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古气候和古环境的定量重建已经成为古地理学和古生态学研究的优先领域。受东亚季风影响的长白山区对于气候变化响应敏感，前人已经开展了较系统的基于湖泊或者泥炭等记录的区域古气候变化和东亚季风演 化等方面的重建研究，但是定量化的古气候、古环境变化研究结果还很不足。转换函数可以模拟现代物种组成和其对应的环境因子之间的关系，并将这种数量关系应用于重建古气候和古环境，或者预测物种组成随着全球变暖的变化趋势，因此，它有力地推动了古地理学和古生态学的进步。

基于此，我们在长白山区沿着纬度梯度、经度梯度和海拔梯度，选择不同营养类型的泥炭沼泽，在每个泥炭地内部沿着水文梯度设置样方，调查其上的植物组合动态和地表水的水位埋深、pH、电导率、总氮、总磷、总钙、总镁含量等主要环境因子变化。通过三年的野外实测，建立了长白山区典型泥炭沼泽植物及其关键环境因子特征数据库，这为开展长白山区泥炭沼泽相关研究提供基础数据；通过对沼泽植物和环境因子的除趋势分析，表明水位埋深是影响泥炭地植被群落变化的主要环境因子，并给出了主演成炭植物适宜的水位埋深和变化范围，这一结果为退化泥炭地的植被恢复提供技术支撑；经过统计学和生态学的检验，选择的四种模型建立的水位埋深-植物组合的转换函数都具有很强的预测能力。该函数为利用成炭植物残体定量重建该地区泥炭地过去地表湿度、进而推测区域的水文气候变化提供重要基础。

以上结果以“Plant assemblages-based quantitative reconstruction of past mire surface wetness: A case study in the Changbai Mountains region, Northeast China”为题，发表在《Catena》上。杨倩楠和李鸿凯为共同第一作者，赵红艳为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金的支持。

原文链接： https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106412