导读:本文包含了中国东北样带论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:中国,模型,植被,持续性,生态,区划,综合评价。
中国东北样带论文文献综述
李沁书[1]（2016）在《中国东北样带生态水文最优性研究》一文中研究指出植被是陆地生态系统的重要组成部分,它通过呼吸作用、蒸腾作用和光合作用等参与水循环、能量循环和物质循环。植被可以在一定程度上反映陆地生态系统的状况,所以对植被的生长和分布的研究对于认识生态系统的结构和功能非常重要。目前描述植被生长的主要指数有归一化差分植被指数(NDVI)、植被冠层盖度等。随着气候变化关注度的提高,越来越多的研究致力于找到植被与环境之间的关系。本文即以中国东北样带为研究对象,分别采用相关分析法和Eagleson生态水文模型探究气候因子对植被的影响。中国东北样带是以降水为主要驱动因子的陆地样带,本文将中国东北样带划分为草地区、农田区和森林区,采用数据的时间段为2000~2013年,时间尺度为年。相关分析法从统计的角度,探究生长季NDVI与降水、气温的相关关系及其对二者的敏感度。Eagleson的生态水文模型结合水量平衡方程和潜在冠层导度方程,计算最优冠层状态时的植被盖度,同时得到水量平衡组分占比。此外,应用局部敏感性分析法分析生态水文模型,得到最优盖度对植被特征和气候因子的敏感度。在草地区,49.66%区域的NDVI与降水量呈现出显着的正相关关系,88.68%的地区NDVI与气温呈现不显着的相关关系,NDVI随气温的升高而减小,气候越干旱,草地植被的生长与降水相关性越大,对降水越敏感;在农田区,NDVI受气候因子影响不大;在森林区,NDVI与降水和气温均呈正相关,较干旱森林植被对气温更敏感,降水量超过470mm时,NDVI对降水和气温的敏感度相当。生态水文模型计算的最优植被盖度M*呈现出与实际盖度M相似的空间分布,二者在空间上的相关系数达到0.81。从多年平均尺度来看,草地区M*为0.353,M为0.352;森林区M*为0.822,M为0.826,模拟结果良好。水量平衡组分占比合理,为该理论的适用性提供了佐证。M*随叶倾角β的增大而增大,随叶面积指数LAI和树干分数hs/h的增大而减小,草地区植被M*对β比对LAI更敏感,森林区植被M*对β和LAI比对hs/h的变化更为敏感。植被对降水比对气温更敏感,草地比森林对气候因子更敏感。M*与生长季降水量呈正相关,与气温呈负相关。湿润区森林还可能受到降水、气温、光照之外其他因素的限制。此方法为定量分析气候变化对植被盖度的影响提供了可能性,并且可以为生态修复工程提供建议。(本文来源于《清华大学》期刊2016-05-01）
孙盼盼[2]（2012）在《中国东北样带森林和草地土壤反硝化势及产物组成》一文中研究指出土壤反硝化作用是土壤氮素生物地球化学循环的重要环节，是平衡土壤中氮通量的重要过程，是导致土壤和肥料氮素损失的重要途径，对于土壤氮素的平衡、氮氧化物大气环境污染和温室效应具有重要的影响。本文采用淹水-充氮气严格厌氧密闭培养乙炔抑制法(试验中NO_3~--N含量均调至70mg·kg~(-1)，恒温25°C条件下，培养5天)，研究了中国东北样带（NECT）森林和草地土壤反硝化势及气态产物(N_2O、 NO、N_2)的比例，并分析了影响反硝化势及气态产物组成的影响因素。东北样带土壤的pH值从东到西逐渐升高，东部森林土壤呈现酸性，pH值在4.3~5.9之间，有机碳含量在32.0~54.7g·kg~(-1)之间；西部草地土壤接近于中性，pH值在6.1~7.8之间，有机碳含量在14.8~32.2g·kg~(-1)之间。分析表明，森林土壤全氮、硝态氮含量与草地土壤之间差异显着，森林土壤含量均高于草地土壤。研究结果表明，中国东北样带森林、草地土壤反硝化势差异很大(0.23~1.07mg·kg~(-1)·h~(-1))，东北样带西部的草地土壤反硝化势显着大于东部森林土壤(r=0.70, p＜0.01)。土壤反硝化势与pH值、NH_4~+-N增量有显着正相关关系(p＜0.01)，表明土壤pH、NH_4~+-N增量是中国东北样带影响土壤反硝化势的重要因素。在中国东北样带供试土壤中，土壤反硝化气态产物中氮氧化物组成比例差异很大。东北样带东部森林土壤反硝化的主要气态产物是N_2O，平均值达到62.6%；西部草地土壤反硝化的主要气态产物是N_2，平均值达到69.4%。N_2O占土壤反硝化气态产物的比例从东到西逐渐减少，N_2占气态产物的比例从东到西逐渐增加。反硝化气态产物N_2O排放量占气态产物总排放量的比例与土壤pH值有显着负相关性，而N_2排放量占气态产物总排放量的比例与土壤pH值有显着正相关性(p＜0.01)，表明土壤pH是影响东北样带土壤反硝化气态产物比例的重要因素。中国东北样带西部草地土壤能够有效地将有效氮转化为惰性氮，东部森林土壤则不能，而是主要生成温室气体N_2O，对环境产生负面影响。因此东北样带森林土壤反硝化作用的环境影响需进一步加强研究。(本文来源于《山东农业大学》期刊2012-05-25）
岳书平,闫业超,张树文[3]（2012）在《基于模糊理论的中国东北样带生态可持续性综合评价模型研究(英文)》一文中研究指出参照压力-状态-响应(PSR)模型、驱动力-状态-响应(DSR)模型等可持续发展评价理论与方法,提出了压力-状态-恢复力概念模型,运用"自上而下"和"自下而上"相结合的方法进行评价指标的筛选,构建中国东北样带不同类型区生态可持续性定量评价指标体系。然后,引入了"隶属函数"的概念来描述指标差异的中间过渡,利用层次分析(AHP)与信息熵相结合的方法确定各级指标的权重,建立NECT不同类型区生态可持续性模糊综合评价模型。(本文来源于《Agricultural Science & Technology》期刊2012年01期）
岳书平,闫业超,张树文[4]（2011）在《基于模糊理论的中国东北样带生态可持续性综合评价模型研究》一文中研究指出参照压力-状态响应(PSR)模型、驱动力-状态-响应(DSR)模型等可持续发展评价理论与方法,提出了压力-状态-恢复力概念模型,运用"自上而下"和"自下而上"相结合的方法进行评价指标的筛选,构建中国东北样带不同类型区生态可持续性定量评价指标体系。然后,引入"隶属函数"的概念来描述指标差异的中间过渡,利用层次分析(AHP)与信息熵相结合的方法确定各级指标的权重,建立NECT不同类型区生态可持续性模糊综合评价模型。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2011年26期）
岳书平,闫业超,张树文[5]（2010）在《30年来中国东北样带生态可持续性的时空分异》一文中研究指出目前,可持续性已成为生态学者密切关注的焦点,成为国际社会的热点话题。在中国东北样带内沿降水的梯度变化方向,在不同生态类型区选取典型市(县)作为研究区,利用压力-状态-恢复力模型,选取适用于各类型区的通用指标和反映不同类型区生态环境差异的区域特征指标,构建了生态可持续性评价指标体系;运用遥感和G IS技术,获取并分析了各典型区不同时期的生态环境信息,从系统发展的演替过程评价了各典型区生态可持续性的变化趋势。研究结果表明:1986-2005年间,中国东北样带各类型区的生态可持续程度总体呈下降趋势,各类型区生态可持续指数的总体分布规律是林区>农林交错区>牧区>农牧交错区>农区;从生态可持续性的空间分布来看,1986-2005年间,各典型区变动均较大,特别是巴林右旗,而磐石市和抚松县的空间分布规律比较明显。(本文来源于《自然灾害学报》期刊2010年03期）
李丽丽[6]（2010）在《中国东北样带长期放牧干扰下羊草种群表型可塑性及遗传多态性的初步研究》一文中研究指出植物在长期的放牧干扰下对环境的异质性会产生适应。这种适应被认为是植物在与草食动物长期的协同进化过程中采取的适应策略,主要通过表型可塑性的产生来实现。本论文应用传统生态学与分子生态学研究相结合的方法,研究羊草种群在放牧干扰下的表型可塑性及遗传多态性变化趋势,从分子水平说明羊草在放牧干扰下的适应进化机制。我们通过2008年对中国东北样带长岭、海拉尔、锡林浩特叁个地区的长期放牧和无牧样地的羊草种群表型可塑性变化及生物量分配等进行研究,同时利用扩增片段长度多态性(AFLP)技术检测种群间遗传多态性及遗传距离的变化。通过数据分析,结果表明:1.在放牧干扰下,所有羊草种群叶构型指数均呈现减小趋势。长期放牧样地羊草种群的活叶数、叶长、叶宽、叶片倾角相比无牧样地显着减小,其中最明显的是叶片倾角的变化,植株生长形态上由向上直立生长,逐渐变为水平匍匐生长;羊草种群高度也表现出明显的适应变化,长岭地区放牧样地羊草种群的高度仅为8.45 cm,只有无牧种群的叁分之一;羊草种群密度和根茎密度,也呈减小趋势;植株生物量相也显着降低,但是在资源分配方面,地上、地下生物量占总生物量比例并没有因为放牧影响而发生变化;双因素方差分析表明,对于羊草种群高度可塑性变化的影响,长期放牧的作用大于地理隔离的作用。2.AFLP分子标记分析结果表明,9对引物共扩增出482条带,其中385条为多态性条带,多态位点百分率达到79.87%。利用AFLP条带记录数据进行遗传多态性指标、遗传相似度、遗传距离、基因流、平均值法(UPGMA)聚类分析、分子方差分析(AMOVA),结果显示羊草种群遗传多态性虽然受到长期放牧干扰的一定影响,但这个影响并不明显,更多可能由于放牧引起的环境异质性或基因流。聚类分析结果将6个种群按地理位置分为叁大类,说明地理隔离对羊草种群遗传分化及遗传多态性的影响大于长期放牧干扰影响。相关分析也进一步表明,放牧与无牧种群之间的遗传变异与种群高度、叶构型、种群密度、根茎密度等各表型可塑性指标变化不存在显着的相关性。综上所述,中国东北样带各羊草种群在长期放牧影响下产生了不同的适应性表型,通过AFLP分析表明各羊草种群之间存在着广泛的遗传变异,这种变异因地理隔离和放牧干扰所产生的变化程度不同。长期放牧对表型可塑性指标变化有显着作用,但对羊草种群遗传多态性虽有一定影响却不明显。(本文来源于《东北师范大学》期刊2010-06-01）
曹云锋,王正兴,柯灵红,张景[7]（2010）在《2000～2008年中国东北样带植被变化》一文中研究指出利用经过重建后的2000～2008年生长季MODIS-NDVI时间序列逐年生长季均值对中国东北样带植被覆盖变化进行了研究,发现植被NDVI变化过程具有明显的时空分异特征。在时间上,2001年与2002年NDVI均值比2000～2008年9年均值分别偏低1.89%和1.44%,而2003年和2008年分别偏高2.92%和2.87%。在空间上,样带东部半湿润地区植被覆盖在2000～2008年间年际变化很小,NDVI波动在2%以下。样带中部半干旱区NDVI波动一般低于5%。而样带西部干旱的草原和荒漠化草原区植被覆盖波动明显,NDVI波动于2003年和2008年分别出现了8.51%和6.35%高值,裸地甚至于2003年出现了高达15.07%的波动。研究区NDVI变化的时空分异特征,对遥感研究和生产实践有重要意义。一方面,在进行陆地生态系统变化监测时,不能用少数几次的监测结果预测变化趋势,这对"高空间分辨率-低时间分辨率"遥感数据应用有重要意义;另一方面,NDVI波动的空间差异,要求在变化监测时把重点放在NDVI波动频繁的地区。(本文来源于《第四纪研究》期刊2010年03期）
岳书平,闫业超,张树文[8]（2010）在《中国东北样带生态环境区划研究》一文中研究指出从国内外生态区划、生态土地分类和生态-生产范式的研究和发展入手,从生态利用的角度出发,以生态要素区划为基础,依据自然生态因子(如:气候、地形地貌、植被、土壤)和人类活动(如:土地利用)的特点,运用经验判别法和RS与GIS技术进行生态环境综合区划,将中国东北样带分为5个生态环境区,命名方式采用地理位置+地貌类型+干湿状况+土地利用组合状况。即:长白山中低山湿润针阔混交林生态环境区、牡丹江-辽源低山丘陵湿润农林交错生态环境区、大青山-大黑山山前台地湿润半湿润农业生态环境区、松嫩平原半湿润半干旱农牧交错生态环境区、内蒙古高原东部草原干旱半干旱牧业生态环境区。(本文来源于《地域研究与开发》期刊2010年02期）
张峰,周广胜[9]（2008）在《中国东北样带植被净初级生产力时空动态遥感模拟》一文中研究指出中国东北样带(Northeast China Transect,NECT)是中纬度半干旱区的国际地圈-生物圈计划(IGBP)陆地样带之一,是全球变化研究的重要手段与热点。该研究应用生态系统碳循环过程CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型分析了NECT从1982~1999年植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空变异及其影响因子。结果表明,1)1982~1999年NECT植被NPP为58~811gC·m–2·a–1,平均为426gC·m–2·a–1,大体上呈现由东向西逐渐递减的趋势;2)研究时段内NECT的总NPP变异范围是0.218~0.325PgC,平均为0.270PgC(1Pg=1015g);3)NECT的总NPP在过去18年内整体呈显着性增加趋势,其中从1982~1990年样带NPP呈显着性增加趋势,而后期1991~1999样带NPP没有显着性变化趋势;4)沿NECT不同植被类型对气候变化的响应特征是不同的,在研究时段内,农田、典型草原和草甸草原表现出最大的NPP增加量,而典型草原、荒漠草原对气候变化表现出高的敏感性;5)NECT植被NPP的空间分布格局是由年降水量的分布格局所决定,而NPP的时间变异则由年降水量、年太阳总辐射的变化所影响驱动。(本文来源于《植物生态学报》期刊2008年04期）
杨利民,韩梅,周广胜,李建东[10]（2007）在《中国东北样带关键种羊草水分利用效率与气孔密度》一文中研究指出沿中国东北样带,从长春到阿巴嘎旗,大约每个经度设1个样地,共10个样地,研究了草原段关键种羊草的水分利用效率、叶片下表面气孔密度和气孔大小的变化,以及它们与年降水量、年均温度、土壤水分和海拔的关系.结果表明自东向西,随年降水量、年均温度、土壤水分的降低和海拔的升高,羊草水分利用效率有明显增强的趋势,而气孔密度有明显增大的趋势,气孔大小没有明显变化规律并主要与取样时刻开张状态有关,说明羊草气孔数量的增多有利用提高水分利用效率.逐步回归分析结果表明,土壤水分是决定羊草气孔密度变化的第一显着因子,其次是年降水量,说明水分条件是羊草气孔密度变化的主要生态因子.从数据分布散点图、温度和放牧干扰作用的复杂性以及受土壤和地形条件特殊性影响样地的分析表明,羊草水分利用效率和气孔密度对环境变化的响应是非常复杂的,是包括植被利用方式与强度在内的环境因子综合作用的结果,也是羊草长期适应各样地环境的结果.(本文来源于《生态学报》期刊2007年01期）
中国东北样带论文开题报告
（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：
土壤反硝化作用是土壤氮素生物地球化学循环的重要环节，是平衡土壤中氮通量的重要过程，是导致土壤和肥料氮素损失的重要途径，对于土壤氮素的平衡、氮氧化物大气环境污染和温室效应具有重要的影响。本文采用淹水-充氮气严格厌氧密闭培养乙炔抑制法(试验中NO_3~--N含量均调至70mg·kg~(-1)，恒温25°C条件下，培养5天)，研究了中国东北样带（NECT）森林和草地土壤反硝化势及气态产物(N_2O、 NO、N_2)的比例，并分析了影响反硝化势及气态产物组成的影响因素。东北样带土壤的pH值从东到西逐渐升高，东部森林土壤呈现酸性，pH值在4.3~5.9之间，有机碳含量在32.0~54.7g·kg~(-1)之间；西部草地土壤接近于中性，pH值在6.1~7.8之间，有机碳含量在14.8~32.2g·kg~(-1)之间。分析表明，森林土壤全氮、硝态氮含量与草地土壤之间差异显着，森林土壤含量均高于草地土壤。研究结果表明，中国东北样带森林、草地土壤反硝化势差异很大(0.23~1.07mg·kg~(-1)·h~(-1))，东北样带西部的草地土壤反硝化势显着大于东部森林土壤(r=0.70, p＜0.01)。土壤反硝化势与pH值、NH_4~+-N增量有显着正相关关系(p＜0.01)，表明土壤pH、NH_4~+-N增量是中国东北样带影响土壤反硝化势的重要因素。在中国东北样带供试土壤中，土壤反硝化气态产物中氮氧化物组成比例差异很大。东北样带东部森林土壤反硝化的主要气态产物是N_2O，平均值达到62.6%；西部草地土壤反硝化的主要气态产物是N_2，平均值达到69.4%。N_2O占土壤反硝化气态产物的比例从东到西逐渐减少，N_2占气态产物的比例从东到西逐渐增加。反硝化气态产物N_2O排放量占气态产物总排放量的比例与土壤pH值有显着负相关性，而N_2排放量占气态产物总排放量的比例与土壤pH值有显着正相关性(p＜0.01)，表明土壤pH是影响东北样带土壤反硝化气态产物比例的重要因素。中国东北样带西部草地土壤能够有效地将有效氮转化为惰性氮，东部森林土壤则不能，而是主要生成温室气体N_2O，对环境产生负面影响。因此东北样带森林土壤反硝化作用的环境影响需进一步加强研究。
（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。
中国东北样带论文参考文献
[1].李沁书.中国东北样带生态水文最优性研究[D].清华大学.2016
[2].孙盼盼.中国东北样带森林和草地土壤反硝化势及产物组成[D].山东农业大学.2012
[3].岳书平,闫业超,张树文.基于模糊理论的中国东北样带生态可持续性综合评价模型研究(英文)[J].AgriculturalScience&Technology.2012
[4].岳书平,闫业超,张树文.基于模糊理论的中国东北样带生态可持续性综合评价模型研究[J].安徽农业科学.2011
[5].岳书平,闫业超,张树文.30年来中国东北样带生态可持续性的时空分异[J].自然灾害学报.2010
[6].李丽丽.中国东北样带长期放牧干扰下羊草种群表型可塑性及遗传多态性的初步研究[D].东北师范大学.2010
[7].曹云锋,王正兴,柯灵红,张景.2000～2008年中国东北样带植被变化[J].第四纪研究.2010
[8].岳书平,闫业超,张树文.中国东北样带生态环境区划研究[J].地域研究与开发.2010
[9].张峰,周广胜.中国东北样带植被净初级生产力时空动态遥感模拟[J].植物生态学报.2008
[10].杨利民,韩梅,周广胜,李建东.中国东北样带关键种羊草水分利用效率与气孔密度[J].生态学报.2007
论文知识图
