《表3 转换方程和交叉检验的统计量Tab.3 Statistical parameters of the transfer equation and cross-validation》

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《基于树轮宽度的澜沧江源区干旱重建》

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注:a表示达到0.05显著性所需同号数；b表示达到0.01显著性所需的同号数。

式中:SPEI6-7代表6—7月平均澜沧江源区SPEI；RES代表树轮宽度差值年表序列。重建方程的相关系数达到0.611（n=53，P<0.01），重建方程可以解释研究区6—7月SPEI序列方差的37.4%，调整自由度后为36.2%。为验证重建方程的可靠性，笔者采用逐一剔除法对方程进行检验，检验的各项统计量列于表3。结果表明，重建序列与实际值符号一致的年份有35 a（通过了0.05显著性水平检验），一阶差符号一致的有34 a（通过了0.01显著性水平检验）。此外，重建方程的乘积平均值t为3.03，误差缩减值（RE）为0.33，F检验值为30.46，都通过了0.01的显著性检验，上述统计量均表明了重建方程能较好地反映低频和高频的变化且稳定可靠。图5给出了重建的6—7月SPEI在1961—2013年与实际值的对比，从图中可以发现，重建的澜沧江源区1961—2013年6—7月SPEI序列基本能够再现实际的SPEI变化特征，重建曲线所反映出的高低频变化特征与实际曲线都具有良好的一致性。