一、20世纪后半叶山西省气温和降水变化分析（论文文献综述）
杜泽玉,曹富强,杨荣[1]（2021）在《基于CRU资料的山西百年气温时空演变特征》文中研究指明全球变暖的背景下,百年尺度上的区域气温变化规律,近年来已成为气候变化研究的热点。本文基于1901-2016年英国东英吉利（East Anglia）大学气候研究中心（Climatic Research Unit,CRU）提供的高分辨率、逐月气温数据集,采用一元线性回归法、滑动平均法和Mann-Kendall突变检验法分析了116年来山西气温的时空分布特征。结果表明:百年来山西年平均气温和各季节气温均呈波动上升趋势,年均和各季节气温倾向率分别为0.13℃·（10a）-1（年平均）、0.16℃·（10a）-1（春季）、0.05℃·（10a）-1（夏季）、0.09℃·（10a）-1（秋季）、0.22℃·（10a）-1（冬季）,其中冬季气温增幅最大,对年均温增长的贡献最大,贡献率为42.31%,夏季气温增幅最小,贡献率也最小（9.62%）。研究时段内,山西各季节气温均发生突变,春季季均温突变开始于1993年,夏季在1917年和1996年都发生了气温突变,秋季、冬季出现突变的年份分别为2001年、1984年。空间上,山西多年平均气温和季均温均以南高北低的纬度变化规律为主,同时受到地形的影响,分别形成不同气温中心,其中冬季受地形影响最小,尤其是最冷月。
郭政昇[2]（2020）在《山西省降水稳定同位素对水汽源区变化的响应机制研究》文中研究表明在水循环的各个环节都存在着稳定同位素的分馏过程,氢氧稳定同位素是水文学中常用的两种同位素示踪剂,其对环境要素的变化状况极为敏锐,因此能够及时记录和响应环境条件的变化,被学界称为水的“指纹”,广泛的应用于降水来源、水循环过程与大气环流的研究中。在影响降水稳定同位素特征的诸多因素中,水汽源区变化首先影响着稳定同位素的分馏状况,水汽团运移过程与降水区环境特征都是其基础上,对降水中的稳定同位素特征进行再塑造。本文依据山西省境内的6个站点（太原、原平、介休、长治、大同与临汾）及省外周边11个站点（石家庄、郑州、西安、包头、延长、栾城、安塞、鄂尔多斯、渭南、封丘与呼和浩特）的降水同位素及相关气象数据,对省域降水稳定同位素的时空变化特征及主导环境效应进行了研究;基于HYSPLIT-4模型对山西省代表性站点的水汽来源轨迹进行了模拟,分析其水汽源区及气团运移轨迹;并利用OLR技术进一步探索了水汽源区变化过程对山西省降水中同位素特征的影响规律。研究结果表明:山西省内站点δ18O值的年内变化趋势呈现出较为明显的空间差异性,晋北表现为“夏高冬低”的特征,晋南具有“夏低冬高”的典型特征;晋中两站中太原站具有“夏高冬低”的特征,而介休站则表现为“夏低冬高”特点。山西省及周边地区δ18O的分布整体上呈现由东南向西北递减的趋势,并在西部的晋陕黄河峡谷及吕梁山西部地区,出现了迅速下降的过渡特征。计算临汾大气降水线方程(δD=7.44δ18O-0.63)与太原大气降水线方程为(δD=6.45δ18O-4.39)可知,临汾站LMWL的斜率与截距表现出典型的暖温带季风性气候特征,太原站更接近晋北地区的大气水线方程特征。总体上温度效应与降水量效应在各站中都有表现。晋北大同站表现出强烈的以温度效应为主的特征,降水量效应只在夏季短暂的出现;晋南临汾站的环境效应以降水量效应为主,在冬季的温度效应较为明显,但时间相对较短;晋中地区具有显着的过渡性特征,地理位置偏南的介休站与晋南地区的同位素分馏模式一致,偏北的太原站夏半年以降水量效应为主,冬半年则表现出较强的温度效应。山西省内代表性站点的水汽来源具有明显的一致性,特别是在春、秋、冬季。冬季风是山西省降水与同位素分馏过程最主要的影响因素。春季大同站与太原站受到高原季风与西风分流作用的影响;夏季各站以局地循环水汽占主导为共同特征,由北向南海洋水汽的影响越明显。水汽源区的变化与山西省降水稳定同位素的特征有着密切联系,主要体现在夏半年,这一作用过程是通过海洋水汽增强δ18O的降水量效应实现的。水汽源区变化对山西省降水稳定同位素的作用效果具有明显的地域差异,由晋南向晋北逐渐减弱,晋中地区则具有明显的过渡特征。本文的研究结果表明,作为东亚季风区边缘的山西省,其降水同位素的演变特征敏感的反映了水汽源区ITCZ位置与强度的变化特征。对山西省降水同位素变化特征及其与水汽源区变化之间的相关性进行深入研究,能够还原大气过程,追溯水汽来源,深入了解区域δ18O特征的形成机制,进而为水资源的科学管理和利用、气象变化的预测提供理论支撑,推进研究水循环机制的技术方法。还能够为山西省水资源调查提供基础的环境同位素数据,确定山西省δ18O特征的形成机制,在此基础上深入了解大气环流模式以及水循环机制,能够服务于地区水资源管理及极端事件应对等多个方面,从而为山西省水资源的合理利用与科学配置提供理论依据与预测模式。
倪楠[3]（2020）在《中国降水的时空变化特征研究》文中研究说明降水是最重要的气候指标之一,也是水循环过程中最基本的环节,受大气环流、纬度、海拔、地形等众多因素影响,其变化规律十分复杂。降水在空间维度的分布不均匀和在时间维度的分布多变性是导致干旱、洪涝等气象灾害的直接原因。因此,对于降水的观测及其时空变化特征的分析,可以为旱涝灾害的预测和防治提供参考,对于工农业生产稳定运行、粮食安全、水利开发、江河防洪以及工程管理等方面具有重大意义,也有助于降低灾害导致的社会经济损失及保障人民生命财产安全。由于我国夏季和秋季（6-11月）降水相对于冬季、春季更加丰沛,夏秋两季的降水总量对于全年降水量起决定性的作用,因此本文基于全国31个省、自治区和直辖市的756个国家基本、基准气象站和自动站1954-2017年逐日降水量数据,对各地区夏季和秋季降水的时空变化特征展开研究。本文针对不同的样本数据类型,采用恰当的研究方法使估计结果准确可靠。首先分别对各地区夏季和秋季总降水量、降水强度进行了线性趋势分析、Mann-Kendall检验和滑动t检验,确定其变化趋势的方向、显着性和突变点。对存在极端降水的序列,采用泰尔森斜率法对趋势的变化速率进行鲁棒估计,排除了异常值的影响。然后根据最大连续无降水日数（Consecutive Dry Days,CDD）指标服从离散型偏态分布且过度离势的特点,采用（拟）泊松回归模型对其进行趋势分析,揭示了各地区夏秋两季极端干旱情况的变化特征。接着基于CDD的定义,提出可衡量地区总体干旱状况的平均连续无降水日数（Average Consecutive Dry Days,ACDD）指标,同时根据其服从连续型偏态分布的特征,引入随机序理论和非参数El Barmi-McKeague检验,在概率分布意义下对各地区1960-1965年、1985-1990年、2010-2015年3个时段的ACDD进行了比较,并结合多种降水指标的变化情况分析地区降水模式的变化。然后分别对各地区历年平均夏季和秋季总降水量及降水强度采用反距离加权插值法、径向基函数法和克里金法进行空间插值,基于交叉验证比较各方法的估计精度,分析夏秋两季降水的空间分布特征。最后对各地区历年夏季和秋季总降水量进行分层聚类和k-means聚类,基于最优聚类结果形成降水区划,分析不同子区域的降水特征,并比较各地区60、70、80、90和00年代的降水区划结果,建立降水区划的年代际动态演变和各地区降水量的年代际波动情况的内在联系。基于上述研究,本文主要得出了以下结论:1.1954-2017年夏季总降水量呈显着递增趋势的有江西、青海、上海、新疆和浙江5个地区,发生突变的年份主要集中在2000年以前,且均为增加突变;呈显着递减趋势的有北京、河北和天津3个地区,没有发生突变。夏季降水强度呈显着变化趋势的有重庆、福建、广东、广西、贵州、黑龙江、湖南、江苏、江西、吉林、辽宁、青海、陕西、山东、上海、新疆、云南和浙江18个地区,且均呈递增趋势,突变主要发生于2000年以前。安徽、北京、河北、辽宁、宁夏、陕西、山西和天津8个地区的夏季最大连续无降水日数呈显着的递增趋势,总体位于我国北部,而呈显着递减趋势的地区有福建、贵州、四川、云南和浙江5个地区,全部位于我国南部,表明我国南北地区夏季极端干旱的情况总体呈反向变化的特征。2.历年秋季总降水量呈显着递增趋势的只有新疆,于1980年发生了增加突变;呈显着递减趋势的有吉林和辽宁2个地区,没有发生突变;秋季降水强度呈显着变化趋势的有安徽、北京、重庆、福建、广东、广西、贵州、海南、河北、河南、湖北、湖南、江苏、江西、青海、陕西、上海、四川、天津、新疆、西藏、云南和浙江23个地区,且均呈递增趋势,发生突变的年份主要集中在2000年以前。黑龙江、江苏、吉林、辽宁、上海、天津和西藏7个地区的秋季最大连续无降水日数呈显着递增趋势,而甘肃、内蒙古和四川3个地区呈显着递减趋势。3.对我国各地区1960-1965年、1985-1990年和2010-2015年3个时段夏季ACDD进行比较,结果表明,除湖南、新疆和浙江以外,其他地区的夏季ACDD均依随机序从时段1到时段2或3或者从时段2到时段3有明显增加,表明我国夏季干旱的平均持续时间有所延长。此外,安徽、福建、广东、广西、湖北、江苏、江西、青海、上海9个地区的夏季降水模式发生了改变,降水日和无降水日均倾向于连续出现,使得旱涝灾害的发生率均有所增加,从ACDD的角度揭示了总降水量、降水强度、降水日数以及CDD等指标所不能反映的降水变化规律。4.克里金法对我国各地区1954-2017年平均夏季总降水量的插值精度最高。插值图像表明,云南省南部、广西壮族自治区南部、广东省南部和海南省的历年平均夏季总降水量较大,而新疆维吾尔自治区、西藏自治区西北部、青海省西北部、甘肃省和内蒙古自治区西部的历年平均夏季总降水量则较小。对夏季降水强度的插值分析中,同样是克里金法的精度最高。图像表明,在云南省南部、广西壮族自治区、广东省、海南省、四川省中部、安徽省南部和浙江省东南部的降水强度较大,而新疆维吾尔自治区、甘肃省西北部、内蒙古自治区西部、西藏自治区西北部和青海省西北部地区的降水强度较弱。辽宁省东南部和吉林省东南部的局部地区降水强度较省内其他地区偏高。克里金法对各地区历年平均秋季总降水量的插值精度最高。图像表明,与夏季相比,秋季云南省西南部、重庆市和浙江省东南沿海等总降水量较大的地区范围扩大,而四川省中部、安徽省北部、广西壮族自治区南部和广东省南部等降水量较大的地区范围缩小;内蒙古自治区东南部、河北省北部、山西省北部、青海省北部和西藏自治区西北部等较为干旱的地区范围有所扩大。对秋季降水强度的插值分析中,同样是克里金法的精度最高。图像表明,与夏季相比,秋季云南省西南部、重庆市、湖南省中部和浙江省东南沿海部分地区等降水强度较大的地区范围扩大,而安徽省南部、四川省中部、广西壮族自治区、福建省和广东省等降水强度较大的地区范围缩小;内蒙古自治区中东部、河北省、东北地区西部、山西省北部和西藏自治区中西部等降水强度较小的地区范围有所扩大。5.我国各地区1954-2017年夏季降水区划聚类结果中共包含4类,由类1至类4分别大致代表西北、东北及华北、华东华中及西南、华南4个区域,且夏季总降水量依次上升;秋季降水区划结果中共包含5类,由类1至类5分别大致代表西北、东北及华北、华中、西南华南及华东、海南省5个区域,且秋季总降水量水平依次上升。东北和华北地区的历年夏季和秋季总降水量均呈显着下降趋势。我国60、70、80、90和00年代的降水区域划分存在显着差异,年代间由聚类结果中的低雨量类别转至高雨量类别的地区总降水量普遍发生了增加,而由高雨量类别转至低雨量类别的地区总降水量普遍发生了减少。
冯磊[4]（2020）在《川渝地区极端气候变化特征及其对NDVI的影响研究》文中提出随着全球气候变暖,极端气候事件发生的频率和强度逐渐增加,对植被生长的影响也在不断增强。川渝地区范围较广,东西部区域地形差异大,不同地形区内极端气候事件的水热组合差异明显,分析川渝全区及不同地形区内极端气候事件的变化特征及其对NDVI的影响,有利于更全面的了解在这一背景下区内植被NDVI的变化特征。因此,本文基于1961-2018年川渝地区47个气象站点的日值气象数据,通过RClimDex模型计算出27个极端气候指数,分析研究区内极端气温和降水指数的变化特征,同时结合MODIS-NDVI数据,分析NDVI的变化特征,探讨极端气候事件对NDVI的影响。具体结论如下:（1）在16个极端气温指数的年际变化中,川渝地区整体变暖趋势明显。极端气温相对指数中的暖夜日数（TN90p）,4个绝对指数（FD0、ID0、SU25、TR20）,4个极值指数（TXx、TNx、TXn、TNn）和生长季长度（GSL）的变化趋势都通过P<0.05显着性检验,并且除了霜冻日数（FD0）和冰冻日数（ID0）呈显着下降趋势外,其余指数均呈显着上升趋势。川西北、川西南和东部地区变化趋势达到显着的极端气温指标分别有11个,11个和8个,并且四川盆地是东部地区极端气温指数变化最明显的区域。（2）在1961-2018年研究区降水总量呈微弱增加趋势的背景下,持续湿润日数（CWD）、中雨日数（R10）和大雨日数（R20）呈下降变化趋势,但5个短期极端降水量指数（RX1day、RX5day、R95p、R99p、SDII）和暴雨日数（R25）呈现增多的趋势。（3）2000-2018年川渝地区NDVI均值为0.53,变化率为0.037/10a,以轻度改善变化趋势占主要。川西南地区多年NDVI均值最高,川西北地区最低,但东部地区年际变化率最高,为0.056/10a。年内NDVI中,除6月NDVI呈微弱的下降趋势外,其余各月NDVI均以上升趋势为主,5月和11月上升趋势最明显。（4）在各极端气候指数中,NDVI与极端气温类指数的相关性比降水类指数明显。NDVI与气温暖指数多呈正相关,而与气温冷指数多呈负相关,同时与气温夜指数的相关性程度要高于昼指数。年内各月极端气候指数与NDVI的关系特征和年际特征一致,也呈现出NDVI与气温类指数的相关性要高于降水类指数,同时1-4月NDVI是受极端气候指数影响比较明显的月份。（5）在NDVI值的模拟分析中,Lasso模型得到的回归方程R2值较高,方程具有较高的拟合优度,且拟合出的NDVI值与遥感反演的NDVI值呈现出极显着的相关性,方程可信度高。根据回归方程选出影响NDVI值的因素中,气温类指数对川渝地区及各子区域NDVI值拟合的影响要高于降水类指数,且气温暖指数多对拟合NDVI呈正向影响,而冷指数多呈反向影响,这与相关性分析具有较好的一致性。本文分析了川渝地区极端气候事件的时空变化特征,并结合NDVI数据,进一步探讨和模拟极端气候事件与NDVI的关系,可以更全面的了解在全球气候变暖、极端事件频发的背景下研究区内NDVI的变化特征,为筑牢长江上游生态屏障和保障三峡库区水环境安全提供决策参考,促进川渝地区生态和经济的可持续发展。
付建新[5]（2019）在《祁连山南坡土地利用/覆被变化及其驱动力研究》文中提出随着全球环境问题日益突出,土地利用/覆被变化成为了全球变化研究的热点领域,在自然因素与人类活动共同作用下土地利用/覆被发生着深刻的变化。祁连山地区是我国重要的水源涵养保护区,在维护我国西部生态安全方面发挥着重要的作用,对祁连山区土地利用/覆被变化及其驱动力进行研究具有重要的科学意义。基于此背景,本文利用1980年、1990年、2000年、2010年、2015年共5期遥感影像数据,基于地理信息技术与遥感技术,采用数理统计模型和方法,对祁连山南坡土地利用/覆被时空变化特征和景观格局动态变化特征进行了分析;从自然和人文因素的层面构建了影响祁连山南坡土地利用/覆被变化的指标体系,采用主成分分析法与回归分析方法对祁连山南坡土地利用/覆被变化的驱动力进行了研究。研究发现气候因素在祁连山南坡土地利用/覆被变化中发挥着重要作用,因此选取了祁连山区19602015年气温、降水、日照时数和平均风速气象数据,利用多种数学方法与ArcGIS空间插值功能对祁连山区气候的时空变化特征进行探讨。NDVI可以反映地表植被的覆盖状况,冰川是研究区内重要的土地利用/覆被类型之一,所以选取NDVI和冰川两种指标,分析NDVI与冰川的变化及其对气候变化的响应,研究结果表明:（1）草地和建设用地分别是祁连山南坡面积最大和最小的土地利用类型,2015年分别占49.73%和0.36%;19802015年祁连山南坡草地、林地与水域呈现出减少趋势,耕地、建设用地与未利用土地表现出增加趋势。土地利用类型之间的转移以水域和未利用土地之间的转化面积为主,其中水域减少了165.37 km2,未利用土地增加了154.22 km2。门源种马场林地和耕地的单一土地利用动态度最大,建设用地单一土地利用动态度最大值出现在木里镇。通过祁连山南坡土地利用/覆被变化驱动力分析,发现气候对祁连山南坡土地利用/覆被变化影响较大。（2）祁连山南坡地区人口稀疏、经济发展水平较为滞后、城市化水平较低,人类活动对土地利用/覆被变化的干扰不如中东部地区强烈,气候变化对土地利用/覆被变化的影响极大,特选取NDVI和冰川指标,着重研究NDVI和冰川变化及其对气候变化的响应关系。（3）19602015年祁连山地区气温整体上呈现出波动上升的趋势,其中平均气温、最高气温、最低气温的升温率分别为0.33℃/10a、0.27℃/10a和0.41℃/10a,最低气温对平均气温的贡献最大;气温随着纬度的增加和海拔的上升表现出下降的趋势。多年平均降水日数与降水强度均为缓慢增长趋势。多年平均日照时数与平均风速整体上表现出下降态势,分别为-2.68 h/a与-0.06 m·s-1·（10a）-1。多年均温的升温率由东南向西北呈现出增加的趋势,降水表现出自东向西逐渐递减的态势,年平均日照时数表现出东南少西北多的分布规律。气温、降水、平均风速的突变时间均集中在20世纪90年代。东段、中段、西段均温和降水均存在6 a左右的周期。（4）祁连山南坡NDVI的变化趋势与平均气温、降水量的变化趋势基本一致,均表现出波动上升的趋势,NDVI对气温和降水变化响应明显。生长季NDVI均值与平均气温、平均降水量均存在14年的周期,生长季NDVI对降水的敏感程度比对气温的敏感程度稍大。（5）19802000年气温上升快,气温偏高,降水偏少,冰川融化速度快,20002015年气温上升慢,气温偏低,降水增多,冰川融化速度减缓,说明冰川对气温和降水具有明显的响应关系。冰川面积变化与夏季气温变化趋势呈现明显负相关,以2000年为界,2000年之前气温的上升幅度（0.54℃/10a）远远大于2000年之后气温的上升幅度（0.03℃/10a）,2000年之前冰川减少的面积是2000年之后冰川减少面积的6.17倍,说明冰川对气温具有显着的响应关系。该研究为政府对祁连山南坡土地资源合理开发利用提供参考,对祁连山生态环境保护和可持续发展具有重要的意义。
金凯[6]（2019）在《中国植被覆盖时空变化及其与气候和人类活动的关系》文中研究指明全球变暖已对人类社会、经济及其赖以生存的生态环境造成了巨大威胁。作为陆地生态系统最重要的一环,植被在防风固沙、保持水土、调节气候等方面发挥着巨大作用,但随着我国国民经济和人口的快速增长,人类活动对植被生态系统的干扰不断加强,加之气候变化的区域性差异,使得我国植被覆盖变化十分复杂。深入了解我国植被覆盖的时空变化特征、科学分析植被与气候和人类活动之间的相互关系对于国家生态环境可持续发展战略的制定与实施具有重要意义。然而,目前的研究在研究尺度、区域及时段等方面差异较大,且对全国植被覆盖变化的归因分析还不够深入。因此,本研究基于气候、土地利用及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）数据,采用克里格插值、变化趋势分析、变异系数分析、相关性分析、多元回归和残差分析等方法,从不同时空尺度系统研究中国19822015年气候、土地利用和植被覆盖的变化特征,探讨植被覆盖变化的驱动因素,评估气候和人类活动对植被覆盖变化的相应贡献;最后,以植被覆盖显着增加的黄土高原为典型区,采用国际上常用的“观测气温减去再分析气温”（Observation Minus Reanalysis,OMR）方法分析以植被覆盖变化为主的地表过程对地表气温的影响。本文所取得的主要结果如下:（1）19822015年中国年平均气温显着上升,趋势率为0.35℃/10a（P<0.01）;各植被类型区的升温速率排序为青藏高原高寒植被区（V8）>温带荒漠区（V7）>温带草原区（V6）>亚热带常绿阔叶林区（V4）>暖温带落叶阔叶林区（V3）>热带雨林区（V5）>温带混交林区（V2）>寒温带针叶林区（V1）。中国年降水量整体无明显变化,但其在V5增加最快,而在V1减少最快。中国季节气温和降水量多呈现一定的年代际变化规律,但整体变化趋势存在很大的空间异质性。从全国平均来看,各季节气温在1998年以前升温较快,其后升温减缓,冬季甚至出现降温;秋季降水量在1998年以前明显减少,其后明显增加,这与夏季降水量的变化相反;近34 a来春季升温最快,冬季升温最慢,各季节降水量均无明显变化。在省域尺度,山西年平均气温上升最快,而海南升温最慢;海南年降水量增加最快,而湖北年降水量减少最快。总体上,研究时段内中国西北及东南沿海的多数地区气候呈现暖湿化现象,而由东北向西南延伸的带状区域呈现暖干化现象。（2）19802015年中国土地利用发生变化的区域面积约占国土总面积的17%。从净变化量来看,耕地和建设用地面积增加,草地、林地、未利用地和水域面积缩减。从年变化率来看,耕地面积在V1增加最快,而在V4缩减最快;V8建设用地扩张最快,其次为V7,再次为V4;在省域尺度,耕地面积在新疆、黑龙江和内蒙古增加较快,而在上海、北京和浙江缩减较快;建设用地在重庆、贵州和上海扩张较快,而在黑龙江最慢。总体上,中国东部地区建设用地增加明显,其主要来自于耕地;东北和西北地区耕地增加明显,其主要来自于草地和林地。可见,人类活动对植被空间分布的影响巨大。（3）与SPOT-VGT NDVI数据对比分析,认为GIMMS NDVI3g数据适用于对中国植被覆盖变化的监测和分析。基于GIMMS NDVI3g计算的年平均NDVI,研究发现19822015年全国约70%的区域植被覆盖呈增加趋势,其中黄河中下游、长江中游及淮河流域的植被覆盖增加较快,而减小较快的区域主要位于东北地区;除黑龙江和吉林外,其他省份NDVI均呈增加趋势。全国年平均NDVI趋势率为0.51×10-3 yr-1（P<0.01）,其在19821990、19912004和20052015年具有“快-慢-快”的阶段性增加趋势。全国8大植被类型区的年平均NDVI趋势率排序为V3>V4>V5>V6>V7>V8>V1>V2,其范围在-0.42×10-31.55×10-3 yr-1之间。此外,各季节NDVI趋势率存在很大的空间异质性,整体上以春季和秋季NDVI增加最快。总体上,中国植被生长状况的年际稳定性较好;对于植被覆盖区（排除裸地和水域等）,区域（或季节）植被覆盖状况越好,植被的年际稳定性越强。（4）中国植被覆盖状况及其变化的空间差异与气候和土地利用的时空变化关系紧密。其中,气温升高是近34 a来中国植被覆盖增加的主要气候因素,而春季气温上升的影响贡献较大。在不同地区,植被覆盖对气温和降水变化的响应有很大差异,如干旱和半干旱地区的植被覆盖对降水变化较敏感。中国绝大多数地区植被变化受气候和人类活动的共同影响,二者对中国近34 a来生长季NDVI增加趋势的贡献分别约为40%和60%。中国8大植被类型区生长季NDVI均呈增加趋势,其中人类活动的贡献率排序为V6>V3>V2>V5>V4>V1>V7>V8,其范围在081%之间。在省域尺度上,由人类活动引起的生长季NDVI变化趋势率在山西最大(1.77×10-3 yr-1),在上海最小(-0.32×10-3 yr-1);全国多数省份的植被覆盖变化主要受人类活动的影响（贡献率>50%）,其中人类活动对上海植被覆盖的减小影响最大。总体上,人类活动对近34 a来中国植被覆盖的增加具有积极作用,而且其贡献大于气候变化。（5）黄土高原中东部地区的OMR气温在19822015年呈快速下降趋势,表明土地利用变化（如植被覆盖变化和城市化）等地表过程对该地区的地表气温产生了很大的降温作用。在黄土高原非城市化区域,植被覆盖及其长期变化均会影响地表气温,而且影响程度随空间尺度大小而变化。在整个黄土高原,植被覆盖状况越好、植被覆盖增加越快,越有利于缓解地表气温的上升;在生态地理分区尺度,植被覆盖的增加同样可缓解半干旱区和半湿润区的地表升温,但会促进干旱区的地表气温上升。对于非城市化区域,植被覆盖状况及其长期变化对近34 a来黄土高原地表气温变化的影响为-0.02℃/10a,其对干旱区、半干旱区和半湿润区地表气温变化的影响分别为0.04、-0.01和-0.07℃/10a;相对于退耕还林前,退耕还林后黄土高原植被覆盖的增加已导致区域平均地表气温下降了0.05℃。可见,近34 a来黄土高原植被覆盖的明显增加已对整个区域的地表气温变化产生了一定的降温作用。综上所述,中国植被覆盖在近34 a来整体呈增加态势,但存在明显的阶段性和很大的空间异质性,气候和人类活动的共同作用是导致这一变化特征的主要原因。其中,人类活动对植被覆盖同时具有正、反两面的影响,比如退耕还林还草等生态工程引起的植被增加和城市化导致的植被减少;降水仅对干旱、半干旱地区的植被覆盖变化影响较大,而气温升高,尤其是春季气温的显着上升,则是促进我国植被覆盖增加的主要气候因素。整体上,人类活动对中国植被覆盖增加的贡献比气候变化的贡献大,而大面积植被覆盖增加已对黄土高原的气候变暖产生了一定的抑制作用。然而,由于气候、土壤水分和土地利用/覆盖类型等的限制,黄土高原干旱地区的植被覆盖增加促进了该区地表气温的上升,而这可能会导致该区水资源短缺问题进一步恶化。鉴于此,我国的植被建设活动可能更应该集中在供水量较为充足的湿润和半湿润地区。本研究对植被-气候-人类活动之间的关系的认识,可以促进对生态系统可持续发展中人类活动作用重要性的深入理解,并为我国正在进行的生态文明建设提供相关理论支撑。
卫宇婷[7]（2018）在《山西省1986-2015年植被覆盖变化分析及其对气候因子的响应》文中研究说明近年来山西省气候朝着暖干化的方向发展,这一变化引发了一系列的生态环境问题,成为亟需解决的关键问题之一。植被通过光合作用、地表反射率以及粗糙度等调节生态系统的能量交换、碳循环和区域气候变化。了解植被时空动态变化与气候因子及气候变化之间的关系,可以揭示植被变化和气候变化之间的相互响应机制,还能预测气候的微小变化对植被的影响。本文利用山西省1986-1999年的VIPPHENNDVI产品数据和2000-2015年的MODISNDVI产品数据基于趋势分析方法、Mann-Kendall（MK）趋势显着性检验方法和Pettitt检验方法在R3.3.3和ArcGIS 10.3中分析了山西省在近30年的植被动态趋势、变化显着性及有可能发生突变的年份,揭示了山西省在近30年的植被时空变化规律。并利用山西省1986-2015年16个站点的年降水量Pre、年均气温Tmean、年最高温度Tmax、年最低温度Tmin、年潜在蒸散量ETp和叶面积指数LAI共六类气候因子分析了近30年来山西省气候时空变化动态趋势。最后利用相关分析方法分析了植被变化和6类气候因子及气候变化之间的关系,并利用逐步线性回归方法对植被和气候数据进行建模,以对植被对气候变化进行模拟。研究结果主要包括:（1）在1986-1999年山西省有57.44%的区域植被没有发生显着变化,33.15%的区域植被显着增加,9.42%的区域植被显着减少,其中促进植被增加的事件主要发生在1993年和1994年,促进植被减少的事件主要发生在1991年和1992年;在2000-2015年山西省有77.87%的区域植被没有发生显着性变化,21.92%的区域植被显着增加,0.2%的区域植被显着减少,其中促进植被增加的事件主要发生在2004年,促进植被减少的事件主要发生在2010年。（2）1986-2015年这30年来整个山西省最低气温和蒸散量基本均呈现上升的趋势;1986-1999年间除运城、临汾、吕梁西部降雨量降低外,其余区域降雨均呈现上升趋势;1986-1999年间,除运城南部小部分区域和晋城中部偏东地区年均气温升高外,其余地区年均气温均呈现降低的趋势,2000-2015年期间,全山西省年均气温均呈上升趋势;1986-1999年期间,大同及朔州几乎整个市最高气温均呈降低趋势,2000-2015年期间,大同北部地区最高气温下降明显,运城东部、临汾中部及吕梁南部最高气温也有一个下降的趋势;1986-1999年期间,山西省北部地区包括大同全市、朔州大部分区域、忻州东部及阳泉大部分地区叶面积指数呈现下降趋势,其余区域叶面积指数均呈现上升趋势,2000-2015年期间,吕梁、晋中及太原交界狭长地带叶面积指数呈现下降趋势,长治中东部、晋城、临汾东部地区叶面积指数也呈下降趋势。（3）在1986-2015年期间,植被指数累计值与气候因子均呈正相关关系,且相关系数均在0.01水平达到显着。1986-1999年,植被指数累计值与叶面积指数和最低温度相关性最高;2000-2015年,植被指数累计值与叶面积指数和降水相关性最高。（4）1986-2015年这30年来的植被变化Range值均与气候因子变化值Range关系显着,相关系数均在0.01水平显着;1986-1999年这14年间植被变化值Range与所有气候因子的变化值Range均呈正相关关系,且与年均温度变化相关性最高;2000-2015年这16年间植被变化值Range与所有的气候因子变化值Range之间均呈现负相关关系,且与叶面积指数变化值Range和最低气温变化值Range相关性最高。（5）1986-2015年累计植被指数与气候因子的逐步线性回归结果表明,所有气候因子对植被指数变化影响均显着。利用降水和气温代替气候因子对累计植被指数建模,结果发现,降水每变化100mm,对2000-2015年的植被影响高于1986-1999年;但温度每变化1℃时,对1986-1999年的植被影响高于2000-2015年;若降水和气温的同步变化,则对2000-2015年植被变化影响较大。
程敏[8]（2017）在《晚清山西巡抚与山西近代化研究》文中指出山西巡抚是山西近代化发展的具体实施者和实际主持者,对近代化的发展起到了至关重要的作用。通过对晚清山西巡抚与山西近代化的研究,不仅可以考察晚清山西近代化的发展状况,以及近代化对地方造成的影响,而且可以进一步揭示巡抚在近代化发展中的作用。十九世纪八十年代,张之洞开启山西近代化进程,随后胡聘之推动其初步发展,到清末新政期间巡抚促使近代化的全面展开,其间困难重重,山西近代化之路十分坎坷。对于山西这样一个战略地位重要,但地处内陆的省份来说,了解其近代化发展状况,可以探究清政府的近代化发展状况,考量晚清近代化发展水平。为便于研究晚清山西巡抚与山西近代化之间的关系,本文首先对晚清山西整体状况做一概括,对晚清山西巡抚进行近代化改革的背景进行考察;其次,对晚清山西巡抚任职情况、巡抚背景等方面进行梳理和分析,以期对晚清山西巡抚这一群体有一个较为完整的认知;第三,对晚清山西巡抚在山西近代化中的主要活动进行梳理,并依据巡抚的改革状况把晚清山西近代化划分为两大阶段,一是十九世纪后半叶,一是清末新政期间,十九世纪后半叶的山西近代化发展极其曲折,到了清末新政期间,山西近代化发展仍远落后于其他沿海沿江省份,着重考察近代化发展期间山西巡抚与山西近代化之间的互动关系;最后,探讨晚清山西巡抚在山西近代化进程中的作用。步入近代以来,近代化成为了不可逆转的趋势,晚清山西自然社会状况不容乐观,晚清山西巡抚艰难推进了山西在政治、经济、教育、军事等方面的近代化,但是也因自身和时代的局限性,阻碍了近代化的发展。通过梳理山西巡抚近代化的举措,分析其中存在的问题,了解山西近代化的曲折,从而认识到晚清近代化的长期性与艰巨性。
王涛[9]（2015）在《近400年我国北方地区降水重建与多尺度变化规律研究》文中指出利用现代器测降水资料分析了我国北方（西北、华北）地区近50-60年的降水变化趋势,并对降水变化进行了分区。根据历史文献记录（旱涝等级）和树木年轮记录等代用降水资料,重建了我国北方地区公元1600年以来的降水变化序列,进而讨论了近400余年降水/湿度主要变化特征。在此基础上,对北方不同地区降水变化规律进行对比,结合前人的研究成果,分析了西风影响区与季风影响区长时间尺度降水/湿度变化的格局,探讨了可能的驱动机制。主要结论如下：（1）近50-60年,我国西北地区降水增加、华北地区降水减少,呈现“反位相”变化特征；受到地形、地理位置及不同环流系统的影响,北方地区降水变化可以分为北疆、南疆、河西走廊、青海、西北东部及华北北部、陕西南部及华北南部6个不同的子区域。（2）过去百余年北方地区降水没有明显的线性趋势变化,20世纪前半叶北方地区整体降水偏少,后半叶的前半阶段华北地区降水偏多、后半阶段降水偏少：西北地区1980年代中后期降水开始增加。西北、华北地区20世纪前半叶降水主要呈现为“同位相”变化特征,后半叶降水呈现“反位相”变化特征。（3）重建的公元1600年以来降水变化显示,1700-1730年间,北方地区整体偏干；1880-1900年间,整体偏湿。70a、107a和10a左右的周期是北方地区降水的主要周期,西北地区以多年代际、百年际周期变化为主；西北东部及华北地区降水以年代际、多年代际周期变化为主；西北地区降水发生均值突变次数较多,而华北地区则较少。（4）各区降水量累积距平百分率显示,东、西部降水/湿度变化的“反位相”特征在近400年的大多数时段存在；多种代用资料表明,在“小冰期”阶段,西风影响区气候偏湿,季风影响区气候偏干；在“中世纪暖期”时,西风影响区气候偏干,季风影响区气候偏湿；同样表现出降水/湿度“反位相”的变化。（5）太阳活动在年代际尺度上对北方地区降水变化具有显着影响；在西北地区百年（世纪）尺度上和华北地区多年代尺度上,太阳活动对降水变化的影响同样明显。一般情况下,太阳活动（辐射）强时,西风影响区气候偏干,季风影响区气候偏湿；太阳活动（辐射）弱时,西风影响区气候偏湿,季风影响区气候偏干。西风影响区与季风影响区降水/湿度的变化对外部强迫,尤其是对太阳（活动）强迫的响应方式不同是降水/湿度“反位相”变化特征的主要原因;近几十年间,亚洲季风内部印度季风和东亚季风的位相关系也是我国北方东、西部地区降水/湿度“反位相”变化的一个原因,同时人类活动在也对降水/湿度的变化有所影响。
张涛[10]（2015）在《明代疫灾时空分布及环境机理研究》文中提出疫灾是与人类相伴始终的顶级自然灾害之一。深入研究历史时期疫灾流行及其与自然环境的关系,可以为当前传染病防控提供历史参考,是当今时代的需要。本文以明代疫灾史料、气候变迁数据和自然灾害史料为基础,运用空间分析及数理统计方法,研究明代疫灾的时空分布特征及其环境机理。明代疫灾,在王朝分布上,崇祯朝的灾情最为严重,其次为万历朝和嘉靖朝,灾情最轻的为建文和洪熙朝；在季节分布上,春季和夏季是疫灾高发季节,秋季是疫灾多发季节,冬季疫灾最少；在趋势周期上,整体呈上升趋势,每隔十年疫灾县数约增加9.5个,存在100年和50年两种尺度的波动周期,在100年尺度周期下,经历了约5个“轻-重”转换周期,在50年尺度周期下,经历了约8个“轻-重”转换周期；在省域分布上,明代疫灾呈现自东北向西南递减的总体趋势,疫灾较严重省份主要位于东北部地区,包括南直隶、北直隶、浙江等省,位于西南部的广东、广西、云南、贵州、四川等省份疫灾普遍较轻；在县域分布上,共有1009个县有疫灾发生,其中疫灾频度最高的为南直隶吴县,达到8.3%,其次为北直隶大兴和宛平县,均为7.94%,有542个县无疫灾发生,疫灾频度为0；在冷热点分布上,疫灾热点主要分布在东北部三个区域,冷点主要分布在西南部三个区域；明代共有10个特大疫灾年份,可以归纳为5个特大疫灾过程。明代全国气候冷暖变迁趋势与疫灾变化趋势相反,波动周期比较接近,呈显着负相关关系,气候温暖阶段疫灾县数显着减少,寒冷阶段则显着增加。二者间的因果关系符合回归方程y=-1.456x-0.577,全国温度距平标准化值每减小1个单位,疫灾县数标准化值增加1.456个单位,气候冷暖变迁可以解释23%的疫灾县数变化。在区域尺度上,华北地区气温与本区疫灾变化趋势相反,二者间呈显着负相关关系,并具有统计学上的显着性,其因果关系符合回归方程y=-0.631x,温度距平值标准化值每减小1个单位,疫灾县数标准化值增加0.631个单位,气候冷暖变迁可以解释39.6%的疫灾变化；华东地区气温与本区疫灾变化趋势相反,呈低度负相关关系,并具有统计学上的显着性,二者间因果关系符合回归方程y=-0.429 x-0.001,温度距平值标准化值每减小1个单位,疫灾县数标准化值增加0.429个单位,气候冷暖变迁可以解释15.4%的疫灾变化；华中地区、华南地区、和西南地区气温与各自区域疫灾变化趋势均相反,均呈微弱负相关关系,都不具有统计学上的显着性。明代东部地区干湿变迁趋势与疫灾变化趋势相反,波动周期较为接近,二者间呈低度负相关关系,但不具有统计学上的显着性,气候的干湿变化对疫灾轻重的影响不显着。在东部各区域上,华北地区和江淮地区干湿变迁与疫灾变化均为微弱负相关关系,都不具有统计学上的显着性,明代江南地区干湿变迁与疫灾变化为低度负相关关系,具有统计学上的显着性。明代疫灾与水灾在时间分布上具有显着正相关关系,相关系数为0.739。具体来说,二者增长趋势具有统计学上显着的完全正相关关系,相关系数为1,波动周期性在总体上不存在显着的相关性。在空间分布上也显着正相关,相关系数为0.613,疫灾与水灾灾情均呈现从沿海向内陆递减的趋势,疫灾中心基本与水灾中心重合。二者的因果关系符合回归方程y=0.421x-20.961,十年水灾县数每增加1个,十年疫灾县数平均增加0.421个,十年水灾县数可以解释33.1%的十年疫灾县数的变化。明代疫灾与旱灾在时间分布上具有高度正相关关系,相关系数为0.861,疫灾较重时旱灾也较为严重,反之亦然。具体来说,在增长趋势上具有一致性,均呈上升趋势,相关系数为0.998,具有统计学上显着的高度正相关关系,在周期分布上也具有高度的正相关性,相关系数为0.844。在空间分布上也显着正相关,相关系数为0.657,即疫灾较重的区域旱灾也较为严重,反之亦然,疫灾中心与旱灾中心基本重合。其因果关系符合回归方程y=0.546x-18.230,十年旱灾县数每增加1个,十年疫灾县数平均增加0.546个,十年旱灾县数可以解释74.1%的十年疫灾县数的变化。明代疫灾与蝗灾在时间分布上具有显着正相关关系,相关系数为0.681,疫灾较重时蝗灾也较为严重,反之亦然。具体来说,在增长趋势上具有一致性,相关系数为1,具有统计学上显着的完全相关关系,在周期分布上也具有显着的正相关性,相关系数为0.541。在空间分布上也显着正相关,相关系数为0.555,即疫灾较重的区域蝗灾也相对较为严重,反之亦然,东北部地区蝗灾较严重的地区疫灾也较为严重,西部及南部地区疫灾和蝗灾都较轻。二者间的因果关系符合回归方程y=0.705x+10.724,十年蝗灾县数每增加1个,十年疫灾县数平均增加0.705个,十年蝗灾县数可以解释46.4%的十年疫灾县数的变化。明代疫灾与震灾在时间分布上具有显着正相关关系,相关系数为0.643,震灾较重时疫灾也较为严重,反之亦然。具体来说,在增长趋势上具有统计学上显着的完全正相关关系,相关系数为1,在周期分布上不具有显着的相关性。在空间分布上具有统计学上的显着性的低度正相关关系,相关系数为0.390,疫灾与震灾同时都较严重的地区包括北直隶北部京师地区、山西省中部太原府地区、南直隶东部应天府地区及陕西省西南部西安府地区等。二者的因果关系符合回归方程y=0.383x+6.354,十年震灾县数每增加1个,十年疫灾县数平均增加0.383个,十年震灾县数可以解释29%的十年疫灾县数的变化。疫灾的环境机理可以理解为影响疫灾的环境要素、影响程度及其作用机理。气候冷暖变迁、水灾、旱灾、蝗灾、震灾等5种要素是对明代疫灾变化具有影响的主要自然环境要素。5种环境要素对疫灾变化的影响程度从高到低依次为“旱灾（74.1%）>蝗灾（46.4%）>水灾（33.1%）>震灾（29%）>气候冷暖变迁（23%）”。环境要素影响疫灾的作用机理,从本质上是通过对传染源、传播途径和易感人群这三个环节施加影响而体现的,如果多种灾害同时叠加发生,就会造成严重疫灾。
二、20世纪后半叶山西省气温和降水变化分析（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、20世纪后半叶山西省气温和降水变化分析（论文提纲范文）
（1）基于CRU资料的山西百年气温时空演变特征（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数据来源与方法介绍 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 年均温时间分布特征 |
| 3.2 季均温时间分布特征 |
| 3.3 年均温空间分布特征 |
| 3.4 季均温空间分布特征 |
| 3.5 最冷（热）月气温空间分布特征 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
（2）山西省降水稳定同位素对水汽源区变化的响应机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 基础理论 |
| 1.2.1 稳定同位素基础理论 |
| 1.2.2 同位素含量的表示方法 |
| 1.2.3 向外长波辐射基础理论 |
| 1.2.4 我国的水汽输送路径与ENSO事件 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 降水稳定同位素网络的建设 |
| 1.3.2 降水稳定同位素研究进展 |
| 2 研究区概况与数据获取 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 ENSO事件的划分依据与标准 |
| 2.4 样品的采集与测定 |
| 3 山西省降水同位素时空特征分析 |
| 3.1 大气降水δ~(18)O的季节变化 |
| 3.2 大气降水δ~(18)O的空间变化特征 |
| 4 大气降水线方程及δ~(18)O的环境效应 |
| 4.1 大气降水线方程的差异 |
| 4.2 大气降水δ~(18)O的环境效应 |
| 5 基于HYSPLIT模型的水汽来源验证 |
| 5.1 代表性站点的水汽来源分析 |
| 5.2 水汽来源的共性与差异性 |
| 6 水汽源区变化对山西省降水中δ~(18)O的影响 |
| 6.1 水汽源区与δ~(18)O的关系 |
| 6.2 ITCZ的变化规律 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）中国降水的时空变化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 气候变化背景下降水时空分布不平衡加剧 |
| 1.1.2 极端天气气候事件增多,旱涝灾害频繁 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践价值 |
| 1.3 研究思路、研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 降水的时间变化特征 |
| 2.1.1 降水量的时间变化趋势 |
| 2.1.2 降水强度与降水日数的时间变化趋势 |
| 2.1.3 极端降水的时间变化趋势 |
| 2.2 降水的空间变化特征 |
| 2.2.1 空间插值方法的选择与比较 |
| 2.2.2 降水的空间变化特征 |
| 2.3 有关降水变化特征的其他研究 |
| 2.4 研究评述 |
| 第3章 各地区夏季降水的时间变化特征 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 Mann-Kendall趋势及突变检验法(M-K Test) |
| 3.2.2 滑动t检验法(Moving t-test Technique) |
| 3.2.3 泰尔森估计法(Theil-Sen Estimation) |
| 3.2.4 泊松回归模型(Poisson Regression Model) |
| 3.3 各地区历年夏季总降水量时间变化特征分析 |
| 3.3.1 夏季总降水量对比 |
| 3.3.2 夏季总降水量占全年总量比重对比 |
| 3.3.3 夏季总降水量线性变化趋势 |
| 3.3.4 夏季总降水量的趋势显着性及突变检验 |
| 3.3.5 夏季总降水量变化速率的鲁棒估计 |
| 3.4 各地区历年夏季降水强度时间变化特征分析 |
| 3.4.1 降水强度的定义 |
| 3.4.2 夏季降水强度对比 |
| 3.4.3 夏季降水强度线性变化趋势 |
| 3.4.4 夏季降水强度的趋势显着性及突变检验 |
| 3.4.5 夏季降水强度变化速率的鲁棒估计 |
| 3.5 各地区历年夏季最大连续无降水日数变化趋势分析 |
| 3.5.1 连续无降水日数的定义 |
| 3.5.2 泊松回归模型构建 |
| 3.5.3 过度离势检验 |
| 3.5.4 模型结果 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 各地区秋季降水的时间变化特征 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 各地区历年秋季总降水量时间变化特征分析 |
| 4.2.1 秋季总降水量对比 |
| 4.2.2 秋季总降水量占全年总量比重对比 |
| 4.2.3 秋季总降水量线性变化趋势 |
| 4.2.4 秋季总降水量的趋势显着性及突变检验 |
| 4.2.5 秋季总降水量变化速率的鲁棒估计 |
| 4.3 各地区历年秋季降水强度时间变化特征分析 |
| 4.3.1 秋季降水强度对比 |
| 4.3.2 秋季降水强度线性变化趋势 |
| 4.3.3 秋季降水强度的趋势显着性及突变检验 |
| 4.3.4 秋季降水强度变化速率的鲁棒估计 |
| 4.4 各地区历年秋季最大连续无降水日数变化趋势分析 |
| 4.4.1 泊松回归模型构建及过度离势检验 |
| 4.4.2 模型结果 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于随机序的平均连续无降水日数变化特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 随机序(Stochastic Ordering) |
| 5.2.2 El Barmi-Mc Keague非参数检验 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 模型构建 |
| 5.3.3 实证结果 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 各地区降水的空间变化特征 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 气象站点分布 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.3.1 反距离加权插值法(Inverse Distance Weighting Interpolation) |
| 6.3.2 克里金法(Kriging) |
| 6.3.3 径向基函数法(Radial Basis Functions) |
| 6.4 各地区历年平均夏季总降水量空间变化特征分析 |
| 6.5 各地区历年平均夏季降水强度空间变化特征分析 |
| 6.6 各地区历年平均秋季总降水量空间变化特征分析 |
| 6.7 各地区历年平均秋季降水强度空间变化特征分析 |
| 6.8 讨论 |
| 6.9 本章小结 |
| 第7章 基于聚类分析的我国降水区划及其变化特征 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究方法 |
| 7.2.1 分层聚类法(Hierarchical Clustering) |
| 7.2.2 k-均值聚类法(k-means) |
| 7.3 各地区历年夏季总降水量区划 |
| 7.4 各地区夏季总降水量区划的年代际变化 |
| 7.5 各地区历年秋季总降水量区划 |
| 7.6 各地区秋季总降水量区划的年代际变化 |
| 7.7 讨论 |
| 7.8 本章小结 |
| 第8章 总结 |
| 8.1 主要贡献 |
| 8.2 研究结论 |
| 8.3 政策建议 |
| 8.4 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）川渝地区极端气候变化特征及其对NDVI的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 极端气候事件研究 |
| 1.2.2 极端气温事件研究 |
| 1.2.3 极端降水事件研究 |
| 1.2.4 极端气候对植被的影响研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与数据方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 遥感数据 |
| 2.2.3 其它数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 反距离权重插值法 |
| 2.3.2 最大值合成法和均值合成法 |
| 2.3.3 趋势分析法 |
| 2.3.4 相关分析法 |
| 2.3.5 套索分析法 |
| 3 川渝地区极端气候事件的变化特征 |
| 3.1 极端气温事件的变化特征 |
| 3.1.1 极端气温指数的时间变化特征 |
| 3.1.2 极端气温指数的空间变化特征 |
| 3.2 极端降水事件的变化特征 |
| 3.2.1 极端降水指数的时间变化特征 |
| 3.2.2 极端降水指数的空间变化特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 川渝地区植被指数动态变化分析 |
| 4.1 2000-2018年NDVI的时间变化特征 |
| 4.1.1 NDVI的年际变化特征 |
| 4.1.2 NDVI的月值变化特征 |
| 4.2 2000-2018年NDVI的空间变化特征 |
| 4.2.1 NDVI的年际变化特征 |
| 4.2.2 NDVI的月值变化特征 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 川渝地区极端气候对NDVI的影响分析 |
| 5.1 极端气候指数与NDVI的相关性分析 |
| 5.1.1 年际相关性分析 |
| 5.1.2 年内相关性分析 |
| 5.2 极端气候指数与NDVI的回归分析 |
| 5.2.1 年际回归分析 |
| 5.2.2 年内回归分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（5）祁连山南坡土地利用/覆被变化及其驱动力研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 土地利用/土地覆被概念 |
| 1.2.2 土地利用/覆被变化研究现状与进展 |
| 1.2.3 气候变化研究现状与进展 |
| 1.2.4 土地利用/覆被变化驱动力研究进展 |
| 第二章 研究区域概况 |
| 2.1 自然概况 |
| 2.1.1 气候 |
| 2.1.2 土壤 |
| 2.1.3 地形与地质 |
| 2.1.4 水文 |
| 2.1.5 植被 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 第三章 研究内容、思路与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 数据来源与研究方法 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 第四章 祁连山南坡土地利用/覆被动态变化与特征分析 |
| 4.1 土地利用/覆被类型的结构动态特征变化分析 |
| 4.1.1 土地利用动态度分析 |
| 4.1.2 土地利用类型转移特征分析 |
| 4.1.3 土地利用程度模型分析 |
| 4.1.4 土地利用类型结构变化分析 |
| 4.1.5 不同土地利用类型活跃度与信息熵分析 |
| 4.2 土地利用/覆被类型的行政尺度变化分析 |
| 4.2.1 土地利用/覆被数量与结构变化 |
| 4.2.2 土地利用/覆被动态度分析 |
| 4.2.3 土地利用程度综合指数分析 |
| 4.2.4 土地利用信息熵分析 |
| 4.3 土地利用景观格局动态分析 |
| 4.3.1 土地利用景观格局景观水平分析 |
| 4.3.2 土地利用景观格局类型水平分析 |
| 4.4 土地利用类型变化驱动力分析 |
| 4.4.1 驱动力指标的选取 |
| 4.4.2 数据标准化处理 |
| 4.4.3 主成分分析过程 |
| 4.4.4 土地利用类型的回归方程拟合 |
| 4.4.5 土地利用类型变化驱动力分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 祁连山气候时空特征变化 |
| 5.1 气温时空特征变化 |
| 5.1.1 气温的时间序列变化 |
| 5.1.2 气温的空间变化 |
| 5.1.3 气温与地理位置、地形的关系 |
| 5.2 降水时空特征变化 |
| 5.2.1 降水的时间序列变化 |
| 5.2.2 降水的空间变化 |
| 5.2.3 降水与地理位置、地形的关系 |
| 5.3 日照时数时空特征变化 |
| 5.3.1 日照时数的时间序列变化 |
| 5.3.2 日照时数的空间变化 |
| 5.4 平均风速时空特征变化 |
| 5.4.1 平均风速的时间序列变化 |
| 5.4.2 平均风速的空间变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 祁连山南坡土地利用/覆被变化对气候变化的响应 |
| 6.1 NDVI变化及其对气候变化的响应 |
| 6.1.1 海拔、坡度与坡向的提取 |
| 6.1.2 NDVI时间序列变化特征 |
| 6.1.3 NDVI空间变化特征 |
| 6.1.4 不同尺度上NDVI变化趋势 |
| 6.1.5 祁连山南坡NDVI变化对气候变化的响应 |
| 6.2 冰川变化对气候变化的响应 |
| 6.2.1 冰川的提取 |
| 6.2.2 气温与降水的变化 |
| 6.2.3 冰川变化对气温与降水变化的响应关系 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结果与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 博士期间公开发表的学术论文与课题研究 |
（6）中国植被覆盖时空变化及其与气候和人类活动的关系（论文提纲范文）
| 摘要 ABSTRACT 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 植被覆盖变化遥感监测研究进展 |
| 1.2.2 植被覆盖变化驱动力研究进展 |
| 1.2.3 植被覆盖变化对气候的反馈作用研究进展 |
| 1.3 亟待解决的科学问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 第二章 研究区与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置及区划 |
| 2.1.2 地形与地貌特征 |
| 2.1.3 气候与水文特征 |
| 2.1.4 植被和土地利用状况 |
| 2.2 数据获取及预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 气象数据预处理 |
| 2.2.3 NDVI数据预处理 |
| 2.3 数据分析方法 |
| 2.3.1 传统统计方法 |
| 2.3.2 变化趋势分析 |
| 2.3.3 相关性分析 |
| 2.3.4 地理信息系统空间分析 第三章 中国气温、降水及土地利用时空变化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法 |
| 3.2.1 气温和降水量的趋势分析 |
| 3.2.2 土地利用/覆盖变化的度量 |
| 3.3 中国气温时空变化特征 |
| 3.3.1 气温年内变化及空间分布特征 |
| 3.3.2 气温年际变化及空间分布特征 |
| 3.3.3 区域平均气温变化特征 |
| 3.4 中国降水量时空变化特征 |
| 3.4.1 降水量年内变化及空间分布特征 |
| 3.4.2 降水量年际变化及空间分布特征 |
| 3.4.3 区域平均降水量变化特征 |
| 3.5 中国土地利用时空格局演变 |
| 3.5.1 中国土地利用变化特征 |
| 3.5.2 不同植被类型区土地利用变化特征 |
| 3.5.3 建设用地和耕地时空变化特征 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 中国气候变化区域差异 |
| 3.6.2 中国土地利用变化格局 |
| 3.7 小结 第四章 基于GIMMS NDVI3g的中国植被覆盖时空变化分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法 |
| 4.2.1 GIMMS3g数据的适用性评价 |
| 4.2.2 植被覆盖年际变化分析 |
| 4.3 GIMMS3g数据在中国的适用性评价 |
| 4.3.1 GIMMS3g与 SPOT-VGT NDVI数值差异和相关性 |
| 4.3.2 GIMMS3g与 SPOT-VGT NDVI变化趋势一致性 |
| 4.4 中国植被覆盖时空变化特征 |
| 4.4.1 NDVI年内变化及区域差异 |
| 4.4.2 年平均NDVI时空变化 |
| 4.4.3 季节平均NDVI时空变化 |
| 4.4.4 NDVI时序稳定性分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 GIMMS3g数据在中国的适用性 |
| 4.5.2 中国植被覆盖变化的时空差异 |
| 4.6 小结 第五章 中国植被覆盖对气候变化和人类活动的响应 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法 |
| 5.2.1 气候变化对植被覆盖的影响 |
| 5.2.2 土地利用变化对植被覆盖的影响 |
| 5.2.3 气候变化及人类活动对植被覆盖变化的贡献 |
| 5.3 植被覆盖变化与气候要素的关系 |
| 5.3.1 气候条件对植被空间分布的影响 |
| 5.3.2 区域尺度NDVI年际变化与气候的关系 |
| 5.3.3 像元尺度NDVI年际变化与气候的关系 |
| 5.4 土地利用变化对植被覆盖变化的影响 |
| 5.4.1 土地利用分布规律与NDVI空间变异的关系 |
| 5.4.2 土地利用变化与NDVI变化的关系 |
| 5.5 气候变化及人类活动对植被覆盖变化的贡献 |
| 5.5.1 像元尺度植被覆盖变化驱动力分析 |
| 5.5.2 区域尺度植被覆盖变化驱动力分析 |
| 5.6 讨论 |
| 5.7 小结 第六章 植被覆盖时空变化对黄土高原地表气温的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究区概况及研究方法 |
| 6.2.1 研究区概况 |
| 6.2.2 植被NDVI数据预处理 |
| 6.2.3 ERA-Interim再分析资料的适用性评估 |
| 6.2.4 植被覆盖对气温变化的影响评估 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 黄土高原植被覆盖时空变化 |
| 6.3.2 黄土高原地表气温时空变化 |
| 6.3.3 植被覆盖状况与OMR变化趋势的关系 |
| 6.3.4 植被覆盖变化与OMR变化趋势的关系 |
| 6.3.5 植被覆盖时空变化对地表气温的影响 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 与以往研究结果的对比 |
| 6.4.2 黄土高原植被覆盖变化对地表气温的影响机制 |
| 6.5 小结 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 参考文献 致谢 个人简历 |
（7）山西省1986-2015年植被覆盖变化分析及其对气候因子的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 植被覆盖时空变化研究进展 |
| 1.3.2 植被覆盖变化与气候因子的关系研究进展 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2. 研究区概况及数据方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.1 植被数据 |
| 2.2.2 气候数据 |
| 2.2.3 格网数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 趋势分析 |
| 2.3.2 显着性检验 |
| 2.3.3 突变监测 |
| 2.3.4 相关性分析 |
| 2.3.5 逐步线性回归分析 |
| 3. 植被变化分析 |
| 3.1 1986-2015年植被变化特征 |
| 3.2 植被变化趋势分析 |
| 3.3 植被变化显着性分析 |
| 3.4 植被变化突变年监测 |
| 4. 气候变化分析 |
| 4.1 1986-2015年气候因子特征 |
| 4.2 气候因子变化趋势分析 |
| 4.2.1 降雨变化趋势分析 |
| 4.2.2 年均气温变化趋势分析 |
| 4.2.3 年最高气温变化趋势分析 |
| 4.2.4 年最低气温变化趋势分析 |
| 4.2.5 年均潜在蒸散量变化趋势分析 |
| 4.2.6 年均叶面积指数变化趋势分析 |
| 5. 植被与气候间的关系分析 |
| 5.1 植被与气候相关性分析 |
| 5.2 植被变化与气候变化相关性分析 |
| 5.3 植被因子与气候因子逐步线性回归分析 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| Abstract |
| 致谢 |
（8）晚清山西巡抚与山西近代化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题的目的和意义 |
| 二、国内外研究动态 |
| 三、研究思路及研究方法 |
| 第一章 晚清山西概况 |
| 一、晚清山西自然环境社会概况 |
| （一）晚清山西自然环境概况 |
| （二）社会风气和风俗 |
| （三）罂粟种植、吸食问题 |
| 二、晚清山西经济概况 |
| （一）农业发展状况 |
| （二）传统手工业 |
| （三）传统商业 |
| 三、晚清山西教育概况 |
| 第二章 十九世纪后半叶山西巡抚的近代化举措 |
| 一、十九世纪后半叶山西巡抚概况 |
| 二、张之洞抚晋时期的洋务举措 |
| （一）创设洋务局 |
| （二）创办令德堂 |
| （三）装备练军 |
| 三、胡聘之抚晋时期的洋务举措 |
| （一）胡聘之和山西近代工业 |
| （二）兴办近代教育 |
| 四、山西近代化的初步发展 |
| 第三章 清末新政前期山西巡抚的改革措施 |
| 一、清末新政期间山西历任巡抚统计、分析 |
| 二、清末新政前期山西巡抚的改革措施 |
| （一）清末新政前期山西巡抚改革的整体状况 |
| （二）岑春煊与山西新政的开展 |
| （三）赵尔巽与山西新政的开展 |
| （四）吴廷斌与山西新政的开展 |
| （五）张曾敭与山西新政的开展 |
| （六）其他山西巡抚与山西新政的开展 |
| 第四章 清末新政后期山西巡抚的改革措施 |
| 一、清末新政后期山西巡抚改革的整体状况 |
| 二、宝棻与山西新政的开展 |
| （一）政治改革 |
| （二）军事革新——满营改革 |
| （三）其他方面 |
| 三、丁宝铨与山西新政的开展 |
| （一）谘议局建设 |
| （二）建立农工商总会 |
| （三）筹办山西省城模范监狱 |
| 四、其他山西巡抚与山西新政的开展 |
| 第五章 晚清山西巡抚在山西近代化发展中的作用 |
| 一、晚清山西巡抚在山西近代化发展中的积极作用 |
| （一）推动政治近代化 |
| （二）推动经济近代化 |
| （三）推动教育的变革 |
| （四）推动社会结构与风气的变化 |
| 二、晚清山西巡抚在山西近代化发展中的消极作用 |
| （一）巡抚频繁调动阻碍山西近代化的发展 |
| （二）巡抚自身的局限阻碍山西近代化的发展 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表过的论文 |
（9）近400年我国北方地区降水重建与多尺度变化规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 古气候代用资料研究概述 |
| 1.2 中国历史降水变化 |
| 1.2.1 历史文献 |
| 1.2.2 树木年轮 |
| 1.2.3 其他资料 |
| 1.3 区域降水变化特征 |
| 1.3.1 西北地区 |
| 1.3.2 华北地区 |
| 1.4 选题依据及其研究意义 |
| 第二章 研究区域及资料方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 资料数据 |
| 2.3 降水变化规律研究方法 |
| 2.3.1 趋势系数 |
| 2.3.2 功率谱分析 |
| 2.3.3 小波分析 |
| 2.3.4 滑动T检验法 |
| 2.3.5 山本(Yamamoto)法 |
| 2.4 降水分区方法 |
| 2.4.1 经验正交函数分解 |
| 2.4.2 旋转经验正交函数 |
| 2.5 降水重建方法 |
| 2.6 重建序列检验方法 |
| 第三章 北方地区近60年降水变化 |
| 3.1 降水概况 |
| 3.2 降水变化空间特点 |
| 3.3 降水变化时间特点 |
| 3.3.1 西北地区 |
| 3.3.2 华北地区 |
| 3.4 降水变化子区域划分 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 北方地区近百年降水变化 |
| 4.1 华北地区 |
| 4.2 西北地区 |
| 4.3 各子区域降水变化 |
| 4.3.1 北疆 |
| 4.3.2 南疆 |
| 4.3.3 河西走廊 |
| 4.3.4 青海 |
| 4.3.5 西北东部及华北北部 |
| 4.3.6 陕西南部及华北南部 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 北方地区近400年降水重建 |
| 5.1 北疆 |
| 5.2 河西走廊 |
| 5.3 青海 |
| 5.4 西北东部及华北北部 |
| 5.5 陕西南部及华北南部 |
| 5.6 序列重建的不确定性 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 北方地区近400年降水变化时间特征 |
| 6.1 降水干湿时段变化 |
| 6.2 降水周期变化分析 |
| 6.2.1 功率谱分析 |
| 6.2.2 小波分析 |
| 6.3 突变分析 |
| 6.4 分析与讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 北方东西部降水变化对比与讨论 |
| 7.1 近400年东西部降水变化对比 |
| 7.2 东西部地区其他资料对比 |
| 7.3 可能的驱动机制 |
| 7.3.1 太阳活动及其与各子区域降水变化的联系 |
| 7.3.2 降水变化可能机制 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 发表学术论文情况 |
| 参与科研项目 |
（10）明代疫灾时空分布及环境机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 资料来源和概念 |
| 1.4.1 资料来源 |
| 1.4.2 资料处理 |
| 1.4.3 概念界定 |
| 2 国内外研究进展 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.1.1 欧洲历史疫灾的研究 |
| 2.1.2 日本美洲历史疫灾研究 |
| 2.1.3 中国历史疫灾的研究 |
| 2.1.4 疫灾历史影响的研究 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 明代疫灾史料整理 |
| 2.2.2 明代疫灾时空分布 |
| 2.2.3 明代疫灾环境机理 |
| 2.2.4 明代疫灾病种研究 |
| 2.2.5 明代疫灾图集编制 |
| 2.3 研究现状述评 |
| 3 明代疫灾的时空分布 |
| 3.1 明代疫灾史料及年表 |
| 3.1.1 明代疫灾史料的收集 |
| 3.1.2 明代疫灾年表的编制 |
| 3.1.3 明代疫灾等级的划分 |
| 3.2 明前期疫灾时空分布 |
| 3.2.1 明前期疫灾时间分布 |
| 3.2.2 明前期疫灾空间分布 |
| 3.3 明中期疫灾时空分布 |
| 3.3.1 明中期疫灾时间分布 |
| 3.3.2 明中期疫灾空间分布 |
| 3.4 明后期疫灾时空分布 |
| 3.4.1 明后期疫灾时间分布 |
| 3.4.2 明后期疫灾空间分布 |
| 3.5 明代疫灾总体时空分布 |
| 3.5.1 时间分布 |
| 3.5.2 空间分布 |
| 3.6 明代的特大疫灾过程 |
| 3.6.1 明代特大疫灾年份 |
| 3.6.2 明代特大疫灾过程 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 明代疫灾与气候变迁 |
| 4.1 明代气候变迁研究及主要结论 |
| 4.1.1 冷暖变迁研究及主要结论 |
| 4.1.2 干湿变迁研究及主要结论 |
| 4.2 明代疫灾与气候冷暖变迁 |
| 4.2.1 全国尺度分析 |
| 4.2.2 区域尺度分析 |
| 4.3 明代疫灾与气候干湿变迁 |
| 4.3.1 东部整体分析 |
| 4.3.2 东部分区分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 明代疫灾与自然灾害 |
| 5.1 明代自然灾害站点 |
| 5.1.1 建立明代自然灾害站点的依据 |
| 5.1.2 明代自然灾害站点选择原则 |
| 5.1.3 明代自然灾害站点空间分布 |
| 5.1.4 明代自然灾害站点灾情指标 |
| 5.2 明代疫灾与水灾 |
| 5.2.1 明代水灾时空分布概况 |
| 5.2.2 明代疫灾与水灾的时间耦合 |
| 5.2.3 明代疫灾与水灾的空间耦合 |
| 5.2.4 明代疫灾与水灾的回归分析 |
| 5.3 明代疫灾与旱灾 |
| 5.3.1 明代旱灾时空分布概况 |
| 5.3.2 明代疫灾与旱灾的时间耦合 |
| 5.3.3 明代疫灾与旱灾的空间耦合 |
| 5.3.4 明代疫灾与旱灾的回归分析 |
| 5.4 明代疫灾与蝗灾 |
| 5.4.1 明代蝗灾时空分布概况 |
| 5.4.2 明代疫灾与蝗灾的时间耦合 |
| 5.4.3 明代疫灾与蝗灾的空间耦合 |
| 5.4.4 明代疫灾与蝗灾的回归分析 |
| 5.5 明代疫灾与震灾 |
| 5.5.1 明代震灾时空分布概况 |
| 5.5.2 明代疫灾与震灾的时间耦合 |
| 5.5.3 明代疫灾与震灾的空间耦合 |
| 5.5.4 明代疫灾与震灾的回归分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 明代疫灾的环境机理 |
| 6.1 影响疫灾的环境要素 |
| 6.2 环境要素的影响程度 |
| 6.3 环境要素的作用机理 |
| 6.3.1 气候冷暖影响疫灾的作用机理 |
| 6.3.2 水灾影响疫灾的作用机理 |
| 6.3.3 旱灾影响疫灾的作用机理 |
| 6.3.4 蝗灾影响疫灾的作用机理 |
| 6.3.5 震灾影响疫灾的作用机理 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 对当今的启示 |
| 7.3 可能的创新点 |
| 7.4 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 1 外文文献 |
| 2 中文文献 |
| 附录 |
| 附表1 明前期县域疫灾分布统计表 |
| 附表2 明中期县域疫灾分布统计表 |
| 附表3 明后期县域疫灾分布统计表 |
| 附表4 明代灾害站点水灾年份及年数统计表 |
| 附表5 明代灾害站点旱灾年份及年数统计表 |
| 附表6 明代灾害站点惶巧年份及年数统计表 |
| 附表7 明代灾害站点震灾年份及年数统计表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 后记 |
四、20世纪后半叶山西省气温和降水变化分析（论文参考文献）
- [1]基于CRU资料的山西百年气温时空演变特征[J]. 杜泽玉,曹富强,杨荣. 高原气象, 2021(01)
- [2]山西省降水稳定同位素对水汽源区变化的响应机制研究[D]. 郭政昇. 山西师范大学, 2020(07)
- [3]中国降水的时空变化特征研究[D]. 倪楠. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [4]川渝地区极端气候变化特征及其对NDVI的影响研究[D]. 冯磊. 西北师范大学, 2020(01)
- [5]祁连山南坡土地利用/覆被变化及其驱动力研究[D]. 付建新. 青海师范大学, 2019(01)
- [6]中国植被覆盖时空变化及其与气候和人类活动的关系[D]. 金凯. 西北农林科技大学, 2019
- [7]山西省1986-2015年植被覆盖变化分析及其对气候因子的响应[D]. 卫宇婷. 山西农业大学, 2018(06)
- [8]晚清山西巡抚与山西近代化研究[D]. 程敏. 山西师范大学, 2017(03)
- [9]近400年我国北方地区降水重建与多尺度变化规律研究[D]. 王涛. 南京信息工程大学, 2015(10)
- [10]明代疫灾时空分布及环境机理研究[D]. 张涛. 华中师范大学, 2015(08)