喜马拉雅山是世界上最长且海拔最高的山脉，从南至北海拔梯度上具有多种气候类型，孕育了从亚热带常绿阔叶林至高寒灌丛等丰富的森林资源。该地区对气候变化十分敏感，但连续的、长时间尺度的气候变化数据十分匮乏，这大大限制了该区域气候变化及其对森林生态系统影响等方面的研究。树轮在重建过去气候变化方面发挥着重要作用，然而，喜马拉雅山区尤其是尼泊尔一带的树轮气候研究还相当匮乏。迄今，树轮气候重建仅限于冬季或春季温度重建，缺乏对喜马拉雅山中部过去降雨长期变化的重建研究。另外，喜马拉雅山区的大部分树轮研究仅针对针叶树种，对阔叶树种的研究一直未受到重视。其实，糙皮桦(Betula utilisD.Don)在喜马拉雅山区分布广泛，且是最常见的高山林线树种。然而，我们仍然不清楚糙皮桦的树轮气候学潜力。　　此论文针对喜马拉雅山中部高山林线上的糙皮桦开展树轮研究，旨在解答以下问题:揭示林线糙皮桦是否具有建立长树轮年表的潜力？利用林线桦树树轮是否可以重建过去的气候变化历史，尤其是降雨变化历史？喜马拉雅山中部气候变化与大空间尺度上环境事件之间是否存在着显著的联系？由于尼泊尔器测气候资料十分缺乏，而且已有的气象站多位于低海拔区，我们不清楚低海拔处的温度和降水变化是否可以用来指示高海拔处的变化特征。围绕以上问题，此论文主要得到以下结论或认识:　　为了揭示海拔梯度上（130m至5050m）温度和降水记录之间的联系，我们比较和分析了2005年1月至2008年12月期间的器测温度和降水数据。从平均值的变化幅度和分布来看，不同时间尺度上和不同海拔上的温度和降水记录具有显著的差异。尽管存在这些差异，海拔梯度带上的温度和降水的变化具有很好的一致性，且这种一致性随着时间尺度增长而增强。除平原地区与中部山地和高海拔样点之外，不同海拔之间的温度变化具有显著的相关关系。回归模型的斜率(R2＞0.5)表示了不同海拔处的温度变化的相似性。不同海拔处的月降水数据也显示了类似的模式。虽然个别样点之间的月降水量变化的相关性没有温度变化之间的显著，但大多数情况下的相关系数仍达到显著水平。综上所述，我们发现使用喜马拉雅山中段，除平原低海拔区以外，其他海拔上的温度和降水变化具有很好的一致性。　　基于对尼泊尔中部糙皮桦树轮样本的交叉定年，我们建立了一条458年的树轮宽度年表。年表的统计特征显示，糙皮桦具有树轮气候学研究学研究潜力。尤其是，糙皮桦的生长与当年季风前期（3-5月份）的降水量之间呈显著的正相关关系(P＜0.001)，为重建喜马拉雅山中部过去的季风前的降水变化历史提供了可能性。然而，林线糙皮桦的树轮气候学意义还需要多个树轮样点的研究来证明。　　通过喜马拉雅山中部由7个糙皮桦林线树轮年表构成的树轮网络，此研究进一步证实了林线糙皮桦的生长主要受季风前期降水的限制。这与全球尺度上其他高山和环北极林线上树木的生长对环境响应关系不同。林线糙皮桦树轮所记录的降水信息，与喜马拉雅山南坡降水格局和糙皮桦的树种特性有关。喜马拉雅山中部从南部平原区至海拔2000-3000米，降水随海拔的升高而增加，而海拔2000-3000米以上的降水会随海拔上升而逐渐减少，甚至林线处（4000米海拔）的年降雨量仅为650mm左右。尤其是，季风前期的降水异常少，经常形成春季干旱。以上降水变化格局导致了高海拔林线上糙皮桦的生长可能受到降水限制。近几十年来，林线糙皮桦在干旱年份（尤其是3-5月份的干旱）高频率缺失轮的出现也进一步证实了干旱对糙皮桦生长的影响。另一方面，糙皮桦一般生长于雨影区，更易受到干旱的影响。考虑到糙皮桦在喜马拉雅山脉的广泛分布，该树种可作为调查驱动树线形成机制的一个特例，具有重要的生态学价值。　　基于以上树轮网络，我们建立了一条460年的区域平均树轮年表，这是目前高亚洲地区最长的糙皮桦树轮年表。该区域树轮年表与季风前期（3-5月）降水量之间存在显著的相关关系(r=0.61，p＜0.001，1960-2009)，基于此年表我们重建了公元1552年以来的喜马拉雅山中部春季降水变化历史。这是迄今首次利用糙皮桦树轮来开展气候重建工作，同时也是首次重建了喜马拉雅中部降水变化历史。重建的降水变化序列显示了年际和年代际的变化特征。其中，1999、1813和1954年的春天是最为干旱的，而1775、1557和1988年则是春季降雨量最多的年份。重建的序列还显示，公元1811-1821以及1995-2005是过去460年来最干旱的两个十年。降水的减少与1809年发生的未知的火山喷发以及Tambora火山喷发的影响具有同步性，表明热带和亚热带的火山喷发可能会导致喜马拉雅山中部干旱的发生。另外，所重建的降水序列与加德满都3-5月的降水变化以及其他用于指示南亚季风降雨指数之间也存在显著的相关关系。　　此研究通过建立喜马拉雅山中部糙皮桦林线树轮网络，揭示了糙皮桦的树轮气候学意义，重建了过去降水变化历史，为喜马拉雅山树轮气候学和高山林线研究填加了新的内容，同时也为深入了解过去的降水变化历史及其驱动机制奠定了数据基础。