本数据集是中亚哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯、塔吉克斯坦、中国新疆（MEK、KTK、KZX、AKB、TKU、DDN、BYX）的树木年轮宽度标准化年表。本数据是是经2012年野外选点、样本采集、样本预处理、宽度测量、交叉定年、年表研制和质量控制等数据生产流程得到的，数据时间范围从1666-2014年不等。每个树轮年表都说明了数据采集地点名、地区名、国别、采集人、采点代、树种、位置（经纬度和海拔高度）、坡向、坡度、年表长度、开始年份、终止年份、样本数和年表的统计特征（ 一阶自相关系数、标准差、平均敏感度）数据实体包括每一年的年轮指数和样本量。
", "ds_source": "野外采样和实验室计算分析。
", "ds_process_way": "1 野外采样\n1.1 选择采样地区\n根据树轮气候学的基本原理，为采集到气候信息含量丰富的树轮样本，应选择在树种生长分布中的气候极限带或气候敏感区作为采样区。树轮气候学的最适合区域是气候因子成为树木生长限制因子的地区（如森林群落和树种分布的北、南、上、下极限）。在国内开展树木年轮研究时，应多在高纬度、高海拔或干旱、半干旱地区，如大兴安岭、青藏高原、天山、祁连山、秦岭、阿尔泰山等地区进行树轮采样。此外，还要根据研究项目要求选择树轮采样区域，如果要重建降水，就要选择干旱、半干旱区，以及森林下树线附近进行采样，因为在这些地区，水分条件为树轮宽度生长的主要限制因子；如欲重建温度，就要选择在高纬度（如南、北树线附近）或高海拔（如森林上树线附近）且降水较为充分的区域，以及森林分布的上树线，在这些地区水分供应对树木生长的压力较小，而温度是树木生长的主要限制因子。 这样选择的采样区域，可以较好的保证用于气候研究的树轮样本的采集质量。\n1.2 选择采样树种\n选择的树种应有清晰的年轮，且其年轮能够被树轮年代学方法交叉定年。有足够的年龄长度来进行调查所需的时间控制。因此宜选择树龄较长、树轮纹印清晰、敏感度高、伪轮和断缺轮较少、并且在当地是优势种或建群种的针叶树种。优势树种可以提供最可靠的气候信息，反应整个林地更精确的生长动态。多数的长寿树种是生长在中高纬度和高海拔区域的针叶树，因而在树轮气候研究方面，针叶树较阔叶树有更多的优势。从下面网页中可以查到已经发表的用于树轮研究的树种：http://www.wsl.ch/dbdendro/species/index_EN。\n1.3 选择采样地\n样地的选择取决于研究目的。要进行气候重建时，就希望尽量避免竞争及人类活动的影响，选择树木间相互遮蔽小的开阔林地或零星分布的树木。最好是原始林而不是次生林。因此，应尽量对群落的来源以及演替阶段做详细的描述。有些时候，具有长年代，年际变化，和交叉定年未受干扰的样地是很难找到，而人为干扰的林份并不适合做为样地。取样的森林群落不能受到火灾、风灾、或其它自然灾害的破坏，以有利于从年轮中获取到可靠的气候信息。\n采样时宜选择在自然环境稳定，其土壤、水分条件等自然环境未发生过突变且无明显人为影响的地点，此外，还应注意坡向、坡度和土壤厚度对树木生长的可能影响。如果重建降水，则要选择坡度大、土层薄且为迎风坡的地点，这些地点土壤持水性差，树木生长对土壤的水分变化较为敏感；而重建温度则需要选择坡度小、土层厚的地点，这样的地点土壤持水性好，树木生长所需水分供应充足，温度的变化更易引起树木生长的变化。同时，也要考虑地形对树木的敏感度的影响，一般表现为：悬崖优于石壁，迎风坡优于背风坡；陡坡优于缓坡；山脊优于山谷。\n1.4 采集样本\n1.4.1选择样树\n从相同的样地类型但更加广泛的区域来选择样树，区域的大小取决于该地区的同一性以及研究的目的。采样点必须是气候上和地植物学上具有同一性的。在这种情况下，才有可能采集足够的老树来获取最长的年代。此外，在采样时，也不能全部都选择老树，由于老树一般缺轮较多，为便于交叉定年，也需要有一定数量的中龄树木。\n1.4.2 采样点的记录\n采样时，应记录采样点的名称、地点、经纬度、海拔高度、坡向、坡度、地形、郁闭度以及树木的生长状况、生态条件、树种、采样日期和其它明显的特点。准确记录采样地点及环境，便于后期查询，可以在树轮气候分析等方面参考和应用，对其他研究也可以是珍贵的样点信息。\n1.4.3 观察树木外观\n观察树木的树冠、树干、树根，避免选择树体弯曲偏扭和发生病腐的树木。有着平坦的树顶、稀疏的树冠、巨大而尖端细的不规则树干、少而粗的树枝、下部有较多的枯死树枝和通常不对称的外观，往往是最老的、年轮变化最剧烈的植株，最能反映气候的变化。在树木生长环境优越的区域，主干树梢如果有干梢，则可能是树木开始腐心。在树木生长环境较为恶劣的区域，如果主干树梢有干梢，则可能是树龄较大的树木。察看树干是否弯曲偏扭，有无病腐子体。如果有弯曲，应调查当地主导风向、常年风向对它的影响。风对树冠、树干影响标志多呈旗形，向背风向倾弯，一般不宜采取。用生长锥或棍棒敲打树干，若有空洞声音，多是腐心、朽木。观察树木根茎是否有腐朽、断伤以及动物洞穴。若发现非浅根系树木根系外露，要查寻是否有腐朽支根等现象，应避免选取腐朽严重的树木。\n1.4.4 钻取样芯\n站在与坡向平行的两侧使用生长锥进钻。进钻时避开树木结疤、树节及空腐的树木。将生长锥端稳、摆平，正对树心。保证锥杆与树干垂直后，使用胸托顶住生长锥，两手持锥柄两端，前端螺旋刃口对准树体，均匀用力旋转锥柄。当锥体钻过树心后，停止旋转锥柄。将取芯勺尖紧紧贴在锥体内壁，平稳、快速地插入锥体后，提取样本。\n目测所采集树芯样本的质量。如发现样本有腐朽、损伤、树节、扭曲、畸形生长变化等问题，就应更换树木的取样部位重新取样。当树干的基部年轮过窄时，死树和倒树可以在树干的中部或上部采样。注意考树皮部分不要扭曲。\n1.4.5 样芯的存储及记录\n将每棵树木所采集的树芯样本分别编号后装入准备好的塑料管或纸管中，一般而言，纸管比塑料管要好一些，因为前者当树芯湿度大时，容易发生霉变现象。并在记录表格上和样本管上记录取样树木的自然生长环境概况，包括样本编号、海拔、坡度、坡向、郁闭度、备注等。每棵树木的特殊情况在备注中注明，如树木位于山脊、石崖边、石崖上、林缘，所选树木为死树等。\n1.5 样本数量\n根据国际树轮年轮库的要求，一个采点应采集15株以上相同树种的树芯样本，每棵树至少采集2个树芯作为复本。根据树木年轮定年的难易程度，尽可能多的采集包括死树在内的树芯样本。由于垂死的老树靠外层的年轮通常都十分窄小而且缺少变化，不同年龄段的样树都要采集，使用异龄树木样本可以帮助老树的交叉定年，达到提高年表敏感性和均一性的目的。所以对于树龄较大的树种，要保证树龄在中年的树木数量占总数的30%。对于缺轮少且树龄短的采点，采集20-25株树即可较好的建立年表。缺轮较多、树龄较长的采点（如青海的祁连圆柏），则需更多的样本，一般采集30-40株树的样本才能在交叉定年中较好的查找和判定缺失轮和伪轮。\n1.6 样本的存贮\n避免不同采样点间的样本相混淆，将每个采点的样本分别捆扎在一起，这样也可避免树芯样本的折断，成捆的样本放在通风的纸箱中保管。\n2 样本预处理\n2.1 样本的干燥和粘贴\n将采集的样本放置在通风干燥的地方晾干。在粘贴样本时，先在样本板上抄录样本管上的纪录，再剥去风干后的树轮样本套管，将样本用白乳胶固定在样本板上，并注意做到使木纤维走向与样本板平面相垂直。如果样芯有扭曲或弯曲，先用水蒸汽熏烤样芯使其变软，矫正后立刻粘在样本板上，用线绳或胶条固定，防止再变形。对于已断裂的样本，要对准接口，防止丢失木质部分，并用乳胶粘接，并在样本槽上做标记符。\n2.2 样本的打磨\n待白乳胶干燥后，解掉绑绳或揭去胶条，即可开始打磨。先用粒度为160-400左右的粗砂纸，磨去弧形部分，后用粒度为600以上的细砂纸将样芯打磨光滑至年轮细胞清晰可见、轮界分明为止。\n2.3 初步目测定年及标记\n根据采样年份，定出靠树皮的年轮年份，从树皮最外轮向心材最内一轮确定出样本长度，并按照日历年份在样本上标记整年位置，即在10年处做一个点的标记，50年处做出2个点（竖排）的标记，100年处做出3个点（竖排）的标记（例如：1990年点1个点，1950年点2个点，2000年点3个点），并记录窄轮年份。对于可能为缺失轮或伪轮的的位置，也应给出标识。\n3 数据获取\n3.1 宽度的测量\n可根据测量系统，选择从树皮到树芯或从树芯到树皮的方向进行测量。测量前，要对测量仪校准，将显微镜的十字线与测量平台调整在一条直线上。测量时，不断调整样本确保年轮测量宽度为两条年轮间的垂直距离，即测量台的移动方向与所测树轮边线的圆心在一条直线上（显微镜十字线的纵线始终与树轮边线相切）。在树轮断裂的位置，避免将开裂空隙计入年轮宽度。\n3.2 数据的存储\n每个样本的测量的结果应单独存储为一个数据文件，并以样本编号作为文件名。树轮宽度的原始数据保存为国际年轮库标准的tucson格式。\n3．3 数据检验\n选择1／3以上的样本序列随机抽样，在抽取的每个样本中再选取20轮(或更多)的连续年轮进行检验。重新测量最终选取年轮的宽度，并计算原测量值与新测量值间的检验误差，确定年轮测量数据的可靠性。检验误差公式为：\n却公式\n式中ME为检验误差，yi为新测量值， 为原测量值，n为抽样轮数。对于干旱地区针叶林，检验误差ME≤0．1则认为通过检验。任意一个样本的检验误差超过限度范围即认为抽样检验失败。检验失败是由于两个原因造成，一是年轮的变异，另一个是测量误差。对于检验失败的样本，应进行重新测量，直至测量检验误差达到限度范围，并取2～3次量测的平均值进行检验。经3～4次以上未通过测量检验的样本序列，应为年轮变异造成的检验失败，此类树轮宽度序列应从原始数据中剔除。检验出测量误差的数据，用通过检验的测量序列替换。最终全部通过检验的年轮宽度测量数据方可用于下一步的研究。\n4.交叉定年\n4.1 交叉定年方法\n交叉定年是树轮年代学标尺建立的基本方法，其原理是由于外界环境的变化引起的树木年轮生长的宽窄年际变化，而在同一地区、同一树种的不同位置，同一环境限制因子变化对树轮宽度变化的影响是一致的。常用的交叉定年方法为骨架图法和折线图法定年。骨架图法为先定年后测量宽度，折线法为先测量后定年。\n4.1.1 骨架图法定年\n4.1.1.1 初步绘制骨架图\n利用直角坐标纸，横坐标为轮数，在坐标纸上写好样号及轮数标记，在显微镜下，对照已做好标记的样芯从最内层画起，每一条纵坐标线代表一轮，在窄轮处用竖线做标记，直到最后一轮。竖线的长短由树轮的宽窄决定，年轮越窄，竖线越长，最窄处可画满10格。这里的宽窄并不一定是树轮的绝对宽窄，而是和它相邻前后3～4轮相比较而言的。骨架图上的竖线密度不可太大，否则反映不出年轮宽窄变化的特征。特别要注意的是极窄的轮可做为特征轮用于样芯之间的互相对比。每一个样芯画一张骨架图，直到画完所有的样芯。\n4.1.1.2 骨架图汇总\n汇总所有完成的骨架图，以每一个骨架图最外一轮为起始轮，首先分别对同一棵树两个样芯的两个骨架图进行汇总，以窄轮为控制线提取其共同特征，画在另一张方格纸上。然后，再将第一批汇总后的图两个为一组再次汇总。以此类推，直到将所有骨架图都汇总成一个图。这样，所有样本共有的宽度变化特征就会被加强地显示出来，一个汇编图就初步形成了。在上述过程中，对于一些怀疑有缺轮或者伪轮的地方(通过骨架图间的对比及前后移动若干轮后吻合较好的部位)，要回到显微镜重新观察确认。其中，也会有一部分样芯的骨架图无法和其它骨架图汇总，应暂时放弃。\n4.1.1.3 确定树轮年份\n采样年份就是汇编图骨架图最外一轮的日历年代，依此逆推，可以给骨架图上每一条竖线一个确定的日历年份。然后将汇编图作为标准，分别和每个样芯的骨架图对比。以窄轮作为控制线，找出有可能缺轮或伪轮处，同时在显微镜下反复观察样芯，以确定是否为伪轮或缺轮。最后给每个代表年轮的竖线以确切的日历年份，并标记在骨架图上，就初步完成了交叉定年。\n4.1.1.4 树轮测量及检验\n在年份确定后，对按照骨架图上标记的交叉定年结果进行树木年轮宽度量测。测量时，在缺轮处插入0值，以保证每个测量值均对应到准确日历年代。发现的伪轮应在显微镜下观察树芯，判读伪轮所属年轮，并按最终判断结果进行测量。全部样芯测量结束后，对测量宽度数据进行质量控制检验，并根据检验结果对新发现的缺失轮插值和重新测量有量测误差的样芯。\n4.1.2折线图法定年\n4.1.2.1绘制折线图\n测量初步目测的样本，并对测量结果进行质量控制检验。利用测量的树轮宽度数据，以年代为横坐标，年轮宽度为纵坐标，将每条序列的年轮宽度值和序列平均值分别绘成折线图。在绘制折线时，可根据每条序列的年轮宽度值调整纵坐标，确保折线位于坐标轴中部。对纵坐标的调整，还可以放大树轮生长相对较慢序列的宽度值变化幅度，有利于进一步折线对比。\n4.1.2.2 对比折线\n先对同一棵树的两条曲线进行对比。然后可根据质量控制检验结果，选择无定年错误的相邻树轮折线、与主序列相关较高折线或平均折线为基准，将其他曲线与之对比。以质量控制结果中主序列的相对窄轮为控制点，找出可能缺轮或伪轮处，并在显微镜下观察样芯，判断是否为缺轮或伪轮。\n5.1.2.3 处理缺轮和伪轮\n在发现的缺轮处插入数值为0的轮宽数据。对于发现的伪轮，在显微镜下判断伪轮所属年轮，将伪轮的宽度值加入到所属年轮的宽度值中，然后删去伪轮，调整年轮宽度值所对应的日历年份。\n4.2 质量控制\n将所有树轮样本的宽度测量数据放入一个数据文件中，利用国际年轮库提供的COFECHA交叉定年质量控制程序对交叉定年结果进行检验。COFECHA程序是利用20年步长的三次样条函数对每个序列进行滤波，减少低频振荡，进行对数转换。用滤波和转换后的序列，建立多样本的主序列。把每个样本序列每隔25年取一个50年长度的时间数列，作为检测数列计算当年和前后移动1-10年与相对应的主序列的相关系数，标出相关系数最高的时间位置,并给出对检测数列与主序列间相关系数影响(降低或升高)最大的年代、年与年间变化与平均数变化很不同的年代、测量值的标准差比当年平均数高于3.0或低于-4.5的异常值年代等。对于出现的交叉定年错误的数列进行标定，一般标示为A、B两类错误，A类为低相关错误，B类为定年错误。根据COFECHA程序结果，判断前期的交叉定年的准确性。对出现B类错误的序列重新进行交叉定年。有些缺失轮较多的采点，在运行COFECHA程序后，会发现大多数序列甚至全部序列均有定年错误。对于这种情况，应先选择错少的样芯后选择错多的样芯，先选择有规律性错误的样芯后选择无规律样芯进行交叉定年。对于始终找不到规律的样芯应重新测量，结合样本进行定年。在确定无定年错误后，挑选出有量测误差的树轮进行重新测量，并对重新测量结果再一次进行质量控制检验。在交叉定年过程中，发现与主序列没有一致性或生长异常的序列应该剔除。重复质量控制检验，直至无交叉定年错误和较大的量测误差。\n5.年表研制流程\n在完成交叉定年后，一般采用国际年轮库提供的ARSTAN年表研制程序进行树轮年表研制。\n5.1 样本筛选\n根据交叉定年结果，将与多数序列相关性差、年代过短和含太多奇异点的个别轮宽序列，从采点轮宽序列集合中剔除。但一般而言需确保序列个数至少在15株树30个序列以上。\n5.2生长趋势拟合\n由于树木生长因遗传因子影响，存在生长趋势，在建立年表时需拟合出树轮生长趋势。树木年轮宽度生长的趋势主要表现为，在幼龄时期，年轮宽度较窄，后随树龄增长，年轮宽度迅速增加，当树龄达到壮年盛期，年轮宽度达到生长过程的极大值，此后，随着树龄的再增加，年轮宽度趋于减小，开始时减小速度较快，随后，随树龄增大而减慢，达到一定时期，趋向变化平稳。这即称之为树木生长趋势。对孤立木而言，生长趋势一般表现为前期为正斜率的直线，其后为负指数曲线。此外，树木间的相互遮蔽作用，会使生长趋势变得复杂多样。树木生长趋势的拟合方法主要包括样条函数、负指数函数曲线、区域曲线、线性回归、中值滑动滤波、低通滤波、直线等。通过这些方法，可以获得每个样本生长曲线。根据轮宽变化形式，选择不同的生长趋势拟合方法，还可以在很大程度上消除树木间相互遮蔽的影响。\n5.3 标准化\n将测量的轮宽数据转换为无量纲的指数序列的过程，称为标准化。\n计算样本序列和与其对应的生长曲线的商，得到每个样本序列的去趋势序列。利用样条函数计算每个去趋势序列的稳定方差，对每个去趋势序列进行订正。利用订正后的趋势序列建立年表，可减少年表前期因样本量少，而产生的变化幅度较后期异常的情况。将订正后的去趋势序列合并，即为标准化年表。常用的合并方法有算数平均法、双权重平均法和加权平均法等。一般采用双权重平均法。\n利用订正后的去趋势序列拟合树木群体共有的和个体特有的持续性生长量。先建立回归模型，拟合了树木群体共有的持续性生长量，包括计算群体自相关系数、判别自回归模式的阶数和计算自回归模式的系数。而个体特有的持续性生长量拟合是在群体自回归模式阶数的基础上，计算每个去趋势序列的自回归模式的系数。将去趋势序列与其对应的个体持续生长量取商，就得到差值序列。将差值序列合并，可得到差值年表。\n建立起差值年表以后，用已拟合的群体自回归模式计算出群体共有的持续性生长量，再加回到差值年表上，便得到自回归标准化年表。\n5.4 年表检验\n检验标准化后的年表序列，计算一些统计量，包括所有序列的平均相关系数、树与树之间的平均相关系数、同一株树中两个钻芯序列的平均相关系数、衡量年表中气候信息与其它噪音比值的信噪比、第一个主分量解释总方差的百分比、样本对总体的解释信号等。比较去趋势序列与差值序列的这些统计量，确定年表的代表性和可靠性。一般敏感度大、所有序列的平均相关系数大、一阶自相关小、标准差大、信噪比大、样本对总体的代表性大、第一个主分量解释总方差的百分比大的年表包含有较多的气候信息。为了消除树轮年表前部因样本量少而造成的年表误差，一般使用ARSTAN程序输出结果中的子样本信号强度（SSS）或样本对总体的代表性（EPS）大于0.8或0.85对应的年份作为可用年表的初始年份。
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