덴드로기후학

Dendroclimatology
야말 반도와 시베리아에 서식하는 침엽수의 홀로세 퇴적물 샘플을 기반으로 지난 7000년 동안 여름 온도 이상으로 변환된 나무 고리 폭의 변화.[1]

덴드로기후학(Dendroclimatology)은 나무로부터 과거 기후를 결정하는 과학입니다(주로 연간 나무 나이테의 특성). 나무 고리는 조건이 성장을 선호할 때 더 넓고, 시기가 어려울 때 더 좁습니다. 최대 후기 목재 밀도(MXD)와 같은 연간 링의 다른 특성은 단순 링 폭보다 더 나은 프록시로 나타났습니다. 과학자들은 나무 나이테를 이용하여 수백 년에서 수천 년 전까지 많은 지역 기후를 추정해 왔습니다. 과학자들은 여러 나무 고리 연구(때로는 다른 기후 대리 기록과 결합)를 통해 과거 지역 및 지구 기후를 추정했습니다.

이점

트리 링은 덴드로 연대기를 통해 잘 날짜를 지정할 수 있다는 점에서 기후 프록시로 특히 유용합니다. 즉, 샘플에서 샘플로 링을 매칭할 수 있습니다. 이를 통해 죽은 나무 샘플을 사용하여 건물이나 고고학 발굴품의 샘플을 사용하더라도 시간을 거꾸로 연장할 수 있습니다. 트리 링의 또 다른 장점은 보어홀과 같은 다른 프록시 방법과 달리 연간 단위로 명확하게 표시된다는 것입니다. 또한, 나무 고리는 다양한 기후 영향(온도, 습기, 구름)에 반응하여 기후의 다양한 측면(온도뿐만 아니라)을 연구할 수 있습니다. 그러나 이것은 양날의 칼일 수 있습니다.

한계

덴드로기후학의 장점과 함께 교란 요인, 지리적 범위, 환형 해상도 및 수집 어려움과 같은 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 현장에서는 이러한 문제를 부분적으로 조정하기 위한 다양한 방법을 개발했습니다.[citation needed]

교란 요인

트리 링 폭에 영향을 미치는 비선형 효과뿐만 아니라 여러 기후 및 비기후 요인이 있습니다. 단일 요인(관심)을 분리하는 방법에는 성장 영향을 보정하기 위한 식물학 연구와 "제한된 스탠드"(관심 변수에 대부분 반응할 것으로 예상되는 것)의 샘플링이 포함됩니다.

기후 요인

나무에 영향을 미치는 기후 요인으로는 기온, 강수량, 일조량, 바람 등이 있습니다. 이러한 요소들을 구별하기 위해, 과학자들은 "제한석"으로부터 정보를 수집합니다. 제한 스탠드의 예로는 상부 표고 트리 라인이 있습니다. 여기서 나무는 강수량 변화(초과)보다 온도 변화("제한적")의 영향을 더 많이 받을 것으로 예상됩니다. 반대로 고도가 낮은 수목은 기온 변화보다 강수량 변화에 더 큰 영향을 받을 것으로 예상됩니다. 이것은 "제한 스탠드"에서도 여러 요소가 나무에 여전히 영향을 미치기 때문에 완벽한 해결책은 아니지만 도움이 됩니다. 이론적으로 다양한 유형(예: 동일한 산의 상부 및 하부 트리 라인)의 인근 제한 스탠드에서 샘플을 수집하면 여러 기후 요인에[citation needed] 대한 수학적 해결이 가능해야 합니다.

비기후 요인

비기후 요인에는 토양, 나무 나이, 화재, 나무 대 나무의 경쟁, 유전적 차이, 벌목 또는 기타 인간 교란, 초식동물 영향(특히 양 방목), 해충 발생, 질병 및 CO2 농도가 포함됩니다. 공간에 따라 무작위로 변하는 요인(나무에서 나무 또는 기립)의 경우 교란 소음을 보상하기 위해 충분한 데이터(더 많은 샘플)를 수집하는 것이 최선의 해결책입니다. 나무 나이는 다양한 통계 방법으로 수정됩니다. 스플라인 곡선을 전체 나무 레코드에 맞추거나 다양한 기간 동안 비교하기 위해 유사한 노화된 나무를 사용합니다(지역 곡선 표준화). 세심한 검사와 사이트 선택은 현대인의 방해를 받지 않는 사이트 선택과 같은 일부 교란 효과를 제한하는 데 도움이 됩니다.[citation needed]

비선형효과

일반적으로 기후학자들은 관심 변수(예: 수분)에 대한 고리 폭의 선형 의존성을 가정합니다. 그러나 변수가 충분히 변경되면 반응이 평준화되거나 반대로 전환될 수 있습니다. 집 정원사는 집 식물을 물 속에 넣거나 물 속에 넣을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 상호작용 효과가 발생할 수 있습니다(예를 들어, "온도 시간 강수량"은 온도와 강수량뿐만 아니라 성장에도 영향을 미칠 수 있습니다). 또한 "리미티드 스탠드"는 관심 변수를 분리하는 데 어느 정도 도움이 됩니다. 예를 들어, 나무가 "차가운 제한" 상태인 상위 트리 라인에서는 고온("역 2차")의 비선형 효과가 성장기에 걸쳐 링 폭에 수치적으로 큰 영향을 미칠 가능성이 거의 없습니다.[citation needed]

교란 요인에 대한 수정을 위한 식물학적 추론

식물학 연구는 교란 변수의 영향을 추정하는 데 도움이 될 수 있으며 경우에 따라 수정을 안내합니다. 이러한 실험은 성장 변수가 모두 제어되는 실험(예[citation needed]: 온실)이거나, 부분적으로 제어되는 실험(예: FACE [자유 공기 농도 향상] 실험(예: 추가 기준)이거나, 자연의 조건이 모니터링되는 실험일 수 있습니다. 어쨌든 중요한 것은 성장에 영향을 미치는 요소를 결정하기 위해 여러 성장 요소를 주의 깊게 기록하는 것입니다(Fennoscanda avia paper reference[citation needed] 삽입). 이 정보를 사용하면 링 폭 응답을 보다 정확하게 이해할 수 있으며 과거(모니터링되지 않은) 트리 링의 추론을 보다 확실하게 할 수 있습니다. 이것은 개념적으로는 리미티드 스탠드 원칙과 같지만, 교정과 같은 보다 정량적입니다.

발산 문제학

주요 기사: 발산 문제

발산 문제는 한쪽의 온도계(계기 온도)에 의해 측정된 온도와 다른 쪽의 후기 나무 밀도 또는 나무 고리의 폭에서 재구성된 온도 사이의 불일치입니다. 북부 숲의 많은 나무 현장.[citation needed]

온도계 기록의 데이터 렌더링 및 분석은 대부분 상당한 온난화 추세를 시사하지만, 이러한 특정 장소의 트리 링은 최대 후기 목재 밀도 또는 경우에 따라 너비에 상응하는 변화를 나타내지 않습니다. 이는 모든 연구에 적용되는 것은 아닙니다.[2] 이것이 적용되는 경우, 트리 링에서 추출한 온도 추세만으로는 실질적인 온난화를 나타내지 않습니다. 기기 온도와 이러한 트리 링 프록시로부터 계산된 온도 그래프는 1950년대 이후 서로 "분단"하며, 이것이 용어의 기원입니다. 이러한 차이는 온도계 시대 이전에 인식할 수 없는 다른 차이가 과거에 발생했는지에 대한 명백한 의문을 제기합니다.[3] 이러한 차이는 인간의 활동에 의해 발생하며, 따라서 최근 과거에만 국한된다는 증거가 있지만, 영향을 받는 프록시를 사용하면 과거 기온을 과대평가하여 현재의 온난화 추세를 과소평가할 수 있습니다. 트리링 데이터 분석과 온도계 기반 데이터 사이의 불일치를 조정하는 설명과 방법에 대한 연구가 계속되고 있습니다.[2]

지리적 범위

나무는 지구를 덮지 않습니다. 극지방과 해양 기후는 나무 나이테로 추정할 수 없습니다. 과습한 열대 지방, 호주 및 남부 아프리카에서는 일반적으로 나무가 일년 내내 자라며 명확한 연간 고리가 나타나지 않습니다. 일부 산림 지역에서는 나무의 성장이 여러 요소("제한석" 없음)의 영향을 너무 많이 받아 명확한 기후 재구성을[example needed] 허용하지 않습니다. 보장 난이도는 이를 인정하고 어려운 부분에 다른 프록시(예: 얼음 코어, 산호)를 사용하여 해결합니다. 어떤 경우에는 기기 기록의 패턴을 보면 관심 매개변수(온도, 강수량 등)가 지역에 따라 유사하게 달라진다는 것을 알 수 있습니다. 그런 다음 덴드로기후학 추론을 적절한 트리링 샘플을 얻을 수 없는 영역으로 확장하는 것이 정당합니다.[citation needed]

환상 해상도

트리 링은 전체 성장기에 걸쳐 성장에 미치는 영향을 보여줍니다. 휴면기(겨울) 깊은 곳의 기후변화는 기록하지 않습니다. 또한, 다른 시기(즉, 5월 대 9월)보다 성장기의 다른 시기가 링 폭에 더 중요할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 링 폭은 해당 연도의 전반적인 기후 변화를 추론하는 데 사용됩니다(근사). 또 다른 문제는 "메모리" 또는 자기 상관입니다. 스트레스를 받은 나무는 힘든 계절에서 회복하는 데 1년 또는 2년이 걸릴 수 있습니다. 이 문제는 더 복잡한 모델링(회귀에서 "지연" 용어)이나 연대기의 기술 추정치를 줄임으로써 해결할 수 있습니다.

수집애로

나무 고리는 자연에서, 종종 외딴 지역에서 얻어야 합니다. 이는 사이트를 제대로 지도화하기 위해서는 특별한 노력이 필요하다는 것을 의미합니다. 또한 어려운(흔히 경사진 지형) 조건에서 샘플을 수집해야 합니다. 일반적으로 트리 링은 휴대용 보어 장치를 사용하여 수집되며, 이 장치는 좋은 샘플을 얻기 위해 기술이 필요합니다. 최고의 샘플은 나무를 베고 절단하는 것에서 나옵니다. 그러나, 이것은 더 많은 위험을 요구하고 숲에 피해를 입힙니다. 특정 지역, 특히 (과학적으로 가장 흥미로운) 방해받지 않는 지역의 가장 오래된 나무에서는 허용되지 않을 수 있습니다. 모든 실험가들과 마찬가지로, 덴드로기후학자들도 표본을 다시 추출하는 대신 불완전한 데이터를 최대한 활용하기로 결정해야 합니다. 샘플 수집(현장)과 분석(실험실)이 시간과 공간에서 크게 분리될 수 있기 때문에 이러한 절충은 더욱 어려워집니다. 이러한 수집 문제는 데이터 수집이 기존 실험실 과학만큼 간단하거나 저렴하지 않다는 것을 의미합니다.

기타 측정

초기 작업은 나무 고리 폭을 측정하는 데 중점을 두었습니다. 이는 측정하기 쉽고 기후 매개 변수와 관련이 있을 수 있습니다. 하지만 매년 자라는 나무는 다른 흔적을 남깁니다. 특히 최대 후기 목재 밀도(MXD)는 환경 변수를 추정하는 데 사용되는 또 다른 지표입니다.[4] 그러나 측정하기가 더 어렵습니다. L. M. Libby는 1974년 논문 "나무 고리의 동위원소 비율의 온도 의존성"에서 다른 특성(예: 동위원소 또는 화학적 추적 분석)을 가장 주목할 만하게 시도했습니다.[5] 이론적으로, 동일한 링에서 여러 번 측정하면 교란 요인(예: 강수량 및 온도)을 구별할 수 있습니다. 그러나 대부분의 연구는 여전히 제한 스탠드의 링 폭을 기반으로 합니다.

트리 링에서 방사성 탄소 농도를 측정하는 것은 과거 흑점 활동을 재현하는 데 유용한 것으로 입증되었으며, 데이터는 현재 11,000년 이상으로 거슬러 올라갑니다.[6]

참고 항목

참고문헌

  1. ^ "IPAE RAS Dendrochronology group research results summary". Archived from the original on January 10, 2010.
  2. ^ a b D'Arrigo, Rosanne; Wilson, Rob; Liepert, Beate; Cherubini, Paolo (2008). "On the 'Divergence Problem' in Northern Forests: A review of the tree-ring evidence and possible causes" (PDF). Global and Planetary Change. 60 (3–4): 289–305. Bibcode:2008GPC....60..289D. doi:10.1016/j.gloplacha.2007.03.004. S2CID 3537918. Archived from the original (PDF) on 2010-01-19. Retrieved 2009-10-02.
  3. ^ Surface temperature reconstructions for the last 2,000 years. Washington, D.C: National Academies Press. 2006. doi:10.17226/11676. ISBN 0-309-10225-1.
  4. ^ Luckman, Brian H. "Tree Rings as Temperature Proxies" (PDF). 2008 Gussow-Nuna Geoscience Conference. cspg.org. Archived from the original (PDF) on 2014-03-27. Retrieved 2012-05-18.
  5. ^ 리비 & 판돌피 1974
  6. ^ Solanki, S.K.; Usoskin, I.G.; Kromer, B.; Schüssler, M.; Beer, J. (2004). "Unusual activity of the Sun during recent decades compared to the previous 11,000 years". Nature. 431 (7012): 1084–1087. Bibcode:2004Natur.431.1084S. doi:10.1038/nature02995. PMID 15510145. S2CID 4373732.

외부 링크

위키북 역사지질학에는 덴드로기후학이라는 주제의 페이지가 있습니다.