《Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology》：Stable Holocene vegetation on the Tibetan Plateau inferred from pollen records
编辑推荐：
•花粉推断表明青藏高原植被组成更替率低，植被变化有限。•全新世花粉谱的变化可能低于50–100公里范围内现代花粉组合的变化。•青藏高原东缘全新世花粉微弱变化反映了生态对冬季温度变率的影响。引言从湖相沉积物中提取的花粉被广泛认为是重建过去植被和气候的可靠代用指标（例如，Chen
- •
花粉推断表明青藏高原植被组成更替率低，植被变化有限。
- •
全新世花粉谱的变化可能低于50–100公里范围内现代花粉组合的变化。
- •
青藏高原东缘全新世花粉微弱变化反映了生态对冬季温度变率的影响。
引言
从湖相沉积物中提取的花粉被广泛认为是重建过去植被和气候的可靠代用指标（例如，Chen等，2015；Cao等，2023；Liu等，2024）。花粉百分比数据——定性和定量植被与气候重建中最常用的数据格式——可能对环境信号产生误导性解释，原因在于草本花粉的分类分辨率有限、外来花粉粒的贡献以及花粉浓度的变化，尤其在不以森林植被为主的地区更为突出（Cao等，2023；Cao等，2025；Liu等，2024）。在以草本植物为主的地区，有限的分类分辨率制约了花粉百分比数据捕捉群落组成和气候信号细节的能力。此外，稀疏的植被覆盖会放大远距离外源花粉粒的影响（Cao等，2023）。这一问题在青藏高原（TP）尤为严重。
青藏高原因其高海拔和大陆性气候，主要以非森林植被——高山草甸、草原和荒漠——为特征，植物多样性低，群落组成极为简单，尤其在高原内部地区更为如此。这些脆弱的生态系统对气候变化极为敏感，因此了解脆弱植被对未来全球变暖的响应至关重要。湖泊在青藏高原广泛分布，为利用花粉记录研究过去植被和气候提供了宝贵机会；然而，大气、表土、湖相表面沉积物和第四纪档案中的花粉组合始终由少数草本类群（莎草科、禾本科、蒿属和苋科）所主导。这些沉积物中外源花粉也十分常见，但其贡献在重建中往往被高估（例如，Wu等，2019）。此外，青藏高原植被覆盖和花粉浓度的显著空间变异性表明，仅依靠花粉百分比可能无法忠实地反映过去植被或气候条件。这些特征共同加剧了基于花粉百分比数据的古植被和古气候重建中固有的偏差。
尽管解读此类花粉数据中蕴含的气候信号至关重要，尤其是在青藏高原，但仅少数方法学方法和研究对此挑战性问题进行了探索。先前的评估，包括基于去趋势典范对应分析（DCCA）的更替率估计和花粉谱稳定性评价（Birks，2007；Wang和Herzschuh，2011；Cao等，2019），提供了有价值的见解，但由于其固有局限性，尚未完全解决这一问题。
本文以青藏高原——一个富含湖相表面沉积物和全新世花粉记录的区域——为案例，定量评估基于花粉的气候信号的可靠性。我们采用将现代和化石花粉数据投射到同一排序空间中，并量化化石组合相对于现代校准集的时序追踪情况的方法，从而直接评估花粉数据反映过去气候条件的可靠性。
章节摘要
花粉数据集及相关气候变量
现代花粉数据集来源于青藏高原湖相表面沉积物花粉汇编（n = 476，Tian等，2025）。采样点涵盖所有主要植被类型，在高原上广泛分布，尽管覆盖主要集中在高山草甸和高山草原地区；青藏高原东部的高山森林采样点代表性不足（图1）。气候数据提取自中国气象驱动数据集（CMFD，He等，2020），这是一个格点化的近地表
现代花粉-气候关系
RDA中Tann的VIF值为163.8，揭示了温度变量之间存在严重的多重共线性。排除Tann后，Pann、Mtco和Mtwa的VIF值降至<20；因此，这三个变量被保留用于后续分析。RDA的前两个轴累计解释了现代花粉组合总惯量的25.2%（轴1：14.4%；轴2：10.8%）。Pann对现代花粉组成变化的影响最强，这一点由三个互补的诊断指标所证实（
讨论
湖相沉积物被广泛认为是适合基于花粉的区域植被重建的良好档案，因为它们具有相对较大的花粉来源区（Chevalier等，2020）。由于我们的现代和全新世数据集均来源于湖相沉积物，尽管不同大小湖泊的绝对花粉来源区存在不可避免的差异，但它们具有基本可比的理论基础（Jacobson和Bradshaw，1981）。我们进一步假设时间
结论
为评估全新世花粉谱所推断的植被和气候时间变化，我们采用了"以空间代时间"的替代框架来研究青藏高原。青藏高原全新世花粉组合显示出有限的时间变化，始终低于50–100公里范围内现代花粉组合的空间变异性，表明组成更替率低且重建的植被变化极小。在考虑到青藏高原花粉
CRediT作者贡献声明
Fang Tian：撰写——审阅与编辑，撰写——原始稿件，概念化。Zitong Wang：调查，数据管理。Fangru Liu：调查，形式分析，数据管理。Xianyong Cao：验证，概念化。
致谢
我们衷心感谢所有将其花粉数据集公开至数据库以便本研究进行重新分析的贡献者。本研究得到国家自然科学基金（项目编号42471179）的支持。Cathy Jenks提供了语言编辑方面的帮助。
Fang Tian|Zitong Wang|Fangru Liu|Xianyong Cao
