要受到夏季气温的促进以及冬春冷湿季节降水的抑制，受 “滞后效应”影响相对较小。

2.4 年轮年表与气候因子的多元线性逐步回归分析

相关分析完成后，选取前一年1月至当年12月，24个月的平均气温和总降水量，共48个气候因子作为研究对象与树轮宽度指数进行线性回归模型的建立，首先对所有气候因子进行标准化处理，统一所有气候因子间的量纲，随后再与SBS和YWD两个采样点的树轮宽度指数分别进行逐步回归分析(表 2，表 3)。

逐步回归方程判定系数R²(表 3)可反映各因子拟合逐步回归方程的可信度，逐步回归分析结果显示：当置信区间达到95%时，两个样点处进入模型拟合的因子数分别为10和9，其R²随着进入模型因子数的增加而增大，标准化误差系数逐渐减小；当拟合因子达到9时，SBS样点R²为0.728，大于YWD样点处R²，其值为0.677，SBS标准化误差系数为0.102，小于YWD样点处标准化误差系数，其值0.111，说明SBS样点树轮宽度指数对气候因子之间拟合度优于YWD样点，并且这与年表特征分析中信噪比、 样本总体解释量、 样本间相关系数和第一分量方差的变化趋势基本一致。

为了更好得对比南北坡树轮宽度指数与气候因子的转换方程，本文以列表的形式进行表示(表 4)，其中B为各显著因子的系数，t为各因子的贡献值，Sig为显著性值。

由表 4可知：两个样点多元回归模型中,均包含了降水和气温因子,说明太白山南北坡太白红杉均受到了降水和气温因子的综合影响。由SBS样点逐步回归模型分析结果可知：当年8月的气温对模型拟合贡献最高，其t值为6.034,前一年5月降水贡献位居第二，t值为5.491，两者显著性检验均达到0.05水平(Sig=0.000)，进入模型贡献最小的气候因子为当年9月温度值。YWD样点逐步回归分析结果显示：前一年8月的气温因子对模型拟合贡献最高(t=4.712)，当年4月降水因子对模型拟合贡献位居第二(|t|=3.930)，两者显著性检验均达到0.05水平(Sig=0.000)，贡献最小值为当年10月的温度因子(|t|=2.145)。SBS气温因子对回归模型的贡献值比YWD气温因子对回归模型的贡献值大，说明北坡SBS样地处树轮宽度指数对气温因子更敏感，这与相关分析所得的结果一致。另外，两样地回归模型中气温因子贡献最大值均大于降水因子的贡献最大值，SBS处气温因子最大贡献值为T₈(t=6.034)>P_-5(t=5.491)，YWD处气温因子最大贡献值为T_-8(t=4.712)>P₄(|t|=3.930)，表明太白山地区太白红杉径向生长对气温因子的响应较降水因子敏感,气温因子的变化更易引起太白红杉树轮宽度的变化^[28]。

3 结论

本文基于树木年代学方法对太白山森林上线相同海拔不同坡向太白红杉对气候响应的差异进行了对比以探究不同坡向植被对气候变化响应的差异，得到了以下结论：

(1) 太白山南北坡森林上线3100m至3200m处太白红杉树轮宽度对气候变化的响应都比较敏感，但是由于坡向的差异，北坡(阴坡)太白红杉对气候的响应的敏感度较南坡(阳坡)强。

(2) 太白山南、北坡树木生长都主要受到初春至夏季气温的限制，但是北坡相对于南坡更敏感。南、北坡太白红杉的树轮宽度指数都与前一年6月份的降水呈显著正相关关系，北坡太白红杉受前一年2—6月平均降水量的“滞后效应”明显，南坡则受当年1—4月平均降水的限制作用尤为显著，南坡对当年降水变化响应的敏感性较北坡强。

(3) 南、北坡树轮宽度指数与气候因子的回归模型有较好的拟合度，并揭示出南、北坡太白红杉的生长过程均受到了气温和降水的综合影响，但树木生长对气温因子的敏感性较降水因子强，气温因子的变化更易引起树轮宽度的变化。

(4) 太白山位于秦岭中部，是秦岭的最高点和分水岭，同时，太白红杉位于这一带森林的最上限，特殊的地理位置使得该地区植被在不同坡向上对气候变化的响应存在天然的差异性，虽然本文研究不足以揭示我国南北地区植被对气候响应的差异，但是却在对于不同坡向亚高山林线植被对气候变化的响应研究有一定的代表性。

致谢: 感谢宝鸡文理学院地理与环境学院周旗老师领导下的陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室为本次实验提供了LINTAB树轮分析仪和实验室，以及包光老师在对年轮样品的处理及分析过程中给予的极大技术帮助。