Fennoskandischer Baum

Nature Band 620, Seiten 97–103 (2023)Diesen Artikel zitieren

227 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Erdsystemmodelle und verschiedene Klima-Proxy-Quellen deuten darauf hin, dass die globale Erwärmung zumindest für die Zeit unseres Zeitalters beispiellos war1. Im Gegensatz zu Simulationsexperimenten auf regionaler Ebene4 schätzen Baumring-Proxies jedoch häufig Temperaturen während der mittelalterlichen Klimaanomalie (950–1250 n. Chr.), die denen des letzten Jahrhunderts ähneln oder diese übertreffen2,3. Dies stellt nicht nur die Zuverlässigkeit von Modellen und Proxys in Frage, sondern trägt auch zur Unsicherheit zukünftiger Klimaprojektionen bei5. Hier zeigen wir, dass das aktuelle Klima der Fennoskandischen Halbinsel wesentlich wärmer ist als das im Mittelalter. Dies verdeutlicht die dominierende Rolle des anthropogenen Antriebs bei der Klimaerwärmung auch auf regionaler Ebene und gleicht damit Inkonsistenzen zwischen Rekonstruktionen und Modellsimulationen aus. Wir haben eine jährlich aufgelöste 1.170-jährige Baumringaufzeichnung verwendet, die ausschließlich auf anatomischen Tracheidenmessungen von Pinus sylvestris-Bäumen beruht und hochgenaue Messungen der instrumentellen Temperaturvariabilität während der warmen Jahreszeit liefert. Wir fordern daher die Erstellung weiterer jahrtausendealter Aufzeichnungen, um unser Verständnis weiter zu verbessern und Unsicherheiten in Bezug auf historische und zukünftige Klimaveränderungen auf interregionaler und schließlich globaler Ebene zu verringern.

Dies ist eine Vorschau der Abonnementinhalte, Zugriff über Ihre Institution

Greifen Sie auf Nature und 54 weitere Nature Portfolio-Zeitschriften zu

Holen Sie sich Nature+, unser preisgünstigstes Online-Zugangsabonnement

29,99 $ / 30 Tage

jederzeit kündigen

Abonnieren Sie diese Zeitschrift

Erhalten Sie 51 gedruckte Ausgaben und Online-Zugriff

199,00 $ pro Jahr

nur 3,90 $ pro Ausgabe

Leihen oder kaufen Sie diesen Artikel

Die Preise variieren je nach Artikeltyp

ab 1,95 $

bis 39,95 $

Die Preise können örtlicher Steuern unterliegen, die beim Bezahlvorgang berechnet werden

Die A-FEN-Rekonstruktion ist bei den National Centers for Environmental Information auf der NOAA-Homepage verfügbar (https://www.ncei.noaa.gov/access/paleo-search/?dataTypeId=3). Die bei der Rekonstruktion verwendeten Daten sind in der NOAA International Tree Ring Data Bank verfügbar. Die zur Durchführung unserer Analyse verwendeten Daten sowie unsere Ergebnisse werden auf Zenodo hochgeladen und sind über den folgenden Link frei zugänglich: https://doi.org/10.5281/zenodo.7993298. Quelldaten werden mit diesem Dokument bereitgestellt.

Der Code, der die Ergebnisse dieser Studie unterstützt, ist zusammen mit den Quelldaten im Zenodo-Repository verfügbar und kann über den folgenden Link abgerufen werden: https://doi.org/10.5281/zenodo.7993298.

Neukom, R. et al. Konsistente multidekadische Variabilität bei globalen Temperaturrekonstruktionen und -simulationen im Laufe der Zeitrechnung. Nat. Geosci. 12, 643–649 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Esper, J., Düthorn, E., Krusic, PJ, Timonen, M. & Büntgen, U. Nordeuropäische Sommertemperaturschwankungen im Laufe der Erdzeitalter aus integrierten Baumringdichteaufzeichnungen. J. Quat. Wissenschaft. 29, 487–494 (2014).

Artikel Google Scholar

Luterbacher, J. et al. Europäische Sommertemperaturen seit der Römerzeit. Umgebung. Res. Lette. 11, 024001 (2016).

Artikel Google Scholar

Fernández-Donado, L. et al. Großräumige Temperaturreaktion auf externe Kräfte in Simulationen und Rekonstruktionen des letzten Jahrtausends. Aufstieg. Nach 9, 393–421 (2013).

Artikel Google Scholar

Masson-Delmotte, V. et al. (Hrsg.) Klimawandel 2021: Die physikalisch-wissenschaftliche Grundlage. Beitrag der Arbeitsgruppe I zum sechsten Sachstandsbericht des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaänderungen (Cambridge Univ. Press, 2021).

Neukom, R., Steiger, N., Gómez-Navarro, JJ, Wang, J. & Werner, JP Keine Beweise für global kohärente Warm- und Kaltperioden im vorindustriellen Zeitalter. Natur 571, 550–554 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Frank, D., Esper, J., Zorita, E. & Wilson, R. Eine Nudel, ein Hockeyschläger und ein Spaghettiteller: eine Perspektive auf die hochauflösende Paläoklimatologie. Wiley Interdisziplinär. Rev. Clim. Änderung 1, 507–516 (2010).

Artikel Google Scholar

Anchukaitis, KJ & Smerdon, JE Fortschritte und Unsicherheiten bei globalen und hemisphärischen Temperaturrekonstruktionen des Zeitalters. Quat. Wissenschaft. Rev. 286, 107537 (2022).

Artikel Google Scholar

Wilson, R. et al. Sommertemperaturen auf der nördlichen Hemisphäre des letzten Jahrtausends aus Baumringen: Teil I: Der langfristige Kontext. Quat. Wissenschaft. Rev. 134, 1–18 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Schneider, L. et al. Korrektur der Sommertemperaturen in den mittleren Breiten auf das Jahr 600 n. Chr. basierend auf einem Holzdichtenetzwerk. Geophys. Res. Lette. 42, 4556–4562 (2015).

Artikel ADS Google Scholar

Zhao, B. et al. Anhaltender Trocknungstrend, der mit dem Niedergang der norwegischen Siedlung im Süden Grönlands zusammenfällt. Wissenschaft. Adv. 8, eabm4346 (2022).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bradley, RS, Wanner, H. & Diaz, HF Die mittelalterliche Ruhezeit. Holozän 26, 990–993 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Knutti, R. & Hegerl, GC Die Gleichgewichtsempfindlichkeit der Erdtemperatur gegenüber Strahlungsänderungen. Nat. Geosci. 1, 735–743 (2008).

Artikel ADS CAS Google Scholar

PAGES2kConsortium. Eine globale Multiproxy-Datenbank für Temperaturrekonstruktionen des Zeitalters. Wissenschaft. Daten 4, 170088 (2017).

Artikel Google Scholar

Cook, ER, Briffa, KR, Meko, DM, Graybill, DA & Funkhouser, G. Der „Segmentlängenfluch“ in der Entwicklung der Chronologie langer Baumringe für paläoklimatische Studien. Holocene 5, 229–237 (1995).

Artikel ADS Google Scholar

Esper, J. et al. Orbitaler Antrieb von Baumringdaten. Nat. Aufstieg. Änderung 2, 862–866 (2012).

Artikel ADS Google Scholar

Franke, J., Frank, D., Raible, CC, Esper, J. & Brönnimann, S. Spektrale Verzerrungen in Baumring-Klima-Proxies. Nat. Aufstieg. Änderung 3, 360–364 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Esper, J., Schneider, L., Smerdon, JE, Schöne, BR & Büntgen, U. Signale und Gedächtnis in Baumringbreiten- und -dichtedaten. Dendrochronologia 35, 62–70 (2015).

Artikel Google Scholar

Zhang, H. et al. Modifiziertes Klima mit Langzeitgedächtnis in Baumring-Proxies. Umgebung. Res. Lette. 10, 084020 (2015).

Artikel ADS Google Scholar

Esper, J. et al. Rangliste baumringbasierter Temperaturrekonstruktionen des vergangenen Jahrtausends. Quat. Wissenschaft. Rev. 145, 134–151 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

McCarroll, D., Young, GH & Loader, NJ Messung der Fähigkeit varianzskalierter Klimarekonstruktionen und ein Test zur Erfassung von Extremen. Holozän 25, 618–626 (2015).

Artikel ADS Google Scholar

Büntgen, U. Untersuchung von Baumringparametern für holozäne Klimarekonstruktionen. Wiley Interdisziplinär. Rev. Clim. Änderung 13, e778 (2022).

Artikel Google Scholar

Battipaglia, G. et al. Fünf Jahrhunderte mitteleuropäischer Temperaturextreme, rekonstruiert anhand der Baumringdichte und dokumentarischer Beweise. Globus. Planet. Änderung 72, 182–191 (2010).

Artikel ADS Google Scholar

Von Storch, H. et al. Rekonstruktion des vergangenen Klimas aus verrauschten Daten. Wissenschaft 306, 679–682 (2004).

Artikel ADS Google Scholar

Belmecheri, S., Babst, F., Wahl, ER, Stahle, DW & Trouet, V. Mehrhundertjährige Bewertung der Schneedecke der Sierra Nevada. Nat. Aufstieg. Änderung 6, 2–3 (2016).

Artikel ADS Google Scholar

Lücke, LJ, Hegerl, GC, Schurer, AP & Wilson, R. Auswirkungen von Gedächtnisverzerrungen auf die Variabilität von Temperaturrekonstruktionen. J. Clim. 32, 8713–8731 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

von Arx, G., Crivellaro, A., Prendin, AL, Čufar, K. & Carrer, M. Quantitative Holzanatomie – praktische Richtlinien. Vorderseite Pflanzenwissenschaft. 7, 781 (2016).

Google Scholar

Prendin, AL et al. Neue Forschungsperspektiven durch einen neuartigen Ansatz zur Quantifizierung der Tracheidenwanddicke. Baumphysiol. 37, 976–983 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Björklund, J. et al. Wissenschaftliche Vorzüge und analytische Herausforderungen der Baumring-Densitometrie. Rev. Geophys. 57, 1224–1264 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

Björklund, J., Seftigen, K., Fonti, P., Nievergelt, D. & von Arx, G. Dendroklimatisches Potenzial der Dendroanatomie bei temperaturempfindlichen Pinus sylvestris. Dendrochronologia 60, 125673 (2020).

Artikel Google Scholar

Lopez-Saez, J. et al. Die Baumringanatomie von Pinus cembra-Bäumen eröffnet neue Möglichkeiten für Klimarekonstruktionen in den europäischen Alpen. Wissenschaft. Gesamtumwelt. 855, 158605 (2023).

Seftigen, K. et al. Perspektiven für die Dendroanatomie in der Paläoklimatologie – eine Fallstudie über Picea engelmannii aus den kanadischen Rocky Mountains. Aufstieg. Nach 18, 1151–1168 (2022).

Artikel Google Scholar

Allen, KJ, Nichols, SC, Evans, R. & Baker, PJ Merkmale eines Multi-Arten-Nadelbaumnetzwerks von Holzeigenschaften-Chronologien aus Südaustralien. Dendrochronologia 76, 125997 (2022).

Artikel Google Scholar

Melvin, TM, Grudd, H. & Briffa, KR Mögliche Verzerrung bei der „Aktualisierung“ von Jahrringchronologien mithilfe regionaler Kurvenstandardisierung: Neuverarbeitung von 1500 Jahren Torneträsk-Dichte- und Ringbreitendaten. Holozän 23, 364–373 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Linderholm, HW & Gunnarson, BE Waren die mittelalterlichen Temperaturen in der warmen Jahreszeit in Jämtland, den zentralen skandinavischen Bergen, niedriger als zuvor geschätzt? Dendrochronologia 57, 125607 (2019).

Artikel Google Scholar

Grudd, H. Torneträsk Baumringbreite und -dichte 500–2004 n. Chr.: Ein Test der Klimasensitivität und eine neue 1500-jährige Rekonstruktion der Sommer im Norden Fennoskandinaviens. Aufstieg. Dyn. 31, 843–857 (2008).

Artikel Google Scholar

Matskovsky, V. & Helama, S. Testen der langfristigen Sommertemperaturrekonstruktion auf der Grundlage von Chronologien maximaler Dichte, die durch erneute Analyse von Baumringdatensätzen aus dem nördlichsten Schweden und Finnland gewonnen wurden. Aufstieg. Nach 10, 1473–1487 (2014).

Artikel Google Scholar

Büntgen, U. et al. Herausragende Rolle des Vulkanismus bei der Klimavariabilität und der Menschheitsgeschichte im Zeitalter der Menschheit. Dendrochronologia 64, 125757 (2020).

Artikel Google Scholar

Guillet, S. et al. Klimareaktion auf den Vulkanausbruch von Samalas im Jahr 1257, enthüllt durch Proxy-Aufzeichnungen. Nat. Geosci. 10, 123–128 (2017).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Wu, T. et al. Ein Überblick über die Entwicklung und Anwendung von BCC-Klimasystemmodellen für Studien zum Klimawandel. J. Meteorol. Res. 28, 34–56 (2014).

Google Scholar

Landrum, L. et al. Das Klima des letzten Jahrtausends und seine Variabilität in CCSM4. J. Clim. 26, 1085–1111 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Dufresne, J.-L. et al. Prognosen zum Klimawandel mit dem Erdsystemmodell IPSL-CM5: von CMIP3 bis CMIP5. Aufstieg. Dyn. 40, 2123–2165 (2013).

Artikel Google Scholar

Yukimoto, S. et al. Ein neues globales Klimamodell des Meteorologischen Forschungsinstituts: MRI-CGCM3 – Modellbeschreibung und grundlegende Leistung –. J. Meteorol. Soc. Japan. Ser. II 90A, 23–64 (2012).

Artikel Google Scholar

Bao, Q. et al. Das flexible globale Ozean-Atmosphäre-Land-Systemmodell, Spektralversion 2: FGOALS-s2. Adv. Atmosphäre. Wissenschaft. 30, 561–576 (2013).

Artikel Google Scholar

Phipps, S. et al. Das CSIRO Mk3L Klimasystemmodell Version 1.0 – Teil 1: Beschreibung und Bewertung. Geosci. Modellentwickler. 4, 483–509 (2011).

Artikel ADS Google Scholar

Miller, RL et al. Historische CMIP5-Simulationen (1850–2012) mit GISS ModelE2. J. Adv. Modell. Erdsystem. 6, 441–478 (2014).

Artikel ADS Google Scholar

Giorgetta, MA et al. Klima- und Kohlenstoffkreislaufveränderungen von 1850 bis 2100 in MPI-ESM-Simulationen für die Phase 5 des Coupled Model Intercomparison Project. J. Adv. Modell. Erdsystem. 5, 572–597 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Marsh, DR et al. Klimawandel von 1850 bis 2005 simuliert in CESM1 (WACCM). J. Clim. 26, 7372–7391 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Watanabe, S. et al. MIROC-ESM 2010: Modellbeschreibung und grundlegende Ergebnisse von CMIP5-20c3m-Experimenten. Geosci. Modellentwickler. 4, 845–872 (2011).

Artikel ADS Google Scholar

Johns, TC et al. Anthropogener Klimawandel für 1860 bis 2100, simuliert mit dem HadCM3-Modell unter aktualisierten Emissionsszenarien. Aufstieg. Dyn. 20, 583–612 (2003).

Artikel Google Scholar

Taylor, KE, Stouffer, RJ & Meehl, GA Ein Überblick über CMIP5 und das Experimentdesign. Stier. Bin. Meteorol. Soc. 93, 485–498 (2012).

Artikel ADS Google Scholar

Braconnot, P. et al. Auswertung von Klimamodellen anhand paläoklimatischer Daten. Nat. Aufstieg. Änderung 2, 417–424 (2012).

Artikel ADS Google Scholar

Wigley, TML, Briffa, KR & Jones, PD Über den Durchschnittswert korrelierter Zeitreihen mit Anwendungen in der Dendroklimatologie und Hydrometeorologie. J. Appl. Meteorol. Klimatol. 23, 201–213 (1984).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0450%281984%29023%3C0201%3AOTAVOC%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 53" data-doi="10.1175/1520-0450(1984)0232.0.CO;2">Artikel ADS Google Scholar

Helama, S., Melvin, TM & Briffa, KR Regionale Kurvenstandardisierung: Stand der Technik. Holozän 27, 172–177 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Andersson, G. Über die Kieferndürre in Oberschweden im Frühjahr 1903 (Statens skogsförsöksanstalt, 1905).

Pallardy, SG Physiology of Woody Plants 3. Auflage (Academic, 2008).

Vaganov, EA, Hughes, MK & Shashkin, AV Wachstumsdynamik von Nadelbaumringen: Bilder vergangener und zukünftiger Umgebungen Vol. 183 (Springer Science & Business Media, 2006).

Abbott, PM et al. Kryptotephra aus dem isländischen Veiðivötn-Ausbruch im Jahr 1477 n. Chr. in einem grönländischen Eiskern: Bestätigung der Datierung vulkanischer Ereignisse in den 1450er Jahren n. Chr. und Bewertung der klimatischen Auswirkungen des Ausbruchs. Aufstieg. Nach 17, 565–585 (2021).

Artikel Google Scholar

Stoffel, M. et al. Schätzungen der vulkanisch verursachten Abkühlung in der nördlichen Hemisphäre in den letzten 1.500 Jahren. Nat. Geosci. 8, 784–788 (2015).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Anchukaitis, KJ et al. Sommertemperaturen der nördlichen Hemisphäre des letzten Jahrtausends aus Baumringen: Teil II, räumlich aufgelöste Rekonstruktionen. Quat. Wissenschaft. Rev. 163, 1–22 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

McCarroll, D. et al. Eine 1200-jährige Multiproxy-Aufzeichnung des Baumwachstums und der Sommertemperatur an der nördlichen Kiefernwaldgrenze Europas. Holozän 23, 471–484 (2013).

Artikel ADS Google Scholar

Neukom, R. et al. Interhemisphärische Temperaturvariabilität im letzten Jahrtausend. Nat. Aufstieg. Änderung 4, 362–367 (2014).

Artikel ADS Google Scholar

PAGES2k-PMIP3-Gruppe. Temperaturvariabilität auf kontinentaler Skala in PMIP3-Simulationen und regionalen Temperaturrekonstruktionen von PAGES 2k im vergangenen Jahrtausend. Aufstieg. Nach 11, 1673–1699 (2015).

Artikel Google Scholar

Lorenz, EN Deterministischer nichtperiodischer Fluss. J. Atmos. Wissenschaft. 20, 130–141 (1963).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0469%281963%29020%3C0130%3ADNF%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 64" data-doi="10.1175/1520-0469(1963)0202.0.CO;2">Artikel ADS MathSciNet MATH Google Scholar

D'Arrigo, R., Wilson, R., Liepert, B. & Cherubini, P. Zum „Divergenzproblem“ in nördlichen Wäldern: eine Überprüfung der Baumringnachweise und möglicher Ursachen. Globus. Planet. Change 60, 289–305 (2008).

Artikel ADS Google Scholar

Büntgen, U. et al. Der Einfluss der Entscheidungsfindung bei baumringbasierten Klimarekonstruktionen. Nat. Komm. 12, 3411 (2021).

Artikel ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pawlowicz, R. M_Map: ein Mapping-Paket für MATLAB, MATLAB-Paket v.1.4m. https://www.eoas.ubc.ca/~rich/map.html (2020).

Morice, CP et al. Eine aktualisierte Bewertung der oberflächennahen Temperaturänderung ab 1850: Der HadCRUT5-Datensatz. J. Geophys. Res. Atmosphäre. 126, e2019JD032361 (2021).

Artikel ADS Google Scholar

Schweingruber, FH, Bartholin, T., Schār, E. & Briffa, KR Radiodensitometrische-dendroklimatologische Chronologien von Nadelbäumen aus Lappland (Skandinavien) und den Alpen (Schweiz). Boreas 17, 559–566 (1988).

Artikel Google Scholar

Briffa, KR et al. Eine 1.400-jährige Baumringaufzeichnung der Sommertemperaturen in Fennoskandinavien. Nature 346, 434–439 (1990).

Artikel ADS Google Scholar

Briffa, KR et al. Fennoskandische Sommer ab 500 n. Chr.: Temperaturänderungen auf kurzen und langen Zeitskalen. Aufstieg. Dyn. 7, 111–119 (1992).

Artikel Google Scholar

Gärtner, H., Lucchinetti, S. & Schweingruber, F. Ein neues Schlittenmikrotom zur Kombination von Holzanatomie und Jahrringökologie. IAWA J. 36, 452–459 (2015).

Artikel Google Scholar

von Arx, G. & Carrer, M. ROXAS – ein neues Werkzeug zur Erstellung jahrhundertelanger Tracheiden-Lumen-Chronologien in Nadelbäumen. Dendrochronologia 32, 290–293 (2014).

Artikel Google Scholar

Denne, MP Definition von Spätholz nach Mork (1928). IAWA J. 10, 59–62 (1989).

Artikel Google Scholar

Björklund, JA, Gunnarson, BE, Seftigen, K., Esper, J. & Linderholm, HW Blauintensität und -dichte aus nördlichen fennoskandischen Baumringen, Untersuchung des Potenzials zur Verbesserung der Sommertemperaturrekonstruktionen mit Frühholzinformationen. Aufstieg. Nach 10, 877–885 (2014).

Artikel Google Scholar

Schmidt, G. et al. Rekonstruktionen des Klimawandels zur Verwendung in PMIP-Simulationen des letzten Jahrtausends (v1.1). Geosci. Modellentwickler. 5, 185–191 (2012).

Artikel ADS Google Scholar

Nationaler Forschungs Rat. Rekonstruktionen der Oberflächentemperatur für die letzten 2.000 Jahre (National Academies Press, 2007).

Cook, ER & Peters, K. Der Glättungsspline: ein neuer Ansatz zur Standardisierung der Breitenreihen von Baumringen im Waldinneren für dendroklimatische Studien. Baumringbulle. 41, 45–53 (1981).

Google Scholar

Matalas, NC Statistische Eigenschaften von Baumringdaten. Int. Assoc. Wissenschaft. Hydrol. Stier. 7, 39–47 (1962).

Artikel Google Scholar

Piermattei, A., Crivellaro, A., Carrer, M. & Urbinati, C. Der „blaue Ring“: Anatomie und Bildungshypothese einer neuen Baumringanomalie bei Nadelbäumen. Bäume 29, 613–620 (2015).

Artikel CAS Google Scholar

Percival, DB & Walden, AT Spektralanalyse für physikalische Anwendungen (Cambridge Univ. Press, 1993).

Huybers, P. pmtmPH.m v.1.0.0.0. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/2927-pmtmph-m (MATLAB Central File Exchange, 2022).

Haurwitz, MW & Brier, GW Eine Kritik der Methode der überlagerten Epochenanalyse: ihre Anwendung auf Sonnen-Wetter-Beziehungen. Mo. Weather Rev. 109, 2074–2079 (1981).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0493%281981%29109%3C2074%3AACOTSE%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 83" data-doi="10.1175/1520-0493(1981)1092.0.CO;2">Artikel ADS Google Scholar

Brad Adams, J., Mann, ME & Ammann, CM Proxy-Beweise für eine El Niño-ähnliche Reaktion auf vulkanischen Antrieb. Natur 426, 274–278 (2003).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Blarquez, O. & Carcaillet, C. Feuer, Brennstoffzusammensetzung und Widerstandsschwelle im subalpinen Ökosystem. PLoS ONE 5, e12480 (2010).

Artikel ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Gao, C., Robock, A. & Ammann, C. Vulkanischer Einfluss des Klimas in den letzten 1500 Jahren: ein verbesserter, auf Eiskernen basierender Index für Klimamodelle. J. Geophys. Res. Atmosphäre. 113, D23111 (2008).

Artikel ADS Google Scholar

Toohey, M. & Sigl, M. Vulkanische stratosphärische Schwefelinjektionen und optische Aerosoltiefe von 500 v. Chr. bis 1900 n. Chr. Erdsystem. Wissenschaft. Daten 9, 809–831 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Referenzen herunterladen

Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium des Schweizerischen Nationalfonds finanziert, der GvA zur Unterstützung von JB, KS, MVF und SK gewährt wurde (Projekt XELLCLIM Nr. 200021_182398). MS, PF und JB erhielten Fördermittel aus dem SNF-Sinergia-Projekt CALDERA (Nr. 183571). KS erhielt Mittel aus dem Formas-Stipendium Nr. 2019-01482. JE erhielt Fördermittel aus dem ERC Advanced Grant MONOSTAR (AdG 882727). Wir danken E. Rocha für die Unterstützung bei Torneträsk-Proben vom Dendrolab der Universität Stockholm; S. Helama, der uns auf die Studie55 aus dem frühen 20. Jahrhundert aufmerksam gemacht hat, in der die Schäden an den Baumkronen der Kiefern beschrieben wurden; und M. Timmonen und U. Büntgen für ihre Unterstützung bei der Probenahme des Totholzmaterials am N-Scan-Standort.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Marco Carrer, Georg von Arx

Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL, Birmensdorf, Schweiz

Jesper Björklund, Kristina Seftigen, Marina V. Fonti, Sven Kottlow, Patrick Fonti, Daniel Nievergelt & Georg von Arx

Oeschger-Zentrum für Klimaforschung, Universität Bern, Bern, Schweiz

Jesper Björklund, Marina V. Fonti, Patrick Fonti, Daniel Nievergelt und Georg von Arx

Regionale Klimagruppe, Abteilung für Geowissenschaften, Universität Göteborg, Göteborg, Schweden

Kristina Seftigen

Auswirkungen und Risiken des Klimawandels im Anthropozän (C-CIA), Universität Genf, Genf, Schweiz

Markus Stoffel

Dendrolab.ch, Departement für Geowissenschaften, Universität Genf, Genf, Schweiz

Markus Stoffel

Abteilung F.-A. Forel für Umwelt- und Wasserwissenschaften, Universität Genf, Genf, Schweiz

Markus Stoffel

Labor für Jahrringforschung, University of Arizona, Tucson, AZ, USA

David C. Frank

Geographisches Institut, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Deutschland

Jan Esper

Global Change Research Institute der Tschechischen Akademie der Wissenschaften (CzechGlobe), Brünn, Tschechische Republik

Jan Esper

Earth and Life Institute, Katholische Universität Löwen (UCLouvain), Louvain-la-Neuve, Belgien

Hugues Goosse

Schwedisches Polarforschungssekretariat, Wissenschaftliche Forschungsstation Abisko, Abisko, Schweden

Håkan Grudd

Institut für Physische Geographie, Universität Stockholm, Stockholm, Schweden

Björn E. Gunnarson

Bolin-Zentrum für Klimaforschung, Universität Stockholm, Stockholm, Schweden

Björn E. Gunnarson

Ministerium für Land, Umwelt, Land- und Forstwirtschaft (TeSAF), Universität Padua, Padua, Italien

Elena Pellizzari & Marco Carrer

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

JB, GvA, KS und MC konzipierten die Studie. H. Grudd, BEG, JE, MC, EP und DN führten Feldarbeiten durch und lieferten physikalische Proben für die holzanatomischen Analysen. GvA, MC, MVF, SK und EP koordinierten, verarbeiteten und vermaßen die holzanatomischen Daten. JB und KS führten die Analysen mit Input von H. Goosse durch, GvA, PF, DCF und MSJB haben das Papier geschrieben und alle Autoren haben das Papier überprüft und bei der Überarbeitung mitgeholfen.

Korrespondenz mit Jesper Björklund.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature dankt den anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Die instrumentellen Temperaturdaten wurden vom kältesten zum wärmsten sortiert und zusammen mit den Rekonstruktionswerten der entsprechenden Jahre aufgetragen. Die grauen Kästchen sind an die 10 % kältesten und wärmsten Jahre bzw. das 10. bzw. 90. Perzentil der Zscore-Temperaturen gebunden. Wenn im grauen Feld ein extremer Rekonstruktionswert gefunden wird, wird das Extrem als „erfasst“ definiert. Die Summe der erfassten Werte dividiert durch die potenzielle Summe der Werte wird berechnet und als Prozentsatz der Extremwerterfassung (EVC) dargestellt. Bei McCarroll et al.21 wurde ein Signifikanztest durchgeführt, und für 160–170 Jahre Klimadaten wird p < 0,001 erreicht, wenn mehr als 40 % der Werte erfasst werden. a) Die Fähigkeit von A-FEN, JJA-Temperaturextreme zu erfassen. b) Die Fähigkeit von X-FEN, JJA-Temperaturextreme zu erfassen. c) und d) zeigen die gleiche Analyse wie a) und b), jedoch unter Verwendung des Ziel-MJJA. Beide Datensätze zeigen somit erhebliche Mengen an erfassten Extremen, aber der A-FEN erfasst deutlich mehr als der X-FEN für die MJJA-Zielsaison. Das X-FEN erfasst einen höheren Prozentsatz an kalten Extremen, wenn die MJJA-Zielsaison verwendet wird, aber den gleichen Prozentsatz an warmen Extremen, unabhängig von der Zielsaison. Die Begründung für die Verwendung von MJJA als Zielsaison für X-FEN ist daher weniger eindeutig als für A-FEN. JJA ist die Zielsaison, die in den Veröffentlichungen verwendet wurde, in denen ursprünglich die MXD-Daten präsentiert wurden2,37 und wird daher im Haupttext für die anderen Vergleiche verwendet.

Quelldaten

a) Hochpassgefilterte Daten (kubische Glättungssplines mit 50 % Frequenzgang-Grenzwert nach 40 Jahren (HP40yrs)) korrelierten mit identisch behandelten Temperaturdaten. b) Trendbereinigte RCS-Daten korrelieren mit unbehandelten Temperaturdaten. c) tiefpassgefilterte Daten (LP5 Jahre) und d) (LP10 Jahre), jeweils korreliert mit identisch behandelten Temperaturdaten. Die monatlichen Temperaturdaten wurden von HadCRUT568 abgerufen (5° gerasterter Monatsdatensatz, Breitengrad 65–70° N, Breitengrad 15–30° E). Korrelationskoeffizienten in Weiß sind bei p < 0,01 signifikant und schwarze Koeffizienten sind unbedeutend. Wenn tiefpassgefilterte 10-Jahres-Daten verwendet werden, ist die Autokorrelation so hoch, dass es unmöglich ist, die Signifikanz nach Anpassung an den Verlust von Freiheitsgraden79 zu erkennen, weshalb es sinnlos ist, die Analyse über noch niedrigere Frequenzen fortzusetzen. Auf der y-Achse befinden sich die Parameter bzw. Rekonstruktionen und auf der x-Achse jede monatliche Temperatur bzw. monatliche Zielsaison. Die Autokorrelation erster Ordnung, AR(1), der JJA- und MJJA-Temperaturen ist oben auf jedem Panel als Referenz angegeben, und der Baumringparameter AR(1) ist am rechten Rand jedes Panels zu finden. Der Analysezeitraum deckt die gesamte Längenüberlappung zwischen allen Datensätzen ab (1850–2019 für anatomische Parameter und 1850–2010 für das X-FEN). Die Ergebnisse sind sehr ähnlich, wenn der Zeitraum 1850–2010 für die QWA-Daten verwendet wird. Der Parameter Delta-Radial-Zellwanddicke (DeltaCWTRAD) wurde aufgrund der Gesamtleistung in der Analyse als Prädiktor für die A-FEN-Rekonstruktion festgelegt.

Quelldaten

Die Nicht-QWA-Datentypen sind identisch mit Abb. 2 des Hauptmanuskripts und die vertikalen Pfeile haben zur Referenz die exakten Positionen und Abmessungen wie in Abb. 2. a) A-FEN (erstellt in dieser Studie), kalibriert unter Verwendung regionaler mittlerer MJJA-Lufttemperaturen68 (R2-Ensemblebereich in Klammern (a = 0,05)) und Ergebnisse für das X-FEN (von Wilson et al.9) unter Verwendung des entsprechenden JJA Temperaturen. Der unregelmäßige Winter/Frühling 1902/1903 führte zu einem massiven Absterben der einjährigen Zweigtriebe in der Region55, hervorgehoben durch den gelben Bereich. In diesen Jahren mit extrem schmalen Ringen hat die Röntgentechnik aufgrund ihrer vergleichsweise geringeren effektiven Messauflösung Schwierigkeiten, hohe MXD-Werte zu messen29 (siehe Erweiterte Daten Abb. 4). b) Replikation und paarweise Interserienkorrelation ($\bar{R}$) von A-FEN in Blau und X-FEN in Rot. c) Variationen im Jahrhundertmaßstab (siehe Methoden) im Vergleich zwischen A-FEN, X-FEN, Klimamodellsimulationen sowie NH- und globalen Temperaturrekonstruktionen. Die fünf großräumigen Rekonstruktionen1,9,10,38,39 sowie die elf regional extrahierten Klimamodellsimulationen40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50 werden probabilistisch dargestellt Perzentilbereiche. Die vertikalen Pfeile verdeutlichen die allgemeinen Abweichungen des X-FEN im Vergleich zu den anderen Daten.

Quelldaten

a) Röntgenbild mit Analysespurpfad im durchgezogenen weißen Rechteck und Beispielen für die Auswirkung unterschiedlicher effektiver Messauflösungen. b) Die Fotosensoren in a) erstellen Messprofile, wobei der blaue Sensor das blaue Profil erstellt, das einer effektiven Messauflösung von 20 Mikrometern entspricht, und der orange Sensor das orange Profil aufbaut, das einer effektiven Messauflösung von 60 Mikrometern entspricht, was ungefähr dem entspricht effektive Messauflösung der Röntgenmethodik29. Beachten Sie, dass die MXD-Zeitreihen umgekehrte Variationen widerspiegeln, wenn sie mit Geräten mit hoher oder niedriger Auflösung entwickelt wurden, d. h. der mittlere Ring weist je nach Auflösung den niedrigsten oder höchsten Wert auf. Die Erklärung dafür ist, dass sehr schmale Spätholzbreiten mit vergleichsweise niedrigeren MXD-Werten einhergehen, obwohl der „wahre“ MXD-Wert hoch sein kann. c) Beziehungen zwischen TRW und A-FEN und d) LWW und A-FEN. e) Beziehungen zwischen TRW und anatomischem MXD (MXDCWT) und f) LWW und MXDCWT. g) Beziehungen zwischen TRW und X-FEN und h) LWW und X-FEN. Alle Datensätze zeigen Korrelationen und verwenden Datenpunkte für den Zeitraum 850–2005 n. Chr. Beachten Sie, dass X-FEN immer stärker mit TRW und LWW korreliert als MXDCWT. Eine höhere Korrelation wird erwartet, wenn TRW oder LWW die Messung beeinflussen. Aufgrund der möglicherweise nichtlinearen Beziehungen zwischen Breite und Dichte wurden Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten verwendet. Rraw und rdiff. bezieht sich auf unbehandelte bzw. erste differenzierte Daten vor Korrelationen.

Quelldaten

Ringbreite (TRW) im Vergleich zu anatomischem MXD (MXDCWT) und X-FEN sowie Spätholzbreite (LWW) im Vergleich zu MXDCWT und X-FEN. Spearman-Rangkorrelationen wurden für RCS-trendbereinigte Chronologien mit einer Basislänge von 100 Jahren und Überlappungen von 10 Jahren verwendet. Für die anatomischen MXDCWT-Daten wurden 100 untergeordnete Chronologien mit 15 Bäumen/Jahr verwendet, um in Blautönen dargestellte Ensemblebereiche zu erstellen. Abweichungen von diesen blau schattierten Bereichen stellen signifikante Unterschiede (p < 0,05) von den TRW- bzw. LWW-Korrelationen mit MXDCWT dar. Die X-FEN-Korrelationen liegen häufig außerhalb der blauen Bereiche und bei höheren Korrelationen mit TRW bzw. LWW, was auf eine gelegentlich stärkere Abhängigkeit von X-FEN von diesen Parametern hinweist.

Quelldaten

RCS-trendbereinigtes A-FEN (Daten aus dieser Studie) im Vergleich zum X-FEN (Daten von Wilson et al.9), geglättet unter Verwendung kubischer Glättungssplines mit 50 % Frequenzgang-Grenzwert nach 100 Jahren. Beachten Sie, dass kein Mitglied des A-FEN-Ensembles die anhaltende Wärme während des MCA und die relativ niedrigen Temperaturen während des CWP aufweist wie das X-FEN.

Quelldaten

Die MXD-basierten Temperaturrekonstruktionen aus Fennoscandia stammen von Wilson et al.9, Schneider et al.10 und McCarroll et al.61, dargestellt durch einen probabilistischen Perzentilbereich.

Quelldaten

a) Spektrale Eigenschaften des A-FEN-Ensembles und von 0,5. (Beta-Koeffizient für weißes Rauschen = 0, rosa Rauschen = 1). b) Ausführen von Autokorrelationen AR(1), berechnet für Fensterlängen von 100 Jahren, verschoben um 10-Jahres-Verzögerungen.

Quelldaten

SEAs unter Verwendung von Gao, et al.86 Ereignislisten der 10 a) und 30 b) der größten (basierend auf der Sulfataerosol-Injektion) Ereignisse auf der nördlichen Hemisphäre. Die Modellsimulationen wurden alle aus den entsprechenden Gitterzellen extrahiert. Breitengrad 65–70° N, Längengrad 15–30° E. Wir haben nur Gao et al. als Grundlage für die Ereignislisten verwendet, da die meisten Modelle in unserem Ensemble mit Gao et al. erzwungen wurden. Beachten Sie jedoch, dass diese Liste für einige Modelle und die Jahrringdaten möglicherweise nicht optimal ist. Wir haben in der SEA einen Modellensemble-Mittelwert verwendet, um den Grad der vulkanischen Abkühlung zu untersuchen, die die Modelle zum Ausdruck bringen. ch) Proxy vs. Modellreaktion auf einige spezifische große vulkanische Ereignisse, datiert nach Toohey und Sigl87. Die Reaktionen auf UE 1453 CE, Huaynaputina und Eldgjá sind in den Proxy-Daten ausgeprägt, jedoch nicht in den Modellen. Die Reaktionen auf Samalas und Tambora sind in den Modellen ausgeprägt, jedoch nicht in den Proxy-Daten. Die Reaktion auf Parker ist sowohl in den Modellen als auch im Proxy vorhanden.

Quelldaten

Springer Nature oder sein Lizenzgeber (z. B. eine Gesellschaft oder ein anderer Partner) besitzen die ausschließlichen Rechte an diesem Artikel im Rahmen einer Veröffentlichungsvereinbarung mit dem Autor bzw. den Autoren oder anderen Rechteinhabern. Die Selbstarchivierung der akzeptierten Manuskriptversion dieses Artikels durch den Autor unterliegt ausschließlich den Bedingungen dieser Veröffentlichungsvereinbarung und geltendem Recht.

Nachdrucke und Genehmigungen

Björklund, J., Seftigen, K., Stoffel, M. et al. Die Anatomie der fennoskandinavischen Baumringe zeigt ein wärmeres modernes als mittelalterliches Klima. Natur 620, 97–103 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06176-4

Zitat herunterladen

Eingegangen: 11. Februar 2023

Angenommen: 05. Mai 2023

Veröffentlicht: 02. August 2023

Ausgabedatum: 03. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06176-4

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.

Nachricht