一、松嫩平原草原植被基本类型（论文文献综述）
吴金华[1]（2021）在《东北地区植被时空动态变化检测及驱动因子量化研究》文中研究表明植被作为陆地生态系统中重要的组成部分,在促进生态平衡、改善区域气候、涵养水源及保持水土等方面发挥着十分重要的作用,然而在全球气候变化的背景下,加之人类活动的影响,地表植被在过去几十年间发生了十分复杂的变化。深入挖掘植被序列的时空变化特征并探究其驱动因子将有助于形成对植被变化机制的深刻认识,进而为合理地进行自然资源开发、国土空间利用以及生态环境保护提供科学支撑。东北地区因其多样的气候以及复杂的地形形成了独特的植被分布格局,在过去几十年间经历了包括开荒、造林等在内的较为剧烈的人类活动,是开展植被动态变化检测及驱动因子研究的热点区域。基于此,本文基于1982-2015年GIMMS NDVI3g数据、气候因子数据及多期土地利用数据,运用薄盘样条函数插值、趋势分析、突变检测、相关性分析、回归分析及残差分析等方法,在对气候因子、土地利用以及植被NDVI时空变化特征分析的基础上,构建植被变化驱动量化方法框架,针对植被变化趋势变化与突变特征,进行驱动因子的区分与量化,取得的主要结论如下:（1）东北地区1982-2015年间年平均气温呈现显着上升趋势,年均温倾向率为0.254℃/10 a（P<0.05）,其中大兴安岭南部、小兴安岭、以及松嫩平原东部升温较快;年均温在2008-2009年间有一个由高温向低温的转折,1982-2008年期间的升温速率约是整个时间段的两倍;东北地区1982-2015年间降水量波动性较大,呈小幅减少趋势,倾向率为-4.979 mm/10a（P>0.05）,区域内大多数地区的年降水量都呈现下降趋势;年降水量在1998-1999年间降水量有一个由高向低的转折,1999年后年降水量呈现显着上升趋势;林地、耕地及草地是东北地区的主要地类,合计占比近90%,1980-2015年间耕地面积的增加量最大,主要由草地、林地、未利用地转移而来。（2）不同土地利用类型NDVI值的排序大致为林地>耕地、沼泽地>草地>盐碱地>沙地,耕地NDVI在生长季前期与后期差异较大;林地的NDVI峰值大多出现在7月,草原、耕地的NDVI峰值出现在8月。季节NDVI值排序依次为夏季>生长季>秋季>春季;三江平原和松嫩平原东部的春季NDVI显着降低,而秋季NDVI呈现与之相反的变化趋势;夏季NDVI与生长季NDVI变化趋势的空间分布基本一致。年最大NDVI和年平均NDVI在空间分布上有所差异,差异程度由大到小依次为耕地>林地>草地;年平均NDVI相较于年最大NDVI识别出更多显着降低的区域,这种趋势差异主要体现在耕地分布区。东北地区1982-2015年间52.87%的区域存在趋势突变,突变年份的空间分布具有一定的区域分异特征;突变幅度以NDVI由高值向低值转变,即负突变为主,其中突变幅度较大的前后趋势类型为“降低/升高”与“升高/升高”,前者主要分布在大兴安岭南部,后者主要分布在大兴安岭北部、小兴安岭及长白山地区。（3）人类活动是东北地区1982-2015年间植被趋势变化的主导因素;植被显着改善中来自气候变化和人类活动的贡献率分别为24.97%和75.03%,其中松嫩平原、辽河平原西部、小兴安岭以及三江平原部分区域的植被改善由人类活动主导,大兴安岭北部的植被改善主要由气温主导,呼伦贝尔高原的植被改善与降水和人类活动有关,长白山南部的植被改善与气温和人类活动有关;植被显着退化中来自气候变化和人类活动的贡献率分别为36.60%和63.40%,大兴安岭南部的植被退化主要由降水主导,松嫩平原北部的植被退化与气温和人类活动有关,人类活动主导了辽河平原东部、长白山南部以及三江平原部分区域的植被退化,耕地的扩张是造成植被退化最主要的人类活动形式,侵占了林地、草地以及沼泽地的面积;气候变化是东北地区1982-2015年间植被突变的主导因素,79.66%的植被突变受气候变化影响,其中大兴安岭南部、辽河平原西部以及长白山南部植被的负突变是降水减少导致的,大兴安岭北部植被的负突变是气温下降导致的,松嫩平原西部和北部植被的负突变由降水减少同时气温升高所引起;20.33%的植被突变受人类活动影响,分布在大兴安岭中部、松嫩平原中部、小兴安岭、三江平原以及长白山北部,以负突变为主。
荀明[2]（2021）在《基于多源遥感数据的松嫩平原农作物秸秆燃烧面积和燃烧量估算》文中研究指明我国为农业发达国家,农作物粮食产量巨大,同时产生的秸秆量也巨大,随着社会经济的发展,农村能源结构的变化,越来越多的家庭开始通过燃烧煤炭取暖,因此,秸秆逐渐失去了家庭取暖和炊事方面的功能,秸秆露天就地焚烧的情况越来越严重,给人们的生活工作带来巨大的影响,对人们的生命和财产安全都造成了巨大的威胁。过去秸秆露天燃烧的统计方式大多为传统人工走访调查,这种方式成本高,误差大,耗时长,已经无法满足现在的需求。然而,卫星遥感凭借其覆盖范围广,获取数据容易,重复周期短等优点逐渐进入大家的视野。本研究将重点对以下几个方面开展工作:（1）基于30m分辨率卫星影像,通过燃烧指数法提取松嫩平原农田秸秆燃烧面积。分析2017年松嫩平原秸秆在春耕季和秋收季的燃烧及分布情况。春耕季的农田燃烧面积明显比秋收季农田燃烧面积高的多,春耕季松嫩平原农田总过火面积为605.7万公顷,而秋收季总过火面积为379.4万公顷。春季黑龙江省部分的火点面积大约为343.4万公顷,吉林省部分火点面积约为262.2万公顷,其中过火面积最大的是绥化市,最小的是黑河市。秋收季黑龙江省部分火点面积约为149.5万公顷,吉林省部分火点面积是229.6万公顷,其中过火面积最大的是白城市,最小的是黑河市。（2）基于MODIS的NDVI数据和气象数据等,利用CASA（Carnegie-Ames-Stanford approach）模型模拟松嫩平原的作物生长期净初级生产力,对松嫩平原的植被净初级生产力分布进行分析。从空间上看,松嫩平原整体NPP分布呈东高西的趋势,低植被覆盖度越高,植物种类越丰富,该地的NPP也越高。从时间分布上看,随着三四月份平原天气逐渐回升,植被的NPP逐渐升高,七月份到达峰值为84.53 gc/m2,后随着农作物的成熟收获以及植物进入凋零期,NPP逐渐下降。（3）构建基于植被净初级生产力的作物秸秆产量模型,通过NPP和作物干物质含量的关系以及草谷比等因子得到秸秆产量。综合秸秆产量和农田燃烧面积估算松嫩平原2017年春耕季和秋收季的农作物秸秆燃烧量。2017年松嫩平原春秋季一共燃烧秸秆2307.26万吨,其中春耕季松嫩平原共露天燃烧秸秆1519.87万吨,秋收季共露天燃烧秸秆788.35万吨。春耕季秸秆燃烧量最多的城市是绥化市,共346.47万吨,显着多于其他城市。秋收季农作物整体燃烧最多的是松原市,共135.12万吨。三种作物中,玉米秸秆燃烧的最多,为1583.13万吨,其中春季燃烧1029.65万吨,秋季燃烧了552.54万吨。水稻秸秆一共燃烧了482.33万吨,其中春季燃烧了317.54万吨,秋季燃烧了164.79万吨。大豆秸秆共燃烧了242.74万吨,春季燃烧了172.67万吨,秋季燃烧了70.07万吨。
王晓丹[3]（2021）在《标准化植被干旱指数在东北地区的构建与应用》文中认为干旱长期以来一直是影响人类生活和社会生产的自然灾害。植物作为生物圈的重要组成之一,连接着大气圈、岩石圈、水圈,极易受到干旱的影响。在全球变暖的大背景下,关于干旱引发的灾害性事件的研究,有利于对干旱进行有效的风险管理,促进水资源的合理利用,对人类生产和社会经济发展产生促进作用。本文旨在克服大气水分的影响,使用植被水分作为量化干旱的指标,探究2001-2019年东北地区在不同时间尺度下的干湿变化特征以及植被发生干旱后的反馈。本文基于2001-2019年MODIS09A1地表反射率数据,为了有效克服了大气水分对植被水分监测的影响使用近红外波段（Band 2）和短波红外波段（Band 6）计算全局植被指数,并选取合适的概率密度函数/分布,使用标准化的方法将GVMI标准化为SVMI。使用MMK分析东北地区植被水分的时空变化;利用REOF与kmeans聚类相结合的方法划分出不同时间尺度下植被水分的变化分区,分析不同分区的植被类型以及对干旱的响应;基于基础的数理统计方法计算植被对干旱的抵抗力。具体结论如下:（1）相比其他三参数的概率密度函数/分布,使用Log-logistic分布函数的标准化后结果全部服从正态分布,标准差在0.95-1,平均值在±0.05之间,使用Loglogistic分布函数进行参数估计是有统计学意义的;（2）东北地区2001-2019年呈现显着干旱趋势（P<0.05）。在季节的变化表现为:冬季以-0.4/10 a的速率显着呈显着变干趋势,春季以0.14/10 a的速率呈变湿趋势,是唯一呈湿润化趋势的季节;2010年以前东北地区在不同时间尺度下干湿变化波动较大,2012-2019年夏季、秋季、冬季普遍处于较干旱时期,春季则为较湿润时期;（3）干湿变化在空间上呈现出北湿南干、山地丘陵湿平原干、森林湿草原干的特征。大兴安岭北部的寒温带、温带针叶林以0.6/10 a的趋势在年时间尺度呈显着湿润化趋势,而位于松嫩平原北部的黑土带和锡林郭勒高原的典型草原带分别以-0.83/10 a、-0.74/10 a的速率在年尺度呈显着干旱化趋势;草甸草原和典型草原大致有两个较干旱的时期2005-2010年和2015-2019年,松嫩平原的北部和中部则普遍在2010年以后较干旱;（4）植被干旱的频次在空间上呈现西高东低的分布状况,大兴安岭山脉西侧的草甸草原、典型草原和干草原干旱频次较高,近20 a大约发生了20-40次干旱,大兴安岭山地和和东部的山地丘陵发生干旱次数较少,不足10次;干旱持续时间森林植被（32 d）,少于草原和耕地（40-56 d）,平原中部的草甸草原和耕地干旱强度小于其余地区;干旱的时空变化表现为北部森林的干旱频率有所减少,相应的干旱的强度和时间也有所减少;西部的草原区是干旱的高发区与“重灾区”,但在近年来也呈现出干旱的频率增加持续时间和强度在减少的趋势;于此相反的是三江平原的草甸、沼泽近年来趋向于发生长时间高强度的干旱事件;（5）森林、草原和草甸、沼泽对干旱的抵抗力有着明显差别,在空间上表现为森林、草甸、沼泽对干旱的抵抗力要高于草原,并且地下水位的高低影响着植被对干旱的抵抗力。
徐万玲[4]（2021）在《氮沉降、放牧和极端降水对羊草草地N2O排放的影响机制研究》文中指出土壤是大气氧化亚氮（N2O）的重要来源,全球范围内的土壤N2O排放受全球气候变化增强和土地利用加剧的影响,包括氮沉降、放牧和极端降水等。草地面积约占全球陆地面积的1/4,草地生态系统N2O通量对全球N2O的贡献不可小觑。N2O的产生和消耗主要受生物化学过程（硝化过程和反硝化过程等）的调节。虽然作用强度和途径存在差异,但是氮沉降、放牧和极端降水均能够改变硝化和反硝化过程的反应速率,从而影响土壤N2O与大气交换的速率和方向。目前,研究者已从单个因素角度关注这些气候变化和人类干扰因素对草地生态系统的影响,但多个影响因素交互作用研究相对较少;然而,氮沉降、放牧和极端降水往往同时发生在草地的管理和利用过程中,因此,认知草地生态系统N2O通量对多个环境因子共同变化的响应规律及其潜在生态学机制,对正确评估气候变化和人类干扰加剧情况下全球温室气体排放特征具有十分重要的意义。本研究在我国松嫩平原西部的天然羊草草地上开展,通过建立野外原位模拟氮添加(尿素,10 g N m-2 yr-1)和放牧（适度,牛）实验平台,开展氮添加和放牧多因素互作对土壤N2O通量的影响研究;在此基础上,利用自然偶发性极端降水和微宇宙人工模拟极端降水,研究极端降水事件对土壤N2O通量的长期和短期影响。通过比较不同处理下,土壤N2O通量的差异,分析其与植物群落特征、土壤理化性质、土壤养分含量和土壤微生物含量等相关生态因子的关系,解释羊草草地N2O通量对未来氮沉降增加、适度放牧和降水格局改变共同作用时的响应规律,确定其关键调控因子,探究这些因子的影响途径和作用机制。通过模拟氮沉降和放牧野外大型控制实验和模拟极端降水(60 mm d-1)、氮沉降和放牧的微宇宙实验,获得以下主要实验结果和结论:（1）松嫩羊草草地N2O年累积通量为1.31±0.015 kg ha-1,是大气N2O的排放源。N2O通量具有显着的季节变化,7月达到排放量的峰值,1月排放量最低,可见本研究区域的N2O通量对气温和降水具有较强的依赖性。生长季主导全年N2O累积通量,约占90%。造成这一结果的主要原因是研究区的高温和降水均集中在生长期;同时,冬季干冷的气候不利于N2O的产生。多数情况下,松嫩草地土壤孔隙含水量（WFPS）少于40%,表明土壤湿度有利于硝化过程的进行,硝化作用是N2O的主要来源。与对照样地相比,氮沉降处理显着地促进了N2O的排放;放牧处理也导致N2O通量的增加（13.7%）,但影响未达到统计显着差异水平;氮添加和放牧对N2O通量交互作用显着。地上生物量、土壤容重、土壤温度、WFPS、铵态氮、矿化速率和硝化速率是影响N2O通量的关键控制因子。结构方程模型结果表明,氮添加和放牧主要通过增加土壤中铵态氮含量影响硝化过程,进而改变N2O通量。这一发现强调了放牧和氮沉降对N2O通量具有耦合作用,在未来全球变化背景下,即使是适度放牧也有增加温室气体排放的风险。（2）历史降水对当前生态系统结构和功能的影响称为降水的遗留效应,是土壤N2O通量时间变异性的重要驱动力。降水的遗留效应如何影响草地生态系统N2O通量很少得到定量评估。本研究连续监测了2017年4月6日-7月18日和2018年4月6日-7月18日羊草草地的气象、植物、土壤环境、土壤微生物和N2O通量等相关指标,进行了极端降水前后指标间的差异分析,以评估极端降水的年际遗留效应。结果表明:极端降水对N2O通量、地上和地下生物量均有显着的遗留效应,因为前一年的水分增加,刺激植物地下芽库的增加,在第二年生长季植物生长优势明显,导致微生物受到氮反应底物的限制而活性降低,抑制氮循环速率。氮沉降显着地抑制了极端降水对N2O的遗留效应,因为土壤无机氮的增加缓解了植物和微生物对氮底物的竞争。放牧显着地促进了极端降水对N2O的遗留效应,主要归因于动物采食促进植物的补偿性生长,导致微生物的氮底物限制加剧。在未来全球变化背景下,偶发性极端降水有利于草地增产的同时可能减缓草地的温室气体排放。极端降水能够缓解氮沉降对N2O通量的促进作用。适度的放牧虽然与极端降水具有耦合作用,有利于减少草地温室气体的排放,但是,动物在含水量大的草地上的践踏行为对牧草和土壤的物理伤害无法避免。因此,极端降水发生后,要谨慎管理放牧行为,以维持草地的可持续利用。（3）偶发性极端降水具有发生突然、持续时间短和变化幅度大等特点,未来极端气候事件的发生频率增加可能对生态系统结构和功能等产生显着的影响,可能改变生物地球化学过程的反应速率,甚至可能会改变生物地球化学过程反应的方向,其对草地生态系统温室气体的影响知之甚少。本研究利用微宇宙实验,通过人工浇水模拟极端降水、添加尿素模拟氮沉降和刈割模拟放牧处理,探究极端降水事件对不同管理模式下的土壤N2O通量的短期影响,结果发现:极端降水显着地增加了土壤N2O通量,在水淹后的排水期,土壤孔隙含水量、无机氮和可溶性有机碳对N2O通量具有强烈的联合效应,当它们达到一定水平时,形成硝化过程和共反硝化过程共同主导N2O产生的情形,促进N2O的排放。氮添加促进极端降水对土壤N2O通量的增加,主要因为氮添加为硝化过程和反硝化过程提供了物质基础。放牧能够缓解极端降水导致的N2O排放增加,放牧减少了植物的凋落物,导致土壤中的可利用氮减少,通过反应底物抑制氮循环过程的反应速率。因此,合理的放牧能够缓解极端气候带来的负面效应。综合以上研究结果,在未来全球气候变化的影响下,羊草草地的生产力会更多地受益于氮沉降的增加和极端降水的遗留效应。适当的放牧能够缓解氮沉降导致的多样性丧失,但是有增加N2O排放的风险。此外,在长期和短期时间尺度上极端降水对N2O通量存在不利影响,可能导致羊草草地温室气体排放的增加。在未来全球降水和氮沉降增加的背景下,对草地进行合理的放牧管理可以缓解极端气候事件和氮沉降增加对草地生态系统产生的不利影响。本研究为理解全球气候变化和人为干扰下羊草草地温室气体释放特征和影响因素提供了科学依据,为评估全球温室气体通量变化提供数据支持。
王圣囡[5]（2021）在《松嫩平原不同退化程度草地景观结构及植被组成特征研究》文中研究表明理解景观格局的形成、动态变化及其与生态学过程的相互作用关系是景观生态学研究的重点之一。草地（grassland）生态系统作为陆地最大的生态系统,天然具有异质性的景观格局。草地既是畜牧业的主要生产基地,又对维持邻近区域生态环境的稳定性有举足轻重的作用。松嫩草地是我国草地生态系统的重要组成部分,是协调放牧、恢复与生态保育等多重生态系统服务目标的重要区域。由于近几十年人类活动的干扰,松嫩草地退化问题已十分严峻。草地退化过程既表现为景观结构的变化,即景观破碎化程度增加;又表现为植被组成的改变,植物生产力下降,生物多样性锐减等。而且景观结构与植被组成的变化在不同尺度上存在差异。草地退化这一生态过程严重破坏了草地生态系统的稳定性,导致草原灾害频发,并威胁到人类社会的生产生活,成为影响人与自然可持续发展的重要生态环境问题之一。因此,研究草地退化引起的景观结构与植被组成变化规律,对于科学利用草地,维持草地生态系统的稳定性及经济的可持续发展具有重要意义。本研究选取未退化、中度退化和重度退化草地为研究对象,结合无人机航拍技术与野外观测手段,在样地和斑块两个尺度上,比较了不同退化程度草地的斑块数量、面积、形状以及多样性等指标的变化规律;分析了不同功能群植被生物量、高度、多样性等特征的差异;解析了草地退化对景观结构与植物组成的影响及其关系;最终揭示了响应草地退化的关键景观结构以及植被组成变化机制。本研究获得的主要结果如下:（1）在不同尺度上,草地退化带来的影响均可通过景观结构来反映,且变化趋势具有相似性。在样地和斑块尺度上,草地退化程度与景观结构的关系均呈单峰曲线。随着草地退化程度的加深,斑块数量、密度、边缘复杂程度以及斑块多样性均随草地退化先增加后下降。即草地达到中度退化时,斑块数量最多、多样性最高,景观破碎化程度最大。（2）样地和斑块尺度在评估草地退化程度时具有不同的指示作用。样地尺度可用于指示草地整体退化程度,中度退化时草地景观破碎化程度最大;斑块尺度可指示不同类型斑块对草地退化的具体响应。不同类型的斑块对草地退化的响应有明显差异,而且这种差异主要体现在斑块面积和边缘特征上。随着草地退化程度的增加,一年生斑块面积增加,边缘复杂程度降低,即一年生斑块在重度退化草地中占优势;多年生斑块面积、数量及边缘复杂度则在中度退化草地中最高;羊草斑块在未退化草地中面积大、数量少,为优势斑块,随着退化增加,羊草斑块面积先降低后增加,边缘复杂度先增加后下降。（3）草地景观格局与植被组成特征关系密切。在样地和斑块两个尺度上均表现出斑块面积和形状与植物的密度和多样性相关性较强,且这种相关性因斑块类型的差异而不同。一年生斑块中,斑块近圆形指数（CIRCLE）与植物密度有显着较强的负相关,斑块密度（PD）与植物多样性强相关;多年生斑块的密度（PD）与植被高度正相关,斑块面积（AREA）、形状指数（SHAPE）以及近圆形指数（CIRCLE）与植物密度呈较强正相关,斑块数量（NP）、景观形状指数（LSI）分别与植物多样性表现出较强的正相关关系;羊草斑块面积（AREA）、数量（NP）与植物多样性也具有较强的相关性。综上所述,本文初步明确了景观结构与草地退化程度之间具有较强的相关性,并在样地和斑块两个尺度分析了草地退化对景观结构和植被组成的影响,揭示了景观结构和植被组成特征中响应草地退化的重要因子。本研究进一步通过相关性分析阐明了景观结构与植被组成之间的相关性,丰富了草地退化过程中的景观-植被关系的理论知识,为针对异质性景观格局下的退化草地的管理提供了理论依据,也为利用景观结构特征进行草地健康评价提供了数据支持。
图雅[6]（2020）在《基于物种分布模型的中国针茅属植物潜在分布区及其影响因子分析》文中研究说明针茅属植物在中国草原生态系统中有着重要的地位,随着水热条件的地带性分布演替分化形成了多样的针茅草原类型。物种分布模型（Species Distribution Model,SDMs）利用已知物种分布信息与所处分布区的气候环境变量通过特定算法模拟预测物种的潜在分布区,在保护生物学及气候变化研究领域发挥着重要作用。本研究基于R语言“SSDM”包中的MAXENT、GAM、GBM、GLM、CTA模型及5种物种分布模型的组合模型（ensemble model）,对我国针茅属主要的12种物种进行潜在分布区预测,生物气候数据使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告所发布的气候模式数据的3种气候变化情景下（当前、2070s RCP 2.6和2070s RCP 8.5）,筛选出影响每种针茅分布的最佳环境因子,并分析针茅属植物潜在分布区变化。主要结论如下:（1）由于相同来源的气候数据存在较强的相关性,为避免过拟合现象本文筛选互相关性系数<±0.9且贡献率>5%的环境变量用于模型的构建。温度节性变化的标准差（bio04）是影响草甸草原的物种贝加尔针茅和典型草原的物种大针茅的最佳气候因子;当前气候情景下,9月降水量（prec09）是影响长芒草分布的最佳气候因子。6月降水量（prec06）是影响克氏针茅分布的最佳气候因子。3月太阳辐射（srad03）是影响新疆针茅分布的最佳气候因子。影响短花针茅、石生针茅、镰芒针茅和沙生针茅分布的最佳气候因子分别为8月平均温（tavg08）、6月太阳辐射（srad06）、2月风速（wind02）、年均温变化范围（bio07）。2070 RCP 2.6情景下,影响长芒草、克氏针茅、新疆针茅分布的最佳气候因子分别为年均降水量（bio12）、6月降水量（prec06）、11月最低温（tmin11）。影响荒漠草原的物种分布的最佳气候因子分别为6月降水量（prec06）、温度节性变化的标准差（bio04）、降水量变异系数（bio15）、6月降水量（prec06）。2070s RCP 8.5情景下,长芒草、克氏针茅、新疆针茅分布的最佳气候因子分别为3月最低温（tmin03）、温度节性变化的标准差（bio04）、最干月降水量（bio14）。影响荒漠草原的物种分布的最佳气候因子分别为7月降水量（prec07）、温度节性变化的标准差（bio04）、降水量变异系数（bio15）、降水量变异系数（bio15）。太阳辐射及温度是影响高寒草原的物种（昆仑针茅、紫花针茅和座花针茅）分布的最佳气候因子。（2）由SDMs结果可知,草甸草原中,贝加尔针茅潜在分布于阴山以南的黄土高原及青藏高原地区。典型草原中,大针茅潜在分布于松嫩平原、呼伦贝尔及锡林郭勒高原和黄土高原北部,延伸至青藏高原东部;长芒草潜在分布于黄土高原中北部、祁连山基带、青海湖西和西辽河平原。克氏针茅潜在分布于呼伦贝尔高原、锡林郭勒高原、乌兰察布高原、青藏高原东缘以及祁连山、天山等地区;新疆针茅潜在分布于我国新疆的天山东段。荒漠草原中,短花针茅潜在分布于黄土丘陵地区的阳坡,在贺兰山、祁连山和天山等地有零星分布;石生针茅潜在分布于乌兰察布高原和锡林郭勒高原西部的波状高平原;镰芒针茅潜在分布于我国新疆海拔较高的地区;沙生针茅潜在分布于蒙古高原西部、青藏高原北部和荒漠区山地的荒漠草原带。高寒草原中,昆仑针茅潜在分布于西藏和新疆的高山地区;紫花针茅潜在分布于羌塘草原、帕米尔高原、藏南湖盆、雅鲁藏布江中上游、可可西里地区、祁连山和天山;座花针茅潜在分布于天山、帕米尔高原、昆仑山和阿尔金山地区。（3）模型精度因物种的不同、气候情景的不同而有所差别。本文选取目前应用广泛的AUC值和Kappa统计值进行模型精度评估。发现在本文选取的5种模型中基于机器学习算法的MAXENT和GBM模型的模型精度普遍高于其他几种模型。（4）通过对5种单模型预测结果进行加权平均获得组合物种分布模型。草甸草原中,从当前到2070s RCP2.6贝加尔针茅的潜在分布区增加,从当前到2070s RCP 8.5时其潜在适宜分布区面积增加减缓;典型草原中,从当前到2070s RCP 2.6,大针茅、克氏针茅和新疆针茅的潜在适宜分布区面积减少,长芒草的潜在分布区面积增加。从当前到2070s RCP 8.5,大针茅、克氏针茅的潜在分布区面积增加,而长芒草和新疆针茅的潜在分布区面积减少;荒漠草原中,从当前到2070s RCP 2.6,短花针茅、石生针茅及镰芒针茅的适宜分布区面积均增加,沙生针茅的适宜分布区面积则减少。从当前到2070s RCP 8.5,短花针茅、石生针茅和镰芒针茅的适宜分布区面积增加减缓,沙生针茅的适宜分布区面积则持续减少;高寒草原中,从当前到2070s RCP 2.6,昆仑针茅的潜在分布区面积减少,紫花针茅和座花针茅的潜在分布区面积分别增加,从当前到2070s RCP 8.5,昆仑针茅潜在分布区面积缩减趋势减缓,紫花针茅的潜在分布区面积增加,座花针茅的潜在分布区面积减少。
李德晖[7]（2020）在《中国温带草原植硅体-植被关系及晚冰期以来草甸草原古植被定量重建》文中认为草原生态系统对全球变化的响应十分敏感,重建我国温带草原古植被动态对了解欧亚草原带的古植被面貌及其对古气候变化的响应具有重要意义。本文利用植硅体作为植被代用指标,在对中国温带草原三种不同草原类型的7种针茅属建群种植物、157个典型群落及154个表土样品进行了详细的植硅体形态特征、植硅体组合特征研究后,通过构建转换函数得到我国温带草原植硅体-植被定量关系,并将该关系应用于草甸草原傲根山（AGS）风沙–古土壤序列的植硅体组合（68个）中,以期实现晚冰期以来草甸草原的古植被定量重建。此外,本文还分析了傲根山剖面的理化指标（粒度,69个;有机质含量,69个;碳酸盐含量,69个）以获得晚冰期以来草甸草原的气候变化过程。最后,本文结合晚冰期以来草甸草原植被动态与气候变化趋势,验证了所得植硅体–植被定量关系（转换函数）及其重建结果的可靠性。本文得到的主要结论如下:（1）7种针茅属植物共产生13种植硅体类型,且短细胞植硅体均为C3植硅体类型,除沙生针茅以刺棒型为优势类型外,其余6种针茅属植物的优势类型均为平顶帽型。适应于干旱气候的小针茅、短花针茅、沙生针茅以及戈壁针茅产生了较多刺状纹饰植硅体。157个典型群落及154个表土样品产生的植硅体类型差别不大,植硅体组合均以平顶帽型为优势,变化范围分别为3042%和2741%。不同草原类型群落植硅体组合有差别,草甸草原含有更多的鞍型和硅质突起,荒漠草原含有更多的刺帽型和刺棒型。由于典型草原处于生态过渡位置,群落植硅体组合中各植硅体类型含量基本介于两者之间。表土植硅体组合中,弱齿型、简单哑铃型、针茅哑铃型、刺帽型以及刺棒型适应于较干旱的环境,且在典型草原和荒漠草原含量相对较高。植硅体组合的差异性是进一步使用半定量方法进行判别分析及构建植硅体指数的重要依据。（2）群落与表土样品提取的植硅体共鉴定出35种共有型和1种非共有型——拼图状,且该形态只出现于表土。利用判别分析,群落植硅体组合与表土植硅体组合均能较好地判别不同草原类型,总判别正确率分别为82.2%和89.0%。此外,群落植硅体组合与表土植硅体组合还能进一步识别群落类型:草甸草原中的灌丛群落、非禾草群落、C3禾草群落以及C4禾草群落能够以较高的正确率被识别,判别总正确率分别为96.4%和89.3%;典型草原不同C3禾草群落类型的判别总正确率分别为90%和91.7%。在我国温带草原植硅体-植被关系研究中,判别分析是有效的半定量方法,这对开展植硅体–植被定量关系研究具有参考意义。（3）在我国温带草原区,Ic指数（气候指数）的高值和Iw指数（温暖指数）的低值均指示相对寒冷的气候条件,且两者呈显着负相关关系,这表明两者适用于我国温带草原区。Iph指数（干旱指数）和Fs指数（水分胁迫指数）由于缺少与计算过程相关的植硅体类型而在我国温带草原区不具有适用性。因此,本文结合我国温带草原区植硅体组合特征和具有生态意义的植硅体类型,提出了能够指示干旱程度的Id指数。Id指数的高值指示相对干旱的环境,反之则趋向于湿润环境。三种植硅体指数相互配合使用时,对气候条件具有指示作用,从而为我国温带草原植硅体–植被关系的确定提供辅助性证据。（4）本文在对比群落和表土植硅体的数量关系之后,通过联合指数、超代表性指数、低代表性指数、相似系数、相关系数以及R值确定了我国温带草原表土植硅体的四种代表性类型:超代表性植硅体类型、适中代表性植硅体类型、低代表性植硅体类型以及特殊类型。对比校正前与校正后所得的表土植硅体-群落特征变量转换函数的预测误差,可以认为R值对表土植硅体代表性偏差能够起到一定程度的校正作用。通过WA-PLS方法构建的我国温带草原表土植硅体–总盖度、表土植硅体–总生物量、表土植硅体–C3禾草盖度、表土植硅体–C4禾草盖度转换函数结果较可信(RMSEP总盖度=13.82,R2boot=0.76;RMSEP总生物量=187.24,R2boot=0.48;RMSEPC3禾草盖度=19.60,R2boot=0.24;RMSEPC4禾草盖度=12.25,R2boot=0.42)。我国温带草原区植硅体–植被定量关系的建立对重建高精度的温带草原古植被面貌具有重要意义,同时也为植硅体–古植被定量重建研究提供了新思路。（5）基于已获得的植硅体–植被关系,本文定量重建了我国温带草甸草原晚冰期以来的植被面貌。本文首先确定晚冰期以来AGS剖面所反映的植被类型为草甸草原,群落类型以C3禾草群落与C4禾草群落为主,且发生过若干次C3/C4的更替。晚冰期以来,我国温带草甸草原总盖度在5482%的范围内波动,平均值为69.18%;总生物量平均值为412g,变化范围为314469g;C3禾草盖度均值为25.15%,变化区间为1139%;C4禾草盖度均值27.07%,范围介于1151%。植被面貌的动态变化过程为:较稀疏的C4禾草群落–稀疏的C3禾草群落–繁茂的C4禾草群落–较繁茂的C3禾草群落。与此同时,同一剖面的粒度特征、有机质含量、碳酸盐含量反演的气候变化过程吻合于上述植被演替序列。此外,草甸草原古植被面貌对地质历史时期的气候突变事件也有所反映。多指标之间的一致性证明本文所得的转换函数应用于我国温带草原古植被重建是可行的,且重建结果较可信,本文研究结果为草原古植被研究提供了基础资料。
浮媛媛[8]（2020）在《中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究》文中提出森林生态系统是陆地生态系统的主要组成部分,在全球碳循环中发挥着非常重要的作用。温带和北方森林是大气二氧化碳的主要汇源,与低纬度相比,中高纬度地区的气候变暖幅度更大,因此温带和北方森林受到越来越多的关注,获取其空间上明确的地上生物量信息对于估算区域尺度的碳储量至关重要。中国东北林区处于中纬度全球环境变化敏感带,森林资源丰富,是中国最主要的碳库,包含的寒温带针叶林和温带针阔叶混交林是中国特有的森林类型。然而之前对中国东北林区地上生物量的研究主要是对所有树种总地上生物量的估计,几乎没有对整个东北林区树种水平地上生物量以及密度进行估算的研究,而树种水平的地上生物量和密度可以为了解森林动态提供重要的额外信息。此外,由于中国东北林区主要树种对气候变化的敏感度不同,随着全球气候变化,该区域未来的树种组成与结构可能会发生显着变化。因此,定量获取中国东北林区主要树种空间上连续分布的地上生物量与密度并预测其在不同气候变化情景下未来树种组成的动态变化,有助于掌握东北林区主要树种对气候变化的潜在响应及反馈机制,为林业部门应对气候变化的森林管理政策的制定提供科学依据。本研究以中国东北林区为研究对象,以森林调查数据为基础,结合遥感数据和环境变量数据,共建立了630个kNN（k-Nearest Neighbor）生物量估算模型,通过模型评估,选出适合东北林区的最优kNN模型首次对其17个主要树种的地上生物量进行估算,并对其各树种的空间分布特征与环境因子的关系进行讨论;之后基于上述17个树种地上生物量的估算结果对各树种在各径阶和各林龄的分布密度进行估算,并对各树种的胸径和林龄分布特征进行分析;最后基于上述估算的东北林区17个树种在各径阶的分布密度,利用森林生态系统过程模型LINKAGES v3.0,模拟并预测在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下未来100年（20012100年）中国东北林区的树种组成动态,并对其主要树种在不同时期的潜在空间分布特征进行分析。研究的主要结论如下:（1）基于6个不同的距离度量指标、15个k值以及7组多时相MODIS数据和环境变量的组合设计的630个kNN生物量估算模型中,基于RF（Random Forest）距离度量指标的kNN模型表现出最佳的估算性能。应用生长季所有6个月份的MODIS预测变量与只使用生长季9月份的MODIS预测变量,并没有显着提高kNN生物量估算模型的精度。虽然随着k值的增加,kNN生物量估算模型的精度会有所提高,但是当k>7时,使用9月份MODIS预测变量的基于RF距离度量指标的kNN模型估算精度提高的幅度基本可以忽略不计。因此,基于RF距离度量指标、k=7和9月份MODIS光谱反射变量与环境变量组合的kNN模型被认为是估算东北林区树种水平地上生物量的最优kNN模型。（2）东北林区主要树种的地上生物量及其空间分布受环境变量影响显着。落叶松和白桦的地上生物量与温度呈显着负相关,在东北林区分布最为广泛,是目前东北林区的两大优势树种;云杉和臭冷杉地上生物量与海拔呈正相关,主要分布在高海拔地区;红松、枫桦、色木槭、紫椴、水曲柳、春榆、黄菠萝和胡桃楸的地上生物量与降水、温度和太阳辐射呈正相关,主要分布在相对湿度和温度较高的小兴安岭和长白山地区,在严寒的大兴安岭地区很少分布;樟子松对干旱和低温具有较高的耐受性,主要分布在大兴安岭北段的阳坡上;而钻天柳主要沿河流两岸分布。由于钻天柳和黄菠萝在研究区的分布有限,其地上生物量很低。总体而言,大兴安岭的地上生物量低于小兴安岭和长白山地,并且本研究中树种水平地上生物量估算结果的准确性从小班尺度到生态型尺度有明显的提高。（3）通过将两参数的Weibull概率密度函数与kNN模型相结合,可对整个东北林区主要树种在各径阶以及各林龄的分布密度进行合理估算。本研究估算的东北林区17个树种的总林分密度在7003000株/ha之间,并且整个研究区总林分密度的平均值为1464株/ha。整体来看,大兴安岭的总林分密度依次高于小兴安岭和长白山地。其中,山杨、樟子松、云杉、水曲柳、黄菠萝和钻天柳的胸径分布规律整体上都呈倒“J”型曲线,在小径阶林木株数居多;而其他树种的胸径分布规律整体上都呈左偏单峰山状分布,其林木株数分布都偏向于中小径阶。此外,东北林区主要树种林龄大都呈左偏单峰山状分布,虽然大多数树种幼龄林、中龄林占的比例较大,但是其中一些树种（如蒙古栎、色木槭、水曲柳）近熟林或者成熟林占的比例也较大。整体来说,东北林区的树种组成及其胸径和年龄结构是比较复杂的。（4）未来100年不同气候变化情景下东北林区树种组成差异不大,但是各树种对气候变化的潜在响应存在显着差异。未来100年,在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下,东北林区树种组成中阔叶树种都以蒙古栎、山杨、白桦和色木槭为主,同时伴有相对少量比例的紫椴、黑桦、春榆、水曲柳和枫桦,胡桃楸、黄菠萝和钻天柳所占的比例几乎可以忽略;针叶树种都以红松和兴安落叶松为主,同时伴有少量樟子松和极少量的云杉、臭冷杉。对单个树种来说,现行气候条件已经接近兴安落叶松、云杉、臭冷杉以及枫桦生存适宜条件的边缘,温度进一步快速上升将导致这些树种无法在短期内适应环境的变化而面临退化;21世纪末期,蒙古栎和红松将分别成为东北林区最具优势的阔叶和针叶树种;在三种气候变暖情景增温幅度适中的情况下,东北林区大多数温带阔叶树种以及红松在空间分布上都有北移的趋势,并且增暖幅度越大,移动趋势越明显。
王智颖[9]（2020）在《松嫩平原盐碱地分布及空间变化研究》文中研究表明盐碱地（salted-effect land）,是指表层盐碱集聚,生长天然耐盐植物的土地,是盐土和碱土以及各种盐化、碱化土壤的总称,由一种或几种盐渍土组成。土壤盐碱化是导致干旱和半干旱气候区土地退化的一个主要原因,含盐量高会导致土壤板结、农作物产量下降。松嫩平原位于东北地区中部,是中国重要的粮食产地,也是世界三大苏打盐碱土集中分布区之一,是我国盐碱化最严重、对农业影响最大的地区之一。松嫩平原三面环山,一面环岭,四周高、中间低平的特定地貌及其水文过程、含钠质盐的成土母质及其与海相连的湖相沉积地质历史、半干旱或半湿润气候,决定了松嫩平原有盐渍土及其所组成的盐碱地,并且是自然形成的原生盐碱地。土壤盐碱化是导致松嫩平原土地退化的一个主要原因,不仅会导致土壤板结、农作物产量下降,还会加重土壤侵蚀。因此,为了全面理解松嫩平原盐碱地,研究松嫩平原地貌系统决定的盐碱地分布及空间变化情况,提出合理的发展改良对策及治理途径具有重要意义。本文以DEM数据、松嫩平原盐碱地分布数据、野外采集的各集水区不同海拔高度和微地形不同部位的土壤样品室内实测土壤碱化性质指标数据为数据源,利用水文分析工具提取各集水区间的分水岭,得到松嫩平原内不同尺度的地貌分类和不同尺度范围的盐碱性空间变化情况,并提出了改造微地形、疏通地表水的宏观改良对策及各集水区的治理途径。主要研究成果得出主要结论:（1）首先确定松嫩平原一级地貌单元,松嫩平原内共有五种一级地貌类型,分别为:低海拔平原、低海拔台地、低海拔丘陵、低海拔山地和中海拔山地,其中低海拔平原分布最为广泛。在松嫩平原西部低海拔平原内,依据河流和分水岭进一步划分为:嫩江东部低平原集水区、洮儿河北中平原丘洼地集水区、霍林河-洮儿河二河流域准平原集水区、松辽分水岭北侧垄形坨甸集水区、松花江-第二松花江-拉林河流域斜平原集水区。在各集水区内,进一步鉴定出微地形:地质丘台地、地质低洼地:、风蚀低平地、风积高平地、干扰低平地、残留高台地。（2）对嫩江东部低平原集水区、霍林河-洮儿河二河流域准平原集水区、和松辽分水岭北侧垄形坨甸集水区各采样点0～5cm土层、5～10cm土层、10～20cm土层、20～30cm土层和30～50cm土层土壤pH、电导率和碱化度等土壤碱化性质指标相比较,30～50cm土层土壤各盐碱性指标相对最强,0～5cm土层土壤各盐碱性指标相对最弱。（3）在微地形不同部位,随着土壤台面升高,土壤碱化性质降低,裸碱斑土壤碱化性质通常强于周围由群落生长的土壤碱化性质,且土壤pH、EC和ESP由0～5cm土层至30～50cm土层逐渐减小,表层土壤碱化性质最强,而生长羊草群落、虎尾草群落、玉米等作物的群落各土层土壤碱化性质则与裸碱斑相反。（4）松嫩平原各集水区内土壤盐分组成较为复杂,表现为阳离子以Na+和Ca2+为主,阴离子以HCO3-为主,SO42-次之。松嫩平原各采样点离子组成与含盐量之间的变化规律表现为,Na+、SO4-和HCO3-含量随土壤含盐量的增大而变大,其中变化幅度最大的是SO42-。含盐量与电导率之间呈显着正相关关系,土壤含盐量对电导率具有重要影响作用;含盐量和碱化度之间也呈显着正相关关系,土壤碱化度随土壤含盐量的增加而变大。（5）对松嫩平原各集水区分别提出疏通和改良建议,由于各片区盐碱地都具有独立的地表水系统,因此,需要有独立的改造决定地表水微地貌的措施,总体是疏通内流河、无尾河,使其流入嫩江,或积聚于固定地段形成水库。
朱乐[10]（2020）在《中国大针茅（Stipa grandis）草原群落特征及其地理分布》文中研究指明大针茅（Stipa grandis）为多年生旱生丛生禾草,属禾本科（Poaceae）、针茅属（Stipa）,区系地理成分为黄土高原-蒙古高原东部分布种。大针茅草原是中国温带典型草原中最具代表性和分布最为广泛的植被类型之一,同时也是中国北方重要的畜牧业基地和生态屏障构筑区。大针茅草原群落地理分布具有明显的地带性特征,系统深入地研究其群落特征及地理分布,能为中国草原植被区划提供科学依据,并对大针茅草原的植被保育和合理安排放牧及畜牧生产具有重要的实践指导意义。本研究在系统了解中国大针茅草原群落特征及其空间分布规律的同时,对中国大针茅草原120个样地进行详细的样方调查与分析,得出以下结论:1、据样方资料统计,中国大针茅草原的植物总记有229种（含种下单位）,隶属于39科,125属。生活型以多年生草本植物为主,记有166种,占总物种数的72.49%。按Raunkiaer生活型分类系统,地面芽植物占绝对优势,占总物种数的63.76%,共146种。水分生态类型统计以旱生类群（强旱生、旱生、中旱生）为主,共记有133种,占总物种数的58.08%;中生类群（中生、旱中生）,记有95种,占总物种数的41.48%。区系地理成分统计以温带成分（泛温带、泛北极、古北极和东古北极分布种）为主,共157种,占总物种数的68.56%。以上区系特征主要反映了大针茅草原区系地理的温带性质,生活型与水分生态类型组成则反映了大针茅草原对半干旱环境的适应。2、根据1:100万中国植被图记载,大针茅草原分布于内蒙古、甘肃、宁夏、山西、陕西、河北、吉林,共计7.137万平方千米。利用中国土地利用与土地覆盖数据CNLUCC（2018）对1:100万中国植被中的大针茅草原分布区进行分类,其中21.25%的大针茅草原生境已丧失。从草地转为耕地是最主要的生境丧失方式,丧失比例为9.79%,此外,转为未利用地占比6.38%,转为林地占比3.16%。3、根据物种频度和重要值筛选前20个优势种,进行种间关联分析,结果表明:Pearson相关、Spearman秩相关分析结果以负相关为主,负相关比例分别为61.05%、53.68%;?2检验结果以正相关为主,正相关比例为46.32%。按照方差比率法计算优势种整体种间关联,结果表明:基于重要值矩阵的分析结果表现为显着负联结,说明大针茅群落各个物种的种间优势关系联结程度不大,即物种在群落间的优势度关系不稳定;基于二元数据的分析结果表现为不显着正联结,说明大针茅群落的优势物种组成较为稳定。4、大针茅群落的120个样地,按优势种分类可被划分为9个群丛组,98个群丛;按UPGMA层次聚类分类,可将120个样地划分为7组;按TWINSPAN双向指示种分类,在第四级分类水平,可将120个样地划分为16组。基于优势种分类结果,对各群丛组、群丛的地理分布、群落特征等进行系统描述。5、将样地按照地理分布区分为黄土高原、锡林郭勒高原和呼伦贝尔高原三组,进行物种α多样性的比较。从物种丰富度S来看,黄土高原显着高于另外两个分布区,锡林郭勒高原与呼伦贝尔高原之间差异不显着。Simpson优势度指数和Shannon-Wiener指数在三个地理分布区间差异均不显着。Pielou均匀度指数,呼伦贝尔高原高于黄土高原,且存在显着差异。6、在小的局域尺度上,系统发育结构NRIphy表现发散,功能性状结构NRIfun表现聚集与年均温成负相关;在大的区域尺度上,系统发育结构NRIphy表现聚集与年降雨成负相关。
二、松嫩平原草原植被基本类型（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、松嫩平原草原植被基本类型（论文提纲范文）
（1）东北地区植被时空动态变化检测及驱动因子量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 基于遥感数据的植被变化研究进展 |
| 1.2.2 植被变化的驱动因子研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 研究区与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 行政区划 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 植被类型 |
| 2.1.4 作物分布 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 GIMMS NDVI3g数据集 |
| 2.2.2 气候数据集 |
| 2.2.3 土地利用数据集 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 趋势分析法 |
| 2.3.2 突变检测法 |
| 2.3.3 相关分析法 |
| 2.3.4 残差趋势法 |
| 2.4 驱动因子量化方法框架构建 |
| 2.4.1 植被序列变化特征类型划分 |
| 2.4.2 植被趋势变化驱动因子类型划分 |
| 2.4.3 植被趋势变化驱动因子的贡献率计算 |
| 2.4.4 植被突变驱动因子类型划分 |
| 第3章 东北地区气候因子和土地利用时空变化特征 |
| 3.1 东北地区气温时空变化特征 |
| 3.1.1 东北地区气温空间分布格局 |
| 3.1.2 东北地区气温年际变化趋势 |
| 3.1.3 东北地区气温序列突变检测 |
| 3.1.4 东北地区气温变化的空间分布 |
| 3.2 东北地区降水量时空变化特征 |
| 3.2.1 东北地区降水量空间分布格局 |
| 3.2.2 东北地区降水量年际变化趋势 |
| 3.2.3 东北地区降水量序列突变检测 |
| 3.2.4 东北地区降水量分布的空间分布 |
| 3.3 东北地区土地利用时空变化特征 |
| 3.3.1 东北地区土地利用空间分布 |
| 3.3.2 东北地区土地利用结构特征 |
| 3.3.3 东北地区土地利用转移分析 |
| 3.3.4 东北地区土地利用转移空间分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 东北地区植被NDVI时空变化特征 |
| 4.1 东北地区月度NDVI变化特征 |
| 4.1.1 不同土地利用类型月值NDVI变化特征 |
| 4.1.2 不同分区月值NDVI变化特征 |
| 4.1.3 月值NDVI峰值月份的空间分布 |
| 4.2 东北地区季节NDVI时空变化 |
| 4.2.1 季节NDVI空间格局 |
| 4.2.2 季节NDVI变化率 |
| 4.2.3 季节NDVI变化显着性 |
| 4.3 东北地区年际NDVI时空变化 |
| 4.3.1 年最大与年平均NDVI空间格局 |
| 4.3.2 年最大NDVI和年平均NDVI变化率 |
| 4.3.3 年最大NDVI和年平均NDVI变化显着性 |
| 4.3.4 东北地区不同分区年际NDVI变化趋势 |
| 4.4 东北地区NDVI像元突变检测结果 |
| 4.4.1 突变年份的空间分布 |
| 4.4.2 具备突变点像元的变化趋势 |
| 4.4.3 不具备突变点像元的变化趋势 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 植被变化驱动因子区分与量化 |
| 5.1 植被对气候变化及人类活动的响应 |
| 5.1.1 表征植被改善/退化的统计指标选取 |
| 5.1.2 生长季NDVI对气候变化的响应 |
| 5.1.3 生长季内各季节NDVI对气候变化的响应 |
| 5.1.4 基于生长季NDVI的残差趋势分析 |
| 5.2 植被变化驱动因子量化分析 |
| 5.2.1 植被序列变化特征类型归类 |
| 5.2.2 植被趋势变化驱动因子类型 |
| 5.2.3 植被趋势变化驱动因子的贡献率 |
| 5.2.4 植被突变驱动因子类型 |
| 5.3 典型区域植被变化驱动机制研究 |
| 5.3.1 气候变化主导型区域植被变化驱动机制研究 |
| 5.3.2 人类活动主导型区域植被变化驱动机制研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于多源遥感数据的松嫩平原农作物秸秆燃烧面积和燃烧量估算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 我国秸秆概况 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 燃烧面积提取 |
| 1.2.2 可燃物载量估算 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 太阳总辐射 |
| 2.3.2 气温数据 |
| 2.3.3 降水数据 |
| 2.3.4 NDVI数据 |
| 2.3.5 植被覆盖度数据 |
| 第三章 Landsat8 的松嫩平原地区燃烧面积估算 |
| 3.1 燃烧指数计算 |
| 3.2 燃烧面积提取分析 |
| 3.2.1 松嫩平原燃烧面积分析 |
| 3.2.2 按地级市分析农田燃烧面积 |
| 3.3 与MODIS火点数据的差异性分析 |
| 第四章 松嫩平原NPP估算 |
| 4.1 植被净初级生产力 |
| 4.2 CASA模型 |
| 4.3 CASA模型算法 |
| 4.4 植被净初级生产力估算分析 |
| 4.4.1 月度松嫩平原NPP分布变化趋势 |
| 第五章 松嫩平原秆燃烧量估算 |
| 5.1 秸秆燃烧量计算 |
| 5.2 秸秆燃烧量分析 |
| 5.2.1 总秸秆燃烧量分析 |
| 5.2.2 不同作物的秸秆燃烧量分析 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）标准化植被干旱指数在东北地区的构建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱监测指数研究进展 |
| 1.2.2 遥感监测干旱研究进展 |
| 1.2.3 现有研究不足 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况及研究资料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地质地貌 |
| 2.1.2 气候水文 |
| 2.1.3 土壤植被 |
| 2.2 研究资料 |
| 2.2.1 遥感资料 |
| 2.2.2 历史记录数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 全球植被水分指数计算(Global Vegetation Moisture Index) |
| 2.3.2 基于REOF和k-means聚类的分区 |
| 2.3.3 MMK检验(Modified Mann-Kendall test) |
| 第3章 标准化植被干旱指数的构建与适用性分析 |
| 3.1 标准化植被干旱指数(SVMI)的构建 |
| 3.2 标准化正态分布的检验 |
| 3.3 标准化植被干旱指数的适用性分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 东北地区干湿状况的时空变化趋势分析 |
| 4.1 干湿状况的时间变化特征 |
| 4.2 干湿状况的空间变化特征 |
| 4.3 干湿变化的空间分区 |
| 4.3.1 基于年尺度分区 |
| 4.3.2 基于季节尺度分区 |
| 4.3.3 基于作物生长季分区 |
| 4.3.4 分区时间变化趋势 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 植被干旱的时空变化 |
| 5.1 植被干旱的时间和强度的空间分布 |
| 5.2 植被干旱的抵抗力的空间分布 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论及讨论 |
| 6.1 讨论 |
| 6.2 主要结论 |
| 6.3 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科研成果 |
（4）氮沉降、放牧和极端降水对羊草草地N2O排放的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状与分析 |
| 1.2.1 土壤N_2O通量的产生机理 |
| 1.2.2 氮沉降对草地N_2O通量的影响 |
| 1.2.3 放牧对草地N_2O通量的影响 |
| 1.2.4 极端降水事件对草地N_2O通量的影响 |
| 1.2.5 氮沉降、放牧及极端降水事件对草地N_2O通量的交互作用 |
| 1.2.6 影响N_2O通量的其他因素 |
| 1.2.7 研究中存在的问题 |
| 1.3 研究目的、内容和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 第二章 研究区域及样地 |
| 2.1 研究区域自然概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特点 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 植被特征 |
| 2.1.5 草地的利用历史 |
| 2.2 样地背景 |
| 第三章 氮沉降和放牧对N_2O通量的影响及作用机制 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 样地设置 |
| 3.2.2 土壤N_2O通量的采集与计算 |
| 3.2.3 植被调查与植物生物量的采集 |
| 3.2.4 土壤样品的采集 |
| 3.2.5 土壤温度与土壤孔隙含水量的测量 |
| 3.2.6 土壤p H的测定 |
| 3.2.7 土壤无机氮的测定 |
| 3.2.8 土壤微生物生物量碳的测定 |
| 3.2.9 土壤微生物生物量氮的测定 |
| 3.2.10 土壤净氮矿化速率和净氮硝化速率的测定 |
| 3.2.11 气象数据的采集 |
| 3.2.12 数据处理与统计分析 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 气象数据的变化 |
| 3.3.2 土壤温度与土壤孔隙含水量的变化 |
| 3.3.3 N_2O通量的时间动态变化 |
| 3.3.4 N_2O通量的季节累积变化 |
| 3.3.5 氮添加、放牧及二者互作对植物指标的影响 |
| 3.3.6 氮添加、放牧及二者互作对土壤指标的影响 |
| 3.3.7 平均N_2O通量对氮添加、放牧及二者互作的响应 |
| 3.3.8 氮添加、放牧及二者互作对平均N_2O通量的作用途径 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 羊草草地N_2O通量的排放特征 |
| 3.4.2 N_2O通量的季节分配特征对氮沉降、放牧及二者互作的响应 |
| 3.4.3 氮沉降对N_2O平均通量的影响 |
| 3.4.4 放牧对N_2O年平均通量的影响 |
| 3.4.5 氮沉降与放牧交互作用对N_2O年平均通量的影响 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 氮沉降和放牧对N_2O通量极端降水遗留效应的影响 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 样地设置 |
| 4.2.2 土壤N_2O通量的采集与计算 |
| 4.2.3 植物生物量的采集 |
| 4.2.4 土壤理化性质的测量 |
| 4.2.5 数据处理与统计分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 2017 年的极端降水事件 |
| 4.3.2 取样期间的降雨量和气温 |
| 4.3.3 取样年份、氮沉降和放牧对植物和土壤特征的影响 |
| 4.3.4 氮沉降和放牧作用下植物和土壤特征对极端降水的响应 |
| 4.3.5 取样年份、氮沉降和放牧对N_2O通量的影响 |
| 4.3.6 氮沉降和放牧作用下N_2O通量对极端降水的响应 |
| 4.3.7 N_2O通量响应的驱动因子 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 极端降水的遗留效应 |
| 4.4.2 极端降水对N_2O通量的遗留效应 |
| 4.4.3 氮沉降和放牧作用下N_2O通量对极端降水遗留效应的响应 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 模拟氮沉降和放牧作用下羊草草地N_2O通量对极端降水的短期响应研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 微宇宙实验 |
| 5.2.2 土壤N_2O通量的采集与计算 |
| 5.2.3 土壤样品的采集 |
| 5.2.4 植物生物量的测定 |
| 5.2.5 土壤孔隙含水量的测定 |
| 5.2.6 土壤无机氮的测定 |
| 5.2.7 微生物生物量碳的测定 |
| 5.2.8 微生物生物量氮的测定 |
| 5.2.9 数据处理与统计分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 实验处理对植物和土壤特征的影响 |
| 5.3.2 土壤N_2O通量的动态变化 |
| 5.3.3 土壤平均N_2O通量对不同处理的响应 |
| 5.3.4 土壤累积N_2O通量对不同处理的响应 |
| 5.3.5 N_2O通量与植物和土壤特征的相关关系 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 土壤排水状况对N_2O通量的影响 |
| 5.4.2 极端降水对N_2O通量的短期影响 |
| 5.4.3 极端降水与氮添加和放牧的交互作用 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本研究的主要结论 |
| 6.2 本研究的创新点 |
| 6.3 研究存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读博士学位期间参加的国际、国内学术会议 |
（5）松嫩平原不同退化程度草地景观结构及植被组成特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展及存在问题 |
| 1.2.1 主要概念释义 |
| 1.2.2 草地生态系统中景观结构的研究 |
| 1.2.3 退化草地中植被组成的差异 |
| 1.2.4 景观结构与植被组成的关系 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特点 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 植被特征 |
| 2.1.5 草地的景观特征及其成因 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 实验设计 |
| 2.2.2 景观结构数据采集与分析 |
| 2.2.3 植被调查与分析方法 |
| 2.2.4 数据统计分析方法 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 不同退化程度草地景观结构的变化 |
| 3.1.1 样地尺度景观结构的变化 |
| 3.1.2 斑块尺度景观结构的变化 |
| 3.2 不同退化程度草地植被组成特征的变化 |
| 3.2.1 样地尺度植被组成特征的变化 |
| 3.2.2 斑块尺度植被组成特征的变化 |
| 3.3 景观结构与植被组成关系 |
| 3.3.1 样地尺度景观结构与植被组成的相关性 |
| 3.3.2 斑块尺度景观结构与植被组成的相关性 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 草地退化对景观结构的影响 |
| 4.1.1 样地尺度草地退化对景观结构的影响 |
| 4.1.2 斑块尺度草地退化对景观结构的影响 |
| 4.2 草地退化对植被组成的影响 |
| 4.2.1 样地尺度草地退化对植被组成的影响 |
| 4.2.2 斑块尺度草地退化对植被组成的影响 |
| 4.3 景观结构与植被组成的关系 |
| 4.3.1 样地尺度景观结构与植被组成的关系 |
| 4.3.2 斑块尺度景观结构与植被组成的关系 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（6）基于物种分布模型的中国针茅属植物潜在分布区及其影响因子分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植物与气候关系的研究进展 |
| 1.2.2 针茅属植物研究进展 |
| 1.2.3 物种分布模型研究进展 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 研究区概况及数据获取 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 草甸草原针茅属分布区概况 |
| 2.1.2 典型草原针茅属分布区概况 |
| 2.1.3 荒漠草原针茅属分布区概况 |
| 2.1.4 高寒草原针茅属分布区概况 |
| 2.2 数据获取 |
| 2.2.1 物种分布数据获取 |
| 2.2.2 气候与环境变量数据的获取 |
| 第三章 研究方法 |
| 3.1 环境变量筛选的方法 |
| 3.2 单模型精度比较方法 |
| 3.2.1 模型方法 |
| 3.2.2 模型评估 |
| 3.3 组合模型构建 |
| 3.4 技术路线图 |
| 第四章 结果与分析 |
| 4.1 环境因子筛选的结果 |
| 4.1.1 当前气候情景下不同草原类型针茅属植物环境因子筛选结果 |
| 4.1.2 在2070sRCP2.6情景下不同草原类型针茅属植物环境因子筛选结果 |
| 4.1.3 在2070sRCP8.5情景下不同草原类型针茅属植物环境因子筛选结果 |
| 4.2 中国针茅属植物潜在分布区预测 |
| 4.2.1 草甸草原针茅属植物在不同气候情景下的潜在分布区 |
| 4.2.2 典型草原针茅属植物在不同气候情景下的潜在分布区 |
| 4.2.3 荒漠草原针茅属植物在不同气候情景下的潜在分布区 |
| 4.2.4 高寒草原针茅属植物在不同气候情景下的潜在分布区 |
| 4.3 预测中国针茅属植物的不同模型性能比较 |
| 4.3.1 预测草甸草原针茅属植物的模型性能比较 |
| 4.3.2 预测典型草原针茅属物种的模型性能比较 |
| 4.3.3 预测荒漠草原针茅属物种的模型性能比较 |
| 4.3.4 预测高寒草原针茅属物种的模型性能比较 |
| 4.4 中国针茅属植物组合模型预测结果及最适分布区面积变化分析 |
| 4.4.1 草甸草原针茅属植物组合模型结果及最适分布区面积变化 |
| 4.4.2 典型草原针茅属植物组合模型结果及最适分布区面积变化 |
| 4.4.3 荒漠草原针茅属植物组合模型结果及最适分布区面积变化 |
| 4.4.4 高寒草原针茅属植物组合模型结果及最适分布区面积变化 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 影响不同草原类型针茅属植物的主导环境因子 |
| 5.2 不同草原类型的针茅属植物在不同气候情景下的潜在分布区 |
| 5.3 不同物种分布模型的性能比较 |
| 5.4 不同草原类型针茅物种在气候变化情景下的适宜生境面积变化 |
| 第六章 讨论与展望 |
| 6.1 针茅属植物的研究意义 |
| 6.2 物种分布研究中气候与环境变量的筛选 |
| 6.3 物种分布的潜在分布区研究 |
| 6.4 物种分布模型研究趋势 |
| 6.5 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（7）中国温带草原植硅体-植被关系及晚冰期以来草甸草原古植被定量重建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 草原的定义及分类系统综述 |
| 1.3 植硅体-植物分类研究综述 |
| 1.3.1 禾本科植物植硅体-植物分类研究综述 |
| 1.3.2 非禾草草本植物植硅体-植物分类研究综述 |
| 1.3.3 木本植物植硅体-植物分类研究综述 |
| 1.4 植硅体-植被关系研究综述 |
| 1.4.1 植硅体-植被定性关系研究综述 |
| 1.4.2 植硅体-植被半定量关系研究综述 |
| 1.4.3 植硅体-植被定量关系研究综述 |
| 1.5 草原古植被面貌重建研究综述 |
| 1.6 研究目标与内容 |
| 1.6.1 研究目标 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 1.7 创新点及技术路线 |
| 1.7.1 创新点 |
| 1.7.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地质与地貌特征 |
| 2.2 气候与水文特征 |
| 2.3 植被与土壤特征 |
| 第三章 材料与方法 |
| 3.1 野外调查与样品采集 |
| 3.2 实验室处理及分析 |
| 3.2.1 测年样品预处理的步骤 |
| 3.2.2 植物群落样品植硅体的提取 |
| 3.2.3 表土及沉积物样品植硅体的提取 |
| 3.2.4 沉积物样品粒度测试 |
| 3.2.5 沉积物样品有机质与碳酸盐含量测试 |
| 3.3 年代框架的建立 |
| 3.4 数据处理和研究方法 |
| 第四章中国温带草原植物植硅体特征 |
| 4.1 中国温带草原主要针茅属植物植硅体特征 |
| 4.2 中国温带草原群落植硅体组合-草原类型判别 |
| 4.2.1 中国温带草原群落植硅体组合特征 |
| 4.2.2 中国温带草原群落植硅体组合对草原类型的判别 |
| 4.3 中国温带草原群落植硅体组合-群落类型判别 |
| 4.3.1 草甸草原典型群落植硅体组合特征及群落类型判别 |
| 4.3.2 典型草原典型群落植硅体组合特征及群落类型判别 |
| 4.3.3 荒漠草原典型群落植硅体组合特征 |
| 4.4 中国温带草原典型群落植硅体指数特征 |
| 4.5 中国温带草原典型群落植硅体浓度特征 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 中国温带草原主要针茅属植物植硅体组合特征探讨 |
| 4.6.2 中国温带草原不同草原类型植硅体组合特征探讨 |
| 4.6.3 中国温带草原不同草原类型下典型群落植硅体组合特征探讨 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 中国温带草原表土植硅体特征 |
| 5.1 中国温带草原表土植硅体组合-草原类型判别 |
| 5.1.1 中国温带草原表土植硅体组合特征 |
| 5.1.2 中国温带草原表土植硅体组合对草原类型的判别 |
| 5.2 中国温带草原表土植硅体组合-群落类型判别 |
| 5.2.1 草甸草原表土植硅体组合特征及群落类型判别 |
| 5.2.2 典型草原表土植硅体组合特征及群落类型判别 |
| 5.2.3 荒漠草原表土植硅体组合特征 |
| 5.3 中国温带草原典型群落对应表土植硅体指数特征 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 中国温带草原不同草原类型表土植硅体特征探讨 |
| 5.4.2 中国温带草原不同草原类型下不同群落类型表土植硅体特征探讨 |
| 5.4.3 中国温带草原表土植硅体对不同草原类型的识别 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 国温带草原表土植硅体-群落定量关系的建立 |
| 6.1 中国温带草原表土植硅体与植物群落植硅体对应关系 |
| 6.2 中国温带草原表土植硅体对群落的代表性及偏差校正 |
| 6.2.1 中国温带草原表土植硅体对群落植硅体的代表性 |
| 6.2.2 中国温带草原表土植硅体代表性偏差的校正 |
| 6.3 中国温带草原表土植硅体与对应植物群落数量特征定量关系 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 中国温带草原表土植硅体与群落植硅体数量关系的探讨 |
| 6.4.2 中国温带草原表土植硅体与群落数量特征定量关系的探讨 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 中国温带草甸草原晚冰期以来植硅体-古植被面貌重建 |
| 7.1 中国温带草甸草原晚冰期以来典型剖面的植硅体记录 |
| 7.2 中国温带草甸草原晚冰期以来典型剖面粒度及碳含量变化特征 |
| 7.2.1 中国温带草甸草原典型剖面晚冰期以来的粒度特征 |
| 7.2.2 中国温带草甸草原典型剖面晚冰期典型剖面的碳含量变化特征 |
| 7.3 中国温带草甸草原晚冰期以来的古植被动态 |
| 7.3.1 中国温带草甸草原晚冰期以来古植被面貌的定量重建 |
| 7.3.2 中国温带草甸草原晚冰期以来植被面貌对气候事件的响应 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 讨论与结论 |
| 8.1 讨论 |
| 8.1.1 植硅体形态分类等级的探讨 |
| 8.1.2 应用于古植被重建的植硅体类型筛选方法探讨 |
| 8.2 结论 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文和着作情况 |
（8）中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 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 地上生物量估算研究 |
| 1.3.2 基于光学遥感数据的地上生物量估算 |
| 1.3.3 树种密度遥感估算研究 |
| 1.3.4 气候变化背景下森林动态模拟研究 |
| 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 研究区概况、数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地貌及水系特征 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 森林特征 |
| 2.2 数据收集及处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.1.1 二类调查小班数据 |
| 2.2.1.2 野外样地调查数据 |
| 2.2.2 MODIS遥感产品数据 |
| 2.2.3 环境变量数据 |
| 第三章 中国东北林区主要树种地上生物量估算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 技术路线 |
| 3.2.2 kNN建模方法 |
| 3.2.3 响应变量 |
| 3.2.4 预测变量 |
| 3.2.5 kNN模型参数优化及制图 |
| 3.2.6 精度评估 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 空间预测变量的重要性 |
| 3.3.2 不同kNN生物量估算模型的表现及模型优化 |
| 3.3.3 东北林区主要树种地上生物量空间分布特征 |
| 3.3.4 不同尺度地上生物量制图精度评估 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 最佳距离度量、k值和MODIS数据时相的选择 |
| 3.4.2 环境因子对树种空间分布的影响 |
| 3.4.3 与前人研究成果的对比 |
| 3.4.4 预测精度和不确定性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 中国东北林区主要树种密度估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 技术路线 |
| 4.2.2 Weibull分布模型的参数估计 |
| 4.2.3 Weibull分布参数预估模型的建立 |
| 4.2.4 Weibull分布参数估计的检验指标 |
| 4.2.5 Weibull分布参数预估模型的检验 |
| 4.2.6 像元水平林分平均胸径和树种密度的检验 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 Weibull分布参数估计的检验及预估模型的建立 |
| 4.3.2 像元水平林分平均胸径估算结果与精度检验 |
| 4.3.3 东北林区主要树种密度空间分布特征 |
| 4.3.4 东北林区主要树种在不同径阶的分布 |
| 4.3.5 东北林区主要树种在不同林龄的分布 |
| 4.3.6 精度评估 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 胸径分布模型和参数估计方法的选择 |
| 4.4.2 东北林区主要树种胸径以及林龄分布 |
| 4.4.3 精度评估和不确定分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 气候变化对中国东北林区树种组成和分布的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 LINKAGES v3.0模型原理 |
| 5.2.2 LINKAGES v3.0模型结构 |
| 5.2.3 LINKAGES v3.0模型参数化 |
| 5.2.3.1 气象参数估计 |
| 5.2.3.2 土壤参数估计 |
| 5.2.3.3 树种参数估计 |
| 5.2.3.4 林分参数估计 |
| 5.2.4 LINKAGES v3.0模型验证 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 模型模拟结果验证 |
| 5.3.2 东北地区气候变化特征分析 |
| 5.3.2.1 不同情景下降水和温度的时间序列变化特征 |
| 5.3.2.2 不同情景下降水和温度变化趋势空间分布特征 |
| 5.3.3 气候变化对东北林区17个树种总地上生物量的影响 |
| 5.3.4 不同气候变化情景下东北林区17个树种总地上生物量时空分布格局 |
| 5.3.5 东北林区树种组成动态及各树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.3.6 不同气候变化情景下东北林区主要树种的潜在空间分布 |
| 5.3.7 不同气候变化情景下东北林区地上生物量估算的不确定性 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 东北林区主要树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.4.2 与其他模型预测结果的对比验证 |
| 5.4.3 不确定性分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究中的不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（9）松嫩平原盐碱地分布及空间变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区地理位置 |
| 2.1.2 研究区自然概况 |
| 2.1.3 研究区盐碱地特点 |
| 2.2 数据源与数据处理 |
| 2.2.1 数据简介及获取 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.2.3 研究方法 |
| 第3章 松嫩平原地貌类型划分及盐碱地分布分析 |
| 3.1 松嫩平原地貌类型、集水区和微地形划分 |
| 3.1.1 松嫩平原一级地貌类型划分 |
| 3.1.2 松嫩平原集水区划分 |
| 3.1.3 松嫩平原微地形划分 |
| 3.2 松嫩平原盐碱地分布分析 |
| 3.2.1 松嫩平原一级地貌单元内盐碱地分布分析 |
| 3.2.2 松嫩平原集水区盐碱地分布分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 松嫩平原土壤化学性质随海拔和微地形变化分析 |
| 4.1 各集水区内土壤化学性质随海拔变化分析 |
| 4.1.1 嫩江东部低平原集水区土壤pH、电导率和碱化度随海拔变化分析 |
| 4.1.2 霍林河-洮儿河二河流域准平原集水区土壤pH、电导率和碱化度随海拔变化分析 |
| 4.1.3 松辽分水岭北侧垄形坨甸集水区土壤pH、电导率和碱化度随海拔变化分析 |
| 4.2 微地形各部位土壤化学性质变化分析 |
| 4.2.1 地质丘台地各部位土壤特征分析 |
| 4.2.2 地质低洼地各部位土壤特征分析 |
| 4.2.3 风蚀残留高台地和干扰残留高台地各部位土壤特征分析 |
| 4.2.4 风积高平地、残留高台地各部位土壤特征分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 松嫩平原盐碱地碱化参数分析及各集水区盐碱地改良建议 |
| 5.1 松嫩平原盐碱地碱化参数分析 |
| 5.2 松嫩平原各地貌区盐碱地生态恢复、改良利用对策 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（10）中国大针茅（Stipa grandis）草原群落特征及其地理分布（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关研究进展 |
| 1.2.1 植被分类 |
| 1.2.2 生态位与种间关联 |
| 1.2.3 多样性 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 第二章 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 植被调查与数据获取 |
| 2.2.1 植被调查 |
| 2.2.2 数据获取 |
| 2.3 数据分析与计算 |
| 2.3.1 物种多样性计算 |
| 2.3.2 功能多样性计算 |
| 2.3.3 系统发育多样性计算 |
| 2.3.4 生态位及种间关联计算 |
| 2.3.5 区系特征分析 |
| 2.3.6 群落分类与命名 |
| 第三章 中国大针茅草原植物区系特征 |
| 3.1 区系科、属组成 |
| 3.2 区系生活型谱 |
| 3.3 区系水分生态类型谱 |
| 3.4 区系地理成分组成 |
| 第四章 中国大针茅草原生态环境及群落数量特征 |
| 4.1 生态分布及生境丧失 |
| 4.2 中国大针茅草原群落数量特征 |
| 4.2.1 数量特征 |
| 4.2.2 种面积关系 |
| 4.2.3 生态位及种间关联 |
| 第五章 中国大针茅草原群落类型及其基本特征 |
| 5.1 群落类型划分 |
| 5.2 群丛特征 |
| 第六章 中国大针茅草原群落多样性特征 |
| 6.1 物种α多样性 |
| 6.1.1 各分布区的物种α多样性比较 |
| 6.1.2 物种α多样性与经度的关系 |
| 6.1.3 物种α多样性与海拔的关系 |
| 6.1.4 物种α多样性与环境因子的关系 |
| 6.2 物种β多样性 |
| 6.2.1 物种β多样性与经度的关系 |
| 6.2.2 物种β多样性与海拔的关系 |
| 6.2.3 物种β多样性与环境因子的关系 |
| 6.3 功能多样性 |
| 6.3.1 功能多样性与环境因子的关系 |
| 6.3.2 功能多样性结构 |
| 6.4 系统发育多样性 |
| 6.4.1 系统发育结构 |
| 6.4.2 系统发育β多样性与环境因子的关系 |
| 第七章 讨论 |
| 7.1 大针茅草原生境丧失 |
| 7.2 大针茅草原植被分类 |
| 7.3 大针茅草原数量特征 |
| 7.4 大针茅草原多样性 |
| 7.4.1 物种多样性 |
| 7.4.2 功能多样性 |
| 7.4.3 系统发育多样性 |
| 第八章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文 |
| 毕业论文支撑项目 |
四、松嫩平原草原植被基本类型（论文参考文献）
- [1]东北地区植被时空动态变化检测及驱动因子量化研究[D]. 吴金华. 中国环境科学研究院, 2021
- [2]基于多源遥感数据的松嫩平原农作物秸秆燃烧面积和燃烧量估算[D]. 荀明. 哈尔滨师范大学, 2021(08)
- [3]标准化植被干旱指数在东北地区的构建与应用[D]. 王晓丹. 西北师范大学, 2021(12)
- [4]氮沉降、放牧和极端降水对羊草草地N2O排放的影响机制研究[D]. 徐万玲. 东北师范大学, 2021
- [5]松嫩平原不同退化程度草地景观结构及植被组成特征研究[D]. 王圣囡. 东北师范大学, 2021(12)
- [6]基于物种分布模型的中国针茅属植物潜在分布区及其影响因子分析[D]. 图雅. 北京林业大学, 2020
- [7]中国温带草原植硅体-植被关系及晚冰期以来草甸草原古植被定量重建[D]. 李德晖. 东北师范大学, 2020(01)
- [8]中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究[D]. 浮媛媛. 东北师范大学, 2020(01)
- [9]松嫩平原盐碱地分布及空间变化研究[D]. 王智颖. 哈尔滨师范大学, 2020(01)
- [10]中国大针茅（Stipa grandis）草原群落特征及其地理分布[D]. 朱乐. 内蒙古大学, 2020