Inelul anual oferă informaţii importante pentru înţelegerea variabilităţii climatice şi a dinamicii istorice a modificărilor climei la nivel mezozonal şi general. Climatul influenţează creşterea arborilor! această axiomă general acceptată reprezintă fundamentul cercetărilor de dendroclimatologie (Schweingruber, 1996). Variaţia creşterii radiale a arborilor poate fi corelată cu variaţia unuia sau a mai multor parametrii climatici, cunoscuţi ca fiind determinanţi ai proceselor de creştere. Astfel, este posibilă găsirea unei relaţii statistice între creştere şi factorii de mediu, care poate fi utilizată la deducerea sau reconstituirea variaţiilor trecute ale parametrilor climatici în baza variaţiei parametrilor inelului anual. Lăţimea inelului anual al arborelui variază de la an la an întro manieră mai mult sau mai puţin regulată, o mare parte din această variabilitate fiind datorată condiţiilor climatice particulare anterioare şi actuale ale perioadei de creştere activă. Gradul de corelaţie dintre inelul anual şi parametrii climatici depinde de amplitudinea ecologică a speciei, de existenţa unor evenimente climatice extreme, de amplitudinea de variabilitate a factorilor care influenţează creşterea etc. Variaţia caracteristicelor inelului anual poate fi corelată cu variaţia unuia sau mai multor factori de mediu cu influenţă asupra proceselor biologice care conduc la formarea inelului anual.

Din punct de vedere al dendroclimatologiei, variaţia lăţimii inelului anual sau a unui alt parametru al acestuia, indusă de factorii climatici, este similară cu semnalul dintr-un sistem de comunicaţie, variaţiile datorate factorilor non-climatici fiind asimilate cu zgomotul asociat semnalului. Conform acestei similitudini, seriile de indici de creştere din zonele cu optim climatic, pentru o anumită specie, au un raport semnal zgomot redus, în comparaţie cu seriile dendrocronologice pentru arborii de la limita arealului, care prezintă un raport semnal zgomot ridicat. Astfel, arborele reprezintă un adevărat fitoclimatograf de mare sensibilitate cu durată de funcţionare de ordinul a sute de ani, capabil să înregistreze şi să depoziteze informaţii privind acţiunea factorilor de mediu (Giurgiu, 1977). Analizele de dendroclimatologie au pus în evidenţa unor gradienţi în raport cu altitudinea (Lingg, 1986; Fritts, 1965; Lara et al., 2001) şi latitudinea (Hofgaard, Tardif, Bergeron, 1999). Utilizarea seriilor dendrocronologice a permis reconstituirea variaţiei istorice a climatului în ultimul mileniu pentru diferite regiuni (Till şi Guiot, 1990; Hughes et al., 1994; Serre-Bachet et al., 1992; LaMarche, 1974; Briffa et al., 1991; Schweingruber, Briffa, Jones, 1991). Reţelele de dendroclimatologie reprezintă suportul analizei variabilităţii spaţio-temporale a climatului oferind informaţii esenţiale privind modificările climatice (Fritts, 1976, 1991; Schweingruber, 1985, 1988).

Prezentul material îşi propune o cuantificare şi analiză comparativă a relaţiei climat arbore, pentru molid şi brad, în condiţiile de vegetaţie din nordul Carpaţiilor Orientali. Se urmăreşte o identificare şi cuantificare a influenţei regimului termic şi pluviometric lunar, din sezonul de vegetaţie actual şi precedent formării inelului anual, prin elaborarea unor modele de dinamică a creşterii radiale cu suport climatic.

Zona studiată se află situată în nordul Carpaţilor Orientali, în bazinul superior al râului Moldova. Analiza relaţiei climat arbore s-a realizat în baza a patru serii dendrocronologice, câte două pentru fiecare specie (fig. 1, tabel 1). Trei dintre seriile dendrocronologice (SLAA, SLAB şi GIUA) provin din păduri naturale neafectate de intervenţia antropică directă, loca-lizate în masivul Rarău-Giumalău (Codrul Secular Slătioara şi Codrul Secular Giu-malău), iar una din Obcina Feredeului dintr-un arboret parcurs cu lucrări silvotehnice.

În fiecare suprafaţă experimentală au fost aleşi, conform principiilor dendrocronologice (Fritts, 1976; Cook şi Kairiukstis, 1990; Popa, 2002; Grissino-Mayer, 2003), 18-25 de arbori, de la care s-au extras câte două probe de creştere, de la înălţimea de 1.30 m de la sol, pe direcţii perpendiculare pe linia de cea mai mare pantă, în vederea reducerii efectelor negative ale lemnului de compresiune. Alegerea staţiunilor şi a arborilor a avut în vedere minimizarea efectelor perturbaţiilor din interiorul şi exteriorul ecosistemului (procese concurenţiale, doborâturi produse de vânt, atacuri de insecte etc.) şi maximizarea semnalului macroclimatic. După uscare, probele de creştere au fost montate pe suporţi speciali, fiind şlefuite cu bandă abrazivă cu granulaţie de 200400 în vederea evidenţierii inelelor anuale. În cazul în care acestea s-au distins cu dificultate s-a aplicat un strat subţire de ulei de in, îmbunătăţind contrastul dintre lemnul timpuriu şi cel târziu.

Măsurarea lăţimii inelelor anuale s-a realizat cu programul CAROTA v.2.1 (Popa, 1999), cu o precizie de 0,01 mm. Seriile de creştere au fost interdatate prin metoda comparaţiei grafice în scară logaritmică, cu ajutorul programului CAROTA v.2.1 şi au fost verificate cu COFECHA (Holmes, 1983, Cook et al., 1997), prin analiza corelaţiei pe subperioade intercalate (Holmes, 1983).

Pentru fiecare serie dendrocronologică s-au calculat parametrii statistici specifici (Douglass, 1941; Fritts, 1976; Cook şi Kairiukstis, 1990; Popa, 2002).

Toate seriile de creştere individuale au fost standardizate în vederea eliminării semnalelor non-climatice şi maximizarea informaţiei climatice din seria dendrocronologică. S-a aplicat metoda dublei standardizări prin intermediul unei funcţii exponenţiale negative sau liniare (eliminarea influenţei vârstei), urmată de o funcţie spline cubică, cu perioadă de 30 de ani (eliminarea influenţei factorilor perturbatori). Seria medie de indici standardizaţi de creştere s-a obţinut prin intermediul mediei biponderate (Cook şi Kairiukstis, 1990). Pentru acest scop a fost utilizat programul ASTRAN (Holmes et al., 1986; Grissino-Mayer et al., 1996), folosindu-se în analiza dendroclimatologică seria dendrocronologică de tip RES, obţinută prin eliminarea corelaţiei autoregresive persistente în urma standardizării.

2.2 Analiza relaţiei climat-arbore

În cercetările de paleoclimatologie calibrarea implică găsirea şi cuantificarea unui model statistic care să poată fi aplicat la unul sau mai mulţi predictori variabile dependente pentru estimarea sau reconstituirea unui predictant variabila independentă. În cazul seriilor dendrocronologice, variabile implicate în procesul de calibrare sunt indici de creştere şi parametrii climatici, în special temperaturile şi precipitaţiile medii lunare. Un set de date (variabile independente şi dependente), denumit set de calibrare, este utilizat pentru estimarea coeficienţilor modelului statistic, restul datelor, denumit set de verificare, fiind utilizat pentru estimarea gradului de fiabilitate a modelului.

În cazul în care indicele de creştere este variabila independentă, iar parametrii climatici reprezintă variabilele dependente, modelul statistic este cunoscut ca funcţie de răspuns (coeficienţii modelului descriu cum arborele răspunde la factorii climatici). Amplitudinea şi semnul coeficienţilor modelului statistic exprimă gradul de importanţă şi direcţia de reacţie (răspuns) a arborilor la variaţia parametrilor climatici utilizaţi pentru calibrare. Reacţia arborilor la variaţia climatului a fost analizată prin intermediul coeficienţilor de corelaţie de tip Pearson şi a funcţiilor de răspuns (Fritts, 1976; Cook şi Kairiukstis, 1990; Guiot, 1991).

Identificarea parametrilor climatici determinanţi ai procesului de creştere radială presupune cunoaşterea proceselor fiziologice de creştere, verificarea acestor ipoteze putându-se realiza fie prin metode de analiză grafică comparativă, fie prin metode statistice de analiză a corelaţiei. Analiza statistică a gradului de asociere a indicilor de creştere şi parametrii climatici oferă o cuantificare şi fundamentare matematică a corelaţiei. Coeficientul de corelaţie măsoară varianţa relativă (covarianţa), care este comună în cele două seturi de date. Aceasta reflectă întreg spectrul de variaţie a seriilor de indici, incluzând atât semnalul de joasă frecvenţă, cât şi cel de înaltă frecvenţă.

Metoda funcţiilor de răspuns este, în esenţă, o analiză a regresiei multiple în trepte, având parametrii meteorologici drept predictori, iar indicii de creştere fiind predictanţi, rezultând o ecuaţie de regresie care cuantifică răspunsul arborelui la variaţia parametrilor climatici, semnificativi din punct de vedere statistic. Această formă a funcţiilor de răspuns oferă o măsură limitată a efectului climatului asupra creşterii arborilor. A considera că numai parametrii climatici testaţi drept semnificativi în cadrul modelului regresiv multiplu sunt determinanţi ai indicelui de creştere, iar restul nu au o influenţă semnificativă, reprezintă o abordare simplistă, deoarece mulţi mai mulţi factori climatici concură la determinarea inelului anual: lungimea perioadei analizate, numărul de variabile incluse în model, coliniaritatea dintre variabilele independente, distanţa faţă de staţia meteorologică, variabilitatea răspunsului de la un arbore la altul, erorile de măsurare etc. În cazul în care variabilele explicative, respectiv parametrii climatici, sunt corelaţi între ei, apar probleme de ordin procedural în cuantificarea coeficienţilor modelului statistic regresiv. Aceste neajunsuri metodologice pot fi eliminate prin transformarea variabilelor independente într-un set de variabile ortogonale, necorelate, numite componente principale. Modelul regresiv multiplu în trepte clasic de estimare a funcţiilor de răspuns (Fritts, 1976) a fost modificat aplicând analiza regresiei multiple după extragerea componentelor principale din matricea de corelaţii a variabilelor climatice şi a indicilor de creştere din perioadele precedente. Variabilele normalizate sunt multiplicate cu ponderea componentelor principale, obţinându-se factorii principali care constituie un model ortogonal, cu autocorelaţii minime, ale factorilor climatici şi creşterilor anterioare iniţiale. Coeficienţii regresiei obţinute pentru setul de componente principale selectate în procesul regresiei multiple în trepte sunt transformaţi matematic într-un set nou de coeficienţi corespunzători variabilelor explicative iniţiale.

O parte dintre componentele principale explică foarte puţin din varianţă, aceste fiind excluse din analiză utilizând criteriul PVP (Guiot 1985, 1991). Coeficientul de determinare multiplu indică gradul în care variabilitatea cronologiei actuale este explicată prin parametrii climatici din model. Semnificaţia coeficienţilor funcţiilor de transfer este adeseori supraestimată, datorită corelaţiei din factorii climatici şi creşterile anterioare. S-a utilizat metoda bootstrap, o tehnică recentă de estimare a erorii standard a estimatorilor statistici bazată pe repetiţia calculelor de k ori pe seturi de n date extrase randomizat din setul complet de date, care permite estimarea erorii standard pentru fiecare coeficient de regresie prin repetiţia cuantificării modelului de un număr suficient de mare de ori, luând în calcul, în mod randomizat, un număr k de ani dintr-un total de k+j ani, j reprezentând anii de verificare a modelului. Astfel, se obţin k coeficienţi de regresie pentru fiecare variabilă, media lor reprezentând valorile finale. Această tehnică de estimare a erorii standard a funcţiilor de răspuns a fost aplicată cu programul PRECON v.5.1 (Fritts, 2003).

Datele climatice provin de la staţia meteorologică Câmpulung Moldovenesc situată în centrul zonei de studiu, din perioada 1961-2000, caracterizată de o temperatură medie multianuală de 6,6°C şi un nivel anual al precipitaţiilor de 711 mm (fig. 1).

Analiza indicatorilor statistici clasici şi specifici seriilor dendrocronologice permite obţinerea unor informaţii privind gradul de omogenitate a reacţiei arborilor din cadrul seriilor dendrocronologice la variaţia climatului general şi local (tabel 2).

Statisticile descriptive indică o variabilitate comună, expresie a semnalului climatic, cuprinsă în prima componentă principală, similară pentru toate seriile dendrocronologice variind între 30 şi 43 %. Toate seriile dendrocronologice prezintă o sensibilitate medie şi abatere standard relativ redusă, cuprinsă între 0.11 (DEMA) şi 0.16 (SLAB), neobservându-se o diferenţiere între specii din acest punct de vedere. Ambele specii prezintă seturi similare de coeficienţi de corelaţie, legătura corelativă dintre carote şi seria dendrocronologică medie având valori între 0.511 (DEMA) şi 0.657 (GIUA).

Stabilirea unor modele statistice fiabile pune probleme deosebite, fiind necesară cuantificarea matematică a relaţiilor sistem biologic-factori de mediu. Alegerea „a priori” a perioadei de timp din an, precum şi a factorilor de mediu cu influenţă asupra proceselor de creştere radială, prezintă variaţii în raport cu particularităţile regiunii ecologice, ale speciilor analizate, ale datelor disponibile etc. În ceea ce priveşte perioada de analiză, majoritatea cercetătorilor au ajuns la concluzia că sezonul de vegetaţie actual şi cel precedent oferă suficiente informaţii privind influenţa factorilor climatici asupra creşterii. Includerea în analiză a două sau mai multe sezoane de vegetaţie anterioară nu are, în general, o explicaţie biologică destul de concludentă. Din punctul de vedere al factorilor de mediu, pe lângă parametrii meteorologici clasici temperaturi şi precipitaţii lunare sau combinaţii ale acestora pot fi utilizate şi date privind disponibilitatea resurselor de apă din sol, gradul de insolaţie, temperaturi minime, maxime, suma zilelor cu anumite temperaturi etc. Analiza corelaţiei simple permite identificarea parametrilor meteorologici şi a perioadelor din an determinanţi ai creşterii radiale (fig. 2).

În cazul molidului, respectiv pentru seriile dendrocronologice GIUA şi SLAA, se remarcă o corelaţie negativă, semnificativă, cu temperaturile de la sfârşitul sezonului de vegetaţie anterior (iulie, august, septembrie) şi pozitivă cu precipitaţiile din această perioadă. Acelaşi tip de reacţie privind sezonul de vegetaţie anterior este prezent şi în cazul bradului, dar de intensitate mai mică. Regimul termic din repaosul vegetativ induce o reacţie auxologică pozitivă, evidentă şi semnificativă în cazul bradului.

Metoda regresiei multiple, combinată cu extragerea componentelor principale, a permis estimarea coeficienţilor modelului statistic al funcţiilor de răspuns precum şi eroarea standard a acestora (fig. 3). Se consideră semnificativi din punct de vedere statistic coeficienţii a căror limite de încredere nu includ valoarea nulă. Structura generală a modelului statistic obţinut prin analiza corelaţiei este confirmată de funcţiile de răspuns. Reacţia molidului şi a bradului la regimul termic este în ansamblu similară, variind nivelul de semnificaţie.

Utilizând modelul statistic reprezentat de funcţiile de răspuns s-a procedat la estimarea indicilor de creştere, pentru perioada 1961-1999, pentru fiecare dintre seriile dendrocronologice. Repartiţia erorilor este aleatoare fiind nesemnificative statistic, excepţie făcând perioada 1983-1990 în cazul seriei de molid, respectiv brad din Slătioara, pentru care scăderea ritmului de creştere nu poate fi explicat integral de către climat.

Comportamentul auxologic al arborilor este în mare măsură determinat climatic, mai ales sub raportul debutului şi sfârşitului perioadei de acumulare de biomasă lemnoasă, variaţia factorilor de mediu inducând un ritm diurn şi unul sezonier (Parascan şi Danciu, 2001). Analizele statistice efectuate pe seriile dendrocronologice de molid (GIUA, SLAA) şi brad (SLAB, DEMA) din nordul Carpaţiilor Orientali, atât prin intermediul indicatorilor statistici descriptivi, cât şi prin analiza coeficientului de corelaţie simplă sau a funcţiilor de răspuns au permis decelarea acelor componente ale climatului general, sub raportul perioadei cât şi al tipului de parametru meteorologic, care pot fi consideraţi determinanţi ai creşterii radiale. Regimul termic de la sfârşitul sezonului de vegetaţie anterior are o influenţă negativă sub raport auxologic, semnificativă statistic în cazul bradului (SLAB, DEMA) fiind temperatura din luna septembrie anul precedent. Fiziologic explicaţia poate fi dată de procesele de formare a mugurilor şi a acumulărilor de substanţe nutritive necesare declanşării proceselor fiziologice din sezonul următor şi o eventuală prelungire a perioadei de acumulare de biomasă în cazul unui regim termic favorabil. Regimul termic de la sfârşitul sezonului de repaus vegetativ şi de la începutul sezonului de vegetaţie, lunile ianuarie-iunie, induce un răspuns pozitiv din partea molidului (GIUA, SLAA). Temperaturile medii lunare ridicate din sezonul rece determină o reacţie pozitivă din partea arborilor, lucru evident mai ales la brad.

Creşterea radială sezonieră prezintă variaţii de ritm determinate de oscilaţiile termice (în prima etapă a formării inelului anual), respectiv de variaţii ale regimului pluviometric care modifică rezerva de apă din sol (în a doua etapă a reactivării creşterii) (Popescu-Zeletin et al., 1962 citat de Parascan şi Danciu, 2001). La începerea sezonului de vegetaţie (lunile martie-mai), molidul reacţionează favorabil la creşterea temperaturii, bradul având o reacţie negativă sau indiferentă, nesemnificativă din punct de vedere statistic. Reacţii similare, la regimul termic din primăvară, se înregistrează şi în Alpi la brad şi molid (Lingg, 1986). Studiile dendroclimatologice la molidul din Lituania indică o reacţie pozitivă la temperatura din aprilie şi negativă la regimul termic din iulie şi august (Vitas, 1998). Regimul pluviometric din iunie are o influenţă pozitivă, semnificativă, spre deosebire de cel din ianuarie-martie, respectiv septembrie-decembrie, care determină o reacţie auxologică negativă din partea molidului (Vitas, 1998). Temperaturile din sezonul de vegetaţie (iunie-august) determină o reacţie negativă la molidul din zona Hamburg, influenţă pozitivă având precipitaţiile din această perioadă (Eckstein şi Krause, 1989). În zona de la limita altitudinală a vegetaţiei, temperatura reprezintă factorul cu rol dominant în creşterea radială, influenţă semnificativă având regimul termic din toamna precedentă formării inelului anual şi din perioada mai-august anul curent (Eckstein şi Aniol, 1981). În cazul seriilor dendrocronologice analizate răspunsul molidului (GIUA, SLAA) la modificarea regimului termic din sezonul de vegetaţie lunile iulieaugust este negativ, temperaturile ridicate determinând o reducere a ritmului de creştere în diametru. În cazul seriei dendrocronologice din Codrul Secular Giumalău (GIUA), temperatura din luna august este negativ şi semnificativ corelată cu indicele de creştere. Interesant este comportamentul antagonist al molidului şi bradului în cazul regimului termic din lunile iulie-august: ambele specii prezintă o reacţie semnificativă statistic la acest factor climatic, dar de sens invers. Molidului îşi reduce creştere, exprimată prin indici de creştere, pe când bradul înregistrează o accelerare a proceselor biologice de acumulare de biomasă în inelul anual. În Alpii francezi se constată o reacţie pozitivă a molidului la precipitaţiile din mai-iulie, respectiv luna mai la brad, iar regimul termic din sezonul de vegetaţie anterior induce o reacţie negativă, semnificativă atât pentru brad cât şi pentru molid (Desplanque, Rolland, Michalet, 1998). În cazul de faţă, la brad se menţine reacţia pozitivă, chiar foarte puternică şi semnificativă în cazul seriei de indici de creştere din Slătioara (SLAB), la temperaturile din sezonul rece (lunile decembrie martie). Acelaşi răspuns pozitiv este vizibil şi în cazul temperaturilor din sezonul de vegetaţie (iulie august), pentru seria de indici din bazinul Demacuşa (DEMA) corelaţia fiind semnificativă în cazul temperaturii din luna august. Sfârşitul sezonului de vegetaţie, respectiv luna septembrie, are o influenţă pozitivă asupra creşterii determinând o prelungire a perioadei de acumulare de biomasă, sub aspectul regimului termic, reacţia fiind negativă la regimul pluviometric.

De asemenea, sub raport pluviometric, sezonul de vegetaţie anterior are, în general, o influenţă pozitivă, semnificative statistic fiind precipitaţiile din lunile iulie septembrie anul precedent. În ceea ce priveşte sezonul de vegetaţie din anul formării inelului anual, molidul prezintă o reacţie pozitivă, semnificativă (GIUA februarie, aprilie, SLAA aprilie, iulie) la regimul precipitaţiilor. Precipitaţiile de la începutul sezonului de vegetaţie (aprilie-iunie) determină o accelerare a ritmului de creştere radială, dar corelaţia este nesemnificativă din punct de vedere statistic. Se remarcă un comportament diferit la precipitaţiile din luna august la molidul din Codrul Secular Giumalău (GIUA) faţă de cel din Slătioara (SLAA), bradul având o reacţie auxologică la regimul pluviometric similară în cazul am-belor serii dendrocronologice (SLAB, DEMA). Corelaţii similare au fost identificate la serile dendrocronologice de brad din Bucegi (Iacob, 1998).

Reducerea indicilor de creştere reali faţă de cei estimaţi prin modelul climatic al funcţiilor de răspuns în cazul seriilor dendrocronologice din Codrul Secular Slătioara, atât pentru molid (SLAA) cât şi pentru brad (SLAB) poate fi explicată de prezenţa unui semnal perturbator (de ex. poluare), cu manifestare similară celui climatic în perioada 1983-1990.

Aplicarea tehnicilor de dendroclimatologie la analiza reacţiei molidului şi bradului la oscilaţiile regimului termic şi pluviometric a permis stabilirea unor modele auxologice cu suport climatic, semnificative din punct de vedere statistic. Este posibil ca utilizarea unor indicatori complecşi (sume sau medii ale temperaturilor, respectiv precipitaţiilor, pe perioade de vegetaţie-început de sezon vegetativ, sfârşit de sezon etc.) integrată cu analiza altor factori de creştere să ofere informaţii suplimentare privind dinamica creşterilor radiale.

Mulţumiri

Cercetările au fost finanţate de Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Tineretului prin programul Orizont 2000. Prelucrarea şi analiza datelor s-a realizat în cadrul Staţiunii Experimentale de Cultura Molidului Câmpulung Moldovenesc.

Bibliografie

Briffa, K.R., Jones, P.D., Schweingruber, F.H., 1991. Tree-ring density reconstructions of summer temperature patterns across western North America since 1600. J. Clim. 5:735-754.

Cook, E.R., Holmes, R.L., Bosch, O., Grissino, M.H.D., 1997. International tree-ring data bank program library. http://www.ngdc.noaa.govpaleo/treering.html. Accesat în 2003.

Cook, E.R., Kairiukstis, L.A. (eds.), 1990. Methods of dendrochronology. Applications in the enviromnental sciences. Kluwer. 394 p.

Desplanque, C., Rolland, C., Michalet, R., 1998. Dendroecologie comparee du sapin blanc (Abies alba) et de l’epicea commun (Picea abies) dans une vallee alpine de France. Can. J. For. Res. 28 :737-748.

Douglass, A.E., 1941. Crossdating in dendrochronology. Journal of Forestry. 39: 825- 831.

Eckstein, D., Aniol, R.W., 1981. Dendroclimatological reconstruction of the summer temperature for an alpine region. Mitteilungen der Forstlichen Bundesversuchsanstalt 142 391- 398.

Eckstein, D.,Krause, C.,1989. Dendroecological studies on spruce trees to monitor environmental changes around Hamburg. IAWA Bulletin 10(2): 175-182.

Fritts, H.C., 1991. Reconstructing large-scale climatic patterns from tree-ring data. Tucson, University of Arizona Press. 286 p.

Fritts, H.C., 2003. Precon v. 5.17, http://www.ltrr.arizona.edu/people/Hal/dlprecon.html. Accesat în 2003.

Frittz, H.C., 1965. Tree-ring evidence for climatic changes in western North America. Mon. Weather Rev. 93:421-443

Giurgiu, V., 1977. Variaţia creşterilor la arbori, starea timpului şi anii de secetă. Academia de ştiinţe Agricole şi Silvice. Buletin informativ 5. 222-235.

Grissino, M.H.D., 2003, Principles of dendrochronology.http://web.utk.edu/~grissinoprinciples.htm. Accesat în 2003.

Grissino-Mayer, H.D., Holmes, R.L., Fritts, H.C., 1996. International Tree Ring Data Bank program library version 2.0 user’s manual. Laboratory of Tree-ring Research, University of Arizona. Tucson. Arizona.

Guiot, J., 1985. The extrapolation of recent climatological series with spectral canonical regression. Journal of Climatology 5: 325-335.

Guiot, J.,1991. The bootstrapped reponse function. Tree Ring Bulletin 51: 39-41.

Hofgaard, A., Tardif, J., Bergeron, Y., 1999. Dendroclimatic response of Picea mariana and Pinus banksiana along a latitudinal gradient in the eastern Canadian boreal forest. Canadian Journal of Forestry Research 29: 1333-1346

Holmes, R.L.,1983. Computer-assisted quality control in tree-ring dating and measurement. Tree Ring Bulletin 43:69-75.

Hughes, M. K., Xiangding, W., Xuemei, S., Garfin, G.M., 1994. A preliminary reconstruction of rainfall in North-Central China since A.D. 1600 from tree-ring density and width. Quat. res. 42:88-99.

Iacob, I. C., 1998. Cercetări auxologice în arborete naturale pluriene de fag cu răşinoase din Bucegi şi Piatra Craiului. Rezumat teză de doctorat. Universitatea Ştefan cel Mare. Suceava. 60 p.

LaMarche, V. C., 1974. Paleoclimatic inferences from long tree-ring recond. Scinece 183:1043- 1048.

Lara, A. et al., 2001. Dendroclimatology of highelevation Nothofagus pumilo forests at their northern distribution limit in the central Andes of Chile. Can. J. For. Res. 31: 925-936

Lingg, W., 1986. Dendrookologische Studien an Nadelbaumen im alpinen Trockental Wallis (Schweiz). Ber. Eidgenoss.Forsch. anst. Wald Schnee Landsch. 287:1-81.

Parascan, D., Danciu, M., 2001. Fiziologia plantelor lemnoase. Ed. Pentru Viaţă, Braşov, 301 p.

Popa, I., 1999. Aplicaţii informatice utile în cercetarea silvică. Programul CAROTA şi programul PROARB. Revista Pădurilor, 2:41-42.

Popa, I., 2002. Elaborarea de serii dendrocronologice pentru molid, brad şi gorun cu aplicabilitate în dendroclimatologie şi dendroecologie. Referat ştiinţific final. ICAS. Câmpulung Moldovenesc, 131 p.

Schweingruber, F.H., 1985. Dendroecological zones in the coniferous forests of Europe. Dendrochronologia 3:67-75.

Schweingruber, F. H., 1988. A new dendroclimatological network for western North America. Dendrochronologia 6: 171-178.

Schweingruber, F.H., 1996. Tree rings and environment. Dendroecology. Birmensdorf. Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research. 609 p.

Schweingruber, F. H., Briffa, K. R., Jones, P. D., 1991. Yearly maps of summer temperature in Western Europe from A. D. 1750 to 1975 and Western North America from 1600 to 1972. Vegetation 92:5-71.

Serre-Bachet, F., Guiot, J., Tessier, L., 1992. Dendroclimatic evidence from southwestern Europe and northwestern Africa. În: Bradley, R.S., Jones, P.D. (eds.): Climate since A. D. 1500. London, Routledge. 349-365.

Till, C., Guiot, J., 1990. Reconstruction of precipitation in Marocco since 1000 A. D. base don Cedrus atlantica tree-ring width. Quat. Res. 33:337-351.

Vitas, A., 1998. Dendroclimatological research of spruce forests in the west and central Lithuania. Mater Thesis. Vytautas Magnus University. Kaunas. 60 p.

Summary: Comparative analysis of the dendrochronological response of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and Silver fir (Abies alba Mill.), from the North of Eastern Carpathians

This paper present an exemple of the applicability of dendroclimatological research methods in the study of forest ecosystems, using the dendrochronological series from Giumalau Secular Forest (GIUA – Norway spruce), Slatioara Secular Forest (SLAA -Norway spruce, SLAB – Silver fir) and Demacusa Basin (DEMA – Silver fir). In the case of the Norway spruce, respectively the GIUA and SLAA dendrochronological series, one can notice a significant negative correlation with the temperatures from the end of the previous vegetation season (July, August, and September) and positive with the rainfalls from that period. The same type of reaction concerning the previous vegetation season is also present in the case of the Silver fir, but the intensity is lower. As far as the current vegetation season is concerned, the Norway spruce has a significant positive reaction (GIUA – February, March, SLAA – April, July) to the regime of rainfalls. The thermal regime at the end of the season of vegetative repose and at the beginning of the vegetation season, months January – June induces a positive response from the Norway spruce. The Norway spruce’s response to modification of the thermal regime in the vegetation season, months July-August, is negative, the high temperatures directly and indirectly determining a decrease of the growth in diameter rhythm. In case of the dendrochronological series from Giumalau Secular Forest – GIUA – the temperature in August is negative and significantly correlated with the growth index. The end of the vegetation season, namely September, has a positive influence on growth, as far as the thermal regime is concerned, the reaction being negative to pluviometric regime. In the case of the Silver fir, there is a positive reaction, even very strong and significant in the case of Slatioara-s series of growth indexes – SLAB, to temperatures from the cold season (December-March). The same positive response can be noticed in the case of the temperatures from the vegetation season (July – August), for the series of indexes from Demacusa Basin, the correlation being significant in the case of the temperatures from August. The rainfalls at the beginning of vegetation season (April – June) determine an acceleration of radial growth rhythm, but the correlation is insignificant from the statistical point of view. The comparative analysis of the series of real and estimated by statistical models growth indexes indicates a very good reliability of the response functions. Distribution of residual errors is random, except for the period 1985-1992 in the case of dendrochronological series from Slatioara (Norway spruce and Silver fir) and Demacusa, when the statistic model systematically overestimates the growth indexes. The explanation can be found in the presence of a disturbance signal with intense manifestation in this period, the hypothesis issued being the presence of some phenomena of intense pollution. This manifestation is very obvious, especially in the case of the Norway spruce from Slatioara Secular Forest – SLAA.

Autorul. Dr. ing. Ionel Popa – cercetător principal III, activează în cadrul Staţiunii Experimentale de Cultura Molidului, Calea Bucovinei 73, 5950 Câmpulung Moldovenesc, jud. Suceava. E-mail: popa.ionel@icassv.ro.