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在树木年代学中，系列相关性用于树木产地溯源的可靠性存疑。研究人员开展 t 统计量在树木产地溯源应用的研究，发现 tBP与地理距离关系在短距离更显著，且受树轮系列重叠影响。这为溯源研究提供新视角。
在树木年代学的世界里，树木产地溯源一直是个重要课题。以往，研究人员常用系列相关性来判断树木的产地，其原理是相似环境中生长的树木，树轮系列相关性更高，理论上，高相关性意味着树木生长地距离更近。但在实际应用中，这一方法却遇到了不少麻烦。有时，地理上相距甚远地区的树木，其树轮系列相关性反而比同一地点的树木更高，这让大家对相关性分析在树木产地溯源中的可靠性产生了怀疑。为了解决这个问题，研究人员尝试了各种方法，比如采用不同的统计手段、运用同位素标记，甚至借助定量解剖学技术，但这些方法往往既耗时又不实用，尤其在考古领域应用困难重重。
在这样的背景下，为了找到更有效的树木产地溯源方法，研究人员开展了关于 t 统计量在树木产地溯源中应用的研究。他们的研究成果发表在《Dendrochronologia》上。这项研究意义重大，它重新审视了 t 统计量在该领域的作用，为树木产地溯源提供了新的思路和方法。
研究人员在研究中主要运用了相关性分析和构建关系曲线的技术方法。他们收集了大量数据，对约 12,000 个样本进行分析，这些样本涵盖云杉（Picea abies Karst.）、落叶松（Larix decidua Mill.）和银杉（Abies alba Mill.）三种主要针叶树种，样本采集自分布在大陆地理尺度上的 447 个地点。通过对这些数据的相关性分析，研究人员构建出 t 统计量（tBP）与地理距离（d）之间的关系曲线，以此来探究 t 统计量在树木产地溯源中的应用效果。
下面来看看具体的研究结果。
2. t 统计量作为树木产地溯源指标
研究人员采用 Baillie 和 Pilcher 的方法（tBP）进行研究，该方法在当前的交叉定年操作中应用广泛。研究发现，tBP与地理距离之间的关系和皮尔逊相关系数（r）与地理距离的关系有所不同。相比于 r 与 d 的线性关系，tBP与 d 的关系在低距离（即高相关性）时呈现出明显的上升趋势。利用这一关系，研究人员提出了一种近似的树木产地溯源分析步骤：先计算两个系列之间的 tBP，再选择正确重叠对应的 t 曲线，最后通过绘制水平线来确定最大距离。例如，当两个系列重叠 100 年且 tBP为 7 时，最大分离距离约为 60km。同时，研究还发现不同树种的 t 曲线存在差异。落叶松在低距离时 t 曲线上升幅度较大，但在树木产地溯源方面，银杉的不确定性最大，其次是落叶松和云杉。这一结果除了受树种特性影响，还可能与样本数量有关。另外，t 值为 10 时，对应的分离距离在 16 - 35km 之间，这表明 t 统计量不能单独用于确认两个系列属于同一树干，还需结合其他统计参数和视觉分析。
3. 树轮系列的长度
在树木年代学实践中，树轮系列的长度对研究结果的可靠性至关重要。通常认为，样本包含的树轮数量越多，结果越可靠。但研究发现，对于 tBP为 7 的预测，比较 200 个树轮时预测的最大距离为 200km，而比较 50 个树轮时仅为 10km。这看似矛盾，实际上是因为较长的树轮系列重叠会使 t - d 曲线整体上移，导致给定 tBP值时不确定性圆的半径增大，使得 tBP作为产地溯源指标的有效性降低。不过，曲线的上移也意味着在低空间分离时能获得更大的 t 值。因此，不能事先确定一个通用的 t 值信息阈值，而应根据树轮系列的重叠长度来确定。
综合来看，研究人员通过对 t 统计量在树木产地溯源中的研究，得出了一系列有价值的结论。首先，在同一树种中，树轮系列相关性的高分位数与地理距离之间存在显著关系，可用线性对数方程描述，且选择合适的去趋势化方法很关键，Baillie 和 Pilcher 提出的 5 年移动平均去趋势化方法效果较好。其次，t 统计量虽然可以弥补皮尔逊相关系数对系列重叠不敏感的缺陷，但使用时需要考虑 t、距离和系列重叠之间的非线性关系。根据 Baillie 和 Pilcher 方法计算的 t 统计量在交叉定年过程中常用，有助于获取样本可能来源的初步信息。然而，由于 t 统计量受多种因素影响，无法确定一个通用的、具有普遍信息价值的阈值，在实际应用中需要结合树种和系列重叠情况来确定参考值。
这项研究的意义在于，它为树木产地溯源研究提供了更深入的理解和更有效的方法。虽然 t 统计量在应用中存在一定局限性，但通过合理考虑相关因素，能够更好地发挥其在树木产地溯源中的作用，为后续的研究和实践提供了重要的参考依据，推动了树木年代学领域的发展。
