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通过对树木年轮中信息的提取,重建过去气候变化,具有重要的理论和实际意义.长期以来,前人利用高精度和高分辨率的树轮同位素研究气候变化,已经作了大量的工作,并取得了重要进展.该文从分辨率更高(逐年*45°间隔)、样本数更多(达734个)的树轮δ13C资料出发,论证了树轮δ13C角分布存在的普遍性,并使用多种气候资料(包括降水、相对湿度、平均温度、平均最高温度、平均最低温度和太阳总辐射)和不同的数学模型(包括主成分线性回归和人工神经网络)对树轮δ13C角分布的气候意义进行了较深入的研究.