其他数据论文 I 区论文(评审中) 版本 ZH2
下载
基于树轮宽度指数的过去千年美国分区降水变化数据集
A dataset of tree-ring based regional precipitation variations reconstruction in the United States during the last millennium
 >>
: 2021 - 05 - 06
: 2021 - 05 - 13
: 2021 - 05 - 13
1253 9 0
摘要&关键词
摘要:重建过去千年的区域高分辨率降水变化,对理解年代–百年尺度气候的区域差异具有独特意义。本文利用美国已有的1258个树轮宽度指数年表,结合1901–2015年的月降水量资料,分析了树轮宽度与年(上年10月至当年9月)降水量变化的相关性及降水变化的空间型;在此基础上,将美国分为12个降水变化区,遴选出与各区年降水变化具有显著正相关、且长度达1750年之前的树轮宽度年表632个,采用分区、分段方法构建降水重建的校准方程,重建了美国12个区的年降水变化序列。结果显示:用于重建各区降水序列的校准方程方差解释量为28.96%–91.91%(平均值58.34%);重建序列长度超过千年的区域有4个,达500–1000年的区域为3个,其余5个区均超过290年;其中,落基山脉南部的降水重建序列长度最长,达1858年(公元122–1979年);最短的美国东北部的大湖区为291年(公元1689–1979年)。本数据集包含了重建的12个区域年降水变化序列及其误差范围、预测方差解释量及构建校准方程的样本量等统计量;可为分析年代–百年际尺度美国与北半球其他地区(东亚、欧洲等)降水变化的异同,及其与气候模态的遥相关提供数据支撑。
关键词:美国;区域降水;集成重建;树轮宽度指数年表
Abstract & Keywords
Abstract: The reconstruction of regional high-resolution precipitation variations during the last millennium is special meaning to understand the regional differences at the decadal-centennial scales. This study studied the correlation between tree-ring width and annual precipitation (from last October to current September) and spatial patterns of precipitation variation using 1258 tree ring width index chronologies and monthly precipitation during 1901–2015 in the United States. Based on above-mentioned analysis, the United States (US) was divided into 12 precipitation variations regions and a total of 632 tree-ring chronologies were selected, which featured positive correlation with regionally annual precipitation and were longer than 1750 CE. Consequently, 12 regionally annual precipitation variations serials were reconstructed through constructing calibration equations using sub-region and segmented approach. Results show that the predicted explained variances of the 12 regions are in the range of 28.96% to 91.91% (average value reaching up to 58.34%). There are 4 reconstructed serials covering last millennium, 3 reconstructed serials covering from 500 to 1000 years and other serials more than 290 years. The longest regionally annual precipitation reconstruction was in southern Rocky Mountains covering 1858 years which was from 122 CE to 1979 CE. The shortest one was in Great Lakes of eastern US covering 291 years which was from 1689 CE to 1979 CE. This dataset consists of 12 regionally annual precipitation serials, error range, predicted explained variance and samples involved in calibration equation, etc. It provides support for analyzing decadal-centennial scales precipitation differences and climatology teleconnection relationship between the US and other areas over the Northern Hemisphere (East Asia, Europe).
Keywords: the United States;  regional precipitation; integrated reconstruction;  tree-ring width index chronologies
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称基于树轮宽度指数的过去千年美国分区降水变化数据集
数据作者白孟鑫、郝志新、张学珍、郑景云
数据通信作者郑景云(zhengjy@igsnrr.ac.cn)
数据时间范围最长的为公元122–1979年,最短的为公元1689–1979年;其中4个序列长度超过千年,3个序列长度达500–1000年,其余5个序列长度超过290年。
地理区域美国(不含阿拉斯加州和夏威夷州等)本土,地理范围为25.12°N–49.38°N,66.97°W–124.71°W,共覆盖48个州。
数据量0.76 MB
数据格式*.xlsx
数据服务系统网站http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00254
基金项目国家重点研发计划项目(2017YFA0603300)
数据库(集)组成本数据集包括1个数据文件,含12个以降水变化分区命名的表格。每个表格包含有年份、重建的区域降水量及对应重建结果的有效性与不确定性参数,包括:重建结果的方差解释量、验证期分别为1920–1949年和1950–1979年的误差缩减值和有效系数、总样本量、构建校准方程的样本量以及95%信度的置信区间。
Dataset Profile
TitleA dataset of tree-ring based regional precipitation variations reconstruction in the United States during the last millennium
Data authorsBAI Mengxin, HAO Zhixin, ZHANG Xuezhen, ZHENG Jingyun
Data corresponding authorZHENG Jingyun (zhengjy@igsnrr.ac.cn)
Time rangeThe longest serial is 122–1979 CE and the shortest is 1689–1979 CE. Four serials are more than thousand years, and three serials cover from 500 to 1000 years, and five serials are more than 290 years.
Geographical scopethe contiguous United States (excluding the Alaska State, the Hawaii State), 25.12°N–49.38°N, 66.97°W–124.71°W. It covers 48 states.
Data volume0.76 MB
Data format ** .xlsx
Data service system<http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00254>
Sources of fundingNational Key Research and Development Program of China (2017YFA0603301)
Dataset compositionThe dataset contains one data file which consists of a total of 12 tables named precipitation variation classifications. Each table includes years, reconstructed regional precipitation and validity and uncertainty parameters of reconstructed serials. The validity and uncertainty parameters of reconstructed serials include predicted explained variance, RE and CE of validation period which is respectively 1920-1949 and 1950-1979, total samples, samples involved in calibration equation, and 95% confidence interval.
引 言
树轮是指示过去气候变化的主要自然代用证据之一,利用其重建数百至千年以上的高分辨率降水变化序列,是揭示年代–百年尺度降水变化特征的重要基础,对理解年代百年尺度气候变化的机制具有独特价值。美国树轮资料丰富,至今已利用这些资料重建了上百个降水变化序列[1],如公元1602年以来美国96个站的冬季降水序列[2],过去2139年新墨西哥州西部地区的冷、暖季降水序列[3-4],过去700年北落基山地区的夏季降水序列[5]等;还研制了覆盖美国本土、空间分辨率达2.5°×2.5°的夏季PDSI(Palmer Drought Severity Index,帕默尔干旱指数)格网化数据集[6],其中半数以上格点长逾800年,西部地区的多数格点甚至达公元1000年之前。特别是最近又新建了几乎覆盖整个北美空间分辨率达0.5×0.5°的冷季(10–4月)和暖季(5–7月)降水数据集[7],其中多数格点序列长达500年以上,西南地区的部分格点序列甚至长达2000年。对这些格网化重建结果的分析发现:在过去1000多年中,美国降水异常的季节差异及空间格局与厄尔尼诺南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)、北极涛动(the Arctic Oscillation,AO)、大西洋多年代际振荡(the Atlantic Multi-decadal Oscillation,AMO)密切相关[7,8,9 ];且在公元966–985年、1271–1297年和1568–1591年等发生过多次大范围年代际特大干旱(mega-droughts)[8],其中尤以1568–1591年的特大干旱强度最大、持续时间最长[7-8]
美国降水呈显著的东多西少分布,其中东部地区气候湿润,但降水自东(年降水1000 mm以上)向西(100°W沿线附近区域年降水为500 mm左右)递减;西部除太平洋东岸沿海地区年降水为500 mm以上外,其余大部分地区年降水不足500 mm,美国中西部地区(以科迪勒拉山脉为主)年降水甚至低于300 mm,为半干旱气候。最新的降水观测分区资料显示,尽管在1895–2009年间,美国大多数地区的降水呈增加趋势,但年代际降水变化的位相却存在较显著的区域差异。如20世纪40–60年代,美国西南部降水显著减少,但东南部及大平原南部却显著增加;20世纪80年代,美国西南部降水显著增加,但东南部却无显著变化[10]。加之,不同地点的树轮资料长短不一,对降水异常的响应敏感度也存在显著的季节差异,如西部和南部的树轮主要对冷季(10–4月)的降水异常响应敏感,而其他大多数地区的树轮则高度受控于暖季(5–7月)的降水变化[11];因此,本文拟以美国年降水变化分区为基础,结合树轮对降水异常响应的空间特征,分区重建其降水变化序列。这为进一步研究美国降水年代百年尺度变化的区域差异、探讨其与北半球其他地区(如东亚、欧洲等)降水变化的遥相关特征与机理提供数据支撑。
1   数据采集和处理方法
1.1   数据源
本文研究区域为美国(不含阿拉斯加州和夏威夷州等)本土,重建所用的基础数据为树轮宽度指数,校准数据为逐月器测降水格网化数据。树轮宽度指数年表源于全球古气候资料共享网(WDS for Paleoclimatology Data,https://www.ncdc.noaa.gov),共1258个地点(以西南沿海地区、落基山脉、密西西比平原及阿巴拉契亚山脉等的采样点最为密集),60余个树种,但以西黄松(Pinus ponderosa)和花旗松(Pseudotsuga menziesii)为主。其中,6条始于公元1年前,20条始于公元500年前,60条树始于公元1000年前,这些超过千年的年表大多分布于落基山脉和西南沿海地区,仅有少数分布于密西西比平原和东南沿海地区;还有268条始于公元1500年前,682条始于公元1750年前,205条始于公元1900年前,剩余15条始于1950年前,它们基本遍布于美国本土(图1)。


图1   美国地形及树轮宽度指数年表起始年份空间分布(三角符号越大表示起始年份越早)
逐月器测降水格网化数据源于英国东安格利亚大学气候研究中心(Climatic Research Unit,University of East Anglia)研制的CRU TS 3.10数据集,其空间分辨率为0.5°×0.5°,覆盖时段为1901–2015年;由全球2400多个气象观测站的逐月降水观测值采用角距离加权法插值得到,同时在插值过程中考虑了站点迁移及观测仪器更换等因素[12]。由于20世纪初期,美国气象观测站空间分布不均,导致早期插值结果不确定性较大,因此本研究使用其1920年以后的数据。
由于树轮宽度的年际变化不仅受当年生长期的降水异常影响,还可能受其前非生长期(即上年晚秋及冬季)降水异常引发的土壤含水量影响[13-14]。为与这一特征对应,本文在进行降水变化分区和重建降水量时,将降水的统计年度定义为上年10月至当年9月。
1.2   降水变化分区及重建
1.2.1   降水变化分区
本文采用旋转经验正交函数(Rotate Empirical Orthogonal Function,REOF)分析美国本土1920–2015年降水变化的典型空间模态。较传统的经验正交函数(EOF)分析,REOF使每个主模态高荷载变量集中于某一区域,而其他的变量荷载接近于零,故能更清晰揭示降水变化的区域差异[15]。其中,在确定分区数量时,除考虑REOF的累计方差贡献率外,还同时计算了轮宽与所在格点降水变化相关系数,用于揭示与年降水异常显著正相关的轮宽指数地理分布特征,以保证所划分的每个区均含有与降水变化高度相关的树轮年表用于降水重建。结果显示:当取前12个REOF、将美国本土降水变化分为12个区(图2)时,其累计方差贡献达72.51%,揭示出了降水变化区域差异的主要特征,且所分的每个区也均含有与降水变化高度相关的轮宽指数样点。因此,本文将美国本土降水变化分为12个区进行后续的分区降水重建。这些区域分别是:I. 西北沿海(NWC);II. 落基山北部(NRM);III. 落基山中部(MRM);IV. 大平原北部(NGP);V. 大湖区(GLR);VI. 东北沿海(NEC);VII. 西南沿海(SWC);VIII. 落基山南部(SRM);IX. 大平原中部(NGP);X. 密西西比平原(MIP);XI. 大平原南部(NGP);XII. 东南沿海(SEC)。具体分区界线及各区所包含的与该区年降水变化显著正相关(达0.1显著性水平)的轮宽指数样点(共632个)分布见图2。其中,除落基山北部和大平原北部2个区分别只有6个和4个与该区年降水变化显著正相关的树轮样点外,其余10个区均含有多个与该区年降水变化显著正相关的树轮样点,使得重建各区降水变化序列时有足够的代用数据用于遴选和校准,从而保障了重建结果的可信度。


图2   降水分区及树轮宽度指数与年降水相关系数(灰色填充表示达0.1显著性水平的年表与所在区域年降水变化相关性,实心圆点表示达0.1显著性水平的年表与所在区域年降水变化相关性的置信水平)
1.2.2   分区降水变化序列重建
本文利用逐步回归分析遴选对区域降水变化方差有贡献的树轮年表,然后采用偏最小二乘回归方法,构建降水重建的校准模型,以避免因区内不同地点年表间高度相关而致的冗余贡献。其中校准数据为各区1920 – 1979年的器测年降水量,同时采用分段(即分为1920 – 1949年和1950 – 1979年2个时段进行互为校准和验证)方法[16],计算回归模型的误差缩减值(Reduction of Error,RE)和有效系数(Coefficient of Efficiency,CE),验证校准方程的有效性[17]。RE和CE的计算公式如下:
\(RE=1- \frac{\sum_{i}^{(x_{i}-\widehat{x_{lc}})^{2}}}{\sum_{i}^{(x_{i}-\overline{x_{c}})^{2}}}\) (1)
\(RE=1- \frac{\sum_{i}^{(x_{i}-\widehat{x_{lv}})^{2}}}{\sum_{i}^{(x_{i}-\overline{x_{v}})^{2}}}\) (2)
式中,\({X}_{i}\)为第i年的观测值,\(\widehat{x_{lc}}\)\(\widehat{x_{lv}}\)分别为校准时段和验证时段模型给出的第i年的预测值,\(\stackrel{-}{{X}_{c}}\)\(\stackrel{-}{{X}_{v}}\)分别为校准时段和验证时段的平均值。由于对每个区域而言,时间越早可利用的树轮年表越少,因而为最大限度地利用树轮年表,同时尽可能长地重建出各区的降水量序列,我们采用分段方法进行重建[18]。即以每个年表的起始年份为节点,依次前推,分时段构建降水重建的校准模型,直至所构建的校准模型的预测方差解释量(\({R}_{p}^{2})\)不足25%时为止。最后采用方差匹配方法,将利用不同回归方程所重建出的各个时段降水量校准为均一的逐年降水量序列。
如在美国西北沿海地区,共有与年降水变化显著正相关(达0.1显著性水平)的轮宽指数年表167个,其中距今最近的起于1850年,最远的始于766年。那么,首先以所有39个年表作为候选自变量,通过逐步回归分析可遴选对该区域降水变化方差有贡献的树轮年表为2个,然后采用偏最小二乘回归方法,构建降水重建的校准模型(对应的\({R}_{p}^{2}\)、RE、CE等见表1),用其重建1850–1979年的降水量。至1849年,年表数量减为38个,则以这38个年表作为候选自变量进行逐步回归分析,其遴选出与上一时段不同的两个年表,用其重建1759–1849年的降水量。然后依此不断前推;因可用于回归分析的候选年表不断缩减,至766年前年表减至1个,用其所构建出的校准模型,其\({R}_{p}^{2}\)最大者不足25%,则不再进行该区766年前的降水变化重建。因在重建不同时段降水时,其所用校准模型的方差解释量存在一定差异,故最后需要根据各个时段回归方程所重建出的校准时段降水序列方差,以\({\mathrm{其}\mathrm{中}R}_{p}^{2}\)最大时段回归方程所重建出的校准时段降水序列方差为参照,采用方差匹配方法对利用不同回归方程所重建出的各个时段降水量进行校准,以形成方差均一的逐年降水量序列。
表1   美国西北地区不同时段的降水重建校准模型及其所用的年表数和主要统计量
重建时段校准模型总样本量\({R}_{pr}^{2}\)校准期:1950–1979
验证期:1920–1949
校准期:1920–1949
验证期:1950–1979
RECERECE
1850–1979Y=104.06×ca095+112.47×or015+530.44390.420.480.050.460.01
1759–1849Y=104.06×ca095+112.47×or015+530.44380.420.370.020.460.01
1743–1758Y=104.06×ca095+112.47×or015+530.44370.420.370.020.460.01
1739–1742Y=104.06×ca095+112.47×or015+530.44360.420.370.020.460.01
1734–1738Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09340.410.370.020.460.01
1727–1733Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09330.410.370.020.460.01
1717–1726Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09320.410.370.020.460.01
1715–1716Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09310.410.370.020.460.01
1700–1714Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09300.410.370.020.460.01
1692–1699Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09290.410.370.020.460.01
1660–1691Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09280.410.370.020.460.01
1638–1659Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09270.410.370.020.460.01
1636–1637Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09260.410.370.020.460.01
1633–1635Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09250.410.370.020.460.01
1630–1632Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09240.410.370.020.460.01
1609–1629Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09230.410.370.020.460.01
1605–1608Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09220.410.370.020.460.01
1594–1604Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09210.410.370.020.460.01
1593–1593Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09200.410.370.020.460.01
1576–1592Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09190.410.370.020.460.01
1574–1575Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09170.410.370.020.460.01
1562–1573Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09160.410.370.020.460.01
1560–1561Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09150.410.370.020.460.01
1530–1559Y=151.70×ca674+122.38×or015+476.09140.410.370.020.460.01
1519–1529Y=171.97×or015+573.44130.360.360.070.460.01
1502–1518Y=171.97×or015+573.44120.360.360.070.460.01
1456–1501Y=171.97×or015+573.44110.360.230.310.460.01
1402–1455Y=171.97×or015+573.44100.360.230.310.460.01
1399–1401Y=179.70×or060+563.7190.350.230.310.460.01
1389–1398Y=179.70×or060+563.7180.350.230.310.460.01
1354–1388Y=179.70×or060+563.7170.350.230.310.460.01
1333–1353Y=179.70×or060+563.7160.350.230.310.460.01
1330–1332Y=179.70×or060+563.7150.350.230.310.460.01
1107–1329Y=179.70×or060+563.7140.350.230.310.460.01
1099–1106Y=179.70×or060+563.7130.350.230.310.410.04
1097–1098Y=179.70×or060+563.7120.350.230.310.390.20
766–1096Y=126.21×or092+614.3710.280.140.210.380.06
注:ca***和or***是位于美国西北地区的树轮年表编号
2   数据样本描述
根据上述方法重建的美国本土12个地区降水变化如图3所示,包括各区的年降水量重建值及其95%置信区间、预测方差解释量及不同验证期的RE和CE;相应的数据集存储于1个excel文件(“reconstructed_precipitation.xlsx”),其中每个区为1个表格,以区域名命名表名。每个表的第一行各列为字段名,分别是年份、重建的降水量、95%置信区间、预测方差解释量、验证期为1920–1949年的RE和CE、验证期为1950–1979年的RE和CE、总样本量和构建回归方程的样本量,后续各行为每年的数值。
图3显示,在12个分区降水重建序列中,最长的2个区位于美国西南部,其中落基山南部始于公元122年,长度达1858年;西南沿海地区,始于公元488年,长度为1492年;起始年份达公元1000年之前还有东南沿海,始于760年;西北沿海地区,始于766年;其余各区的序列长度均不足千年,其中最短的为位于美国东北部的大湖区,始于公元1689年,长度仅291年。所有序列均止于1979年。
需要说明的是,由于时间越早,可用于各区降水重建候选树轮年表越少,因而时段越早,可用于降水重建的年表数量通常也越少,校准模型的预防方差解释量也越低,重建结果的不确定性范围(95%置信区间)亦越大。


图3   美国各区降水变化重建结果
黑实线表示重建降水量;灰色阴影表示95%置信区间;红实线表示多年平均降水量;棕实线表示预测方差解释量;绿实线和粉实线分别表示验证期为1920–1949年的RE和CE;绿虚线和粉虚线分别表示验证期为1950–1979年的RE和CE。
3   数据质量控制和评估
本文通过严格的数据源遴选和统计分析、校准等进行重建结果的数据质量控制。其中在数据源遴选方面,对用于重建的树轮宽度指数年表,本文只选用了各区内与该区年降水变化有显著正相关(即降水越少,树木径向生长越慢)的树轮年表作为降水重建候选年表;在此基础上又通过逐步回归分析,进一步剔除对各区降水变化方差无贡献的树轮年表,这保障了入选年表可明确指示降水变化。对器测的格网化数据,本文只选用了1920年以后的数据,避免了因20世纪初期美国气象观测站少、且空间分布不均而导致的早期插值结果不确定性,保障了降水变化分区分析和重建降水时所用的校准数据质量。在统计分析、降水重建的校准模型构建方面,本文均按古气候重建和统计分析要求,对其中的各个分析环节进行了严格的统计检验,包括在降水变化分区时对REOF进行North独立性检验;利用逐步回归分析进行候选年表遴选时进行95%显著性水平的F检验;在构建降水重建的校准模型时,采用分段方法严格进行模型的有效性验证等;从而有效保障了重建结果的数据质量。
此外,本文还按0.5°×0.5°格网计算了1920–1979年各区降水变化重建数据对器测降水变化的方差解释量(图4),结果发现:这一数据集对美国本土降水变化的方差解释量超过30%的格网占82%以上,超过40%的格网占69%以上,超过50%的格网占59%以上。其中对西南沿海大多数格网降水变化的方差解释量超过了70%。对比最近发表的北美空间分辨率达0.5×0.5°的冷季(10–4月)和暖季(5–7月)降水数据集对器测降水变化的方差解释量[3],本数据集对美国东北部降水变化的方差解释量优于该数据集,对其他区域则基本相当。这不但说明本数据集对美国降水变化有很好的空间代表性;而且也说明本数据集对美国东北部等区域的降水变化解析精度更优。


图4   本数据在0.5°×0.5°格网上对美国本土器测降水变化的方差解释量空间分布
4   数据价值
本数据集不但为进一步揭示美国本土在过去数百至千年的降水多尺度变化的时空特征提供数据基础,而且对研究北半球、甚至全球降水多尺度变化的时空差异与遥相关型及其关联机制也具有重要价值。同时,其研制思路和方法对利用代用资料研制其他区域过去气候变化数据集也有借鉴作用。
5   数据使用方法和建议
本数据集可以使用MATLAB、Python等数据处理软件读取文件名直接获取,并转换为其他数据格式进行存储、统计和分析。使用时还需要注意,本数据集在不同区域及不同时段,其重建值的95%置信区间(即不确定性范围)是不同的;因此建议使用者结合自身对数据精度的需求及本数据的这一特点,选用符合自身需求的适用区域与时段。
[1]
Continental-scale temperature variability during the past two millennia[J]. Nature Geoscience, 2013, 6(5): 339–346. DOI:10.1038/ngeo1797.
[2]
FRITTS H C, LOFGREN G R, GORDON G A. Variations in climate since 1602 as reconstructed from tree rings[J]. Quaternary Research, 1979, 12(1): 18–46. DOI:10.1016/0033-5894(79)90090-5.
[3]
STAHLE D W, CLEAVELAND M K, GRISSINO-MAYER H D, et al. Cool- and warm-season precipitation reconstructions over western new Mexico[J]. Journal of Climate, 2009, 22(13): 3729–3750. DOI:10.1175/2008jcli2752.1.
[4]
STEINSCHNEIDER S, HO M, WILLIAMS A P, et al. A 500-year tree ring-based reconstruction of extreme cold-season precipitation and number of atmospheric river landfalls across the southwestern United States[J]. Geophysical Research Letters, 2018, 45(11): 5672–5680. DOI:10.1029/2018gl078089.
[5]
CRAWFORD C J, GRIFFIN D, KIPFMUELLER K F. Capturing season-specific precipitation signals in the northern Rocky Mountains, USA, using earlywood and latewood tree rings[J]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2015, 120(3): 428–440. DOI:10.1002/2014jg002740.
[6]
COOK E R. Long-term aridity changes in the western United States[J]. Science, 2004, 306(5698): 1015–1018. DOI:10.1126/science.1102586.
[7]
STAHLE D W, COOK E R, BURNETTE D J, et al. Dynamics, variability, and change in seasonal precipitation reconstructions for North America[J]. Journal of Climate, 2020, 33(8): 3173–3195. DOI:10.1175/jcli-d-19-0270.1.
[8]
COOK B I, COOK E R, SMERDON J E, et al. North American megadroughts in the Common Era: reconstructions and simulations[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 2016, 7(3): 411–432. DOI:10.1002/wcc.394.
[9]
BAEK S H, STEIGER N J, SMERDON J E, et al. Oceanic drivers of widespread summer droughts in the United States over the common era[J]. Geophysical Research Letters, 2019, 46(14): 8271–8280. DOI:10.1029/2019gl082838.
[10]
MELILLO J M, RICHMOND T T C, YOHE G W. Highlights of climate change impacts in the United States: the third national climate assessment[R]. U.S. Global Change Research Program, 2014. DOI:10.7930/j0h41pb6.
[11]
白孟鑫, 郑景云, 郝志新, 等. 20世纪以来美国树木生长响应气候变化敏感度的时空差异[J]. 地理研究, 2019, 38(4): 822–830.
[12]
HARRIS I, JONES P D, OSBORN T J, et al. Updated high-resolution grids of monthly climatic observations - the CRU TS3.10 Dataset[J]. International Journal of Climatology, 2014, 34(3): 623–642. DOI:10.1002/joc.3711.
[13]
LO Y H, BLANCO J A, SEELY B, et al. Relationships between climate and tree radial growth in interior British Columbia, Canada[J]. Forest Ecology and Management, 2010, 259(5): 932–942. DOI:10.1016/j.foreco.2009.11.033.
[14]
ST GEORGE S. An overview of tree-ring width records across the Northern Hemisphere[J]. Quaternary Science Reviews, 2014, 95: 132–150. DOI:10.1016/j.quascirev.2014.04.029.
[15]
魏凤英. 现代气候统计诊断与预测技术[M]. 北京: 气象出版社, 2007.
[16]
FRITTS H C. Tree rings and climate[M]. New York: Academic Press, 1976.
[17]
COOK E R, PETERS K. Calculating unbiased tree-ring indices for the study of climatic and environmental change[J]. The Holocene, 1997, 7(3): 361–370. DOI:10.1177/095968369700700314.
[18]
郑景云, 刘洋, 葛全胜, 等. 华中地区历史物候记录与1850—2008年的气温变化重建[J]. 地理学报, 2015, 70(5): 696–704. DOI:10.11821/dlxb201505002.
数据引用格式
白孟鑫, 郝志新, 张学珍, 等. 基于树轮宽度指数的过去千年美国分区降水变化数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2021. (2021-05-13). DOI: 10.11922/sciencedb.j00001.00254.
稿件与作者信息
论文引用格式
白孟鑫, 郝志新, 张学珍, 等. 基于树轮宽度指数的过去千年美国分区降水变化数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2021. (2021-05-06). DOI: 10.11922/csdata.2021.0026.zh.
白孟鑫
Bai Mengxin
主要承担工作:基础数据收集、集成重建分析和论文初稿撰写。
(1993—),男,河南周口人,博士研究生,主要研究方向为历史气候变化。
郝志新
Hao Zhixin
主要承担工作:研究思路的设计,论文初稿修改。
(1975—),女,内蒙赤峰人,研究员,主要研究方向为全球气候变化。
张学珍
Zhang Xuezhen
主要承担工作:集成重建方法的选取与数据分析。
(1981—),男,山东济宁人,研究员,主要研究方向为气候变化。
郑景云
Zheng Jingyun
主要承担工作:研究思路及方案的设计,论文修改。
zhengjy@igsnrr.ac.cn
(1966—),男,福建莆田人,研究员,主要研究方向为历史气候变化。
出版历史
I区发布时间:2021年5月13日 ( 版本ZH2
参考文献列表中查看
中国科学数据
csdata