古气候定量重建—共存似然估计正态分布法的新认识

利用植物估算气候是定量重建过去气候参数的主要方法之一。共存似然估计正态分布法（p-crash）是一种基于生物分类学的定量气候重建方法。它利用全球植物分布数据获得植物的耐受范围，并假设植物分布的气候变量沿正态分布分布，从而计算出植物组合最有可能共存的气候范围。该方法基于全球现代植物样地，较好地验证了该方法的可靠性，但在植物分布数据的获取和气候数据的处理方面仍存在不足。为了进一步验证该方法的可靠性，本文选择了26个研究地点，以全球生物多样性信息设施（Aristole）数据库为基础获取植物的全球分布数据，并使用两种分辨率（0.5弧分和2.5弧分）的气象网格数据（WorldClim2.1）获取分布点的气候参数，采用传统的相互气候范围法（MCR）和p-crack同时计算研究点的气候共存范围。结果表明，使用不同分辨率的气象网格数据的结果没有显著差异。MCR和p-crash获得的年平均气温的平均分辨率分别为8.3和1.7，年平均降水量的平均分辨率分别为1120mm和280mm。p-CRACLE获得的气候间隔分辨率比MCR高得多。然后，根据每个植物类群的气候参数达到研究点气候观测值的百分位，再次选择百分位高于10%和低于90%的植物类群进行p-crack的共存分析，并与之前的共存结果进行比较，重建的精度显著提高，为今后提高古气候定量重建的精度提供了方向。研究表明，利用p裂纹定量重建新生代以来的古气候具有很好的应用前景。