一、北京地区近70年来白皮松树轮纤维素的碳稳定同位素与气候变化（论文文献综述）
邓若兰[1]（2021）在《河西走廊东大山地区树轮稳定氧同位素与水文要素响应研究》文中提出河西走廊是西北地区最重要的农业区之一,是“丝绸之路”的主要干道,也是我国“一带一路”发展战略实施的重要区域。由于全球气候变化,河西走廊地区的环境与水文过程正发生重大变化,极端气候事件的发生频率增加。研究区东大山位于河西走廊,了解该地区的气候演变历史,对于增加对河西走廊现阶段气候状况的认知,预测未来气候对人类生产生活的影响,具有极为重要的意义。本文利用采自东大山的青海云杉树轮样本,研究了区域范围内树轮稳定氧同位素变化对气候的响应,并探讨了地区水汽来源及其与全球大尺度气候系统之间的可能联系。主要结论如下:（1）对采自河西走廊东大山的树轮样本提取纤维素并测定其δ18O值,建立了1807—2011年的树轮δ18O年表序列。树轮氧同位素与成都、包头和太原站的大气降水δ18O之间具有相似的变化趋势,树轮δ18O反映了相似的季风降水形式。根据相关分析计算结果,利用线性回归方程重建了东大山地区过去205年7—8月平均水汽压变化。（2）在过去205年中重建序列中存在29个湿润年（占全序列的14.1%）和30个干旱年（占全序列的14.6%）。重建序列经过10年低通滤波后,发现6个偏湿时段,7个偏干时段。在20世纪初,出现持续偏干的趋势,2000年之后,干旱程度加剧。（3）东大山地区水汽压的干湿变化大多很好地对应了历史变化时期的旱涝年,重建的7—8月平均水汽压序列与河西地区sc PDSI序列及DWI序列变化非常一致,他们能够共同反映该区域历史干湿变化过程,验证了重建序列的准确性。（4）通过EEMD分析发现重建序列存在2.87a、6.37a、13.6a、25.5a、68a的周期变化;而小波分析发现存在2—4a、5—7a、10—14a、16—25a的周期变化。两种周期分析方法得出的结果有着相当好的一致性。周期分析结果表明河西走廊地区气候变化可能受ENSO现象及太阳活动影响。（5）结合亚洲季风指数、季风区及中亚西风区树轮资料和现代观测资料分析,发现东大山地区同时受亚洲季风和西风环流的影响。水汽压重建序列与Nino3.4区域SST有一定的空间相关性,且与Nino3.4指数序列之间具有较显着的相关关系（r=-0.273）。ENSO通过影响亚洲夏季风强度,从而影响了该地区的水分变化状况。同时水汽压变化还受太阳活动影响,当太阳活动越强,该地区气候越干旱。本文的重建结果,为了解过去研究区干湿变化提供了依据。但重建的水汽压序列长度有限,且树轮样品仅来自1处采样点。因此,在该区域可以尝试建立更长尺度的年表,结合河西地区多个采样点的树轮年表或不同指标进行综合分析。文中部分内容涉及到的气候变化背后的驱动机制问题还需进一步分析。
雷帅[2]（2020）在《樟子松防护林生产力和水分利用效率对气候变化的响应》文中研究说明
顾洪亮[3]（2020）在《树轮气候信息提取方法研究 ——以模拟和实测树轮数据分析为例》文中进行了进一步梳理树轮作为过去气候变化研究的代用指标已被广泛应用。当前的研究呈现多种树轮指标（宽度、稳定同位素、密度等）、多维气候因子（气温、降水、相对湿度、热量指数、ENSO、SPEI、sc PDSI、NDVI等）、多样数理分析方法（线性、非线性等）和多时空尺度（年、季、月、日,全球、区域、局地等）交互的特点。一些研究发现,对于同样的数据,不同的分析方法会得到不同的结果。如何科学高效地分析它们的变化特征和相互关系,合理准确地提取气候变化信息,是树轮气候领域面临急需解决的重要问题。正是在这一背景需求下,本文以实测树轮数据和模拟数据为基础,面向R语言进行树轮气候信息提取方法的比较研究,以期为树轮气候信息更准确、高效的提取提供方法支持和策略选择依据。其中实测数据包括我国亚热带6个不同地区采集的286棵马尾松的不同宽度指标（全轮、早材、晚材）、不同组分（全木、α纤维素、综纤维素）稳定碳同位素数据,以及公开发表的树轮数据和国际树轮数据库数据,从更大区域和更大样本量的方向评估树轮-气候信息提取方法。最终取得如下一些新的认识。1. 树轮宽度研究中,首先需要去除非气候生长趋势。现在常用的去趋势方法有各自的不足,如负指数法可能会出现拟合失败和丢失低频气候信号问题;Spline、RCS、signal-free RCS法面临人为选择截断区间的问题。而基于时间序列的互补集成经验模态分解法（CEEMD）完全以数据为中心进行不同频率的信号分解,避免了人为因素,建立的模拟年表数据对比结果表明对“低频信号丢失”问题有一定的减轻。建立的实测树轮年表数据的相位变化与常用去趋势法（如负指数、Spline、signal-free RCS等）相对一致,与各气候因子的相关系数的平均值有一定的提高。基于大区域格网气象数据及其近邻的树轮宽度数据进行点-点主成分回归分析的结果表明,CEEMD的模型评估指标（VRSQ、VRE、VCE）与其他去趋势法差距微小。从时序信号理论来看,相较于先验基函数模型,这种基于数据本身的自适应“无基”时序分解法,在树轮气候研究中具有很好的应用潜力。2. 传统相关方法（Pearson、Kendall、Spearman）定量分析树轮-气候变量间的相关关系时,往往只对线性或单调相关关系起作用,易受异常值和样本量影响,鲁棒性不高。本文利用模拟数据和已公开发表的树轮数据对传统和现代相关方法（互信息、距离相关、最大信息系数、Hoeffding‘s D等）进行比较分析,发现对于同一数据集,不同的相关分析量化的相关系数有一定的差异。距离相关和互信息方法不仅在量化树轮-气候线性相关关系时具有与Pearson相关大致相当的性能,而且还适用于非线性相关分析,可作为树轮-气候相关分析的辅助方法。3. 非平稳的树轮气候时间序列和气候变量间的共线性可能引起虚假回归问题和特征变量信息冗余,从而为树轮气候回归模型的构建带来不确定性。通过对全球67414个CRUts4.03格网点进行非平稳检验,发现均温因子在全球约58%的格网点表现为显着的非平稳变化,而显着平稳变化的格网点主要集中在北纬40°–70°之间;降水因子约15%的格网点表现为显着非平稳变化,其趋势显着非平稳变化格网点主要集中在北半球区域。因此,在进行树轮气候时序回归分析时,需关注平稳性检验和平稳化处理,以降低重建模型的不确定性。针对特征变量选择问题,本文以模拟数据和美国科罗拉多河上游的树轮宽度数据为例,发现基于信息熵的偏互信息相关算法遴选关系显着的特征变量,不仅能减轻信息冗余问题,且能遴选出非线性相关的变量,拟合优度优于逐步回归方法。4. 基于线性（MLR、MT）和非线性（BRNN、RF）方法,选用不同时间分辨率（日值、月值）的气候因子建立树轮宽度-气候响应模型,对比发现BRNN和MLR方法优于MT、RF方法。相较于月值气候数据,利用日值数据分析,回归模型最大方差解释量有一定的提高。5. 面对全球尺度的格网树轮气候数据,必需求解近邻点间的距离。但是对于大量的数据集,如何快速高效的求解是需要解决的问题。本课题引入Hash算法,基于R语言编写的函数代码不仅能对大数据集快速求解,而且准确度高。6. 通过对马尾松不同轮宽指标（全轮、早材、晚材）、不同组分稳定碳同位素（全木、α纤维素、综纤维素）与各气候因子的月、季节相关和时间稳定性特征分析,为我国亚热带地区树轮气候研究中代用指标选择提供了参考价值。结果表明,同一样区三种轮宽年表响应气候模式较为一致,细分早晚材宽度指标对于提取更多气候信号作用不大。在不同研究区,最为显着影响马尾松树轮宽度的气候因子不同。三种组分的δ13C年变化模式较为相似,与同一气候因子的相关系数相位相同。这表明利用马尾松树轮的δ13C进行气候研究工作时,无需进行比较耗时的纤维素提取。三种组分的δ13C均值在所有研究区均表现出与夏秋季节的相对湿度显着负相关关系。从更大范围内来看,在不同气候环境下,同一时间区间,相较于宽度指标,马尾松的稳定碳同位素响应的气候信号更强,轮宽指标储存的显着性气候信号在更大区域上表征不同。这些新的认识,为科学高效提取树轮气候信息提供了新的依据和方法,对于推进树轮气候学研究具有重要的理论和实践意义。
路伟伟[4]（2019）在《基于树轮碳稳定同位素的林木长期水碳耦合机制研究》文中提出森林生态系统中大气与植被界面的水、碳过程是系统内主要的物质和能量循环组成部分,水、碳过程之间存在着明确的耦合关系,其耦合机制的研究,对制定森林水碳权衡对策具有重要的意义。由于传统研究方法的不足,之前的研究多集中于叶片尺度的瞬时水碳耦合关系,对于树木长期水碳耦合的研究仍处于发展的阶段,成为阻碍森林水文学和植物生态学过程定量化研究的关键节点。本研究利用稳定同位素技术和树木年代学原理,以华北地区典型树种侧柏、油松、栓皮栎、刺槐和小叶杨为研究对象,通过测定树轮碳稳定同位素值δ13C,推算年光合-气孔导度耦合值iWUE,掌握iWUE的变化特征及对气象因子的响应;分析了气候变化背景下不同退化程度的树木生长历程、光合-气孔导度耦合关系变化特征及其对气象因子的响应特性,揭示树木生长过程与气候动态互馈关系;构建了水碳耦合模型,进而定量表达林木蒸腾量与固碳量之间的耦合特性;分析了气候变化背景下不同生长状况的树木光合-气孔导度耦合的响应、预测及提升策略。主要研究结果如下:（1）树轮纤维素δ13C序列均表现为高密度林分树轮纤维素δ13C高于低密度林分,林龄较大的林分δ13C高于小林龄林分,陡坡林分δ13C高于缓坡林分,阳坡林分δ13C高于阴坡林分。不同类型林分树轮纤维素δ13C平均值大小排序为:侧柏>油松>栓皮栎>刺槐。四个树种年均iWUE均呈逐渐上升的趋势,针叶树种iWUE显着大于阔叶树种。iWUE与年降水量之间呈弱负相关关系,与年均RH没有显着的相关关系,与年均气温、大气CO2浓度之间存在极显着正相关关系。（2）随着退化程度的加深,树轮纤维素δ13C逐渐增大,△逐渐降低;正常生长的小叶杨和退化的小叶杨iWUE均呈现极显着上升趋势,退化的小叶杨iWUE高于正常生长的小叶杨。不同退化程度小叶杨树轮纤维素δ13C、△、Ci和iWUE均存在极显着差异。降水量和RH不是影响小叶杨发生退化的主要因素;正常生长、轻度退化和重度退化的小叶杨iWUE均随年均气温升高而增加,存在显着的正相关关系;iWUE存在保守性和变异性,随着环境阻力的加大,水碳耦合关系会出现“脱耦”现象,即发生树木退化或死亡。（3）通过构建的水碳耦合模型对侧柏长期年固碳量和年蒸腾量进行估算,1880年至2016年期间,侧柏年固碳量呈现极显着二次曲线的增长趋势,且斜率不断增大,年蒸腾量呈现极显着二次曲线的增长趋势,斜率逐渐减小。侧柏长期水分利用效率呈极显着增长趋势。在气候变化和大气CO2显着升高的背景下,侧柏水碳耦合关系随之变化,水分利用效率逐渐升高。（4）2010至2100年期间,侧柏、油松、刺槐和栓皮栎iWUE预测值均呈逐渐上升趋势,平均iWUE排序为:侧柏>油松>栓皮栎>刺槐。正常生长的侧柏、油松、刺槐和栓皮栎达到iWUE最高值时的树龄分别为220a、200a、134a、150a,iWUE最高值排序为侧柏>油松>栓皮栎>刺槐。
朱娜[5]（2019）在《秦岭南坡油松年轮δ13C变化及与气候因子的关系研究》文中进行了进一步梳理秦岭山脉横贯我国中部,是天然的南北地理分界线,是我国重要的暖温带与北亚热带的气候划分区,秦岭南坡北坡气候差异显着,气候变化非常敏感,不同海拔间气候差异明显。本研究根据树木年轮气候学原理,采集三个海拔（1250 m、1450 m、1650m）油松（Pinus tabulaeformis Carr.）树轮样本,经过预处理、交叉定年、测定碳稳定同位素等步骤后得到三个海拔1972-2013年的树轮碳稳定同位素(δ13C),运用相关分析和多元回归分析方法,分析陕西秦岭南坡油松树轮碳稳定同位素对气候变化的响应规律,研究结果对于正确认识和评价秦岭地区的气候变化具有重要作用。本文以秦岭南麓中段自然生长的油松为研究对象,研究树轮δ13C与气候因子的关系,弥补了秦岭地区树轮δ13C研究的不足,对于深入揭示在气候变化背景下,秦岭油松生长对气候因子变化的响应提供理论依据。得到如下结论:1.近20年来,秦岭南坡气候变化显着。1990年到1995年作为秦岭南坡气候的转折阶段,气候趋势发生改变,气温、降水量、相对湿度都由之前的随机波动,转变为上升趋势,发生了显着的年代际变化,总体上具有气温升高、降水量增加的特征,1993年后,佛坪地区的气温呈显着增温趋势,气温线性倾向率达到0.72℃/10a。2.树轮δ13C含有丰富的气候信息。低海拔（1250m）的油松树轮δ13C与前一年的4月份温度显着正相关（P<0.05）,与当年10月降水呈显着正相关（P<0.05）;中海拔（1450m）的油松树轮δ13C与当年2月温度显着正相关（P<0.05）,同时也与5月的月极端高温显着正相关（P<0.05）;高海拔（1650m）的油松δ13C与当年10月温度显着负相关（P<0.05）,与1月相关湿度显着正相关（P<0.05）。3.气温和降水的变化显着影响油松的生长。1978、1990年夏、冬季气温的偏低和秋季气温偏高,7月温度低于8月,4-9月降水波动太大,这些反常的气候变化扰乱了油松正常的生理活动,破坏了油松的光合作用过程,造成δ13C值的异常降低。4.多元回归分析表明,秦岭山地三个海拔的油松树轮碳稳定同位素的产生,受到多种气候因子共同作用,并不是单一某种气候因子作用,而是形成一个聚合因子共同作用。提取主要气候因子与油松树轮碳稳定同位素建立的多元回归方程,可用来对部分相关性高的气候因子进行重建。
刘小英,段爱国,张建国,张雄清,朱安明[6]（2018）在《杉木树轮不同组分δ13C对气候因子响应的初步探究》文中进行了进一步梳理树轮稳定碳同位素技术广泛用于生态学和气候学研究。以广西柳州杉木种源试验林中3个不同地理种源为试材,比较分析树轮全木和α-纤维素中的δ13C原值序列对年、季、月不同尺度气候要素的响应情况。结果表明:（1）杉木树轮全木和α-纤维素中稳定碳同位素的序列（1987—2013）变化分别是-24.577‰～-26.336‰和-23.311‰～-25.597‰,平均值分别是-25.589‰和-24.063‰,两者之间的平均偏差约1.5‰,全木中δ13C的含量明显低于α-纤维素,且α-纤维素中δ13C序列方差及变异系数绝对值均大于全木,α-纤维素具有更优的灵敏度;（2）通过对比相关性分析,发现杉木树轮不同组分中的δ13C值对年气候年值响应没有明显差异,而对月值气候因子的响应中α-纤维素的δ13C较灵敏;（3）杉木树轮α-纤维素中δ13C值主要受春季和夏季的最小相对湿度、春季日照、秋季的温度、冬季的相对湿度以及3月的降水等气候要素的影响。
刘小英[7]（2018）在《不同地理种源杉木树轮稳定碳同位素对气候变化的响应》文中研究表明造林树种种源选择已成为人类应对气候的重要途径,探讨主要造林树种不同地理种源树轮指标对气候变化的响应及评价未来气候变化对树木种源生长的影响的研究较少。本文运用杉木（Cunninghamia lanceolata）树轮稳定碳同位素指标进行相关研究。首先采用3个杉木种源的树轮全木和α-纤维素统计特征及其与栽植地气候因子相关性分析,选出对气候变化响应较灵敏的组分。之后提取30个不同地理种源的杉木树轮的α-纤维素并测定δ13C值,分析不同种源及所处种源区与栽植地平均温度、降水、平均相对湿度、最低气温、最高气温、最小相对湿度、日照时数的当年、当年之前1年、当年之前2年的年、季、月值的相关性,选择相关性较强的年最小相对湿度等气候因子进行逐步回归,筛选影响杉木种源树轮δ13C值的主导气候因子。之后对这些主导气候因子建立响应函数。然后对未来温度升高0.5-0.8℃下不同种源区及种源的杉木树轮δ13C值进行预测,以期为气候变化条件下杉木造林的种源及种源区的选择提供理论依据。主要结论有:（1）比较分析杉木树轮全木和α-纤维素中δ13C对气候的响应,发现杉木树轮α-纤维素中的δ13C对气候的响应更加灵敏。（2）通过对30个杉木种源树轮δ13C值的年表统计分析,发现其变幅-23.67‰-24.25‰,且自相关系数较大,不同种源杉木树轮δ13C值对气候因子的响应存在明显的“滞后效应”。（3）不同种源树轮α-纤维素中δ13C对不同尺度的气候因子的响应情况是不同的,对于多数种源而言,其主要受到当年最小相对湿度、当年春季降水和最小相对湿度、当年夏季最低气温、上年和当年7月最低气温、当年8月最低气温和相对湿度、上年10月最高气温、当年7月平均气温的影响。而不同种源区则主要受到当年最小相对湿度、当年夏季降水及最低气温、上年及当年7与最低气温的影响。（4）通过建立不同种源杉木树轮δ13C值与当年最小相对湿度及当年夏季最低气温的单因素响应函数,建立当年春季降水和最小相对湿度、上年和当年7月最低气温、当年8月最低气温和平均相对湿度、上年10月最高气温和当年7月平均气温的双因素响应函数,我们发现上年及当年7月的最低气温对不同种源杉木树轮δ13C的平均贡献率达到50.57%。且最低解释量为23.88%,拟合精度高,能更好的表示树轮δ13C值的变化。（5）通过不同种源区杉木树轮δ13C值与当年最小相对湿度及单因素响应函数,建立当年夏季降水和最低气温、上年和当年7月最低气温的双因素响应函数,发现当年夏季降水和最低气温对不同种源区杉木树轮δ13C的平均贡献率最大,平均贡献率达到68.03%,而最低贡献率达到59.09%,该模型拟合精度较高。（6）采用拟合效果较好的模型进行未来最低气温升高0.5-0.8℃情景下对树轮稳定碳同位素含量的预测。我们发现随着温度的升高,不同种源区及种源的杉木树轮α纤维素中的δ13C值均呈现上升趋势。30个种源以高、中、低3中不同灵敏度响应模式适应未来气候变化,北亚热带的秦巴山地种源区较其他种源区响应更为灵敏。
雷超[8]（2017）在《马尾松树轮不同组分稳定碳同位素对气候变化响应敏感性的研究》文中研究说明树木年轮具有分辨率高、样品分布广泛等优势,在全球气候变化研究中发挥着不可替代的作用。与年轮宽度或密度等指标相比,树轮稳定碳同位素对环境变化的敏感性更显着,也更适用于气候非限制性因子地区。然而,在利用什么组分进行稳定碳同位素分析能够更好地提取气候变化信息,还存在不同的意见,成为限制树轮同位素气候学发展的一个急需解决的关键问题。产生意见分歧的原因,可能与研究的地点不同、树种不同有关。可是究竟是由于树种的不同还是由于地点的不同而导致的意见分歧,还缺乏系统的研究。如果能够对不同地点同一个树种的树轮的不同组分稳定碳同位素对于气候的响应异同进行研究,就有可能对于这个问题的解决提供新的线索。本研究以我国东部亚热带地区分布最广的针叶树种马尾松为例,对其分布区的六个不同地点的树轮,分全木、综纤维素、α纤维素分别进行δ13C测定,并分析δ13C与气候因子之间的关系,结果显示:（1）马尾松综纤维素和α纤维素δ13C总体较全木分别偏正1.261±0.233‰和1.311±0.189‰,而综纤维素和α纤维素的δ13C值的平均值总体上比较接近,没有显着差异;不同地点三种组分间δ13C都是显着相关,只是相关系数高低存在一定的地点差异:分布中心区、南缘和东缘的马尾松三种组分两两之间相关性较高,而西缘、北缘以及分布东北部三种组分两两间相关程度稍微偏低一点。（2）马尾松三种组分的δ13C与气候要素之间均呈现出显着的相关,三种组分的δ13C均能较好的反映气候的年际变化;（3）制约六地马尾松树轮δ13C值变化的主要气候因子是生长季中晚期的相对湿度;在马尾松分布范围内,马尾松树轮δ13C值受夏秋季相对湿度影响显着的月份存在着向东南方向逐渐延迟的趋势。
徐成文[9]（2015）在《山东沂山油松树轮宽度年表及δ13C年序列的气候意义》文中研究指明树木年轮资料具有定年准确、连续性好、分辨率高、对环境变化的敏感性强等优点，已在全球范围内得到普遍运用。在我国，树木年轮资料已被用于西北干旱、半干旱区的研究，而相对暖湿的华东地区研究相对薄弱。本文以我国东部暖温带地区为研究区域，以树木年轮宽度及δ13C作为研究指标，建立了油松树轮宽度STD年表并分析了其与气候因子的响应关系；分析了树轮δ13C序列不同组分的高频变化趋势，探讨了树轮稳定碳同位素的环境意义。通过研究发现：1)树轮宽度标准化年表能够良好的反映气候因子对各生境树木生长特征的影响，在去除生长趋势的同时保留了大量的气候信息。当年5月平均气温和平均最高温都与油松年表呈显着负相关（P＜0.05），而当年6月平均气温和平均最高温都与油松年表呈极显着负相关（P＜0.01）；当年7月降水量与油松生长呈显着正相关（P＜0.05）；当年5-6月平均相对湿度与油松年表呈显着正相关（P＜0.05），且当年8-10月平均相对湿度与油松年表呈极显着正相关（P＜0.01）。这说明，在本地区树木生长季内，降水越多，气温越低，越促进树木生长。2)综纤维素δ13C序列和全木δ13C序列之间存在差异，三个综纤维素序列之间呈显着相关，而只有综纤维素δ13C序列Ⅱ与全木序列达到显着相关，这可能与树木生长的微环境有关系。3)去除掉低频趋势的树轮不同组分δ13C高频序列（△δ13C）与各气候因子存在显着关系，其中，树轮不同组分△δ13C序列与气温大体呈正相关，与降水和大气湿度大体呈负相关，且与大气湿度的相关系数更高。全木△δ13C序列与气温和水分条件的响应关系要明显好于综纤维素△δ13C序列，所以用全木△δ13C序列进行了气候要素重建。4)通过多元回归分析发现当年4月平均温度和7月平均相对湿度对树轮全木△δ13C序列的解释量最大，选取当年4月平均温度，建立多元回归模型，重建了1860-2011年的4月平均温度值，重建温度与实测温度拟合程度很高，说明沂山油松树轮中的δ13C值可以作为某些气候因子的代用指标，为气候研究提供资料。
郑紫薇,商志远,王建,成瑞琴,陈振举[10]（2015）在《山东塔山黑松树轮稳定碳同位素与气候要素的响应》文中认为在山东塔山东坡采集黑松（Pinus thunbergii Parl）树芯样本,建立树轮稳定碳同位素年表,发现在数十年尺度上与工业革命以来大气稳定碳同位素比率降低的事实相吻合,但1976年之后树轮稳定碳同位素比率（δ13C）有逐渐上升的趋势,其原因可能是大气中CO2的积累效应导致了大气与海洋之间CO2交换的不稳定性.通过对样本δ13C序列校正提取高频序列后与气象站气象资料进行相关分析,发现树轮δ13C序列与温度呈正相关,与降水量和日照时数呈负相关,温度和降水以及日照时数对树轮δ13C的影响均存在一定的滞后效应,该地区树木生长的限制性气候因子比较复杂,可能受到多种气候因子的共同影响,在气候重建研究中应当慎重选择.
二、北京地区近70年来白皮松树轮纤维素的碳稳定同位素与气候变化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、北京地区近70年来白皮松树轮纤维素的碳稳定同位素与气候变化（论文提纲范文）
（1）河西走廊东大山地区树轮稳定氧同位素与水文要素响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 树木年轮学研究进展 |
| 1.2.1 树轮宽度 |
| 1.2.2 树轮密度 |
| 1.2.3 树轮灰度 |
| 1.2.4 树轮稳定同位素 |
| 1.2.5 树轮气候重建方法 |
| 1.3 选题依据 |
| 1.4 研究目的及内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 树木年轮学基本原理和方法 |
| 2.1 树木年轮学的基本概念 |
| 2.1.1 树木年轮生物学基础 |
| 2.1.2 树轮宽度 |
| 2.1.3 树轮氧同位素 |
| 2.2 树木年轮学研究的基本原理 |
| 2.2.1 均一性原理 |
| 2.2.2 限制因子原理 |
| 2.2.3 生态幅原理 |
| 2.2.4 敏感性原理 |
| 2.2.5 复本原理 |
| 2.2.6 交叉定年原理 |
| 2.3 树木年轮学采样原则和预处理方法 |
| 2.3.1 采样点选择 |
| 2.3.2 样本采集 |
| 2.3.3 样本预处理 |
| 第三章 研究区概况及气候环境分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 地理概况 |
| 3.1.2 水文条件 |
| 3.1.3 土壤情况 |
| 3.1.4 植被资源 |
| 3.1.5 采样树种介绍 |
| 3.2 气候环境分析 |
| 3.2.1 气候资料 |
| 3.2.2 温度变化分析 |
| 3.2.3 降水变化分析 |
| 3.2.4 水汽压变化分析 |
| 第四章 树轮氧同位素数据获取及相关研究方法的应用 |
| 4.1 树轮氧同位素数据获取 |
| 4.1.1 树轮样本采集 |
| 4.1.2 样品的剥离 |
| 4.1.3 样品的制备 |
| 4.1.4 氧同位素的测量 |
| 4.1.5 树轮δ~(18)O年表建立 |
| 4.2 相关研究方法的应用 |
| 4.2.1 相关分析 |
| 4.2.2 回归分析 |
| 4.2.3 转换方程的检验方法 |
| 4.2.4 周期分析 |
| 4.2.5 空间遥相关分析方法 |
| 第五章 气候重建及可靠性分析 |
| 5.1 树轮氧同位素与气候因子相关分析 |
| 5.1.1 树轮氧同位素与温度的相关分析 |
| 5.1.2 树轮氧同位素与降水的相关分析 |
| 5.1.3 树轮氧同位素与水汽压的相关分析 |
| 5.2 东大山地区气候重建 |
| 5.2.1 转换方程的建立及方程可靠性检验 |
| 5.2.2 1807—2011年7—8 月平均水汽压重建 |
| 5.3 重建序列可靠性分析 |
| 5.3.1 与历史记载的对比 |
| 5.3.2 与旱涝指数(DWI)对比 |
| 5.3.3 与其他重建结果的对比 |
| 第六章 水汽压重建特征分析 |
| 6.1 周期分析 |
| 6.1.1 重建序列的集合经验模态分解 |
| 6.1.2 小波功率谱周期分析 |
| 6.2 重建的空间代表性 |
| 6.3 东大山水汽来源 |
| 6.4 东大山水汽压重建中的ENSO信号 |
| 6.5 水汽压变化与太阳活动的关系 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得研究成果 |
| 致谢 |
（3）树轮气候信息提取方法研究 ——以模拟和实测树轮数据分析为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 树轮气候数据预处理方法研究意义 |
| 1.1.3 树轮气候数据遴选方法研究意义 |
| 1.1.4 树轮气候重建方法对比研究意义 |
| 1.1.5 我国亚热带湿润地区同一树种不同树轮指标对比研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与趋势 |
| 1.2.1 基于中文期刊数据库的文献计量分析 |
| 1.2.2 树轮宽度-气候关系研究进展 |
| 1.2.3 树轮稳定碳同位素-气候关系研究进展 |
| 1.2.4 树轮气候重建的线性与非线性方法研究进展 |
| 1.2.5 树轮气候学的时频分析方法研究进展 |
| 1.2.6 马尾松树轮气候关系研究进展 |
| 1.2.7 R语言在树轮气候学研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线和R语言包思维导图 |
| 第2章 树轮气候信息提取方法研究的来源数据 |
| 2.1 我国亚热带地区马尾松树轮及气候数据 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 马尾松生长的气候环境数据 |
| 2.1.3 野外采样 |
| 2.1.4 树轮宽度数据测定 |
| 2.1.5 碳同位素数据测定与校正 |
| 2.1.6 不同宽度年表统计分析 |
| 2.1.7 不同树轮宽度指数差异性定量评价 |
| 2.2 国际树轮数据库数据及气候数据 |
| 2.2.1 基于ITRDB的信息提取和挖掘 |
| 2.2.2 历史时期以来降水观测站和sc PDSI站点分析 |
| 2.2.3 CRUts4.03 数据集的非平稳检验 |
| 第3章 不同去趋势方法对比 |
| 3.1 常用的主要去趋势方法 |
| 3.1.1 保守去趋势方法 |
| 3.1.2 BAI法 |
| 3.1.3 RCS法 |
| 3.1.4 signal-free法 |
| 3.1.5 时间序列成分提取法 |
| 3.2 树轮宽度模拟数据的不同去趋势方法对比 |
| 3.3 西黄松树轮序列的不同去趋势方法对比 |
| 3.4 马尾松轮宽数据的不同去趋势方法对比 |
| 3.4.1 保守去趋势法建立的年表对比 |
| 3.4.2 保守去趋势法的年表与气候因子的相关性对比 |
| 3.4.3 CEEMD分解马尾松宽度序列 |
| 3.4.4 CEEMD方法的马尾松轮宽年表-气候相关分析 |
| 3.5 基于ITRDB树轮数据对比不同去趋势方法 |
| 3.5.1 Hash算法的应用 |
| 3.5.2 基于ITRDB轮宽数据与其近邻点气候因子相关关系 |
| 3.5.3 点-点主成分回归分析方法 |
| 3.5.4 点-点主成分回归分析-以CEEMD和CD法为例 |
| 3.5.5 点-点主成分回归分析-以CEEMD和SF_RCS法为例 |
| 3.6 本章讨论 |
| 第4章 变量间相关关系分析及特征变量选择 |
| 4.1 随机变量间的相关关系定量分析 |
| 4.2 利用模拟数据对比分析各种定量相关分析法 |
| 4.3 不同定量相关分析方法在树轮气候学的实际应用 |
| 4.4 特征变量选择 |
| 4.4.1 以模拟数据为例 |
| 4.4.2 以科罗拉多河流上游树轮-水文数据为例 |
| 4.4.3 以马尾松树轮宽度为例 |
| 4.5 本章讨论 |
| 第5章 线性与非线性响应函数模型对比 |
| 5.1 神经网络和随机森林 |
| 5.1.1 神经网络 |
| 5.1.2 随机森林 |
| 5.2 线性与非线性方法对比-以西黄松为例 |
| 5.3 线性和非线性方法对比-以马尾松为例 |
| 5.3.1 线性与非线性模型统计分析 |
| 5.3.2 不同方法重建结果的对比分析 |
| 5.4 本章讨论 |
| 第6章 日值气象数据在精细化树轮气候研究的应用探索 |
| 6.1 以马尾松树轮宽度数据为例 |
| 6.2 以亚洲地区141个树轮宽度序列为例 |
| 6.3 本章讨论 |
| 第7章 我国温暖湿润地区树轮指标选择—以马尾松为例 |
| 7.1 不同组分稳定碳同位素序列统计特征分析 |
| 7.1.1 不同组分碳同位素序列的统计量分析 |
| 7.1.2 不同组分稳定碳同位素趋势分析 |
| 7.2 不同组分碳同位素与气候因子的线性关系 |
| 7.2.1 与月度气候因子的线性分析 |
| 7.2.2 季节性相关分析及其空间分布模式 |
| 7.3 马尾松不同树轮指标树轮气候关系对比 |
| 7.4 本章讨论 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于树轮碳稳定同位素的林木长期水碳耦合机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 1 国内外研究进展 |
| 1.1 林木水碳耦合研究 |
| 1.1.1 水碳耦合 |
| 1.1.2 水分利用效率 |
| 1.1.3 冠层气孔导度 |
| 1.2 稳定同位素技术在林木水碳耦合中的应用 |
| 1.2.1 碳同位素效应 |
| 1.2.2 树轮碳稳定同位素 |
| 1.3 水碳耦合对气候变化的响应 |
| 1.3.1 未来气候变化的数值模拟 |
| 1.3.2 iWUE对气候变化的响应 |
| 1.4 存在问题及发展方向 |
| 1.4.1 存在问题 |
| 1.4.2 发展方向 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 北京山区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地质地貌特征 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 土壤 |
| 2.1.5 森林植被 |
| 2.2 张北研究区概况 |
| 2.2.1 地理位置 |
| 2.2.2 地质地貌 |
| 2.2.3 气候 |
| 2.2.4 土壤 |
| 2.2.5 植被 |
| 2.2.6 森林资源 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 研究原理及方法 |
| 3.3.1 实验设计原理 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 4 树轮纤维素δ~(13)C的长期变化特征及影响因素 |
| 4.1 各树种不同类型林分树轮纤维素δ~(13)C序列特征 |
| 4.1.1 树轮样本基本信息 |
| 4.1.2 侧柏树轮纤维素δ~(13)C序列年表特征 |
| 4.1.3 油松树轮纤维素δ~(13)C序列年表特征 |
| 4.1.4 刺槐树轮纤维素δ~(13)C序列年表特征 |
| 4.1.5 栓皮栎树轮纤维素δ~(13)C序列年表特征 |
| 4.2 树种间树轮纤维素δ~(13)C差异 |
| 4.2.1 不同树种树轮纤维素δ~(13)C序列差异 |
| 4.2.2 林分因子对不同树种树轮纤维素δ~(13)C的影响 |
| 4.2.3 立地因子对不同树种树轮纤维素δ~(13)C的影响 |
| 4.3 树轮纤维素δ~(13)C对气象因子的响应 |
| 4.3.1 树轮纤维素δ~(13)C对降水量变化的响应 |
| 4.3.2 树轮纤维素δ~(13)C对年均气温变化的响应 |
| 4.3.3 树轮纤维素δ~(13)C对大气相对湿度变化的响应 |
| 4.3.4 树轮纤维素δ~(13)C对大气CO_2浓度变化的响应 |
| 4.4 小结 |
| 5 光合-气孔导度耦合变化特征及对气象因子响应 |
| 5.1 光合及气孔导度相关参数长期变化特征 |
| 5.2 光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 5.2.1 不同密度林分光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 5.2.2 不同林龄林分光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 5.2.3 不同坡度林分光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 5.2.4 不同坡向林分光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 5.3 光合-气孔导度耦合对气象因子的响应 |
| 5.3.1 光合-气孔导度耦合对降水量变化的响应 |
| 5.3.2 光合-气孔导度耦合对年均气温变化的响应 |
| 5.3.3 光合-气孔导度耦合对大气相对湿度变化的响应 |
| 5.3.4 光合-气孔导度耦合对大气CO_2浓度变化的响应 |
| 5.4 小结 |
| 6 不同退化程度树木碳同位素及光合-气孔导度耦合变化特征 |
| 6.1 树轮宽度和断面积增量 |
| 6.2 树轮纤维素δ~(13)C及相关参数变化特征 |
| 6.3 不同退化程度树木iWUE对气象因子的响应 |
| 6.4 小结 |
| 7 基于光合-气孔导度耦合关系的林木水碳耦合模型 |
| 7.1 水碳耦合模型构建 |
| 7.1.1 冠层水汽气孔导度G_s的计算 |
| 7.1.2 水碳耦合关系定量表达 |
| 7.2 基于树干液流和光合-气孔导度耦合的年固碳量估算 |
| 7.2.1 冠层年气孔导度分析 |
| 7.2.2 年固碳量估算 |
| 7.2.3 年固碳量验证 |
| 7.3 基于固碳量和光合-气孔导度耦合的年蒸腾量估算 |
| 7.3.1 年蒸腾量估算 |
| 7.3.2 年蒸腾量验证 |
| 7.4 小结 |
| 8 林木长期水碳过程变化特征与机制 |
| 8.1 年固碳量长期变化 |
| 8.1.1 树轮宽度及断面积增量 |
| 8.1.2 年固碳量的估算及验证 |
| 8.2 年蒸腾量长期变化 |
| 8.3 长期水分利用效率 |
| 8.3.1 树轮δ~(13)C序列及iWUE |
| 8.3.2 长期水分利用效率 |
| 8.4 小结 |
| 9 气候变化背景下水碳耦合的响应及预测 |
| 9.1 基于区域气候变化模式对华北地区降水量及气温变化的模拟 |
| 9.1.1 对年降水量的模拟 |
| 9.1.2 对年均气温的模拟 |
| 9.2 iWUE与环境因子多元回归分析 |
| 9.3 iWUE预测及权衡分析 |
| 9.4 小结 |
| 10 结论与展望 |
| 10.1 结论 |
| 10.2 创新点 |
| 10.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（5）秦岭南坡油松年轮δ13C变化及与气候因子的关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 树轮宽度、密度研究进展 |
| 1.2.2 树轮碳稳定同位素研究进展 |
| 1.3 树木年轮气候学原理 |
| 1.3.1 均变原理 |
| 1.3.2 限制因子原理 |
| 1.3.3 敏感性原理 |
| 1.3.4 生境地选择原理 |
| 1.3.5 交叉定年原理 |
| 1.3.6 聚合因子效应原理 |
| 1.3.7 复本原理 |
| 1.3.8 树轮碳稳定同位素简述 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地貌概况 |
| 2.1.2 水文条件 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 土壤情况 |
| 2.1.5 植被资源 |
| 2.2 研究材料 |
| 2.3 论文研究思路与技术路线 |
| 2.3.1 论文研究思路 |
| 2.3.2 技术路线 |
| 2.3.3 测定方法 |
| 2.4 所用统计学方法 |
| 第三章 研究区气候变化分析 |
| 3.1 气象资料 |
| 3.2 温度变化分析 |
| 3.3 降水量变化分析 |
| 3.4 空气湿度变化分析 |
| 第四章 油松树轮碳稳定同位素与气候因子的相关性 |
| 4.1 不同海拔油松树轮δ~(13)C序列分析 |
| 4.2 碳稳定同位素与温度的相关性 |
| 4.3 碳稳定同位素与降水的相关性 |
| 4.4 碳稳定同位素与空气湿度的相关性 |
| 4.5 多元回归分析 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）杉木树轮不同组分δ13C对气候因子响应的初步探究（论文提纲范文）
| 1 研究区自然概况 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 树轮资料 |
| 2.2 α-纤维素提取 |
| 2.3 碳稳定同位素 (δ13C值) 的测量 |
| 2.4 气候数据来源 |
| 2.5 数据处理 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 杉木不同组分δ13C的统计特征 |
| 3.2 杉木树轮各组分δ13C值的一元线性回归 |
| 3.3 不同组分δ13C序列与气候指标的相关分析 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 杉木不同组分δ13C之间的关系 |
| 4.2 杉木树轮不同组分与气候因子的敏感性分析 |
（7）不同地理种源杉木树轮稳定碳同位素对气候变化的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选区依据及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 树轮稳定同位素研究概况 |
| 1.2.2 树轮不同组分研究概况 |
| 1.2.3 种源试验林研究概况 |
| 1.2.4 现有研究存在的不足 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第二章 研究材料与研究方法 |
| 2.1 研究区概况及样本采集 |
| 2.1.1 地理概况 |
| 2.1.2 杉木种源试验林情况 |
| 2.1.3 研究树种 |
| 2.2 交叉定年及纤维素提取 |
| 2.2.1 样本采集 |
| 2.2.2 圆盘处理及交叉定年 |
| 2.2.3 样本的雕刻、混合和研磨 |
| 2.2.4 α-纤维素的提取 |
| 2.2.5 样品δ~(13)C测定 |
| 2.3 气象数据来源与分析 |
| 2.4 所用仪器与处理软件 |
| 第三章 杉木树轮不同组分δ~(13)C值对气候响应的敏感性 |
| 3.1 杉木年轮样本基本信息 |
| 3.2 杉木树轮不同组分稳定碳同位素变化及其气候意义 |
| 3.2.1 树轮全木和α-纤维素中δ~(13)C序列年表特征 |
| 3.2.2 杉木树轮各组分δ~(13)C值的一元线性回归 |
| 3.2.3 树轮全木和α-纤维素δ~(13)C序列与气候对比分析 |
| 第四章 不同地理种源杉木树轮δ~(13)C变化及其气候意义 |
| 4.1 杉木树轮α-纤维素中δ~(13)C统计特征 |
| 4.1.1 树轮α-纤维素中δ~(13)C指标原始序列 |
| 4.1.2 杉木树轮δ~(13)C年表统计特征 |
| 4.2 杉木不同地理种源树轮α-纤维素中δ~(13)C与气候要素相关分析 |
| 4.2.1 δ~(13)C与气候年值相关分析 |
| 4.2.2 δ~(13)C与气候要素季度值相关分析 |
| 4.2.3 δ~(13)C与气候要素月值相关分析 |
| 4.3 杉木树轮α-纤维素中δ~(13)C与气候因子的多元回归分析 |
| 4.3.1 δ~(13)C与年际气候要素回归分析 |
| 4.3.2 δ~(13)C与季度值气候要素回归分析 |
| 4.3.3 δ~(13)C值与月值气候要素回归分析 |
| 4.4 利用树轮δ~(13)C序列变化建立主导气候因子的响应函数 |
| 4.4.1 树轮δ~(13)C对当年最小相对湿度的响应函数 |
| 4.4.2 树轮δ~(13)C值与当年春季降水及最小相对湿度的响应函数 |
| 4.4.3 树轮δ~(13)C对当年夏季最低气温的响应函数 |
| 4.4.4 树轮δ~(13)C对上年7月、当年7月最低气温的响应函数 |
| 4.4.5 树轮δ~(13)C对当年8月最低气温、相对湿度的响应函数 |
| 4.4.6 树轮δ~(13)C与上年10月最高气温、当年7月平均温度的响应函数 |
| 4.5 未来温度变化对不同种源杉木树轮δ~(13)C的影响 |
| 第五章 不同种源区杉木树轮中δ~(13)C变化及其气候意义 |
| 5.1 树轮α-纤维素中δ~(13)C统计特征 |
| 5.2 不同种源区杉木树轮α-纤维素中δ~(13)C与气候要素相关分析 |
| 5.2.1 树轮与气候因子年值的相关分析 |
| 5.2.2 树轮δ~(13)C值与气候因子季度值的相关分析 |
| 5.2.3 树轮与气候因子月值的相关分析 |
| 5.3 不同种源区杉木树轮中δ~(13)C值与气候因子的多元回归分析 |
| 5.3.1 树轮δ~(13)C值与年值气候要素回归分析 |
| 5.3.2 树轮δ~(13)C值与季度值气候要素回归分析 |
| 5.3.3 树轮δ~(13)C值与月值气候要素回归分析 |
| 5.4 利用树轮δ~(13)C序列变化建立主导气候因子的响应函数 |
| 5.4.1 树轮δ~(13)C对当年最小相对湿度的响应函数 |
| 5.4.2 树轮δ~(13)C值对当年夏季降水和最低气温的响应函数 |
| 5.4.3 树轮δ~(13)C值对上年7月、当年7月最低气温的响应函数 |
| 5.5 未来温度变化对不同种源区杉木树轮δ~(13)C值的影响 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 讨论 |
| 6.1.1 杉木不同组分δ~(13)C对气候的响应 |
| 6.1.2 不同种源杉木树轮α纤维素中的δ~(13)C对气候的响应 |
| 6.1.3 不同种源区杉木树轮α纤维素中的δ~(13)C对气候的响应 |
| 6.2 结论 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（8）马尾松树轮不同组分稳定碳同位素对气候变化响应敏感性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状及趋势 |
| 1.3.1 树轮稳定碳同位素的分馏机理 |
| 1.3.2 树轮δ~(13)C气候重建研究进展 |
| 1.3.3 树轮不同组分δ~(13)C对气候响应敏感性的研究进展 |
| 1.3.3.1 研究点与研究树种 |
| 1.3.3.2 研究方法 |
| 1.3.3.3 研究结果与趋势 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究材料与方法 |
| 2.1 样点概况 |
| 2.2 气象数据的获取 |
| 2.3 样品采集、宽度量测与交叉定年 |
| 2.4 纤维素的提取与δ~(13)C测定 |
| 2.4.1 样品的选取、雕刻与研磨 |
| 2.4.2 综纤维素的提取 |
| 2.4.3 α纤维素的提取 |
| 2.4.4 纤维素纯度检测 |
| 2.4.5 δ~(13)C测定 |
| 2.5 两地δ~(13)C合成序列的建立 |
| 第三章 不同组分δ~(13)C序列间的差异与关系 |
| 3.1 不同组分δ~(13)C序列统计特征分析 |
| 3.2 不同组分δ~(13)C序列的S-N-K分析 |
| 3.3 不同组分δ~(13)C间的一元线性回归分析 |
| 3.4 不同组分δ~(13)C间的三角形统计图分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 不同组分δ~(13)C对气候变化的响应 |
| 4.1 同一地点δ~(13)C序列与气候相关分析结果异同 |
| 4.1.1 同一地区树轮δ~(13)C序列对气候要素响应 |
| 4.1.2 合成序列树轮δ~(13)C序列与个体相关分析 |
| 4.2 不同组分δ~(13)C序列与气候响应的地域特征 |
| 4.2.1 马尾松树轮不同组分δ~(13)C序列与气候响应的整体特征 |
| 4.2.2 马尾松树轮不同组分δ~(13)C序列与气候响应的地域差异 |
| 4.2.2.1 不同组分δ~(13)C序列对气候要素响应的分布边缘与中心区异同分析 |
| 4.2.2.2 不同组分δ~(13)C序列对气候要素响应的南北方向上变化分析 |
| 4.2.2.3 不同组分δ~(13)C序列对气候要素响应的东西方向上变化分析 |
| 4.3 不同地点间δ~(13)C序列与气候因子响应异同 |
| 4.3.1 δ~(13)C序列与温度要素响应的地点差异 |
| 4.3.2 δ~(13)C序列与降水、相对湿度要素响应的地点差异 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）山东沂山油松树轮宽度年表及δ13C年序列的气候意义（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选区依据及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.2.1 树轮稳定碳同位素分馏机制及影响因素 |
| 1.2.2 对大气 CO_2浓度及大气中稳定碳同位素组成的研究 |
| 1.2.3 气候重建与气候参数 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 树木年轮记录环境信息的生物学基础 |
| 2.1 树木的基本生理过程 |
| 2.1.1 营养合成与细胞同化作用 |
| 2.1.2 树木的水分和矿物质代谢 |
| 2.2 气候对树木生长的影响 |
| 2.2.1 环境因子的生态作用 |
| 2.2.2 地形因子 |
| 2.2.3 影响年轮生长的气候要素 |
| 3 研究材料与方法 |
| 3.1 树木年轮样本采集 |
| 3.1.1 自然地理概况 |
| 3.1.2 研究树种 |
| 3.2 交叉定年及纤维素提取 |
| 3.2.1 样本采集和交叉定年 |
| 3.2.2 样本的雕刻、混合和研磨 |
| 3.2.3 纤维素的提取及效果检验 |
| 3.2.4 样品δ~(13)C 测定 |
| 3.3 气象数据来源与分析 |
| 4 油松树轮宽度变化及其气候意义 |
| 4.1 树轮宽度年表建立 |
| 4.2 树轮宽度年表与气候要素的关系 |
| 4.3 利用轮宽指数重建大气相对湿度指数 |
| 5 树轮稳定碳同位素的气候意义 |
| 5.1 树轮综纤维素和全木δ~(13)C 序列的对比分析 |
| 5.2 去除树轮δ~(13)C 序列的低频变化趋势 |
| 5.3 树轮δ~(13)C 序列高频变化与气候要素的相关分析 |
| 5.4 树轮δ~(13)C 序列高频变化的多元回归分析与气候要素重建 |
| 5.4.1 树轮δ~(13)C 序列高频变化的多元回归分析 |
| 5.4.2 利用树轮δ~(13)C 序列高频变化重建温度要素 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）山东塔山黑松树轮稳定碳同位素与气候要素的响应（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究区概况 |
| 3 材料与方法 |
| 3.1 样本采集与定年 |
| 3.2 树轮稳定碳同位素提取与测定 |
| 3.3 气象数据来源与分析 |
| 4 结果与讨论 |
| 4.1 树轮稳定碳同位素的年序列特征分析 |
| 4.2 树轮稳定碳同位素高频序列的提取 |
| 4.3 与气候指标的相关分析 |
| 5 结论 |
四、北京地区近70年来白皮松树轮纤维素的碳稳定同位素与气候变化（论文参考文献）
- [1]河西走廊东大山地区树轮稳定氧同位素与水文要素响应研究[D]. 邓若兰. 长安大学, 2021
- [2]樟子松防护林生产力和水分利用效率对气候变化的响应[D]. 雷帅. 中国林业科学研究院, 2020
- [3]树轮气候信息提取方法研究 ——以模拟和实测树轮数据分析为例[D]. 顾洪亮. 南京师范大学, 2020(03)
- [4]基于树轮碳稳定同位素的林木长期水碳耦合机制研究[D]. 路伟伟. 北京林业大学, 2019
- [5]秦岭南坡油松年轮δ13C变化及与气候因子的关系研究[D]. 朱娜. 西北农林科技大学, 2019(08)
- [6]杉木树轮不同组分δ13C对气候因子响应的初步探究[J]. 刘小英,段爱国,张建国,张雄清,朱安明. 江西农业大学学报, 2018(06)
- [7]不同地理种源杉木树轮稳定碳同位素对气候变化的响应[D]. 刘小英. 中国林业科学研究院, 2018(01)
- [8]马尾松树轮不同组分稳定碳同位素对气候变化响应敏感性的研究[D]. 雷超. 南京师范大学, 2017(01)
- [9]山东沂山油松树轮宽度年表及δ13C年序列的气候意义[D]. 徐成文. 山东师范大学, 2015(09)
- [10]山东塔山黑松树轮稳定碳同位素与气候要素的响应[J]. 郑紫薇,商志远,王建,成瑞琴,陈振举. 泰山学院学报, 2015(03)