气候信号的生物化学锁定 (分馏效应)：这是重建的物理基础。树木通过光合作用和蒸腾作用，从环境中吸收水分（H 2 O）和二氧化碳（CO2 ​ ）。在不同的温度、湿度和降水条件下，水分子中的氧同位素（ 18 O 与  16 O）以及 CO 2​  中的碳同位素（ 13 C 与  12 C）会发生特异性的动力学和平衡分馏。例如，干旱导致蒸发增强，会使叶片水富集较重的  18 O，最终这些异常的同位素比例被永久“锁定”在当年的木质部纤维素化学结构中，形成对当年气候的化学记录。

高精度样品采集与序列建立 (年轮定年)：重建工作必须建立在精确的时间轴上。首先，利用树木年轮学方法，对采集的树心或圆盘样本进行精确的交叉定年，确保每一个年轮都被赋予准确的日历年份。随后，利用高精度工具（如微型钻头或激光切割）将不同年份的年轮逐一分离出来。对于一些极其细密的年轮，需要使用显微操作技术，以确保化学分析的样品不被相邻年份“污染”，从而为后续分析提供纯净、时间跨度清晰的木质部材料。

稳定同位素比值的质谱测定 (纤维素提取)：这是核心的分析环节。从分离出的年轮中提取出最稳定的化学组分——α-纤维素，以排除非纤维素物质（如树脂、木质素）的干扰。提取出的纤维素样品被送入高温裂解炉（用于氧）或燃烧炉（用于碳）中生成气体（如 CO 或 CO 2 ），然后通过同位素比值质谱仪（IRMS）进行测定。质谱仪能够精准测量气体中 δ 18 O 或 δ 13 C 的绝对值及其微小变化，将不可见的气候信息转化为数字化的化学指纹。

同位素与气候参数的函数重建 (转换模型)：最后的步骤是建立“数学桥梁”。利用现代气象观测数据（如近几十年的温度和降水记录），与对应年份的年轮同位素测量值进行统计分析，建立响应函数。确定 δ 18 O 与湿度/降水，以及 δ 13 C 与干旱/光照的定量对应关系。一旦这种转换模型在现代时段得到验证和校准，就可以将其应用到数百年乃至数千年的长同位素序列中，反演出历史时期精确的古温度、古降水量或古湿度变化曲线。