一、全球氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響（論文文獻綜述）
黃鑫[1]（2021）在《區(qū)域尺度馬尾松生產(chǎn)力的空間分異、影響因素及模擬預(yù)測》文中研究說明自工業(yè)革命以來,全球CO2濃度急劇上升,氣候變暖給人類社會的發(fā)展及生產(chǎn)生活帶來了嚴(yán)重的影響。森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,也是最重要的碳庫,在調(diào)節(jié)全球碳平衡、緩解溫室氣體濃度上升方面發(fā)揮著不可替代的作用。森林生產(chǎn)力是評估森林固碳能力的重要指標(biāo)之一,它會受到眾多生物和非生物因素的影響。在全球氣候變化的大背景下,了解森林生產(chǎn)力在多種時空尺度下對各種因素的響應(yīng)規(guī)律對于森林碳循環(huán)研究及碳匯管理政策的制定具有重要意義。本文以我國南方地區(qū)重要的人工林造林樹種馬尾松為研究對象,以“規(guī)律探索-實測驗證-模型驅(qū)動-情景預(yù)測”為研究思路,基于大量研究文獻構(gòu)建了我國南方區(qū)域尺度的馬尾松樹干、樹枝、樹葉、樹根、地上部分和喬木層生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫和基于樹木年代學(xué)的“年輪-氣候”關(guān)系數(shù)據(jù)庫,基于生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫并結(jié)合全國1 km空間分辨率的土壤數(shù)據(jù)和氣象插值數(shù)據(jù)探討了馬尾松生產(chǎn)力在經(jīng)緯度和海拔上的空間分異規(guī)律與影響因素,并基于樹木年輪學(xué)分析了馬尾松徑向生長的季節(jié)性氣候影響因素及其空間分異規(guī)律,揭示了馬尾松生產(chǎn)力空間分異特征及其形成原因。根據(jù)文獻薈萃分析結(jié)果分別調(diào)查了馬尾松生產(chǎn)力關(guān)鍵影響因素的野外典型樣地,分析和驗證了氣溫、降水、林分密度和林齡對馬尾松生產(chǎn)力的影響;在利用文獻數(shù)據(jù)庫和野外實測數(shù)據(jù)對3-PG（Physiological Principles Predicting Growth）生產(chǎn)力模型進行了區(qū)域尺度的馬尾松參數(shù)化的基礎(chǔ)上,模擬了馬尾松生產(chǎn)力對未來不同氣候情景的響應(yīng),以期為馬尾松林的科學(xué)經(jīng)營與碳匯管理提供科學(xué)依據(jù)。本研究取得的主要結(jié)論如下:（1）基于區(qū)域尺度馬尾松生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫的薈萃分析表明,各器官的凈初級生產(chǎn)力均表現(xiàn)出了較大的變化幅度,其中樹干為0.29～8.71 t·hm-2·a-1、樹枝為0.10～2.11t·hm-2·a-1、樹葉為0.02～2.31 t·hm-2·a-1、樹根為0.07～2.11 t·hm-2·a-1,地上部分（樹干、樹枝和樹葉）為0.88～10.81 t·hm-2·a-1,喬木層為1.04～13.13 t·hm-2·a-1。馬尾松器官生產(chǎn)力平均值由大到小依次為:樹干(3.51 t·hm-2·a-1)>樹根(0.81 t·hm-2·a-1)>樹枝(0.69 t·hm-2·a-1)>樹葉(0.34 t·hm-2·a-1)。馬尾松各器官生產(chǎn)力均隨著緯度的升高而表現(xiàn)出顯著的降低趨勢,而在經(jīng)度和海拔上未表現(xiàn)出明顯的空間分異規(guī)律。（2）區(qū)域尺度馬尾松生產(chǎn)力受到氣候條件、土壤性質(zhì)和林分特征的共同影響,且這些因素對各器官生產(chǎn)力的作用機制和效應(yīng)大小均有所不同?？傮w來看,年均溫、年降水量、林齡、林分密度、土壤有效磷和有機質(zhì)含量均表現(xiàn)出與馬尾松生產(chǎn)力顯著的正相關(guān)關(guān)系,而7～8月平均高溫與馬尾松生產(chǎn)力呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,樹葉生產(chǎn)力與林齡也呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。方差分解結(jié)果表明,林分特征和氣候條件對馬尾松生產(chǎn)力的影響比土壤性質(zhì)的影響更大。研究區(qū)內(nèi)各土壤理化指標(biāo)的空間變異規(guī)律比較復(fù)雜,僅土壤有效磷、p H和容重在緯度上表現(xiàn)出了微弱的變異趨勢,而降水量的空間變異幅度也相對有限且基本能滿足馬尾松生長所需。值得注意的是,與馬尾松生產(chǎn)力呈顯著負(fù)相關(guān)的7～8月平均高溫的空間變異幅度較?。?7.94～33.45℃）,說明整個研究區(qū)內(nèi)的馬尾松生長均會受到夏季高溫的抑制;同時,由于年均溫和12月低溫隨著緯度的降低而顯著升高,分布在南亞熱帶地區(qū)的馬尾松比中亞熱帶和北亞熱帶地區(qū)馬尾松的生長季更長,因此表現(xiàn)出更高的生產(chǎn)力?？梢姕囟仁邱R尾松生產(chǎn)力在緯度上呈現(xiàn)分異現(xiàn)象的關(guān)鍵因素。（3）基于“年輪-氣候”關(guān)系數(shù)據(jù)庫的季節(jié)性氣候?qū)︸R尾松生長影響的分析表明,在馬尾松生長當(dāng)年及上一年間的各月氣候變量中,當(dāng)年的1～3月氣溫、6～8月氣溫和7～9月降水是影響馬尾松生產(chǎn)力的關(guān)鍵氣候因素。1～3月氣溫和7～9月降水在絕大多數(shù)樣點表現(xiàn)出對馬尾松生長的促進作用,而6～8月氣溫則表現(xiàn)為對馬尾松生長的抑制作用。馬尾松生長主要受當(dāng)年氣溫和降水的影響,上一年氣候條件對馬尾松生長影響的“滯后效應(yīng)”相對有限。研究樣點的溫度季節(jié)性變幅、溫度年度變幅和最干季平均溫度對馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系的形成具有重要影響。馬尾松年輪寬度與6～8月氣溫表現(xiàn)出顯著正相關(guān)、負(fù)相關(guān)和不顯著關(guān)系的樣地在經(jīng)緯度和海拔上均不存在明顯的空間分異現(xiàn)象,因此,季節(jié)性氣候?qū)︸R尾松生長影響的分析同樣反映出夏季高溫對馬尾松生產(chǎn)力的抑制效應(yīng)遍布于整個樹種分布區(qū)。（4）針對馬尾松生產(chǎn)力關(guān)鍵影響因素（氣溫、降水、林分密度和林齡）的野外樣地實測分析結(jié)果表明,在同一降水量等級的不同氣溫梯度上,馬尾松生產(chǎn)力從大到小依次為:廣西憑祥馬尾松林（年均溫:22.30℃）>湖南會同馬尾松林（年均溫:17.50℃）>湖北恩施馬尾松林（年均溫:11.16℃）,表明馬尾松生產(chǎn)力隨著樣點年均溫的升高而升高;在同一氣溫等級的不同降水梯度上,馬尾松生產(chǎn)力從大到小依次為:湖南會同（年降水量:1349.71 mm）>江西千煙洲（年降水量:1617.34 mm）>湖北太子山（年降水量:1116.65 mm）,可見中等年降水量的會同樣點具有最高的生產(chǎn)力,而高年降水量的千煙洲樣點和低年降水量的太子山樣點的馬尾松生產(chǎn)力均較低,且二者間差異不顯著。隨著林分密度的增加,馬尾松樹高、胸徑以及單株木的各器官生物量均顯著減小,但林分生產(chǎn)力卻隨著密度的增加而增加。馬尾松單株木生物量隨著林齡的增加而變大,中齡林和近熟林生產(chǎn)力無顯著性差異,它們均低于過熟林的生產(chǎn)力。樣地實測結(jié)果總體上與文獻薈萃分析結(jié)果相吻合,反映了氣候條件和林分特征對馬尾松生產(chǎn)力的作用規(guī)律,也證實了氣溫對馬尾松生產(chǎn)力在緯度上的空間異質(zhì)性起著重要作用。但各種土壤理化指標(biāo)在研究樣點和不同深度的土層間沒有表現(xiàn)出規(guī)律性的變異趨勢,對馬尾松生產(chǎn)力的影響也與薈萃分析得到的結(jié)果有所區(qū)別,因此土壤性質(zhì)對馬尾松生產(chǎn)力的影響比較復(fù)雜且具有一定的不確定性。（5）在基于文獻資料數(shù)據(jù)庫和野外樣地實測數(shù)據(jù)對3-PG生產(chǎn)力模型進行區(qū)域尺度的馬尾松參數(shù)化后,運用模型對所有典型樣地馬尾松的樹干及樹枝、樹葉、樹根、地上部分和喬木層總生產(chǎn)力進行了模擬,結(jié)果表明馬尾松喬木層和地上部分生產(chǎn)力的模擬值與實測值的相關(guān)性較高,決定系數(shù)R2分別達到了0.77和0.70,相對均方根誤差RMSE分別為0.85和0.79 t·hm-2·a-1,說明3-PG模型可以較好地模擬各樣點的喬木層和地上部分生產(chǎn)力。但模型對樹葉和樹根生產(chǎn)力的模擬精度不高,這2個器官的生產(chǎn)力往往會被低估,而與之對應(yīng)的是對樹干和樹枝生產(chǎn)力的過高估計。盡管模型對各樣點馬尾松喬木層和地上部分生產(chǎn)力的模擬效果較好,但樹木的生物量分配模式受到氣溫、降水、光照和土壤條件等眾多因素的復(fù)雜影響,而馬尾松分布區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境復(fù)雜且變幅較大,因此在區(qū)域尺度上對模型的生物量分配參數(shù)進行統(tǒng)一設(shè)定來實現(xiàn)對多個樣點馬尾松各器官生產(chǎn)力的準(zhǔn)確模擬會比較困難。（6）以1981～2010年的氣候為基準(zhǔn),利用3-PG生產(chǎn)力模型模擬了各實測樣點馬尾松喬木層生產(chǎn)力對未來2081～2100年間大氣CO2、氣溫和降水變化的響應(yīng)。結(jié)果表明,研究區(qū)內(nèi)各樣點馬尾松生產(chǎn)力對不同氣候情景的響應(yīng)規(guī)律總體上趨于一致,即馬尾松生產(chǎn)力隨氣溫的升高而降低,隨CO2濃度和降水量的升高而升高,但降水量對馬尾松生產(chǎn)力的影響很小。在未來CO2濃度、氣溫和降水共同變化的情景下,CO2濃度上升和降水量增加給馬尾松生長帶來的正效應(yīng)大于氣溫上升帶來的負(fù)效應(yīng),因此馬尾松生產(chǎn)力總體上呈現(xiàn)出上升趨勢。但南亞熱帶地區(qū)廣西憑祥樣點的馬尾松生產(chǎn)力受氣溫升高所引起的負(fù)效應(yīng)影響較大,在典型濃度路徑高排放情景（RCP 8.5）下的生產(chǎn)力模擬值低于基準(zhǔn)氣候下的生產(chǎn)力,這與其他4個中亞熱帶和北亞熱帶地區(qū)實測樣點的馬尾松生產(chǎn)力對該氣候情景的正響應(yīng)規(guī)律有所不同。
龔元[2]（2021）在《長葉松（Pinus palustris）生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)和建模方法研究》文中指出森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地景觀中的重要碳匯之一,對大氣二氧化碳（CO2）濃度有著重要的調(diào)節(jié)作用。隨著全球氣候變化,森林生態(tài)系統(tǒng)在未來碳吸收能力的變化模式存在較多的不確定性。植物物候作為評估植物生長發(fā)育狀態(tài)的重要指標(biāo),對森林生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收/排放速率有著重要的控制作用。開展不同時空尺度的森林生態(tài)系統(tǒng)物候特征的研究,有助于理解陸地表面過程和生物地球化學(xué)過程的耦合關(guān)系,對于科學(xué)的應(yīng)對全球氣候變化具有重要的理論和實際意義。傳統(tǒng)森林植被物候?qū)W的研究主要關(guān)注植物生長季長度、植物發(fā)芽、成熟和衰老等生物學(xué)特征的日期變化。近年來隨著渦動相關(guān)CO2通量觀測技術(shù)的應(yīng)用,森林生態(tài)系統(tǒng)物候?qū)W被賦予了新的含義和研究體系,并且衍生出諸如植物群落光合作用物候、碳吸收物候和生態(tài)系統(tǒng)呼吸物候組成的植被碳物候研究體系。進一步開展基于渦動相關(guān)技術(shù)的森林生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的研究,對全面了解陸地表面物候過程和預(yù)測未來森林生態(tài)系統(tǒng)的碳動態(tài)具有重要的理論和實際意義,最終達到更好的應(yīng)對全球氣候變化的目標(biāo)。美國東南部地區(qū)分布有廣袤的亞熱帶針闊混交林,由于較高的年平均氣溫和充足的日照,使該地區(qū)的森林生態(tài)系統(tǒng)擁有十分可觀的碳固存/吸收潛力。其中長葉松（Pinus palustris Mill.）是該地區(qū)森林中主要的鄉(xiāng)土亞熱帶常綠針葉樹種之一,幼樹極高的生長速率(“Rocket”Stage（1）)為該樹種提供了可觀的光合潛力。本研究基于此地區(qū)的三個不同土壤持水能力的長葉松林生態(tài)系統(tǒng)CO2通量觀測站點,在2009年至2019年的微氣象環(huán)境觀測以及遙感、雷達掃描數(shù)據(jù),使用植物物候模型調(diào)查了該亞熱帶長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的年際變化特征,及其對全球氣候變化、周期性天氣事件、自然災(zāi)害和森林管理的響應(yīng)。最后初步探索了將主流物候建模方法應(yīng)用于長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率的可行性。本研究的主要結(jié)論如下:（1）基于三個成熟亞熱帶長葉松樹林站點在2009年至2017年生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力觀測數(shù)據(jù)的物候建模結(jié)果,并結(jié)合與站點層面（site-level）的微氣象數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。結(jié)果顯示,站點土壤持水能力梯度會影響長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài),更好的土壤水分有效性將有助于延長生態(tài)系統(tǒng)生長季長度。早春的低強度焚燒對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候參數(shù)沒有顯著的影響（P>0.05）,但是焚燒將生長季開始的日期延遲了10天,并且隨著土壤水分有效性的提高,生態(tài)系統(tǒng)生長季開始的日期將會被進一步的延遲（18天）。低強度的焚燒還可能增加了早春碳物候參數(shù)對輻射和氣溫變異的敏感性。研究發(fā)現(xiàn),年際氣候變化和周期性天氣異常（強降雨、短期水分脅迫和長期區(qū)域干旱）對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的驅(qū)動作用遠(yuǎn)勝于低強度“定時-定向焚燒”。其中,年際氣溫解釋了生態(tài)系統(tǒng)生長季長度69%-90%的變化,而春季輻射解釋了生態(tài)系統(tǒng)生長季長度50%-63%的變化,當(dāng)夏季短期干旱后站點水分有效性出現(xiàn)恢復(fù)時,生態(tài)系統(tǒng)生長季長度將會被顯著的延長。（2）颶風(fēng)通過清除生態(tài)系統(tǒng)的葉面積、減少地上生物量并導(dǎo)致植物死亡來影響森林的物理結(jié)構(gòu)和功能。2018年10月10日,颶風(fēng)邁克爾（Michael）在墨西哥灣北部登陸,并對沿途森林景觀造成了顯著的重度破壞。基于長葉松生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的碳物候動態(tài)特征表明（2009-2017）,颶風(fēng)加速了長葉松生態(tài)系統(tǒng)在秋季的衰老速率(-0.15/-0.11 g C m-2 d-1 d-1),繼而導(dǎo)致生長季提前結(jié)束（提前了33 d-41 d）。在颶風(fēng)過境的過程中,林冠層較高的森林遭受的物理破壞更大（最多損失了30%的葉面積和1.3m的冠層高度）,并且顯著的延長了颶風(fēng)后的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候恢復(fù)期（共8個月）。在颶風(fēng)過后的第一年夏季（2019）,長葉松生態(tài)系統(tǒng)的生理學(xué)功能恢復(fù)至颶風(fēng)前的水平。在颶風(fēng)過境后的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候恢復(fù)過程中,森林結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性控制了颶風(fēng)后的長葉松生態(tài)系統(tǒng)春季物候進程。林下植物的生物多樣性有助于早春階段的長葉松生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù),但也會延遲夏季生長季峰值開始的日期。颶風(fēng)過后的長葉松生態(tài)系統(tǒng)夏季物候動態(tài)（203 d-252 d）與植被覆蓋率同步,并且主要由林冠層驅(qū)動。（3）在長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率的物候建模過程中（增長率法和三階導(dǎo)數(shù)法）,增長率方法可能更適合于亞熱帶森林的生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模,因為三階導(dǎo)數(shù)方法可能會在物候過渡的緩沖期丟失一些重要的物候信號。同時,研究也發(fā)現(xiàn)了由氣候異常引起的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模的不確定性。例如冬季異常變暖(0.02-0.15℃d-1)會導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)呼吸以0.02-0.06 g C m-2 d-1 d-1的速率再次被激活,夏季的站點水分有效性動態(tài)變化會顯著的影響長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)和參數(shù),并且表現(xiàn)出多峰和不對稱的物候行為。盡管長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸結(jié)束的日期與由增強植被指數(shù)所衍生的植物群落休眠日期呈現(xiàn)極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(R2adj=0.59,P<0.01),此結(jié)果可能表明植被有效生長季的提前結(jié)束,會顯著的增加冬季長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率。但是從遙感觀測得出的植被綠度物候參數(shù),可能無法完全解釋亞熱帶常綠植物群落在春季和夏季的碳物候動態(tài)（P>0.05）。本文從渦動相關(guān)技術(shù)所提供的森林生態(tài)系統(tǒng)物候?qū)W新視角出發(fā),結(jié)合多源數(shù)據(jù)和配合植物物候模型,明確了氣候變化對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的重要驅(qū)動作用,春季增溫和輻射增強正向作用了春季物候,并且有利于三個長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳吸收能力的提升,但受土壤持水能力梯度的影響,三個長葉松生態(tài)系統(tǒng)對年際降水量變異的物候響應(yīng)不同。在輕度森林外部擾動后,三個長葉松生態(tài)系統(tǒng)可以在短期內(nèi)恢復(fù)至擾動前的生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力水平。土壤持水能力梯度導(dǎo)致的站點森林結(jié)構(gòu)異質(zhì)性,驅(qū)動了長葉松生態(tài)系統(tǒng)在重度森林外部擾動后的恢復(fù)動態(tài)和周期。選擇合適的物候算法對準(zhǔn)確量化森林生態(tài)系統(tǒng)生長季長度是至關(guān)重要的,建議在使用植物物候模型來評估森林生態(tài)系統(tǒng)物候動態(tài)時,需要進行實地考察和嚴(yán)格的模型測試。
孫源[3]（2021）在《干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)化學(xué)計量比和土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響》文中研究表明全球氣候模型預(yù)測21世紀(jì)干旱的強度和頻度將呈現(xiàn)加劇的趨勢,然而關(guān)于干旱對生態(tài)化學(xué)計量比和土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響研究仍相當(dāng)有限。本研究首先采用metaanalysis的方法,收集了來自79篇文獻的379個案例,探討干旱對來自不同生態(tài)系統(tǒng)的植物-土壤-微生物系統(tǒng)碳（C）、氮（N）和C:N的影響;然后收集了來自160篇文獻的848個案例,研究了降雨增加與減少對植物-土壤-微生物系統(tǒng)C:N:P生態(tài)化學(xué)計量比的影響。同時,選擇楊樹人工林土壤作為研究對象,通過野外林內(nèi)穿透雨減排模擬實驗,研究不同程度干旱（對照、穿透雨減少30%和穿透雨減少50%）對不同深度土壤（0-15、15-30和30-45cm）土壤,微生物量和胞外酶的C:N生態(tài)化學(xué)計量比的影響,并且計算出了微生物的C利用效率（CUE）和N利用效率（NUE）。最后探索了干旱處理對楊樹人工林微生物群落結(jié)構(gòu)的影響。研究結(jié)果如下:（1）在全球尺度上,干旱降低了植物組織、土壤和胞外酶活性的C和N濃度和C:N比,但是增加了土壤微生物量C:N比。干旱的這些效應(yīng)隨著干旱強度的增加和干旱時間的延長而更顯著,并且在不同的生態(tài)系統(tǒng)和氣候（年平均溫度和年平均降雨）表現(xiàn)出一致性。這項研究強調(diào)了植物-土壤-微生物系統(tǒng)C:N生態(tài)化學(xué)計量比對干旱響應(yīng)的一致性。（2）降雨增加與減少對植物-土壤-微生物C:N:P的全球meta-analysis表明:在適度降雨強度下,地上-地下生態(tài)系統(tǒng)的C:N和C:P對增加降雨比減少降雨更敏感;在極端降雨條件下,C:N和C:P對減少降雨比增加降雨更敏感,這與“雙不對稱模型”的預(yù)測結(jié)果相一致。但是,無論降雨增加還是減少,地上-地下系統(tǒng)的N:P都是增加的。并且,這種“雙不對稱”模式隨著降雨強度和時間的增加而變得更顯著。降雨變化對植物-土壤-微生物的C:N:P效應(yīng)不隨著生態(tài)系統(tǒng)類型（森林和草地）和氣候條件的變化而改變。（3）根據(jù)meta-analysis的預(yù)測干旱效應(yīng),我們選取了亞熱帶地區(qū)楊樹人工林作為研究樣地,研究土壤、微生物量和胞外酶活性C:N比的變化,并且根據(jù)這些C:N比計算了CUE和NUE。研究發(fā)現(xiàn)干旱處理顯著增加了微生物量和胞外酶C:N比以及微生物CUE和NUE。并且,結(jié)構(gòu)方程表明:干旱處理可以通過影響真菌:細(xì)菌和胞外酶活性C:N來調(diào)控微生物的CUE和NUE。（4）干旱處理顯著提高了微生物群落中真菌:細(xì)菌比,革蘭氏陽性:陰性細(xì)菌比,酸桿菌門相對豐度和GP1酸桿菌綱相對豐度,但降低了變形菌門和alpha變形菌綱相對豐度。干旱導(dǎo)致土壤濕度、土壤活性有機碳氮含量降低,但土壤微生物量C:N和p H升高。干旱的這些效應(yīng)隨著干旱強度的增加而增加,并且在各個土層中呈現(xiàn)一致性。土壤濕度、p H、土壤活性有機C和N對微生物群落結(jié)構(gòu)的變化有著顯著影響。以上結(jié)果表明:在全球尺度上,干旱顯著降低植物-土壤-微生物系統(tǒng)的C:N,植物-土壤-微生物C:N:P對降雨增加與減少的響應(yīng)符合“雙不對稱模型“的預(yù)測;在局域尺度上,不同程度干旱均減少土壤C:N,但增加微生物量C:N、CUE和NUE,并且使微生物群落結(jié)構(gòu)中真菌:細(xì)菌比升高,做出適應(yīng)干旱的改變。綜上所述,土壤生態(tài)化學(xué)計量比決定了土壤微生物群落結(jié)構(gòu),而土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的變化又影響了土壤生態(tài)化學(xué)計量比。
吳祥文[4]（2021）在《大興安嶺多年凍土區(qū)不同林型土壤主要溫室氣體通量特征及氣候變化的響應(yīng)》文中進行了進一步梳理多年凍土是冰凍圈的重要組成部分,對氣候變化更為敏感。氣候變暖造成多年凍土退化,影響土壤系統(tǒng)碳氮循環(huán)。大興安嶺地區(qū)是中國高緯度多年凍土的核心分布區(qū),也是中國重要的林業(yè)基地,正經(jīng)歷著更大的溫升幅度,因此是揭示森林生態(tài)系統(tǒng)對寒區(qū)氣候變化和人類活動響應(yīng)的理想研究場所。受人類活動和氣候變暖的共同影響,多年凍土正加速退化,這加劇了古碳的分解并釋放出更多的溫室氣體,對氣候變化產(chǎn)生重要的反饋。本研究采用野外原位觀測與室內(nèi)模擬實驗相結(jié)合的方法,以大興安嶺典型的興安落葉松林（Larix gmelinii,LF）、樟子松林（Pinus sylvestris var.mongolica,PF）和白樺林（Betula platyphylla,BF）土壤為研究對象,探究多年凍土不同林型土壤溫室氣體動態(tài)特征及主控因子,定量研究多年凍土不同土層土壤溫室氣體排放對氣候變化的貢獻,揭示多年凍土生態(tài)系統(tǒng)溫室氣體排放對氣候變化的響應(yīng)機制。主要研究結(jié)果如下:（1）大興安嶺多年凍土區(qū)興安落葉松林、樟子松林和白樺林土壤溫室氣體（CO2、CH4和N2O）季節(jié)差異顯著（p<0.05）,不同森林類型間土壤CO2和CH4通量差異顯著（p<0.05）。3種森林土壤均表現(xiàn)為CO2和N2O的排放源,CH4的吸收匯。在兩個觀測周期內(nèi)（2016.5-2018.4）,土壤CO2通量呈單峰型變化,年均排放通量表現(xiàn)為樟子松林(291.76 mg·m-2·h-1)>興安落葉松林(273.84 mg·m-2·h-1)>白樺林(243.29 mg·m-2·h-1);土壤CH4通量也呈單峰型變化,年均吸收通量表現(xiàn)為白樺林(-30.46 ug·m-2·h-1)>樟子松林(-24.59 ug·m-2·h-1)>興安落葉松林(-19.33ug·m-2·h-1);土壤N2O通量較為復(fù)雜,第1個觀測期為雙峰型,第2個觀測期呈單峰型變化,年均通量表現(xiàn)為樟子松林(13.33 ug·m-2·h-1)>興安落葉松林(11.80ug·m-2·h-1)>白樺林(11.45 ug·m-2·h-1)。溫度是影響多年凍土區(qū)不同森林類型土壤CO2和N2O通量的主要因子,土壤CH4通量受土壤溫度和含水量共同影響。（2）地被物和積雪對多年凍土區(qū)土壤CO2、CH4和N2O通量具有顯著影響,冬季降雪和植被生長季節(jié),土壤CO2、CH4和N2O通量分別占有重要比重。野外原位觀測發(fā)現(xiàn),土壤CO2、CH4和N2O的通量變化范圍分別為5.21±2.15～980.79±42.70 mg·m-2·h-1、-61.12±9.56～34.31±9.22 ug·m-2·h-1和-3.99±4.25～49.46±2.02 ug·m-2·h-1。地被物去除處理降低了各森林類型土壤CO2和N2O通量,但提高了土壤CH4吸收通量。冬季積雪去除處理降低了土壤CO2和N2O通量,提高了土壤CH4排放通量。土壤CO2通量主要受到土壤溫度影響,與土壤溫度呈顯著正相關(guān)關(guān)系（p<0.01）。土壤CH4通量受土壤含水量和土壤溫度影響較大,與土壤含水量和土壤溫度顯著相關(guān)（p<0.05）。土壤N2O通量受土壤溫度影響相對較大,受其它因素影響相對較小。不同地被物和積雪處理下,各森林類型土壤CO2、CH4和N2O通量還不同程度受到土壤p H值、硝態(tài)氮、銨態(tài)氮、總氮和有機碳等因素的影響。（3）室內(nèi)模擬培養(yǎng)實驗發(fā)現(xiàn),不同水熱條件下,大興安嶺多年凍土區(qū)不同土層土壤CO2、CH4和N2O通量范圍分別為0.49～2.43 mg·kg-1·h-1、-0.14～0.01ug·kg-1·h-1和-0.21～0.10 ug·kg-1·h-1。溫度對不同土層土壤溫室氣體影響較為顯著,含水量影響相對較小。變溫培養(yǎng)下,各土層土壤CO2通量隨溫度的變化而顯著變化。各層土壤CO2通量表現(xiàn)為A層>B層>C層的分配模式。交互分析發(fā)現(xiàn)土層和溫度是影響CO2通量的主要因素。變溫培養(yǎng)發(fā)現(xiàn),10°C是影響土壤CH4通量的重要溫度閾值,各土層土壤CH4吸收通量表現(xiàn)為B層>C層>A層的分配模式。土壤CH4受土壤溫度和土層影響較大。土壤溫度和土層對土壤N2O影響較大,恒溫培養(yǎng),發(fā)現(xiàn)不同土層土壤N2O表現(xiàn)為A層>B層>C層。而變溫培養(yǎng)發(fā)現(xiàn)A層和B層土壤N2O表現(xiàn)為吸收通量,C層土壤表現(xiàn)為排放通量。升溫顯著增加土壤CO2和N2O排放通量,增加土壤CH4吸收通量。（4）大興安嶺多年凍土區(qū)不同土層土壤微生物多樣性以及豐富度指數(shù)均存在一定差異,主要體現(xiàn)在豐度上,而其菌群種類基本一致。優(yōu)勢種群為綠彎菌門（Chloroflexi）、變形菌門（Proteobacteria）、放線菌門（Actinobacteria）和酸桿菌門（Acidobacteria）。土壤TOC和p H值是影響各土層細(xì)菌群落的主要理化因素。多樣性分析發(fā)現(xiàn),A層土壤菌群Chao1指數(shù)和Observed species指數(shù)高于B層和C層土壤;A層和B層土壤細(xì)菌群落組內(nèi)差異顯著大于C層土壤。（5）大興安嶺多年凍土區(qū)3種典型森林土壤CO2、CH4和N2O累計通量分別13.45±0.34～16.54±0.39 t·hm-2、-1.77±0.08～-0.51±0.07 kg·hm-2和0.61±0.02～0.81±0.02kg·hm-2。生長季土壤CO2和N2O通量貢獻率達到64.10%～91.89%。3種典型森林土壤溫室氣體綜合全球增溫潛勢分別為興安落葉松林15.934 t·hm-2、樟子松林16.445 t·hm-2、白樺林14.064 t·hm-2。不同土層土壤溫室氣體綜合全球增溫潛勢分別為A層954.42 mg·kg-1、B層693.90 mg·kg-1、C層521.17 mg·kg-1。綜合分析表明,未來氣候持續(xù)變暖背景下,多年凍土將進一步退化,從而釋放更多的溫室氣體,增強大氣溫室效應(yīng),對氣候變暖產(chǎn)生正反饋。本研究對明晰中高緯多年凍土區(qū)碳氮循環(huán)過程以及地球系統(tǒng)模式改進提供重要科學(xué)依據(jù),對維護寒區(qū)生態(tài)安全及應(yīng)對區(qū)域氣候變化有著重要意義。
白嵐[5]（2021）在《我國北方草原和南方丘陵山地森林植物多樣性-氣候變化關(guān)系的比較研究》文中認(rèn)為生物多樣性減少和全球氣候變化關(guān)系的研究是全世界關(guān)注的熱點問題。面對氣候變化造成的植物多樣性降低、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化等生態(tài)環(huán)境問題,如何有效應(yīng)對和適應(yīng)氣候變化成為當(dāng)前迫切探究的問題。本文以北方草原區(qū)和南方丘陵山地帶為例,利用遙感影像、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值以及氣候數(shù)據(jù),分析了北方草原和南方丘陵山地森林植物beta多樣性的時空變化趨勢,探討了驅(qū)動其植物beta多樣性以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化的主要氣候因子的相似性和差異性。在時間變化上:北方草原年際植物beta多樣性均呈現(xiàn)顯著下降趨勢,而南方丘陵山地帶年際植物beta多樣性變化顯示,崇義和樂昌增加,而慈利、丹江口和華鎣有所下降。在空間變化上:南方丘陵山地植物beta多樣性空間分布的穩(wěn)定性要高于北方草原。安西西部、西鄂爾多斯西北部、錫林郭勒西部以及圖牧吉北、中、南部植物beta多樣性變異系數(shù)大,植物beta多樣性穩(wěn)定性較差;南方丘陵山地帶,崇義南部、東部邊緣部分地區(qū),慈利北部、中部地區(qū),丹江口東南部,樂昌西部和東部以及華鎣西南部植物beta多樣性年際波動最明顯。植物beta多樣性與氣候因子的回歸方程表明,北方草原區(qū)和南方丘陵山地年際植物beta多樣性對溫度變化十分敏感。尤其是月度溫度變量對植物多樣性影響更顯著。溫度升高會降低植物多樣性,部分地區(qū)溫度對植物多樣性的影響存在臨界值。在北方草原區(qū),安西和西鄂爾多斯植物beta多樣性主要受與月均溫有關(guān)的氣候因子的影響。圖牧吉植物beta多樣性受月低溫因子的影響,溫度過低會降低植物多樣性。錫林郭勒主要受夏季季降水因子的影響,總體來說,夏季降水量增多有助于增加植物多樣性。在南方丘陵山地,月高溫因子是影響南方丘陵山地植物多樣性的重要因素。華鎣沒有引入氣象因子,說明溫度降水變化并不是驅(qū)動華鎣山地植物beta多樣性變化的關(guān)鍵驅(qū)動力。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與氣候因子的回歸方程表明,南北方生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的主要氣候驅(qū)動力存在顯著差異,且同一研究區(qū)不同類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值主要氣候驅(qū)動力也不同。在北方草原區(qū),安西土壤保持和水文調(diào)節(jié)始終受氣候因子的影響。在西鄂爾多斯,除了土壤保持,所有的服務(wù)類型均受氣候因子的影響。在錫林郭勒,水資源供給和水文調(diào)節(jié)始終受月平均降水因子的影響,而與溫度有關(guān)的變量對氣體調(diào)節(jié)、環(huán)境凈化、土壤保持產(chǎn)生穩(wěn)定性影響。在圖牧吉,氣候因子僅對水資源供給和水文調(diào)節(jié)產(chǎn)生較大影響。在南方丘陵山地帶,華鎣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值受月度高溫因子的影響顯著。但氣候因子并不能很好的解釋崇義、慈利、丹江口和樂昌地區(qū)服務(wù)價值的變化機制。利用月度氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)可以準(zhǔn)確的了解植物多樣性變化的具體驅(qū)動力。在預(yù)測未來植物多樣性變化的同時,采取有效措施應(yīng)植物多樣性降低趨勢。及時、有效地監(jiān)測不同生態(tài)系統(tǒng)類型植物多樣性的動態(tài)變化,為生態(tài)工程的實施提供科學(xué)依據(jù)。
刁嬌嬌[6]（2021）在《考慮森林干擾和恢復(fù)的人工林碳動態(tài)模擬及預(yù)測研究 ——以浙江省麗水市為例》文中指出生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)對全球氣候變化具有決定性影響。森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫,在實現(xiàn)碳中和目標(biāo)中扮演重要的角色。人工林的碳匯作用被認(rèn)為是減緩全球變暖效應(yīng)的一種可能機制而成為全球變化研究的重要方向之一。森林干擾及恢復(fù)模式對碳蓄積能力的影響和碳循環(huán)模式對氣候變化的影響等研究話題已成為政府和學(xué)術(shù)界的關(guān)注焦點。本研究的總體目標(biāo)是以浙江省麗水市的3種典型人工林:杉木（Cunninghamia lanceolata（Lamb.）Hook.）、櫟類（Quercus L.）和馬尾松（Pinus massoniana Lamb.）為例,發(fā)展一套基于遙感和模型整合的以提高大地域人工林碳核算精度的綜合理論和方法體系,實現(xiàn)南方人工林在年際時間尺度和90 m分辨率空間尺度上碳源匯特征的精確識別。主要研究方法和研究結(jié)果如下:（1）本研究利用長時間序列Landsat遙感觀測值和植被變化追蹤模型（Vegetation Change Tracker,VCT）構(gòu)建了研究區(qū)森林干擾和恢復(fù)歷史數(shù)據(jù)集（1989-2019）,據(jù)此,定義了3種像元類型:在時間序列內(nèi)的發(fā)生干擾后恢復(fù)為森林的像元（Within Period’s disturbance and then Recovered,VCT-IPR）、在時間序列之前發(fā)生干擾后恢復(fù)為森林的像元（Pre-Period’s disturbance and then Recovered,VCT-PPR）和持續(xù)森林像元（Persisting Forest,VCT-PSF）,并提出了人工林年齡空間制圖的三層結(jié)構(gòu)框架（（1）利用Landsat時間序列堆棧中干擾斑塊光譜上恢復(fù)成森林信號的年份減去干擾發(fā)生時的年份,再加上2年平均苗齡實現(xiàn)VCT-IPR年齡估算;（2）根據(jù)研究區(qū)主要樹種造林后恢復(fù)成林的平均年限進行恢復(fù)斑塊的年齡賦值實現(xiàn)VCT-PPR年齡估算;（3）采用隨機森林-遞歸特征消除實現(xiàn)VCT-PSF年齡估算。將3種年齡估算模型的結(jié)果進行空間整合,然后逐年遞推,建立整個研究區(qū)的森林年齡逐年空間模式圖）,實現(xiàn)了人工林森林年齡年際變化推估。通過對麗水市各縣市的森林干擾和恢復(fù)面積變化及驅(qū)動因素分析,揭示了研究區(qū)森林面積和質(zhì)量突變的驅(qū)動因素為森林采伐和極端氣候（如冰雪和高溫）引起的森林干擾;干擾后人工更新,以及森林保護措施的實施是森林面積增加的主要原因。研究結(jié)果進一步表明,1989-2019年間,由于實行了森林保護政策,杉木人工林、馬尾松人工林和櫟類人工林的平均森林年齡分別增加了18.98 yr,20.81 yr和21.15 yr。本研究所建立的森林年齡模式圖可為森林經(jīng)營管理者按照不同樹種經(jīng)營目標(biāo)提供森林采伐數(shù)量及位置的決策依據(jù),評估森林資源可持續(xù)利用狀態(tài),改善碳核算精度,準(zhǔn)確預(yù)測林分未來的發(fā)展趨勢。（2）以森林清查資料中的森林年齡、活立木生物量碳密度以及實地和文獻調(diào)查的各碳庫關(guān)系校準(zhǔn)數(shù)據(jù)等驅(qū)動整合生物圈模型（Integrated Biosphere Simulator,IBIS）,探究了杉木人工林、櫟類人工林和馬尾松人工林在歷史平均氣候條件下的0-100年碳密度和碳通量的變化;預(yù)測了2020-2050年間3種氣候情景（RCP 2.6,RCP 4.5和RCP 8.5）下的碳通量變化趨勢。研究表明:森林年齡是控制森林碳密度的重要因子,未過熟林分的平均碳密度隨年齡增加而增長;碳通量與年降水和年積溫均相關(guān),但是碳通量與年積溫的相關(guān)性高于年降水量。幼齡林和過熟林的凈固碳能力較小,而中齡林的凈固碳能力較大。具體地,杉木人工林、櫟類人工林和馬尾松人工林的地上生物量的碳密度曲線都表現(xiàn)為在成熟之前增長速度快,成熟之后增速逐漸變緩;3種人工林凈初級生產(chǎn)力（Net Primary Productivity,NPP）大小順序為:杉木人工林>馬尾松人工林>櫟類人工林;3種人工林凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（Net Ecosystem Productivity,NEP）變化趨勢基本一致,即在生長初期增加,之后隨著年齡的增長逐漸減小;凈群區(qū)生產(chǎn)力（Net Biome Productivity,NBP）的變化趨勢為:櫟類人工林在100年內(nèi)都表現(xiàn)為碳匯(0.15～2.5 Mg·ha-1·yr-1),杉木人工林和馬尾松人工林分別在63年后和73年后表現(xiàn)為碳源;未來3種氣候情景下,NPP、凋落物分解和土壤分解等碳通量都隨著CO2濃度的增加而增加,而腐化過程隨著CO2的濃度增加而速度減緩。（3）結(jié)合森林干擾數(shù)據(jù)集、森林年齡數(shù)據(jù)以及碳密度和碳通量數(shù)據(jù)建立了研究區(qū)土地利用變化和碳場景模型（Land Use and Carbon Scenario Simulator,LUCAS）,分析了研究區(qū)1989-2019年3種主要人工林森林生態(tài)系統(tǒng)碳源匯的變化趨勢及驅(qū)動因素,預(yù)測了2020-2050年在未來氣候條件和干擾模式下碳源匯的變化趨勢。根據(jù)歷史擾動和假設(shè)無擾動設(shè)計對照實驗,采用改進模型定量分析擾動因子和非擾動因子對森林碳源匯的影響。研究結(jié)果表明,年齡結(jié)構(gòu)反映了森林生態(tài)系統(tǒng)擾動的空間和時間變化,決定著其碳積累量的大小,擾動不僅在短時間內(nèi)改變區(qū)域碳循環(huán),也會影響干擾之后的森林再生長;1989-2019年,3種人工林生態(tài)系統(tǒng)碳庫總量呈上升趨勢（增加了0.16～0.22 Tg C）,各碳庫中活立木生物量增加比例最高。未來30年3種氣候模式下櫟類人工林總生態(tài)系統(tǒng)碳儲量均高于歷史平均氣候條件,且隨CO2濃度的增加而增加,但是杉木和馬尾松人工林的總生態(tài)系統(tǒng)碳儲量均小于歷史平均氣候條件下的碳儲量。通過對碳通量的影響因素進行雙因素方差分析,表明干擾和氣候因素對碳通量的影響無交互作用（P>0.05）,且兩種因素均顯著（P<0.05）影響未來30年研究區(qū)3種主要人工林生態(tài)系統(tǒng)的碳通量。本研究結(jié)合VCT算法發(fā)展的森林干擾和恢復(fù)歷史,以及多種觀測數(shù)據(jù),驅(qū)動全球植被動態(tài)模型（IBIS）和系統(tǒng)模型（LUCAS）,刻畫了浙江省麗水市森林生態(tài)系統(tǒng)碳時空動態(tài)變化及碳循環(huán)過程。研究方法和結(jié)果不僅對于評估麗水市森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模式具有關(guān)鍵支持作用,也為最終建立適用于我國南方森林生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)耦合模型提供方法基礎(chǔ),實現(xiàn)在不同尺度上模擬森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的目的,為更準(zhǔn)確估算未來森林碳匯對碳中和的貢獻提供了理論借鑒。
李雪建[7]（2021）在《基于遙感反演的竹林物候時空變異及其對碳循環(huán)影響機制研究》文中進行了進一步梳理物候及其時空變異對森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的影響是國內(nèi)外研究的熱點。竹林是亞熱帶地區(qū)特殊的森林類型,近年研究表明,竹林固碳能力高,在維護全球碳平衡和應(yīng)對氣候變化等方面具有重要的作用,且竹林具有快速生長以及“大年”和“小年”等特殊的物候現(xiàn)象,大年長新竹和小年換新葉等不同物候階段竹林生態(tài)系統(tǒng)碳收支對溫度、降水等氣候環(huán)境因子極為敏感。因此,監(jiān)測竹林物候時空變異特征,闡明物候?qū)Νh(huán)境的響應(yīng)規(guī)律,揭示氣候變化背景下物候?qū)χ窳稚鷳B(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的影響機制,將對深入研究竹林碳形成機理具有重要的理論意義,對竹資源經(jīng)營管理具有重要的實踐意義。本研究以浙江省竹林為對象,以2001-2018年MODIS LAI（Leaf area index）時間序列產(chǎn)品等為數(shù)據(jù)源,首先,構(gòu)建基于LAI同化的竹林物候遙感反演模型系統(tǒng),反演竹林生長季開始期（Start of the growing season,SOS）、生長季結(jié)束期（End of the growing season,EOS）和生長季長度（Length of the growing season,LOS）等物候指標(biāo);其次,結(jié)合氣象等數(shù)據(jù),分析物候?qū)Νh(huán)境因子的響應(yīng);再次,物候耦合隨機森林（Random forest,RF）模型,估算竹林地上生物量（Aboveground biomass,AGB）,分析物候?qū)GB的影響;然后,物候驅(qū)動In TEC（Integrated terrestrial ecosystem carbon-budget）模型,并結(jié)合竹林分布、LAI和氣象等數(shù)據(jù),模擬竹林生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力（Gross primary productivity,GPP）、凈初級生產(chǎn)力（Net primary productivity,NPP）和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（Net ecosystem productivity,NEP）,并利用結(jié)構(gòu)方程模型揭示氣候變化背景下物候?qū)μ佳h(huán)時空變異的影響,并探討了涉及物候的竹林生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力評價。通過研究主要得到以下5方面的結(jié)論:1、基于粒子濾波LAI數(shù)據(jù)同化技術(shù)構(gòu)建了竹林物候遙感反演模型系統(tǒng),實現(xiàn)了竹林物候時空分布精準(zhǔn)反演。（1）竹林MODIS LAI時間序列同化產(chǎn)品精度高,R2達到0.91,均方根誤差（Root mean square error,RMSE）僅為0.52。（2）同化LAI反演得到的竹林SOS和EOS精度最高,R2分別為0.56和0.54,RMSE最低,分別為6.34天和5.41天。（3）從竹林物候空間分布格局上看,SOS具有從西北到東南呈先提前到再延遲的趨勢,而EOS和LOS具有從西北到東南呈延遲和延長的趨勢;從時間上看,近20年浙江省70%左右的竹林SOS具有顯著提前趨勢,平均每年提前0.83天,60%左右的竹林EOS呈延遲趨勢,平均每年延遲0.28天,70%左右的竹林LOS呈延長趨勢,平均每年延長1.12天。2、降水是影響竹林物候時空變異的主導(dǎo)氣候因子,且年降水每增加100mm,SOS提前0.18天,EOS延遲0.12天。其他氣候等環(huán)境因子對竹林物候時空變異也具有顯著的影響。3、物候耦合RF模型,較好的實現(xiàn)了浙江省竹林AGB時空估算。（1）AGB擬合精度和檢驗精度較高,R2分別為0.56和0.52,另外RMSE也較低,分別為7.25 Mg ha-1和7.62 Mg ha-1。（2）近20年浙江省竹林AGB平均以每年0.27 Mg ha-1的速度增加,且空間分異明顯,具有北部大于南部,中部較低的空間格局。（3）竹林物候?qū)GB時空分布格局影響顯著,SOS每提前1天,竹林AGB增加0.23 Mg ha-1,EOS和LOS每延遲和延長1天,分別增加0.46 Mg ha-1和0.17 Mg ha-1。4、改進冠層尺度光合作用模塊,將竹林物候融入In TEC模型,實現(xiàn)了浙江省竹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)精確模擬,闡明了氣候變化背景下物候?qū)χ窳痔佳h(huán)時空變異的影響。（1）融入物候后的In TEC模型模擬竹林碳循環(huán)精度較高,精度比原模型提高了1.24倍,RMSE降低了9.35%。（2）近20年浙江省竹林GPP和NPP平均值以每年2.0 g C m-2 yr-1的速率增加,而NEP增幅緩慢;從空間上看,GPP、NPP和NEP呈西北、西南和東北部相對較高的分布格局。（3）竹林物候?qū)μ佳h(huán)年際變化影響顯著,年均SOS每提前1天,GPP和NPP分別增加2.50 g C m-2 yr-1和2.52 g C m-2yr-1;年均EOS每延遲1天,GPP和NPP分別增加7.31 g C m-2 yr-1和8.19 g C m-2 yr-1;LOS每延長1天,GPP和NPP分別增加2.07 g C m-2 yr-1和2.15 g C m-2 yr-1。（4）結(jié)構(gòu)方程模型分析表明,竹林生態(tài)系統(tǒng)78%的GPP變化、83%的NPP變化和73%的NEP變化受物候和氣候變化影響,但物候影響碳循環(huán)的直接通徑系數(shù)絕對值（1.11）大于氣候（0.52）,說明竹林碳循環(huán)時空變異主要受物候影響。5、綜合物候、碳循環(huán)、LAI、竹林分布、氣象、土壤、地形等27個因子,建立了竹林生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力評價三層指標(biāo)體系,基于偏最小二乘法通徑模型,實現(xiàn)了竹林生產(chǎn)力水平時空評價。（1）通徑分析表明,包括SOS、EOS和LOS在內(nèi)的15個因子對竹林生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力有較大影響。（2）浙江省竹林生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力水平可分為5個等級,其中竹林生產(chǎn)力水平良好以上的,即I、II兩個等級,占比面積較少,僅為16.53%,主要分布于浙江省西北部、西南部和中部部分區(qū)域;處于中等偏上或偏下水平的,即III和IV等級占比面積大,廣泛分布在浙江省東南部、東北部和西部等區(qū)域。
謝曉棟[8]（2020）在《中國地區(qū)大氣污染—植被—二氧化碳的相互影響研究》文中研究說明二氧化碳（CO2）是一種重要的溫室氣體,能夠通過改變輻射來影響區(qū)域氣候,是導(dǎo)致全球氣候變暖的重要因素。CO2作為植物光合作用的重要原料,其濃度的變化對于生物源揮發(fā)性有機物（BVOC）的排放過程有著一定的調(diào)節(jié)作用,從而影響大氣中的臭氧和顆粒物濃度。另一方面,臭氧對植物細(xì)胞的損傷以及顆粒物的散射施肥效應(yīng)能夠影響植被的生長發(fā)育,從而改變陸地生態(tài)系統(tǒng)對大氣中CO2的吸收過程。中國作為世界上最大的能源消耗和溫室氣體排放國,CO2濃度逐年上升。同時,近年來以顆粒物和臭氧為主的大氣復(fù)合污染問題造成空氣質(zhì)量下降,危害人體健康,引起越來越多的學(xué)者關(guān)注。因此研究中國地區(qū)CO2與臭氧、顆粒物的相互影響對于緩解區(qū)域氣候變化、改善空氣質(zhì)量有著重要的科學(xué)意義。本文以數(shù)值模擬為主要研究手段,發(fā)展區(qū)域氣候-化學(xué)-生態(tài)耦合模式RegCM-CHEM-YIBs,模擬中國地區(qū)CO2濃度和陸地碳通量的時空分布特征,定量估算陸地碳通量對CO2濃度的影響。進一步研究臭氧和顆粒物污染對我國陸地植被生產(chǎn)力和碳通量的影響,以及由此引起的大氣CO2濃度的變化特征。此外,還定量評估了區(qū)域CO2濃度升高和全球氣候變化對植被BVOC排放量以及大氣中臭氧、二次有機氣溶膠（SOA）濃度的影響。主要研究結(jié)果如下:首先,發(fā)展了區(qū)域氣候-化學(xué)-生態(tài)耦合模式RegCM-CHEM-YIBs。在區(qū)域氣候化學(xué)模式RegCM-CHEM的基礎(chǔ)上新增了CO2物種,引入陸地生態(tài)系統(tǒng)模式Y(jié)IBs,在線計算陸地植被CO2和BVOC排放通量。改進了模式中有關(guān)SOA濃度的計算過程,使用實時模擬的CO2濃度替換輻射模塊和YIBs模塊中原有的CO2濃度,使得RegCM-CHEM-YIBs模式具有研究區(qū)域氣候、大氣化學(xué)和陸地生態(tài)系統(tǒng)間相互作用的能力。模擬結(jié)果與再分析資料、站點監(jiān)測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感產(chǎn)品之間具有很好的一致性,表明耦合模式的結(jié)果合理可信。其次,給出了中國地區(qū)陸地碳通量和大氣CO2濃度的時空分布特征。2006–2015年間,陸地碳通量整體呈現(xiàn)由北向南遞增的趨勢,高值區(qū)出現(xiàn)在西南地區(qū),凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換量（NEE）的絕對值最大超過1000 g C m-2 yr-1。不同地區(qū)的陸地碳通量均存在明顯的季節(jié)變化特征。夏季陸地生態(tài)系統(tǒng)是重要的CO2匯,NEE為負(fù)值,且占全年總NEE的60%左右;冬季陸地生態(tài)系統(tǒng)為弱的CO2源,NEE以正值為主。NEE的季節(jié)變化趨勢與溫度、降水間均存在明顯的負(fù)相關(guān)性,且與溫度的相關(guān)性大于降水。NEE的年際變化和厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）事件呈現(xiàn)較強的相關(guān)性,厄爾尼諾事件期間的溫度增加、降水減少能夠削弱陸地生態(tài)系統(tǒng)對CO2的吸收。我國CO2濃度的年均增長率為2.2 ppm yr-1,高于全球平均水平。高值中心位于京津冀、長三角、珠三角和四川盆地等城市群地區(qū),最大值超過430 ppm。CO2濃度整體呈現(xiàn)冬春高,夏秋低的季節(jié)特征。南方地區(qū)CO2峰值出現(xiàn)在2月,谷值出現(xiàn)在6月;而北方地區(qū)的峰值和谷值出現(xiàn)時間相對較晚,分別在4月和7月。陸地碳通量是造成CO2濃度季節(jié)變化的主要因素,夏季由于植被對CO2的吸收,大部分地區(qū)CO2濃度降低約612 ppm;冬季CO2濃度有所升高,最大增幅約為4 ppm。再次,定量評估了臭氧和顆粒物污染對大氣中CO2濃度的影響。由于臭氧對植被的損傷,我國年平均總初級生產(chǎn)力（GPP）和陸地碳通量分別降低0.76±0.27 Pg C yr-1和112.2±22.5 Tg C yr-1。臭氧對植被的影響存在明顯的季節(jié)差異,主要集中在4–9月,占全年的90%以上。陸地碳通量的削弱使得更多的CO2殘留在大氣中,我國大部分地區(qū)的年均CO2濃度增加約0.72.5 ppm,云南和貴州省的部分地區(qū)最大可達6 ppm。顆粒物通過改變散射輻射比例、區(qū)域氣候和水循環(huán)過程來影響陸地植被的生長和碳同化能力。模擬結(jié)果表明,顆粒物導(dǎo)致我國GPP和陸地碳通量分別增加約0.36 Pg C yr-1（5%）和0.06 Pg C yr-1（21%）。GPP的增加主要發(fā)生在西南、東南和華北地區(qū),而陸地碳通量的變化主要來自西南和華中地區(qū)。顆粒物引起的散射輻射比例的增加是導(dǎo)致GPP和NEE變化的主要原因,其占主導(dǎo)地位的區(qū)域分別占我國陸地總面積的59%和62%。陸地碳通量的增加能夠降低大氣中的CO2濃度,我國西南地區(qū)的CO2濃度降低最為明顯。顆粒物對CO2濃度的影響存在較強的季節(jié)差異,主要集中在6–10月。夏季全國平均CO2濃度減少約0.62 ppm,最大降低幅度發(fā)生在四川盆地地區(qū),可達4 ppm。最后,定量研究了區(qū)域CO2濃度升高和全球氣候變化對臭氧和SOA濃度的影響。區(qū)域CO2濃度升高和全球氣候變化的影響下,我國陸地植被的光合作用速率和生產(chǎn)力明顯增加。不同情景下BVOC排放的變化存在較強的季節(jié)差異,夏、秋季明顯增強,冬、春季有一定的減小。全年平均來看,異戊二烯排放增加1.40 TgC yr-1（17%）,單萜烯排放減少0.14 Tg C yr-1（5%）。由于區(qū)域CO2濃度升高和全球氣候變化的共同影響,我國的臭氧和SOA濃度分別減小0.5 ppb和0.3μg m-3。全球氣候變化導(dǎo)致華北地區(qū)夏季的臭氧和SOA濃度顯著降低（最大減少7 ppb和3.4μg m-3）,華南地區(qū)明顯增加（最大增加5 ppb和2.6μg m-3）。全球氣候變化引起的大氣環(huán)流的改變增強了夏季污染物由北向南的輸送過程,從而增加了華南地區(qū)的臭氧、SOA及其前體物的濃度。相反,CO2施肥效應(yīng)引起的BVOC排放變化則導(dǎo)致夏季華北地區(qū)臭氧和SOA濃度增加（最大增加3.5 ppb和5μg m-3）,華南地區(qū)減少（最大減少5.5 ppb和4.5μg m-3）。華北地區(qū)CO2施肥效應(yīng)導(dǎo)致的光合作用速率增強對BVOC排放的影響占主導(dǎo)作用,BVOC排放的增強進一步增加臭氧和SOA濃度。而華南地區(qū)CO2濃度升高導(dǎo)致的植被氣孔關(guān)閉對BVOC排放的影響更為明顯,BVOC排放的削弱降低了臭氧和SOA濃度。通過以上幾個方面的研究,本文揭示了近年來我國地面CO2濃度以及陸地碳通量的時空分布特征及其影響因素,定量分析了CO2與臭氧、顆粒物通過陸地植被發(fā)生的相互影響規(guī)律,對于理解區(qū)域氣候、大氣化學(xué)和陸地植被間的相互反饋有一定的參考價值,同時可以為我國未來的氣候政策制定和空氣污染治理提供合理的科學(xué)依據(jù)。
鄭鈞瀧[9]（2020）在《基于InTEC模型的亞熱帶森林碳循環(huán)時空模擬及對氣候變化的響應(yīng)》文中認(rèn)為森林生態(tài)系統(tǒng)儲存了全球植被碳庫的86%,是調(diào)節(jié)陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣碳庫之間碳交換巨大的“生物泵”,在應(yīng)對氣候變化中發(fā)揮的作用不可代替,而東亞季風(fēng)區(qū)亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)凈生產(chǎn)力總量約為每年7.2億噸碳,約占全球NEP的8%,挑戰(zhàn)了過去普遍認(rèn)定歐美溫帶森林是主要碳匯功能區(qū)的傳統(tǒng)認(rèn)識。氣候變化以及森林年齡變化會影響森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán),而目前不同年齡時期的亞熱帶森林的碳收支對氣候變化的響應(yīng)機制還不清楚。因此,本研究以浙江省為亞熱帶森林研究對象,在森林分布、氣象數(shù)據(jù)（最高溫、最低溫、降水、太陽輻射、相對濕度）、土壤數(shù)據(jù)（土壤粉砂粘含量百分比、土壤深度、土壤有效持水力、土壤容重以及土壤萎蔫點）、葉面積指數(shù)（LAI）數(shù)據(jù)、氮沉降數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、CO2濃度等數(shù)據(jù)處理獲取的基礎(chǔ)上,采用優(yōu)化后的In TEC（Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon Cycle Model）,模擬RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三種氣候情景下百年尺度（1979-2079年）浙江省森林凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力NEP時空格局,分析NEP時空演化趨勢,揭示其對氣候變化的響應(yīng)規(guī)律。浙江省地處亞熱帶北緣,森林覆蓋率達到60%以上,且以中幼齡森林為主,因此具有較好的代表性。研究結(jié)果將對于闡明我國不同時期亞熱帶森林碳收支時空分布特征、揭示不同時期碳循環(huán)對森林氣候變化的氣象因子的響應(yīng)具有重要的理論價值,對亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)對未來氣候變化的增匯經(jīng)營管理具有重要的實際指導(dǎo)意義。通過研究,主要得到以下幾方面的結(jié)論:1、優(yōu)化得到一套適應(yīng)亞熱帶森林碳循環(huán)時空模擬的In TEC模型參數(shù),浙江省森林NEP模擬精度較高。其中闊葉林模擬值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.75,RMSE為20.77g C·m-2·yr-1;竹林模擬值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.55,RMSE為52.88g C·m-2·yr-1;針葉林模擬值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.54,RMSE為35.69g C·m-2·yr-1。2、在百年尺度上浙江省NEP時空格局主要呈以下特征:（1）1979-1985年,浙江省森林表現(xiàn)為碳源,NEP總值以3.92Tg·C·yr-1的速度降低,1985年達到最小值-45.60Tg·C,這段時期碳匯總量為-198.47Tg·C。（2）1986-2015年,浙江省森林NEP以1.51Tg·C·yr-1的速度增加,到1989年,浙江省森林從碳源轉(zhuǎn)變?yōu)樘紖R。1986-2015年間浙江省森林的碳匯總量為720.17Tg·C。（3）2016-2079年,三種氣候情景下浙江省森林NEP都有所減低,但碳匯總量呈增加趨勢,即在未來氣候情景下,浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)能依然具有較高的碳匯潛力。其中,在RCP2.6情景下,2016-2079年間浙江省森林NEP總值以0.51Tg·C·yr-1的速度減小,碳匯總量為405.51Tg·C;在RCP4.5情景下,2016-2079年間浙江省森林NEP總值以0.42Tg·C·yr-1的速度減小,碳匯總量為491.50Tg·C;在RCP8.5情景下,2016-2079年間浙江省森林NEP總值以0.35Tg·C·yr-1的速度減小,碳匯總量為769.03Tg·C。3、在不同林齡階段,浙江省森林NEP對氣候變化的響應(yīng)存在差異:（1）幼齡林時期（1979-1999）,NEP與溫度的相關(guān)系數(shù)最高為0.55,而降水、太陽輻射、相對濕度與NEP之間的相關(guān)系數(shù)分別為:0.50、-0.49和0.02,說明氣溫是幼齡林碳匯能力逐漸增大的重要氣候驅(qū)動因子。（2）中齡林時期（2000-2015）,降水對NEP的影響最大,它與NEP的相關(guān)系數(shù)達到0.85,而溫度、太陽輻射、相對濕度與NEP之間的相關(guān)系數(shù)分別為:-0.48、-0.59和0.25。（3）森林進入成熟林之后（2016-2079）,三種氣候情景下NEP均與溫度的相關(guān)性最高且呈負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.64、-0.71和-0.80,說明森林成熟后,氣溫對NEP具有較大的負(fù)面影響。因此,對不同林齡時期的森林應(yīng)該采取不同的經(jīng)營措施,這對亞熱帶森林適應(yīng)氣候變化、維持較高碳匯能力的森林經(jīng)營方案編制具有重要的實踐指導(dǎo)意義。
吳宇[10]（2020）在《中亞熱帶森林碳庫和植物群落對氣候變化的響應(yīng) ——以桑植縣為例》文中提出未來氣候變化會影響森林群落組成、物種分布以及生物多樣性,給森林生產(chǎn)力和固碳潛力帶來許多不確定性,并為可持續(xù)性森林管理帶來挑戰(zhàn)。中國亞熱帶森林目前正處于快速恢復(fù)期和生長期,有望在緩解區(qū)域和全球氣候變化方面發(fā)揮重要作用。對亞熱帶森林如何響應(yīng)未來氣候變化做出系統(tǒng)性評估,將有助于制定應(yīng)對氣候變化的森林管理措施,對森林可持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。本研究利用森林景觀動態(tài)模型LANDIS-Ⅱ,模擬了湖南省桑植縣亞熱帶山地森林在兩種氣候變化情景（RCP4.5和RCP8.5）和當(dāng)前氣候情景下,300年演替過程中的物種動態(tài)和碳動態(tài),根據(jù)模擬結(jié)果及分析提出了應(yīng)對未來氣候變化的五種森林管理措施,并對管理措施如何緩解未來氣候變化對森林的影響進行了系統(tǒng)性評估。本研究主要結(jié)果如下:（1）未來氣候變化會顯著影響桑植縣森林群落組成,主要表現(xiàn)為對群落物種生物量的影響。其中,氣候變化對群落中優(yōu)勢度高的物種生物量影響較小,對優(yōu)勢度低的物種生物量影響較大。不同海拔森林群落組成對氣候變化的響應(yīng)差異較大。其中,低海拔森林群落對劇烈氣候變化的響應(yīng)最為敏感,群落組成表現(xiàn)出單一化趨勢。氣候變化會影響大多數(shù)植物物種的分布豐度,并迫使物種的分布范圍收縮,使物種的分布重心向中、高海拔區(qū)域偏移,偏移的同時伴隨著生物量的降低。主要原因是氣候變化導(dǎo)致環(huán)境條件發(fā)生改變,致使不同海拔生境適宜性發(fā)生變化,改變了種間競爭關(guān)系。其中,氣候變化降低了物種在低海拔區(qū)域的定居概率,提高了物種在高海拔區(qū)域的定居概率。但是,光皮樺、黃丹木姜子和野漆等喜暖樹種表現(xiàn)出對氣候變化良好的適應(yīng)性,在對氣候變化敏感的低海拔區(qū)域擴張了其分布范圍。（2）桑植縣森林凈初級生產(chǎn)力（NPP）在模擬演替的前70年快速增加到6 Mg C ha-1 yr1,植物碳庫以1.91 Mg C ha-1 yr-1的速率增長,表現(xiàn)出強大的植物固碳能力。凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（NEE）則最高增長到3 Mg C ha-1 yr-1,體現(xiàn)出亞熱帶森林強大的碳匯功能。演替前期,NPP和NEE的快速增長主要是受演替和植物自然生長的影響,氣候變化的影響在演替的中、后期開始顯現(xiàn)。氣候變化對森林植物碳庫、土壤碳庫、碎屑碳庫以及生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量均有顯著影響。其中,適中的氣候變化會增加土壤碳庫和碎屑碳庫,但會降低植物碳庫,最終導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量的增加;劇烈的氣候變化則會降低植物碳庫、碎屑碳庫和土壤碳庫,最終會嚴(yán)重降低森林生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量。氣候變化對植物碳庫的影響具有海拔梯度效應(yīng):低海拔森林植物碳庫顯著減少,隨著海拔的升高,氣候變化對植物碳庫的負(fù)影響逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檎绊?在高海拔區(qū)域促進植物固碳。相較于低海拔區(qū)域,高海拔森林的碎屑碳庫和土壤碳庫對劇烈的氣候變化更加敏感。（3）單純減少砍伐面積和砍伐強度的管理措施不能有效緩解氣候變化對森林的影響,除了能因減少砍伐而保留較多的地上生物量（AGB）以外,對森林地上凈初級生產(chǎn)力（ANPP）、土壤碳庫、碎屑碳庫和森林生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量的提升效果微弱,對物種豐富度和森林復(fù)雜度的提升較小,反而會使森林老齡化加劇而影響森林更新。單純增加砍伐面積和砍伐強度的管理措施不但不能緩解氣候變化對森林的影響,反而會降低森林生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量,對植物碳庫、土壤碳庫和碎屑碳庫都有不利影響,即使提高了森林的更新能力,但是對森林ANPP的提升并不明顯。在低海拔區(qū)域種植喜暖樹種的措施能較好地緩解劇烈氣候變化對森林ANPP、土壤碳庫及森林生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量的影響,也能一定程度提升物種豐富度和森林復(fù)雜度。其中,在中、高海拔保護林地的疏林措施對物種組成和年齡結(jié)構(gòu)的影響較小,但以微弱降低AGB為代價增加了林木采伐量;在中、高海拔保護林地增加疏林措施的同時,增加低海拔人工林地的砍伐面積,能夠在有效緩解氣候變化對森林影響的前提下,增加林木采伐量。本研究發(fā)現(xiàn)氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響隨海拔梯度的不同而具有明顯的差異。受氣候變化的影響,大多數(shù)物種在低海拔區(qū)域的定居受到限制,是低海拔森林生物量減少的主要原因。而光皮樺等喜暖樹種可以較好適應(yīng)氣候變化情景下的低海拔環(huán)境。基于這些發(fā)現(xiàn),便可以依據(jù)不同的管理目的制定相應(yīng)的管理措施。對不同管理措施的系統(tǒng)性評估表明,考慮了海拔格局和物種動態(tài)的氣候適應(yīng)性管理措施能較為有效的緩解氣候變化對森林碳庫和群落動態(tài)的影響。
二、全球氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認(rèn)識進一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、全球氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響（論文提綱范文）
（1）區(qū)域尺度馬尾松生產(chǎn)力的空間分異、影響因素及模擬預(yù)測（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 縮略語表 |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 森林生產(chǎn)力的研究概述 |
| 1.2.2 森林生產(chǎn)力的計量方法 |
| 1.2.3 馬尾松生產(chǎn)力影響因素 |
| 1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容和技術(shù)路線 |
| 1.3.1 研究目標(biāo) |
| 1.3.2 主要研究內(nèi)容 |
| 1.3.3 研究技術(shù)路線 |
| 2 研究區(qū)概況及研究對象 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 氣候特點 |
| 2.3 地質(zhì)地貌 |
| 2.4 土壤條件 |
| 2.4.1 北亞熱帶黃棕壤 |
| 2.4.2 中亞熱帶紅壤 |
| 2.4.3 南亞熱帶磚紅壤性紅壤 |
| 2.5 馬尾松的生物學(xué)和生態(tài)學(xué)特性 |
| 3 基于生物量累積的馬尾松生產(chǎn)力空間分異及影響因素 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 生物量和生產(chǎn)力數(shù)據(jù)庫建立 |
| 3.3 生產(chǎn)力影響因素 |
| 3.3.1 林分特征 |
| 3.3.2 氣候條件 |
| 3.3.3 土壤性質(zhì) |
| 3.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 |
| 3.5 結(jié)果與分析 |
| 3.5.1 數(shù)據(jù)庫林分特征統(tǒng)計 |
| 3.5.2 馬尾松NPP統(tǒng)計特征 |
| 3.5.3 馬尾松NPP的空間分異 |
| 3.5.4 馬尾松NPP影響因素分析 |
| 3.5.5 馬尾松分布區(qū)環(huán)境條件的空間變異 |
| 3.6 討論 |
| 3.6.1 馬尾松NPP的影響因素 |
| 3.6.2 緯度對馬尾松NPP的影響 |
| 3.6.3 不確定性分析 |
| 3.7 小結(jié) |
| 4 基于樹木年代學(xué)的馬尾松生產(chǎn)力影響因素及空間分異 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 數(shù)據(jù)源與研究方法 |
| 4.2.1 馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系的數(shù)據(jù)庫建立 |
| 4.2.2 數(shù)據(jù)庫基本信息 |
| 4.2.3 關(guān)鍵氣候要素的識別及其空間分異 |
| 4.2.4 樣地氣候特征比較 |
| 4.2.5 敏感性分析 |
| 4.2.6 統(tǒng)計分析方法 |
| 4.3 結(jié)果與分析 |
| 4.3.1 數(shù)據(jù)庫年表統(tǒng)計特征 |
| 4.3.2 馬尾松生長對氣溫和降水的敏感性對比 |
| 4.3.3 馬尾松年輪寬度與月均溫的關(guān)系 |
| 4.3.4 馬尾松年輪寬度與月降水量的關(guān)系 |
| 4.3.5 基于關(guān)鍵氣候要素的樣地空間分異 |
| 4.3.6 關(guān)鍵氣候要素的空間分異 |
| 4.3.7 影響馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系的樣地氣候特征識別 |
| 4.4 討論 |
| 4.4.1 馬尾松生長對氣溫和降水響應(yīng)的敏感性 |
| 4.4.2 影響馬尾松生長的關(guān)鍵氣候要素 |
| 4.4.3 影響馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系的樣地氣候特征 |
| 4.4.4 滯后效應(yīng) |
| 4.4.5 創(chuàng)新與不足 |
| 4.5 小結(jié) |
| 5 基于樣地實測的馬尾松生產(chǎn)力梯度變異及影響因素 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 樣地設(shè)置與選擇 |
| 5.2.2 生產(chǎn)力的測定方法 |
| 5.2.3 土壤樣品的采集與測定方法 |
| 5.2.4 氣候變量 |
| 5.2.5 數(shù)理統(tǒng)計分析 |
| 5.3 結(jié)果與分析 |
| 5.3.1 馬尾松生產(chǎn)力及其影響因素在氣溫梯度的變化 |
| 5.3.2 馬尾松生產(chǎn)力及其影響因素在降水梯度的變化 |
| 5.3.3 馬尾松生產(chǎn)力及其影響因素在密度梯度的變化 |
| 5.3.4 馬尾松生產(chǎn)力及其影響因素在林齡梯度的變化 |
| 5.3.5 馬尾松生產(chǎn)力影響因素的綜合分析 |
| 5.4 討論 |
| 5.4.1 氣候條件對馬尾松生產(chǎn)力的影響 |
| 5.4.2 林分特征對馬尾松生產(chǎn)力的影響 |
| 5.4.3 馬尾松生產(chǎn)力影響因素的對比驗證 |
| 5.5 小結(jié) |
| 6 基于3-PG模型的馬尾松生產(chǎn)力模擬預(yù)測 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究材料與方法 |
| 6.2.1 研究區(qū)概況 |
| 6.2.2 3-PG模型原理 |
| 6.2.3 模型參數(shù) |
| 6.2.4 模擬精度評價 |
| 6.3 結(jié)果與分析 |
| 6.3.1 模型擬合及驗證 |
| 6.3.2 馬尾松NPP對未來氣候變化情景的響應(yīng) |
| 6.4 討論 |
| 6.4.1 區(qū)域尺度馬尾松NPP的模擬 |
| 6.4.2 馬尾松NPP對氣候變化的響應(yīng) |
| 6.5 小結(jié) |
| 7 主要結(jié)論及展望 |
| 7.1 主要結(jié)論 |
| 7.2 特色與創(chuàng)新 |
| 7.3 不足與展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
| 附錄 Ⅰ.區(qū)域尺度馬尾松生物量數(shù)據(jù)庫 |
| 附錄 Ⅱ.基于樹木年代學(xué)的馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系數(shù)據(jù)庫 |
| 附錄 Ⅲ.馬尾松“年輪-氣候”關(guān)系數(shù)據(jù)庫5 個隨機子集的敏感性分析結(jié)果 |
| 攻讀博士期間論文成果與學(xué)術(shù)研究 |
| 致謝 |
（2）長葉松（Pinus palustris）生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)和建模方法研究（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| abstract |
| 主要英文術(shù)語縮寫的中文解釋 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和進展 |
| 1.2.1 森林植被物候?qū)W的主要研究方法 |
| 1.2.2 渦動相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用 |
| 1.2.3 基于渦動相關(guān)技術(shù)觀測的CO_2通量物候模型開發(fā)和應(yīng)用 |
| 1.2.4 存在的問題和不足 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目標(biāo) |
| 1.3.2 研究內(nèi)容和體系 |
| 1.3.3 技術(shù)路線 |
| 1.3.4 擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問題 |
| 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 研究區(qū)概況 |
| 2.1 研究區(qū)地理位置與區(qū)域環(huán)境概況 |
| 2.1.1 研究站點地理位置 |
| 2.1.2 區(qū)域尺度的長期氣候特征 |
| 2.1.3 土壤持水能力梯度 |
| 2.1.4 水文氣象特征 |
| 2.1.5 植物資源 |
| 2.2 區(qū)域森林管理方式 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第三章 渦動相關(guān)觀測數(shù)據(jù)預(yù)處理及其結(jié)果指示的微氣象特征 |
| 3.1 渦動相關(guān)通量觀測系統(tǒng)的組成和設(shè)備維護 |
| 3.2 渦動相關(guān)通量觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和插補方法 |
| 3.3 渦動相關(guān)觀測數(shù)據(jù)所指示的站點微氣象環(huán)境特征 |
| 3.3.1 氣溫和光照特征 |
| 3.3.2 年際降水量變化特征 |
| 3.3.3 季節(jié)降水量變化特征 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 基于GPP的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)特征分析 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 植物群落光合作用能力物候模型 |
| 4.1.2 基于增長率的植物物候日期算法 |
| 4.1.3 物候模型對輕度森林外部擾動的響應(yīng)和模型算法修正方法 |
| 4.1.4 長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)異常響應(yīng)的識別方法 |
| 4.1.5 長葉松生態(tài)系統(tǒng)夏季碳物候動態(tài)的響應(yīng) |
| 4.1.6 統(tǒng)計學(xué)分析方法 |
| 4.2 結(jié)果與分析 |
| 4.2.1 物候模型在長葉松生態(tài)系統(tǒng)GPP的應(yīng)用 |
| 4.2.2 長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)特征 |
| 4.2.3 低強度焚燒(輕度擾動)對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候參數(shù)的影響 |
| 4.2.4 低強度焚燒后春季物候參數(shù)對環(huán)境變量的敏感性 |
| 4.2.5 長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的氣候控制因子 |
| 4.2.6 春季短期干旱對長葉松生態(tài)系統(tǒng)夏季碳物候參數(shù)的影響 |
| 4.2.7 水分脅迫后長葉松生態(tài)系統(tǒng)夏季碳物候動態(tài)對降水變化的響應(yīng) |
| 4.3 討論 |
| 4.3.1 長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)對氣候變化的響應(yīng) |
| 4.3.2 土壤持水能力梯度對長葉松生態(tài)系統(tǒng)生長季長度的影響 |
| 4.3.3 低強度焚燒對長葉松生態(tài)系統(tǒng)早春碳物候參數(shù)的影響 |
| 4.3.4 植物群落光合作用能力對春季降水的適應(yīng)性 |
| 4.3.5 長葉松生態(tài)系統(tǒng)夏季生產(chǎn)力的物候響應(yīng) |
| 4.3.6 未來森林管理的建議 |
| 4.3.7 不足和展望 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于GPP的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)對颶風(fēng)的響應(yīng) |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 春季物候恢復(fù)動態(tài)對颶風(fēng)擾動后的響應(yīng) |
| 5.1.2 颶風(fēng)造成地面觀測設(shè)備損壞的解決方案 |
| 5.1.3 遙感技術(shù)(MODIS)觀測的植被指數(shù)數(shù)據(jù) |
| 5.1.4 雷達技術(shù)(LiDAR)觀測的森林冠層高度 |
| 5.1.5 統(tǒng)計學(xué)分析方法 |
| 5.2 結(jié)果與分析 |
| 5.2.1 颶風(fēng)對長葉松生態(tài)系統(tǒng)林冠層高度和葉面積指數(shù)的影響 |
| 5.2.2 颶風(fēng)對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的影響 |
| 5.2.3 颶風(fēng)過后長葉松生態(tài)系統(tǒng)葉面積指數(shù)與春季生產(chǎn)力凈恢復(fù)的關(guān)系 |
| 5.3 討論 |
| 5.3.1 颶風(fēng)對長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)的影響 |
| 5.3.2 颶風(fēng)過后植被發(fā)育與春季物候動態(tài)的關(guān)系 |
| 5.3.3 陸地表面物候過程(LSP)對重度擾動的響應(yīng)的尺度推演 |
| 5.3.4 不足和展望 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 基于呼吸速率的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模方法分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率 |
| 6.1.2 基于呼吸速率的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模 |
| 6.1.2.1 參數(shù)化植物物候模型 |
| 6.1.2.2 基于增長率法的長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸物候參數(shù)的計算 |
| 6.1.2.3 基于三階導(dǎo)數(shù)法的長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸物候參數(shù)的計算 |
| 6.1.2.4 長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率物候動態(tài)的時間尺度框架 |
| 6.1.3 基于遙感觀測(MODIS)的植被綠度物候參數(shù) |
| 6.1.4 統(tǒng)計學(xué)分析方法 |
| 6.2 結(jié)果與分析 |
| 6.2.1 植物物候模型在長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率的應(yīng)用 |
| 6.2.2 增長率法和三階倒數(shù)法所衍生的物候日期的差異 |
| 6.2.3 基于呼吸速率的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模的不確定性 |
| 6.2.4 基于呼吸速率的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候和植被綠度物候的關(guān)系 |
| 6.3 討論 |
| 6.3.1 物候算法機制對長葉松生態(tài)系統(tǒng)呼吸物候建模的影響 |
| 6.3.2 長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)與植被綠度物候過程的異步性 |
| 6.3.3 氣候變化誘發(fā)的長葉松生態(tài)系統(tǒng)碳物候建模的不確定性 |
| 6.3.4 不足和展望 |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 第七章 總結(jié)和展望 |
| 7.1 主要結(jié)論 |
| 7.2 研究特色和創(chuàng)新點 |
| 7.3 不足和展望 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 參考文獻 |
| 附錄A |
| 附錄B |
| 附錄C |
（3）干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)化學(xué)計量比和土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 縮略語表 Abbreviations and descriptions in this study |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 國內(nèi)外研究概況 |
| 1.2.1 干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)C循環(huán)的影響 |
| 1.2.2 干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)C:N生態(tài)化學(xué)計量比的影響 |
| 1.2.3 干旱對土壤微生物CUE和 NUE的影響 |
| 1.2.4 干旱對土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響 |
| 1.2.5 干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)植物生理生態(tài)的影響 |
| 1.3 研究內(nèi)容與方法 |
| 1.3.1 關(guān)鍵的科學(xué)問題 |
| 1.3.2 研究目標(biāo) |
| 1.3.3 研究內(nèi)容 |
| 1.3.4 技術(shù)路線 |
| 第二章 干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)化學(xué)計量比的影響 |
| 2.1 干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)C:N生態(tài)化學(xué)計量比的影響 |
| 2.1.1 引言 |
| 2.1.2 方法 |
| 2.1.2.1 數(shù)據(jù)收集 |
| 2.1.2.2 數(shù)據(jù)分析 |
| 2.1.3 結(jié)果 |
| 2.1.3.1 干旱對C、N和C:N的總體效應(yīng) |
| 2.1.3.2 干旱強度和干旱時間的效應(yīng) |
| 2.1.3.3 地理因素效應(yīng) |
| 2.1.4 討論 |
| 2.1.5 結(jié)論 |
| 2.1.6 數(shù)據(jù)公開聲明 |
| 2.2 降雨變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)C:N:P生態(tài)化學(xué)計量比的影響 |
| 2.2.1 引言 |
| 2.2.2 材料與方法 |
| 2.2.2.1 數(shù)據(jù)收集 |
| 2.2.2.2 數(shù)據(jù)分析 |
| 2.2.3 結(jié)果 |
| 2.2.4 討論 |
| 2.2.4.1 C:N:P的不對稱性響應(yīng) |
| 2.2.4.2 對土壤C循環(huán)的意義 |
| 2.2.5 數(shù)據(jù)公開聲明 |
| 第三章 微生物CUE和 NUE對干旱的響應(yīng) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料與方法 |
| 3.2.1 研究區(qū)域 |
| 3.2.2 實驗設(shè)計 |
| 3.2.3 土壤樣品采集 |
| 3.2.4 土壤樣品測定 |
| 3.2.5 數(shù)據(jù)分析 |
| 3.2.6 結(jié)果 |
| 3.2.7 討論 |
| 3.2.8 結(jié)論 |
| 3.2.9 數(shù)據(jù)公開聲明 |
| 第四章 干旱對楊樹人工林土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料與方法 |
| 4.2.1 研究區(qū)域 |
| 4.2.2 實驗設(shè)計 |
| 4.2.3 土壤樣品采集 |
| 4.2.4 土壤活性有機C和N測定 |
| 4.2.5 PLFA法測定土壤微生物群落結(jié)構(gòu) |
| 4.2.6 高通量測序技術(shù)測定土壤微生物群落結(jié)構(gòu) |
| 4.2.7 數(shù)據(jù)分析 |
| 4.3 結(jié)果 |
| 4.3.1 干旱對土壤化學(xué)性質(zhì)的影響 |
| 4.3.2 干旱對土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響 |
| 4.3.3 干旱對變形菌門和酸桿菌門的影響 |
| 4.3.4 微生物群落與土壤理化因子的關(guān)系 |
| 4.4 討論 |
| 4.4.1 干旱對微生物群落結(jié)構(gòu)的效應(yīng) |
| 4.4.2 干旱對微生物群落結(jié)構(gòu)影響的機制 |
| 4.5 結(jié)論 |
| 4.6 數(shù)據(jù)公開聲明 |
| 第五章 結(jié)論與展望 |
| 5.1 主要研究結(jié)論 |
| 5.2 主要創(chuàng)新點 |
| 5.3 未來研究展望 |
| 攻讀學(xué)位期間的主要論文 |
| 參考文獻 |
（4）大興安嶺多年凍土區(qū)不同林型土壤主要溫室氣體通量特征及氣候變化的響應(yīng)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 選題背景與研究意義 |
| 1.1.1 選題背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 多年凍土研究概況 |
| 1.2.2 土壤CO_2通量 |
| 1.2.3 土壤CH_4通量 |
| 1.2.4 土壤N_2O通量 |
| 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容與方法 |
| 1.3.2 技術(shù)路線 |
| 1.4 擬解決的科學(xué)問題和創(chuàng)新點 |
| 1.4.1 擬解決的科學(xué)問題 |
| 1.4.2 本文的特色與創(chuàng)新之處 |
| 第2章 研究區(qū)概況與研究方法 |
| 2.1 研究區(qū)概況 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形與水文 |
| 2.1.3 氣候特征 |
| 2.1.4 土壤狀況 |
| 2.1.5 植被類型 |
| 2.2 樣地選取與設(shè)置 |
| 2.2.1 樣地選取 |
| 2.2.2 樣地設(shè)置 |
| 2.3 氣體樣品觀測 |
| 2.3.1 靜態(tài)箱的設(shè)置 |
| 2.3.2 氣體樣品的采集與分析 |
| 2.3.3 計算方法 |
| 2.4 土壤樣品的采集與測試 |
| 2.4.1 土壤樣品采集 |
| 2.4.2 土壤樣品測定 |
| 2.5 數(shù)據(jù)處理與分析 |
| 第3章 多年凍土典型森林土壤溫室氣體通量動態(tài)特征 |
| 3.1 材料與方法 |
| 3.2 觀測期環(huán)境要素動態(tài) |
| 3.2.1 氣象要素動態(tài)變化 |
| 3.2.2 多年凍土土壤溫度動態(tài) |
| 3.3 多年凍土不同林型土壤溫室氣體通量 |
| 3.3.1 多年凍土土壤CO_2通量變化規(guī)律 |
| 3.3.2 多年凍土土壤CH_4通量變化規(guī)律 |
| 3.3.3 多年凍土土壤N_2O通量變化規(guī)律 |
| 3.4 多年凍土不同林型土壤溫室氣體與水熱因子的關(guān)系 |
| 3.4.1 多年凍土土壤CO_2通量與水熱因子的關(guān)系 |
| 3.4.2 多年凍土土壤CH_4通量與水熱因子的關(guān)系 |
| 3.4.3 多年凍土土壤N_2O通量與水熱因子的關(guān)系 |
| 3.5 討論 |
| 3.5.1 多年凍土不同林型土壤CO_2通量特征及影響因素 |
| 3.5.2 多年凍土不同林型土壤CH_4通量特征及影響因素 |
| 3.5.3 多年凍土不同林型土壤N_2O通量特征及影響因素 |
| 3.5.4 研究區(qū)多年凍土森林生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 林下地被物和積雪對多年凍土土壤溫室氣體通量影響 |
| 4.1 材料與方法 |
| 4.1.1 樣地選取與設(shè)置 |
| 4.1.2 樣品的采集與處理 |
| 4.2 環(huán)境要素動態(tài) |
| 4.2.1 多年凍土土壤溫度動態(tài)變化 |
| 4.2.2 多年凍土土壤含水量動態(tài)變化 |
| 4.2.3 多年凍土土壤理化指標(biāo)動態(tài) |
| 4.3 不同處理下多年凍土土壤溫室氣體通量 |
| 4.3.1 多年凍土土壤CO_2通量變化規(guī)律 |
| 4.3.2 多年凍土土壤CH_4通量變化規(guī)律 |
| 4.3.3 多年凍土土壤N_2O通量變化規(guī)律 |
| 4.4 不同處理下多年凍土土壤溫室氣體通量與環(huán)境因子的關(guān)系 |
| 4.4.1 多年凍土土壤CO_2通量與環(huán)境因子的關(guān)系 |
| 4.4.2 多年凍土土壤CH_4通量與環(huán)境因子的關(guān)系 |
| 4.4.3 多年凍土土壤N_2O通量與環(huán)境因子的關(guān)系 |
| 4.5 討論 |
| 4.5.1 林下地被物和積雪對多年凍土土壤CO_2通量的影響 |
| 4.5.2 林下地被物和積雪對多年凍土土壤CH_4通量的影響 |
| 4.5.3 林下地被物和積雪對多年凍土土壤N_2O通量的影響 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 多年凍土土壤溫室氣體通量及微生物機制研究 |
| 5.1 材料與方法 |
| 5.1.1 樣品采集與處理 |
| 5.1.2 樣品培養(yǎng)與測試 |
| 5.1.3 氣體通量計算 |
| 5.1.4 土壤微生物測定分析 |
| 5.2 多年凍土土壤溫室氣體通量對水熱變化的響應(yīng) |
| 5.2.1 多年凍土土壤CO_2通量特征 |
| 5.2.2 多年凍土土壤CH_4通量特征 |
| 5.2.3 多年凍土土壤N_2O通量特征 |
| 5.3 多年凍土土壤微生物對水熱變化的響應(yīng) |
| 5.3.1 多年凍土土壤微生物群落結(jié)構(gòu) |
| 5.3.2 多年凍土土壤微生物群落多樣性 |
| 5.3.3 土壤環(huán)境因子對微生物群落的影響 |
| 5.4 多年凍土土壤微生物與土壤溫室氣體通量的關(guān)系 |
| 5.5 討論 |
| 5.5.1 水熱因子對多年凍土土壤溫室氣體通量的影響 |
| 5.5.2 水熱因子對土壤微生物群落的影響 |
| 5.5.3 多年凍土土壤微生物對土壤溫室氣體通量的影響 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 多年凍土土壤溫室氣體累計通量及全球增溫潛勢 |
| 6.1 材料與方法 |
| 6.2 多年凍土土壤溫室氣體累計通量 |
| 6.2.1 多年凍土不同森林類型土壤溫室氣體累計通量 |
| 6.2.2 地被物和積雪處理下多年凍土土壤溫室氣體累計通量 |
| 6.2.3 多年凍土不同土層土壤溫室氣體累計通量 |
| 6.3 多年凍土土壤溫室氣體全球增溫潛勢 |
| 6.3.1 多年凍土不同森林類型土壤溫室氣體全球增溫潛勢 |
| 6.3.2 地被物和積雪處理下多年凍土土壤溫室氣體全球增溫潛勢 |
| 6.3.3 多年凍土不同土層土壤溫室氣體全球增溫潛勢 |
| 6.4 討論 |
| 6.4.1 多年凍土土壤溫室氣體源/匯分析 |
| 6.4.2 多年凍土土壤溫室氣體對氣候變化的影響 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 第7章 結(jié)論與展望 |
| 7.1 結(jié)論 |
| 7.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 致謝 |
（5）我國北方草原和南方丘陵山地森林植物多樣性-氣候變化關(guān)系的比較研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一節(jié) 研究背景 |
| 第二節(jié) 研究進展 |
| 一、氣候變化與植物多樣性研究進展 |
| 二、氣候變化與草原植物多樣性關(guān)系的研究進展 |
| 三、氣候變化與森林植物多樣性關(guān)系的研究進展 |
| 四、遙感估測植物多樣性 |
| 第三節(jié) 研究目的與意義 |
| 第二章 研究地點與方法 |
| 第一節(jié) 研究區(qū)概況 |
| 第二節(jié) 技術(shù)路線圖 |
| 第三節(jié) 數(shù)據(jù)來源 |
| 一、植物多樣性遙感數(shù)據(jù) |
| 二、氣象數(shù)據(jù) |
| 第四節(jié) 研究方法 |
| 一、植物多樣性遙感估測方法 |
| 二、植物多樣性空間分布變化 |
| 三、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值計算方法 |
| 四、回歸分析方法 |
| 五、溫度、降水空間插值法 |
| 第三章 不同氣候區(qū)植物多樣性時空變化特征 |
| 第一節(jié) 北方草原與南方丘陵山地植物多樣性年際變化特征 |
| 第二節(jié) 北方草原區(qū)植物多樣性年內(nèi)變化特征 |
| 第三節(jié) 北方草原與南方丘陵山地植物多樣性空間變化特征 |
| 第四章 不同氣候區(qū)植物多樣性時空變化與氣候關(guān)系 |
| 第一節(jié) 北方草原與南方丘陵山地植物多樣性年際變化與氣候關(guān)系 |
| 第二節(jié) 北方草原區(qū)植物多樣性年內(nèi)變化與氣候關(guān)系 |
| 第三節(jié) 北方草原與南方丘陵山地植物多樣性空間變化與氣候關(guān)系 |
| 第五章 氣候變化對不同氣候區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響 |
| 第一節(jié) 北方草原區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與氣候關(guān)系 |
| 第二節(jié) 南方丘陵山地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與氣候關(guān)系 |
| 第六章 討論與結(jié)論 |
| 第一節(jié) 對比南北方植物多樣性時空變化特征 |
| 第二節(jié) 對比南北方植物多樣性與氣候變化關(guān)系 |
| 第三節(jié) 對比南北方生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與氣候變化的關(guān)系 |
| 第四節(jié) 結(jié)論與建議 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄 |
（6）考慮森林干擾和恢復(fù)的人工林碳動態(tài)模擬及預(yù)測研究 ——以浙江省麗水市為例（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 研究綜述 |
| 1.2.1 森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究進展 |
| 1.2.2 森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)影響因子研究進展 |
| 1.2.3 目前研究存在的不足 |
| 1.3 研究目標(biāo)與內(nèi)容 |
| 1.3.1 研究目標(biāo) |
| 1.3.2 研究內(nèi)容 |
| 1.4 選題依據(jù) |
| 1.5 研究思路與技術(shù)路線 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 技術(shù)路線 |
| 第二章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取和處理 |
| 2.1 研究區(qū)概況 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 氣候條件 |
| 2.1.4 主要森林類型和植物種類 |
| 2.2 數(shù)據(jù)獲取和處理 |
| 2.2.1 森林調(diào)查數(shù)據(jù) |
| 2.2.2 Landsat時間序列數(shù)據(jù) |
| 2.2.3 氣象數(shù)據(jù) |
| 2.2.4 地表數(shù)據(jù) |
| 2.2.5 模型校準(zhǔn)數(shù)據(jù) |
| 2.3 軟件與執(zhí)行環(huán)境 |
| 2.3.1 軟件編譯環(huán)境 |
| 2.3.2 圖形與統(tǒng)計工具 |
| 2.3.3 圖像處理工具 |
| 第三章 森林變化和森林年齡制圖 |
| 3.1 材料和方法 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 森林變化制圖 |
| 3.1.3 基于干擾和恢復(fù)歷史的林分類型定義 |
| 3.1.4 人工林森林年齡制圖的三層架構(gòu) |
| 3.1.5 結(jié)果驗證 |
| 3.2 結(jié)果與分析 |
| 3.2.1 森林干擾和森林恢復(fù) |
| 3.2.2 森林年齡制圖 |
| 3.2.3 森林年齡變化 |
| 3.2.4 結(jié)果驗證與精度評估 |
| 3.3 結(jié)論與討論 |
| 3.3.1 結(jié)論 |
| 3.3.2 討論 |
| 第四章 基于IBIS模型的碳密度和碳通量模擬 |
| 4.1 材料與方法 |
| 4.1.1 IBIS模型原理 |
| 4.1.2 IBIS模型的改進 |
| 4.1.3 IBIS模型的校準(zhǔn) |
| 4.1.4 模型模擬 |
| 4.2 結(jié)果與分析 |
| 4.2.1 碳密度和碳通量潛力模擬 |
| 4.2.2 未來氣候條件模擬 |
| 4.2.3 未來氣候情景下碳通量的模擬 |
| 4.2.4 氣候因子與碳通量的關(guān)系分析 |
| 4.2.5 模擬結(jié)果驗證 |
| 4.3 結(jié)論與討論 |
| 4.3.1 結(jié)論 |
| 4.3.2 討論 |
| 第五章 基于LUCAS模型的森林碳源匯的模擬和預(yù)測 |
| 5.1 材料與方法 |
| 5.1.1 LUCAS模型原理 |
| 5.1.2 模擬情景設(shè)置 |
| 5.1.3 模型輸入?yún)?shù)處理 |
| 5.2 結(jié)果與分析 |
| 5.2.1 麗水市森林碳源匯的時空分布 |
| 5.2.2 干擾對麗水森林碳匯的影響 |
| 5.2.3 不確定性分析 |
| 5.2.4 未來情景下森林年齡和樹種面積變化 |
| 5.2.5 未來情景下森林碳源匯的變化 |
| 5.3 結(jié)論與討論 |
| 5.3.1 結(jié)論 |
| 5.3.2 討論 |
| 第六章 主要結(jié)論和研究展望 |
| 6.1 主要結(jié)論 |
| 6.2 本研究特色與創(chuàng)新點 |
| 6.3 存在不足及展望 |
| 6.3.1 存在的不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 參考文獻 |
| 附錄 術(shù)語列表 |
（7）基于遙感反演的竹林物候時空變異及其對碳循環(huán)影響機制研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究目的和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài) |
| 1.2.1 植被物候監(jiān)測方法 |
| 1.2.1.1 基于站點的物候觀測 |
| 1.2.1.2 基于通量塔觀測數(shù)據(jù)的物候提取 |
| 1.2.1.3 基于遙感數(shù)據(jù)的物候反演 |
| 1.2.2 物候?qū)θ驓夂蜃兓捻憫?yīng) |
| 1.2.3 物候?qū)ι稚鷳B(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的影響 |
| 1.2.3.1 森林地上生物量估算 |
| 1.2.3.2 森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型模擬 |
| 1.2.3.3 物候耦合過程模型的碳循環(huán)的研究 |
| 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容 |
| 1.3.2 技術(shù)路線 |
| 2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)獲取 |
| 2.1 研究區(qū)概況 |
| 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 2.2.1 MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 2.2.2 地面觀測數(shù)據(jù) |
| 2.2.2.1 竹林物候數(shù)據(jù)觀測 |
| 2.2.2.2 竹林冠層LAI測量 |
| 2.2.2.3 竹林光譜反射率測量 |
| 2.2.2.4 竹林葉片生理生化參數(shù)測量 |
| 2.2.2.5 竹林地上生物量調(diào)查 |
| 2.2.2.6 碳通量數(shù)據(jù)獲取與處理 |
| 2.2.3 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 2.2.4 地形數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 2.2.5 土壤數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 2.2.6 竹林豐度數(shù)據(jù) |
| 2.2.7 植被覆蓋度數(shù)據(jù) |
| 2.2.8 InTEC模型輸入數(shù)據(jù) |
| 2.3 統(tǒng)計分析和評價方法 |
| 2.3.1 模型模擬評價指標(biāo) |
| 2.3.2 時空間變化趨勢分析 |
| 2.3.3 氣候變化對物候影響的偏相關(guān)分析 |
| 3 基于MODIS LAI同化的竹林物候遙感反演 |
| 3.1 MODIS LAI數(shù)據(jù)同化系統(tǒng) |
| 3.1.1 LAI動態(tài)模擬 |
| 3.1.2 PROSAIL輻射傳輸模型 |
| 3.1.3 粒子濾波同化算法 |
| 3.2 基于MODIS LAI同化的物候提取 |
| 3.3 竹林物候遙感反演模型系統(tǒng) |
| 3.4 竹林LAI同化結(jié)果與分析 |
| 3.4.1 LAI同化結(jié)果驗證 |
| 3.4.2 LAI時空同化結(jié)果 |
| 3.4.3 LAI空間變化趨勢 |
| 3.5 竹林物候時空反演結(jié)果與分析 |
| 3.5.1 基于PF_LAI時間序列的物候提取與評價 |
| 3.5.1.1 基于PF_LAI時間序列的物候提取與對比分析 |
| 3.5.1.2 基于PF_LAI時間序列提取物候評價 |
| 3.5.2 竹林物候的時空分布反演結(jié)果 |
| 3.5.3 竹林物候時空間格局 |
| 3.5.3.1 竹林物候年均值空間分布特征 |
| 3.5.3.2 竹林物候空間變化趨勢 |
| 3.6 討論 |
| 3.7 本章小結(jié) |
| 4 竹林物候?qū)Νh(huán)境的時空響應(yīng) |
| 4.1 物候?qū)夂蛞蜃拥捻憫?yīng) |
| 4.1.1 物候與氣候因子之間偏相關(guān)關(guān)系的空間分布特征 |
| 4.1.1.1 SOS與氣候因子之間的偏相關(guān)關(guān)系 |
| 4.1.1.2 EOS與氣候因子之間的偏相關(guān)關(guān)系 |
| 4.1.1.3 LOS與氣候因子之間的偏相關(guān)關(guān)系 |
| 4.1.2 竹林物候?qū)夂蜃兓憫?yīng)的空間分布特征 |
| 4.1.2.1 SOS對氣候變化的空間響應(yīng) |
| 4.1.2.2 EOS對氣候變化的空間響應(yīng) |
| 4.2 地形因子對物候影響 |
| 4.3 討論 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 物候?qū)χ窳值厣仙锪康臅r空影響 |
| 5.1 隨機森林模型簡介及AGB估算方法 |
| 5.2 隨機森林模型參數(shù)優(yōu)化 |
| 5.3 竹林地上生物量估算結(jié)果 |
| 5.3.1 隨機森林模型精度驗證 |
| 5.3.2 竹林地上生物量時空分布 |
| 5.3.3 竹林地上生物量空間變化趨勢 |
| 5.4 竹林物候?qū)Φ厣仙锪康臅r空影響 |
| 5.4.1 SOS與AGB之間的空間相關(guān)性 |
| 5.4.2 EOS與AGB之間的空間相關(guān)性 |
| 5.4.3 LOS與AGB之間的空間相關(guān)性 |
| 5.4.4 物候與AGB年際變化之間的關(guān)系 |
| 5.5 討論 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 6 竹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空變異對物候的響應(yīng) |
| 6.1 InTEC模型簡介 |
| 6.2 融入竹林物候的InTEC模型物候模塊改進 |
| 6.3 結(jié)構(gòu)方程模型 |
| 6.4 融入物候的竹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空模擬 |
| 6.4.1 改進后InTEC模型模擬碳循環(huán)驗證 |
| 6.4.2 竹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空模擬結(jié)果 |
| 6.4.3 竹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空間格局 |
| 6.4.3.1 碳循環(huán)年均值空間分布特征 |
| 6.4.3.2 碳循環(huán)空間變化趨勢 |
| 6.5 竹林物候?qū)χ窳稚鷳B(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空變異的影響 |
| 6.5.1 物候?qū)PP的影響 |
| 6.5.2 物候?qū)PP的影響 |
| 6.5.3 物候?qū)EP的影響 |
| 6.6 氣候變化、物候變化對碳循環(huán)變化的影響 |
| 6.7 討論 |
| 6.8 本章小結(jié) |
| 7 物候參與下的竹林生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力評價 |
| 7.1 竹林生產(chǎn)力評價方法 |
| 7.1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建 |
| 7.1.2 竹林生產(chǎn)力水平時空評價 |
| 7.2 變量因子對竹林碳循環(huán)因子的影響 |
| 7.2.1 顯性變量和隱性變量之間的權(quán)重和通徑系數(shù)估計 |
| 7.2.2 隱性變量之間的通徑系數(shù) |
| 7.2.3 隱性因子對竹林碳循環(huán)因子時空分布的影響 |
| 7.3 竹林生產(chǎn)力水平時空評價 |
| 7.4 討論 |
| 7.5 本章小結(jié) |
| 8 結(jié)論與討論 |
| 8.1 結(jié)論 |
| 8.2 創(chuàng)新點 |
| 8.3 討論 |
| 參考文獻 |
| 個人簡介 |
| 導(dǎo)師簡介 |
| 致謝 |
（8）中國地區(qū)大氣污染—植被—二氧化碳的相互影響研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 二氧化碳數(shù)值模擬研究 |
| 1.2.2 陸地生態(tài)系統(tǒng)模式研究 |
| 1.2.3 臭氧和顆粒物對植被的影響研究 |
| 1.2.4 二氧化碳施肥效應(yīng)研究 |
| 1.3 本文研究內(nèi)容 |
| 第二章 研究方法與數(shù)據(jù) |
| 2.1 區(qū)域氣候化學(xué)模式RegCM-CHEM簡介 |
| 2.1.1 發(fā)展歷程 |
| 2.1.2 主要模塊 |
| 2.1.3 氣溶膠和氣相化學(xué)機制 |
| 2.2 陸地生態(tài)系統(tǒng)模式Y(jié)IBs |
| 2.2.1 YIBs模式主要過程 |
| 2.2.2 冠層輻射方案 |
| 2.2.3 生物源揮發(fā)性有機物排放方案 |
| 2.2.4 臭氧損傷方案 |
| 2.3 RegCM-CHEM-YIBs耦合模式 |
| 2.3.1 耦合模式框架 |
| 2.3.2 模式輸入數(shù)據(jù) |
| 第三章 中國地區(qū)二氧化碳時空分布特征的模擬研究 |
| 3.1 模式設(shè)置 |
| 3.2 模式結(jié)果驗證與分析 |
| 3.2.1 氣象場評估 |
| 3.2.2 陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量評估 |
| 3.2.3 二氧化碳濃度評估 |
| 3.3 二氧化碳濃度和陸地碳通量的時空分布特征 |
| 3.3.1 年際變化特征 |
| 3.3.2 季節(jié)變化特征 |
| 3.4 陸地碳通量對二氧化碳濃度的影響 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 臭氧和顆粒物對植被碳通量及二氧化碳濃度的影響研究 |
| 4.1 數(shù)值試驗方案設(shè)計 |
| 4.2 模擬結(jié)果評估 |
| 4.2.1 臭氧濃度模擬及驗證 |
| 4.2.2 氣溶膠光學(xué)厚度模擬及驗證 |
| 4.3 臭氧對植被碳通量以及大氣二氧化碳濃度的影響 |
| 4.3.1 臭氧對植被碳通量的影響 |
| 4.3.2 臭氧對大氣二氧化碳濃度的影響 |
| 4.3.3 不確定性分析 |
| 4.4 顆粒物對植被碳通量以及大氣二氧化碳濃度的影響 |
| 4.4.1 顆粒物對輻射、溫度和飽和蒸氣壓差的影響 |
| 4.4.2 顆粒物對植被碳通量的影響 |
| 4.4.3 不同氣象因子對植被碳通量的貢獻 |
| 4.4.4 顆粒物對大氣二氧化碳濃度的影響 |
| 4.4.5 不確定性分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 區(qū)域二氧化碳濃度升高和全球氣候變化對臭氧及二次有機氣溶膠的影響研究 |
| 5.1 數(shù)值試驗方案設(shè)計 |
| 5.2 模擬結(jié)果評估 |
| 5.2.1 BVOC排放的模擬與驗證 |
| 5.2.2 SOA濃度的模擬與驗證 |
| 5.3 區(qū)域CO_2濃度升高和全球氣候變化對我國氣候的影響 |
| 5.4 區(qū)域CO_2濃度升高和全球氣候變化對植被碳收支及BVOC排放的影響 |
| 5.4.1 植被光合作用速率及生產(chǎn)力的變化 |
| 5.4.2 植被BVOC排放的變化 |
| 5.5 區(qū)域CO_2濃度升高和全球氣候變化對臭氧和SOA的影響 |
| 5.5.1 對近地面臭氧濃度的影響 |
| 5.5.2 對二次有機氣溶膠濃度的影響 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 本文主要研究結(jié)果 |
| 6.2 本文主要創(chuàng)新點 |
| 6.3 未來工作展望 |
| 6.3.1 本文工作的不足之處 |
| 6.3.2 今后工作展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 博士期間科研成果 |
（9）基于InTEC模型的亞熱帶森林碳循環(huán)時空模擬及對氣候變化的響應(yīng)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 |
| 1.2.1 森林碳收支的主要研究方法 |
| 1.2.2 森林對氣候變化的響應(yīng) |
| 1.3 研究內(nèi)容 |
| 1.4 技術(shù)路線 |
| 2 材料與方法 |
| 2.1 研究區(qū)概況 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 氣候特點 |
| 2.1.3 森林資源概況 |
| 2.2 InTEC模型簡介 |
| 2.3 InTEC模型核心過程 |
| 2.3.1 初始化NPP-age關(guān)系 |
| 2.3.2 NPP計算 |
| 2.3.3 異養(yǎng)呼吸 |
| 2.3.4 碳庫的動態(tài)分配 |
| 2.3.5 GPP變化 |
| 2.4 InTEC模型驅(qū)動數(shù)據(jù) |
| 2.4.1 氣象數(shù)據(jù) |
| 2.4.1.1 過去氣象數(shù)據(jù) |
| 2.4.1.2 未來氣象數(shù)據(jù) |
| 2.4.2 浙江省森林分布數(shù)據(jù) |
| 2.4.3 土壤數(shù)據(jù) |
| 2.4.4 LAI時空數(shù)據(jù) |
| 2.4.5 森林年齡空間分布 |
| 2.4.6 氮沉降數(shù)據(jù) |
| 2.4.7 參考年NPP |
| 2.4.8 地形數(shù)據(jù) |
| 2.4.9 CO_2濃度數(shù)據(jù) |
| 2.4.10 植被生理生態(tài)參數(shù) |
| 2.4.11 NPP-age關(guān)系 |
| 2.5 碳循環(huán)時空模擬 |
| 2.5.1 森林碳通量觀測 |
| 2.5.2 站點精度驗證 |
| 2.5.3 模擬過程 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 3 浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)時空模擬 |
| 3.1 NPP-age參數(shù)優(yōu)化結(jié)果 |
| 3.2 InTEC模型優(yōu)化結(jié)果 |
| 3.3 過去氣候背景下浙江省森林NEP時空格局 |
| 3.4 未來氣候情景下浙江省森林NEP時空格局 |
| 3.4.1 RCP2.6氣候情景 |
| 3.4.2 RCP4.5氣候情景 |
| 3.4.3 RCP8.5氣候情景 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 浙江省森林碳循環(huán)對氣候變化的響應(yīng) |
| 4.1 氣溫對NEP的影響 |
| 4.2 降水對NEP的影響 |
| 4.3 太陽輻射對NEP的影響 |
| 4.4 相對濕度對NEP的影響 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 結(jié)論與討論 |
| 5.1 結(jié)論 |
| 5.2 創(chuàng)新點 |
| 5.3 討論 |
| 5.3.1 NEP時空模擬方面 |
| 5.3.2 NEP對氣象因子的響應(yīng)方面 |
| 參考文獻 |
| 個人簡介 |
| 導(dǎo)師簡介 |
| 致謝 |
（10）中亞熱帶森林碳庫和植物群落對氣候變化的響應(yīng) ——以桑植縣為例（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響 |
| 1.1.1 氣候變化對森林生產(chǎn)力的影響 |
| 1.1.2 氣候變化對物種分布的影響 |
| 1.1.3 氣候變化對土壤碳庫的影響 |
| 1.1.4 氣候變化對干擾體系的影響 |
| 1.2 森林景觀模型的發(fā)展和應(yīng)用 |
| 1.2.1 森林景觀模型的發(fā)展 |
| 1.2.2 森林景觀模型的應(yīng)用 |
| 1.3 應(yīng)對氣候變化的森林管理研究進展 |
| 1.4 研究內(nèi)容、目標(biāo)及意義 |
| 1.4.1 研究內(nèi)容 |
| 1.4.2 研究目標(biāo) |
| 1.4.3 研究意義 |
| 1.5 技術(shù)路線 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 研究區(qū)概況 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 氣候 |
| 2.1.3 土壤 |
| 2.1.4 森林植被 |
| 2.2 LANDIS-Ⅱ模型 |
| 2.2.1 演替模塊 |
| 2.2.2 干擾模塊 |
| 2.2.3 結(jié)果輸出模塊 |
| 2.3 數(shù)據(jù)來源和參數(shù)化 |
| 2.3.1 DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù) |
| 2.3.2 氣候數(shù)據(jù) |
| 2.3.3 土壤屬性數(shù)據(jù) |
| 2.3.4 森林物種組成和年齡結(jié)構(gòu) |
| 2.3.5 植物功能性狀和生活史參數(shù) |
| 2.4 模型情景設(shè)計 |
| 2.4.1 氣候情景 |
| 2.4.2 森林管理情景 |
| 2.5 模型調(diào)試和運行 |
| 2.6 模擬結(jié)果批量化處理和分析 |
| 2.7 模擬結(jié)果驗證 |
| 第三章 森林植物群落對氣候變化的響應(yīng) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 模型配置 |
| 3.2.2 情景設(shè)計 |
| 3.2.3 模型調(diào)試和運行 |
| 3.2.4 數(shù)據(jù)分析 |
| 3.3 結(jié)果與分析 |
| 3.3.1 氣候變化對森林群落組成的影響 |
| 3.3.2 植物物種分布對氣候變化的響應(yīng) |
| 3.3.3 氣候變化對植物物種定居的影響 |
| 3.4 討論 |
| 3.4.1 氣候變化對森林群落組成的影響 |
| 3.4.2 氣候變化對植物物種分布的影響 |
| 3.5 小結(jié) |
| 第四章 氣候變化對森林碳庫的影響 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 模型配置 |
| 4.2.2 情景設(shè)計 |
| 4.2.3 模型調(diào)試和運行 |
| 4.2.4 數(shù)據(jù)分析 |
| 4.3 結(jié)果與分析 |
| 4.3.1 氣候變化對森林生產(chǎn)力的影響 |
| 4.3.2 氣候變化對植物碳庫的影響 |
| 4.3.3 氣候變化對碎屑碳庫的影響 |
| 4.3.4 氣候變化對土壤碳庫的影響 |
| 4.3.5 氣候變化對森林固碳潛力的影響 |
| 4.4 討論 |
| 4.4.1 氣候變化對森林生產(chǎn)力和固碳潛力的影響 |
| 4.4.2 氣候變化對森林碳庫的影響 |
| 4.5 小結(jié) |
| 第五章 氣候適應(yīng)性管理措施對森林碳庫和植物群落的影響 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 模型配置 |
| 5.2.2 情景設(shè)計 |
| 5.2.3 模型調(diào)試和運行 |
| 5.2.4 數(shù)據(jù)分析 |
| 5.3 結(jié)果與分析 |
| 5.3.1 森林生產(chǎn)力 |
| 5.3.2 碳庫 |
| 5.3.3 生物量 |
| 5.3.4 群落組成 |
| 5.3.5 年齡結(jié)構(gòu) |
| 5.3.6 物種豐富度 |
| 5.4 討論 |
| 5.4.1 管理措施對森林生產(chǎn)力和碳庫的影響 |
| 5.4.2 管理措施對森林物種組成、年齡結(jié)構(gòu)和多樣性的影響 |
| 5.5 小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 研究結(jié)論 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.3 研究的創(chuàng)新點 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果 |
四、全球氣候變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響（論文參考文獻）
- [1]區(qū)域尺度馬尾松生產(chǎn)力的空間分異、影響因素及模擬預(yù)測[D]. 黃鑫. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué), 2021
- [2]長葉松（Pinus palustris）生態(tài)系統(tǒng)碳物候動態(tài)和建模方法研究[D]. 龔元. 南京林業(yè)大學(xué), 2021
- [3]干旱對陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)化學(xué)計量比和土壤微生物群落結(jié)構(gòu)的影響[D]. 孫源. 南京林業(yè)大學(xué), 2021
- [4]大興安嶺多年凍土區(qū)不同林型土壤主要溫室氣體通量特征及氣候變化的響應(yīng)[D]. 吳祥文. 哈爾濱師范大學(xué), 2021(09)
- [5]我國北方草原和南方丘陵山地森林植物多樣性-氣候變化關(guān)系的比較研究[D]. 白嵐. 中央民族大學(xué), 2021(12)
- [6]考慮森林干擾和恢復(fù)的人工林碳動態(tài)模擬及預(yù)測研究 ——以浙江省麗水市為例[D]. 刁嬌嬌. 南京林業(yè)大學(xué), 2021
- [7]基于遙感反演的竹林物候時空變異及其對碳循環(huán)影響機制研究[D]. 李雪建. 浙江農(nóng)林大學(xué), 2021
- [8]中國地區(qū)大氣污染—植被—二氧化碳的相互影響研究[D]. 謝曉棟. 南京大學(xué), 2020(12)
- [9]基于InTEC模型的亞熱帶森林碳循環(huán)時空模擬及對氣候變化的響應(yīng)[D]. 鄭鈞瀧. 浙江農(nóng)林大學(xué), 2020
- [10]中亞熱帶森林碳庫和植物群落對氣候變化的響應(yīng) ——以桑植縣為例[D]. 吳宇. 中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院武漢植物園), 2020(01)
標(biāo)簽：生態(tài)系統(tǒng)論文; 馬尾松論文; 全球氣候變化論文; 土壤濕度論文; 土壤結(jié)構(gòu)論文;