一、全球气候变化对森林生态系统的影响（论文文献综述）
黄鑫[1]（2021）在《区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测》文中研究说明自工业革命以来,全球CO2浓度急剧上升,气候变暖给人类社会的发展及生产生活带来了严重的影响。森林是陆地生态系统的重要组成部分,也是最重要的碳库,在调节全球碳平衡、缓解温室气体浓度上升方面发挥着不可替代的作用。森林生产力是评估森林固碳能力的重要指标之一,它会受到众多生物和非生物因素的影响。在全球气候变化的大背景下,了解森林生产力在多种时空尺度下对各种因素的响应规律对于森林碳循环研究及碳汇管理政策的制定具有重要意义。本文以我国南方地区重要的人工林造林树种马尾松为研究对象,以“规律探索-实测验证-模型驱动-情景预测”为研究思路,基于大量研究文献构建了我国南方区域尺度的马尾松树干、树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层生产力数据库和基于树木年代学的“年轮-气候”关系数据库,基于生产力数据库并结合全国1 km空间分辨率的土壤数据和气象插值数据探讨了马尾松生产力在经纬度和海拔上的空间分异规律与影响因素,并基于树木年轮学分析了马尾松径向生长的季节性气候影响因素及其空间分异规律,揭示了马尾松生产力空间分异特征及其形成原因。根据文献荟萃分析结果分别调查了马尾松生产力关键影响因素的野外典型样地,分析和验证了气温、降水、林分密度和林龄对马尾松生产力的影响;在利用文献数据库和野外实测数据对3-PG（Physiological Principles Predicting Growth）生产力模型进行了区域尺度的马尾松参数化的基础上,模拟了马尾松生产力对未来不同气候情景的响应,以期为马尾松林的科学经营与碳汇管理提供科学依据。本研究取得的主要结论如下:（1）基于区域尺度马尾松生产力数据库的荟萃分析表明,各器官的净初级生产力均表现出了较大的变化幅度,其中树干为0.29～8.71 t·hm-2·a-1、树枝为0.10～2.11t·hm-2·a-1、树叶为0.02～2.31 t·hm-2·a-1、树根为0.07～2.11 t·hm-2·a-1,地上部分（树干、树枝和树叶）为0.88～10.81 t·hm-2·a-1,乔木层为1.04～13.13 t·hm-2·a-1。马尾松器官生产力平均值由大到小依次为:树干(3.51 t·hm-2·a-1)>树根(0.81 t·hm-2·a-1)>树枝(0.69 t·hm-2·a-1)>树叶(0.34 t·hm-2·a-1)。马尾松各器官生产力均随着纬度的升高而表现出显着的降低趋势,而在经度和海拔上未表现出明显的空间分异规律。（2）区域尺度马尾松生产力受到气候条件、土壤性质和林分特征的共同影响,且这些因素对各器官生产力的作用机制和效应大小均有所不同。总体来看,年均温、年降水量、林龄、林分密度、土壤有效磷和有机质含量均表现出与马尾松生产力显着的正相关关系,而7～8月平均高温与马尾松生产力呈显着的负相关关系,树叶生产力与林龄也呈显着的负相关关系。方差分解结果表明,林分特征和气候条件对马尾松生产力的影响比土壤性质的影响更大。研究区内各土壤理化指标的空间变异规律比较复杂,仅土壤有效磷、p H和容重在纬度上表现出了微弱的变异趋势,而降水量的空间变异幅度也相对有限且基本能满足马尾松生长所需。值得注意的是,与马尾松生产力呈显着负相关的7～8月平均高温的空间变异幅度较小（27.94～33.45℃）,说明整个研究区内的马尾松生长均会受到夏季高温的抑制;同时,由于年均温和12月低温随着纬度的降低而显着升高,分布在南亚热带地区的马尾松比中亚热带和北亚热带地区马尾松的生长季更长,因此表现出更高的生产力。可见温度是马尾松生产力在纬度上呈现分异现象的关键因素。（3）基于“年轮-气候”关系数据库的季节性气候对马尾松生长影响的分析表明,在马尾松生长当年及上一年间的各月气候变量中,当年的1～3月气温、6～8月气温和7～9月降水是影响马尾松生产力的关键气候因素。1～3月气温和7～9月降水在绝大多数样点表现出对马尾松生长的促进作用,而6～8月气温则表现为对马尾松生长的抑制作用。马尾松生长主要受当年气温和降水的影响,上一年气候条件对马尾松生长影响的“滞后效应”相对有限。研究样点的温度季节性变幅、温度年度变幅和最干季平均温度对马尾松“年轮-气候”关系的形成具有重要影响。马尾松年轮宽度与6～8月气温表现出显着正相关、负相关和不显着关系的样地在经纬度和海拔上均不存在明显的空间分异现象,因此,季节性气候对马尾松生长影响的分析同样反映出夏季高温对马尾松生产力的抑制效应遍布于整个树种分布区。（4）针对马尾松生产力关键影响因素（气温、降水、林分密度和林龄）的野外样地实测分析结果表明,在同一降水量等级的不同气温梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:广西凭祥马尾松林（年均温:22.30℃）>湖南会同马尾松林（年均温:17.50℃）>湖北恩施马尾松林（年均温:11.16℃）,表明马尾松生产力随着样点年均温的升高而升高;在同一气温等级的不同降水梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:湖南会同（年降水量:1349.71 mm）>江西千烟洲（年降水量:1617.34 mm）>湖北太子山（年降水量:1116.65 mm）,可见中等年降水量的会同样点具有最高的生产力,而高年降水量的千烟洲样点和低年降水量的太子山样点的马尾松生产力均较低,且二者间差异不显着。随着林分密度的增加,马尾松树高、胸径以及单株木的各器官生物量均显着减小,但林分生产力却随着密度的增加而增加。马尾松单株木生物量随着林龄的增加而变大,中龄林和近熟林生产力无显着性差异,它们均低于过熟林的生产力。样地实测结果总体上与文献荟萃分析结果相吻合,反映了气候条件和林分特征对马尾松生产力的作用规律,也证实了气温对马尾松生产力在纬度上的空间异质性起着重要作用。但各种土壤理化指标在研究样点和不同深度的土层间没有表现出规律性的变异趋势,对马尾松生产力的影响也与荟萃分析得到的结果有所区别,因此土壤性质对马尾松生产力的影响比较复杂且具有一定的不确定性。（5）在基于文献资料数据库和野外样地实测数据对3-PG生产力模型进行区域尺度的马尾松参数化后,运用模型对所有典型样地马尾松的树干及树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层总生产力进行了模拟,结果表明马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟值与实测值的相关性较高,决定系数R2分别达到了0.77和0.70,相对均方根误差RMSE分别为0.85和0.79 t·hm-2·a-1,说明3-PG模型可以较好地模拟各样点的乔木层和地上部分生产力。但模型对树叶和树根生产力的模拟精度不高,这2个器官的生产力往往会被低估,而与之对应的是对树干和树枝生产力的过高估计。尽管模型对各样点马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟效果较好,但树木的生物量分配模式受到气温、降水、光照和土壤条件等众多因素的复杂影响,而马尾松分布区内的生态环境复杂且变幅较大,因此在区域尺度上对模型的生物量分配参数进行统一设定来实现对多个样点马尾松各器官生产力的准确模拟会比较困难。（6）以1981～2010年的气候为基准,利用3-PG生产力模型模拟了各实测样点马尾松乔木层生产力对未来2081～2100年间大气CO2、气温和降水变化的响应。结果表明,研究区内各样点马尾松生产力对不同气候情景的响应规律总体上趋于一致,即马尾松生产力随气温的升高而降低,随CO2浓度和降水量的升高而升高,但降水量对马尾松生产力的影响很小。在未来CO2浓度、气温和降水共同变化的情景下,CO2浓度上升和降水量增加给马尾松生长带来的正效应大于气温上升带来的负效应,因此马尾松生产力总体上呈现出上升趋势。但南亚热带地区广西凭祥样点的马尾松生产力受气温升高所引起的负效应影响较大,在典型浓度路径高排放情景（RCP 8.5）下的生产力模拟值低于基准气候下的生产力,这与其他4个中亚热带和北亚热带地区实测样点的马尾松生产力对该气候情景的正响应规律有所不同。
龚元[2]（2021）在《长叶松（Pinus palustris）生态系统碳物候动态和建模方法研究》文中指出森林生态系统是陆地景观中的重要碳汇之一,对大气二氧化碳（CO2）浓度有着重要的调节作用。随着全球气候变化,森林生态系统在未来碳吸收能力的变化模式存在较多的不确定性。植物物候作为评估植物生长发育状态的重要指标,对森林生态系统的碳吸收/排放速率有着重要的控制作用。开展不同时空尺度的森林生态系统物候特征的研究,有助于理解陆地表面过程和生物地球化学过程的耦合关系,对于科学的应对全球气候变化具有重要的理论和实际意义。传统森林植被物候学的研究主要关注植物生长季长度、植物发芽、成熟和衰老等生物学特征的日期变化。近年来随着涡动相关CO2通量观测技术的应用,森林生态系统物候学被赋予了新的含义和研究体系,并且衍生出诸如植物群落光合作用物候、碳吸收物候和生态系统呼吸物候组成的植被碳物候研究体系。进一步开展基于涡动相关技术的森林生态系统碳物候动态的研究,对全面了解陆地表面物候过程和预测未来森林生态系统的碳动态具有重要的理论和实际意义,最终达到更好的应对全球气候变化的目标。美国东南部地区分布有广袤的亚热带针阔混交林,由于较高的年平均气温和充足的日照,使该地区的森林生态系统拥有十分可观的碳固存/吸收潜力。其中长叶松（Pinus palustris Mill.）是该地区森林中主要的乡土亚热带常绿针叶树种之一,幼树极高的生长速率(“Rocket”Stage（1）)为该树种提供了可观的光合潜力。本研究基于此地区的三个不同土壤持水能力的长叶松林生态系统CO2通量观测站点,在2009年至2019年的微气象环境观测以及遥感、雷达扫描数据,使用植物物候模型调查了该亚热带长叶松生态系统碳物候动态的年际变化特征,及其对全球气候变化、周期性天气事件、自然灾害和森林管理的响应。最后初步探索了将主流物候建模方法应用于长叶松生态系统呼吸速率的可行性。本研究的主要结论如下:（1）基于三个成熟亚热带长叶松树林站点在2009年至2017年生态系统生产力观测数据的物候建模结果,并结合与站点层面（site-level）的微气象数据的统计分析。结果显示,站点土壤持水能力梯度会影响长叶松生态系统碳物候动态,更好的土壤水分有效性将有助于延长生态系统生长季长度。早春的低强度焚烧对长叶松生态系统碳物候参数没有显着的影响（P>0.05）,但是焚烧将生长季开始的日期延迟了10天,并且随着土壤水分有效性的提高,生态系统生长季开始的日期将会被进一步的延迟（18天）。低强度的焚烧还可能增加了早春碳物候参数对辐射和气温变异的敏感性。研究发现,年际气候变化和周期性天气异常（强降雨、短期水分胁迫和长期区域干旱）对长叶松生态系统碳物候动态的驱动作用远胜于低强度“定时-定向焚烧”。其中,年际气温解释了生态系统生长季长度69%-90%的变化,而春季辐射解释了生态系统生长季长度50%-63%的变化,当夏季短期干旱后站点水分有效性出现恢复时,生态系统生长季长度将会被显着的延长。（2）飓风通过清除生态系统的叶面积、减少地上生物量并导致植物死亡来影响森林的物理结构和功能。2018年10月10日,飓风迈克尔（Michael）在墨西哥湾北部登陆,并对沿途森林景观造成了显着的重度破坏。基于长叶松生态系统生产力的碳物候动态特征表明（2009-2017）,飓风加速了长叶松生态系统在秋季的衰老速率(-0.15/-0.11 g C m-2 d-1 d-1),继而导致生长季提前结束（提前了33 d-41 d）。在飓风过境的过程中,林冠层较高的森林遭受的物理破坏更大（最多损失了30%的叶面积和1.3m的冠层高度）,并且显着的延长了飓风后的长叶松生态系统碳物候恢复期（共8个月）。在飓风过后的第一年夏季（2019）,长叶松生态系统的生理学功能恢复至飓风前的水平。在飓风过境后的长叶松生态系统碳物候恢复过程中,森林结构的异质性控制了飓风后的长叶松生态系统春季物候进程。林下植物的生物多样性有助于早春阶段的长叶松生态系统恢复,但也会延迟夏季生长季峰值开始的日期。飓风过后的长叶松生态系统夏季物候动态（203 d-252 d）与植被覆盖率同步,并且主要由林冠层驱动。（3）在长叶松生态系统呼吸速率的物候建模过程中（增长率法和三阶导数法）,增长率方法可能更适合于亚热带森林的生态系统碳物候建模,因为三阶导数方法可能会在物候过渡的缓冲期丢失一些重要的物候信号。同时,研究也发现了由气候异常引起的长叶松生态系统碳物候建模的不确定性。例如冬季异常变暖(0.02-0.15℃d-1)会导致生态系统呼吸以0.02-0.06 g C m-2 d-1 d-1的速率再次被激活,夏季的站点水分有效性动态变化会显着的影响长叶松生态系统碳物候动态和参数,并且表现出多峰和不对称的物候行为。尽管长叶松生态系统呼吸结束的日期与由增强植被指数所衍生的植物群落休眠日期呈现极显着的负相关关系(R2adj=0.59,P<0.01),此结果可能表明植被有效生长季的提前结束,会显着的增加冬季长叶松生态系统呼吸速率。但是从遥感观测得出的植被绿度物候参数,可能无法完全解释亚热带常绿植物群落在春季和夏季的碳物候动态（P>0.05）。本文从涡动相关技术所提供的森林生态系统物候学新视角出发,结合多源数据和配合植物物候模型,明确了气候变化对长叶松生态系统碳物候动态的重要驱动作用,春季增温和辐射增强正向作用了春季物候,并且有利于三个长叶松生态系统碳吸收能力的提升,但受土壤持水能力梯度的影响,三个长叶松生态系统对年际降水量变异的物候响应不同。在轻度森林外部扰动后,三个长叶松生态系统可以在短期内恢复至扰动前的生态系统生产力水平。土壤持水能力梯度导致的站点森林结构异质性,驱动了长叶松生态系统在重度森林外部扰动后的恢复动态和周期。选择合适的物候算法对准确量化森林生态系统生长季长度是至关重要的,建议在使用植物物候模型来评估森林生态系统物候动态时,需要进行实地考察和严格的模型测试。
孙源[3]（2021）在《干旱对陆地生态系统生态化学计量比和土壤微生物群落结构的影响》文中研究表明全球气候模型预测21世纪干旱的强度和频度将呈现加剧的趋势,然而关于干旱对生态化学计量比和土壤微生物群落结构的影响研究仍相当有限。本研究首先采用metaanalysis的方法,收集了来自79篇文献的379个案例,探讨干旱对来自不同生态系统的植物-土壤-微生物系统碳（C）、氮（N）和C:N的影响;然后收集了来自160篇文献的848个案例,研究了降雨增加与减少对植物-土壤-微生物系统C:N:P生态化学计量比的影响。同时,选择杨树人工林土壤作为研究对象,通过野外林内穿透雨减排模拟实验,研究不同程度干旱（对照、穿透雨减少30%和穿透雨减少50%）对不同深度土壤（0-15、15-30和30-45cm）土壤,微生物量和胞外酶的C:N生态化学计量比的影响,并且计算出了微生物的C利用效率（CUE）和N利用效率（NUE）。最后探索了干旱处理对杨树人工林微生物群落结构的影响。研究结果如下:（1）在全球尺度上,干旱降低了植物组织、土壤和胞外酶活性的C和N浓度和C:N比,但是增加了土壤微生物量C:N比。干旱的这些效应随着干旱强度的增加和干旱时间的延长而更显着,并且在不同的生态系统和气候（年平均温度和年平均降雨）表现出一致性。这项研究强调了植物-土壤-微生物系统C:N生态化学计量比对干旱响应的一致性。（2）降雨增加与减少对植物-土壤-微生物C:N:P的全球meta-analysis表明:在适度降雨强度下,地上-地下生态系统的C:N和C:P对增加降雨比减少降雨更敏感;在极端降雨条件下,C:N和C:P对减少降雨比增加降雨更敏感,这与“双不对称模型”的预测结果相一致。但是,无论降雨增加还是减少,地上-地下系统的N:P都是增加的。并且,这种“双不对称”模式随着降雨强度和时间的增加而变得更显着。降雨变化对植物-土壤-微生物的C:N:P效应不随着生态系统类型（森林和草地）和气候条件的变化而改变。（3）根据meta-analysis的预测干旱效应,我们选取了亚热带地区杨树人工林作为研究样地,研究土壤、微生物量和胞外酶活性C:N比的变化,并且根据这些C:N比计算了CUE和NUE。研究发现干旱处理显着增加了微生物量和胞外酶C:N比以及微生物CUE和NUE。并且,结构方程表明:干旱处理可以通过影响真菌:细菌和胞外酶活性C:N来调控微生物的CUE和NUE。（4）干旱处理显着提高了微生物群落中真菌:细菌比,革兰氏阳性:阴性细菌比,酸杆菌门相对丰度和GP1酸杆菌纲相对丰度,但降低了变形菌门和alpha变形菌纲相对丰度。干旱导致土壤湿度、土壤活性有机碳氮含量降低,但土壤微生物量C:N和p H升高。干旱的这些效应随着干旱强度的增加而增加,并且在各个土层中呈现一致性。土壤湿度、p H、土壤活性有机C和N对微生物群落结构的变化有着显着影响。以上结果表明:在全球尺度上,干旱显着降低植物-土壤-微生物系统的C:N,植物-土壤-微生物C:N:P对降雨增加与减少的响应符合“双不对称模型“的预测;在局域尺度上,不同程度干旱均减少土壤C:N,但增加微生物量C:N、CUE和NUE,并且使微生物群落结构中真菌:细菌比升高,做出适应干旱的改变。综上所述,土壤生态化学计量比决定了土壤微生物群落结构,而土壤微生物群落结构的变化又影响了土壤生态化学计量比。
吴祥文[4]（2021）在《大兴安岭多年冻土区不同林型土壤主要温室气体通量特征及气候变化的响应》文中进行了进一步梳理多年冻土是冰冻圈的重要组成部分,对气候变化更为敏感。气候变暖造成多年冻土退化,影响土壤系统碳氮循环。大兴安岭地区是中国高纬度多年冻土的核心分布区,也是中国重要的林业基地,正经历着更大的温升幅度,因此是揭示森林生态系统对寒区气候变化和人类活动响应的理想研究场所。受人类活动和气候变暖的共同影响,多年冻土正加速退化,这加剧了古碳的分解并释放出更多的温室气体,对气候变化产生重要的反馈。本研究采用野外原位观测与室内模拟实验相结合的方法,以大兴安岭典型的兴安落叶松林（Larix gmelinii,LF）、樟子松林（Pinus sylvestris var.mongolica,PF）和白桦林（Betula platyphylla,BF）土壤为研究对象,探究多年冻土不同林型土壤温室气体动态特征及主控因子,定量研究多年冻土不同土层土壤温室气体排放对气候变化的贡献,揭示多年冻土生态系统温室气体排放对气候变化的响应机制。主要研究结果如下:（1）大兴安岭多年冻土区兴安落叶松林、樟子松林和白桦林土壤温室气体（CO2、CH4和N2O）季节差异显着（p<0.05）,不同森林类型间土壤CO2和CH4通量差异显着（p<0.05）。3种森林土壤均表现为CO2和N2O的排放源,CH4的吸收汇。在两个观测周期内（2016.5-2018.4）,土壤CO2通量呈单峰型变化,年均排放通量表现为樟子松林(291.76 mg·m-2·h-1)>兴安落叶松林(273.84 mg·m-2·h-1)>白桦林(243.29 mg·m-2·h-1);土壤CH4通量也呈单峰型变化,年均吸收通量表现为白桦林(-30.46 ug·m-2·h-1)>樟子松林(-24.59 ug·m-2·h-1)>兴安落叶松林(-19.33ug·m-2·h-1);土壤N2O通量较为复杂,第1个观测期为双峰型,第2个观测期呈单峰型变化,年均通量表现为樟子松林(13.33 ug·m-2·h-1)>兴安落叶松林(11.80ug·m-2·h-1)>白桦林(11.45 ug·m-2·h-1)。温度是影响多年冻土区不同森林类型土壤CO2和N2O通量的主要因子,土壤CH4通量受土壤温度和含水量共同影响。（2）地被物和积雪对多年冻土区土壤CO2、CH4和N2O通量具有显着影响,冬季降雪和植被生长季节,土壤CO2、CH4和N2O通量分别占有重要比重。野外原位观测发现,土壤CO2、CH4和N2O的通量变化范围分别为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。地被物去除处理降低了各森林类型土壤CO2和N2O通量,但提高了土壤CH4吸收通量。冬季积雪去除处理降低了土壤CO2和N2O通量,提高了土壤CH4排放通量。土壤CO2通量主要受到土壤温度影响,与土壤温度呈显着正相关关系（p<0.01）。土壤CH4通量受土壤含水量和土壤温度影响较大,与土壤含水量和土壤温度显着相关（p<0.05）。土壤N2O通量受土壤温度影响相对较大,受其它因素影响相对较小。不同地被物和积雪处理下,各森林类型土壤CO2、CH4和N2O通量还不同程度受到土壤p H值、硝态氮、铵态氮、总氮和有机碳等因素的影响。（3）室内模拟培养实验发现,不同水热条件下,大兴安岭多年冻土区不同土层土壤CO2、CH4和N2O通量范围分别为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。温度对不同土层土壤温室气体影响较为显着,含水量影响相对较小。变温培养下,各土层土壤CO2通量随温度的变化而显着变化。各层土壤CO2通量表现为A层>B层>C层的分配模式。交互分析发现土层和温度是影响CO2通量的主要因素。变温培养发现,10°C是影响土壤CH4通量的重要温度阈值,各土层土壤CH4吸收通量表现为B层>C层>A层的分配模式。土壤CH4受土壤温度和土层影响较大。土壤温度和土层对土壤N2O影响较大,恒温培养,发现不同土层土壤N2O表现为A层>B层>C层。而变温培养发现A层和B层土壤N2O表现为吸收通量,C层土壤表现为排放通量。升温显着增加土壤CO2和N2O排放通量,增加土壤CH4吸收通量。（4）大兴安岭多年冻土区不同土层土壤微生物多样性以及丰富度指数均存在一定差异,主要体现在丰度上,而其菌群种类基本一致。优势种群为绿弯菌门（Chloroflexi）、变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）和酸杆菌门（Acidobacteria）。土壤TOC和p H值是影响各土层细菌群落的主要理化因素。多样性分析发现,A层土壤菌群Chao1指数和Observed species指数高于B层和C层土壤;A层和B层土壤细菌群落组内差异显着大于C层土壤。（5）大兴安岭多年冻土区3种典型森林土壤CO2、CH4和N2O累计通量分别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。生长季土壤CO2和N2O通量贡献率达到64.10%～91.89%。3种典型森林土壤温室气体综合全球增温潜势分别为兴安落叶松林15.934 t·hm-2、樟子松林16.445 t·hm-2、白桦林14.064 t·hm-2。不同土层土壤温室气体综合全球增温潜势分别为A层954.42 mg·kg-1、B层693.90 mg·kg-1、C层521.17 mg·kg-1。综合分析表明,未来气候持续变暖背景下,多年冻土将进一步退化,从而释放更多的温室气体,增强大气温室效应,对气候变暖产生正反馈。本研究对明晰中高纬多年冻土区碳氮循环过程以及地球系统模式改进提供重要科学依据,对维护寒区生态安全及应对区域气候变化有着重要意义。
白岚[5]（2021）在《我国北方草原和南方丘陵山地森林植物多样性-气候变化关系的比较研究》文中认为生物多样性减少和全球气候变化关系的研究是全世界关注的热点问题。面对气候变化造成的植物多样性降低、生态系统服务功能退化等生态环境问题,如何有效应对和适应气候变化成为当前迫切探究的问题。本文以北方草原区和南方丘陵山地带为例,利用遥感影像、生态系统服务价值以及气候数据,分析了北方草原和南方丘陵山地森林植物beta多样性的时空变化趋势,探讨了驱动其植物beta多样性以及生态系统服务价值变化的主要气候因子的相似性和差异性。在时间变化上:北方草原年际植物beta多样性均呈现显着下降趋势,而南方丘陵山地带年际植物beta多样性变化显示,崇义和乐昌增加,而慈利、丹江口和华蓥有所下降。在空间变化上:南方丘陵山地植物beta多样性空间分布的稳定性要高于北方草原。安西西部、西鄂尔多斯西北部、锡林郭勒西部以及图牧吉北、中、南部植物beta多样性变异系数大,植物beta多样性稳定性较差;南方丘陵山地带,崇义南部、东部边缘部分地区,慈利北部、中部地区,丹江口东南部,乐昌西部和东部以及华蓥西南部植物beta多样性年际波动最明显。植物beta多样性与气候因子的回归方程表明,北方草原区和南方丘陵山地年际植物beta多样性对温度变化十分敏感。尤其是月度温度变量对植物多样性影响更显着。温度升高会降低植物多样性,部分地区温度对植物多样性的影响存在临界值。在北方草原区,安西和西鄂尔多斯植物beta多样性主要受与月均温有关的气候因子的影响。图牧吉植物beta多样性受月低温因子的影响,温度过低会降低植物多样性。锡林郭勒主要受夏季季降水因子的影响,总体来说,夏季降水量增多有助于增加植物多样性。在南方丘陵山地,月高温因子是影响南方丘陵山地植物多样性的重要因素。华蓥没有引入气象因子,说明温度降水变化并不是驱动华蓥山地植物beta多样性变化的关键驱动力。生态系统服务价值与气候因子的回归方程表明,南北方生态系统服务价值的主要气候驱动力存在显着差异,且同一研究区不同类型的生态系统服务价值主要气候驱动力也不同。在北方草原区,安西土壤保持和水文调节始终受气候因子的影响。在西鄂尔多斯,除了土壤保持,所有的服务类型均受气候因子的影响。在锡林郭勒,水资源供给和水文调节始终受月平均降水因子的影响,而与温度有关的变量对气体调节、环境净化、土壤保持产生稳定性影响。在图牧吉,气候因子仅对水资源供给和水文调节产生较大影响。在南方丘陵山地带,华蓥生态系统服务价值受月度高温因子的影响显着。但气候因子并不能很好的解释崇义、慈利、丹江口和乐昌地区服务价值的变化机制。利用月度气温和降水数据可以准确的了解植物多样性变化的具体驱动力。在预测未来植物多样性变化的同时,采取有效措施应植物多样性降低趋势。及时、有效地监测不同生态系统类型植物多样性的动态变化,为生态工程的实施提供科学依据。
刁娇娇[6]（2021）在《考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例》文中指出生态系统碳循环对全球气候变化具有决定性影响。森林是陆地生态系统中最大的碳库,在实现碳中和目标中扮演重要的角色。人工林的碳汇作用被认为是减缓全球变暖效应的一种可能机制而成为全球变化研究的重要方向之一。森林干扰及恢复模式对碳蓄积能力的影响和碳循环模式对气候变化的影响等研究话题已成为政府和学术界的关注焦点。本研究的总体目标是以浙江省丽水市的3种典型人工林:杉木（Cunninghamia lanceolata（Lamb.）Hook.）、栎类（Quercus L.）和马尾松（Pinus massoniana Lamb.）为例,发展一套基于遥感和模型整合的以提高大地域人工林碳核算精度的综合理论和方法体系,实现南方人工林在年际时间尺度和90 m分辨率空间尺度上碳源汇特征的精确识别。主要研究方法和研究结果如下:（1）本研究利用长时间序列Landsat遥感观测值和植被变化追踪模型（Vegetation Change Tracker,VCT）构建了研究区森林干扰和恢复历史数据集（1989-2019）,据此,定义了3种像元类型:在时间序列内的发生干扰后恢复为森林的像元（Within Period’s disturbance and then Recovered,VCT-IPR）、在时间序列之前发生干扰后恢复为森林的像元（Pre-Period’s disturbance and then Recovered,VCT-PPR）和持续森林像元（Persisting Forest,VCT-PSF）,并提出了人工林年龄空间制图的三层结构框架（（1）利用Landsat时间序列堆栈中干扰斑块光谱上恢复成森林信号的年份减去干扰发生时的年份,再加上2年平均苗龄实现VCT-IPR年龄估算;（2）根据研究区主要树种造林后恢复成林的平均年限进行恢复斑块的年龄赋值实现VCT-PPR年龄估算;（3）采用随机森林-递归特征消除实现VCT-PSF年龄估算。将3种年龄估算模型的结果进行空间整合,然后逐年递推,建立整个研究区的森林年龄逐年空间模式图）,实现了人工林森林年龄年际变化推估。通过对丽水市各县市的森林干扰和恢复面积变化及驱动因素分析,揭示了研究区森林面积和质量突变的驱动因素为森林采伐和极端气候（如冰雪和高温）引起的森林干扰;干扰后人工更新,以及森林保护措施的实施是森林面积增加的主要原因。研究结果进一步表明,1989-2019年间,由于实行了森林保护政策,杉木人工林、马尾松人工林和栎类人工林的平均森林年龄分别增加了18.98 yr,20.81 yr和21.15 yr。本研究所建立的森林年龄模式图可为森林经营管理者按照不同树种经营目标提供森林采伐数量及位置的决策依据,评估森林资源可持续利用状态,改善碳核算精度,准确预测林分未来的发展趋势。（2）以森林清查资料中的森林年龄、活立木生物量碳密度以及实地和文献调查的各碳库关系校准数据等驱动整合生物圈模型（Integrated Biosphere Simulator,IBIS）,探究了杉木人工林、栎类人工林和马尾松人工林在历史平均气候条件下的0-100年碳密度和碳通量的变化;预测了2020-2050年间3种气候情景（RCP 2.6,RCP 4.5和RCP 8.5）下的碳通量变化趋势。研究表明:森林年龄是控制森林碳密度的重要因子,未过熟林分的平均碳密度随年龄增加而增长;碳通量与年降水和年积温均相关,但是碳通量与年积温的相关性高于年降水量。幼龄林和过熟林的净固碳能力较小,而中龄林的净固碳能力较大。具体地,杉木人工林、栎类人工林和马尾松人工林的地上生物量的碳密度曲线都表现为在成熟之前增长速度快,成熟之后增速逐渐变缓;3种人工林净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）大小顺序为:杉木人工林>马尾松人工林>栎类人工林;3种人工林净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）变化趋势基本一致,即在生长初期增加,之后随着年龄的增长逐渐减小;净群区生产力（Net Biome Productivity,NBP）的变化趋势为:栎类人工林在100年内都表现为碳汇(0.15～2.5 Mg·ha-1·yr-1),杉木人工林和马尾松人工林分别在63年后和73年后表现为碳源;未来3种气候情景下,NPP、凋落物分解和土壤分解等碳通量都随着CO2浓度的增加而增加,而腐化过程随着CO2的浓度增加而速度减缓。（3）结合森林干扰数据集、森林年龄数据以及碳密度和碳通量数据建立了研究区土地利用变化和碳场景模型（Land Use and Carbon Scenario Simulator,LUCAS）,分析了研究区1989-2019年3种主要人工林森林生态系统碳源汇的变化趋势及驱动因素,预测了2020-2050年在未来气候条件和干扰模式下碳源汇的变化趋势。根据历史扰动和假设无扰动设计对照实验,采用改进模型定量分析扰动因子和非扰动因子对森林碳源汇的影响。研究结果表明,年龄结构反映了森林生态系统扰动的空间和时间变化,决定着其碳积累量的大小,扰动不仅在短时间内改变区域碳循环,也会影响干扰之后的森林再生长;1989-2019年,3种人工林生态系统碳库总量呈上升趋势（增加了0.16～0.22 Tg C）,各碳库中活立木生物量增加比例最高。未来30年3种气候模式下栎类人工林总生态系统碳储量均高于历史平均气候条件,且随CO2浓度的增加而增加,但是杉木和马尾松人工林的总生态系统碳储量均小于历史平均气候条件下的碳储量。通过对碳通量的影响因素进行双因素方差分析,表明干扰和气候因素对碳通量的影响无交互作用（P>0.05）,且两种因素均显着（P<0.05）影响未来30年研究区3种主要人工林生态系统的碳通量。本研究结合VCT算法发展的森林干扰和恢复历史,以及多种观测数据,驱动全球植被动态模型（IBIS）和系统模型（LUCAS）,刻画了浙江省丽水市森林生态系统碳时空动态变化及碳循环过程。研究方法和结果不仅对于评估丽水市森林生态系统碳循环模式具有关键支持作用,也为最终建立适用于我国南方森林生态系统的碳循环耦合模型提供方法基础,实现在不同尺度上模拟森林生态系统结构和功能的目的,为更准确估算未来森林碳汇对碳中和的贡献提供了理论借鉴。
李雪建[7]（2021）在《基于遥感反演的竹林物候时空变异及其对碳循环影响机制研究》文中进行了进一步梳理物候及其时空变异对森林生态系统碳循环的影响是国内外研究的热点。竹林是亚热带地区特殊的森林类型,近年研究表明,竹林固碳能力高,在维护全球碳平衡和应对气候变化等方面具有重要的作用,且竹林具有快速生长以及“大年”和“小年”等特殊的物候现象,大年长新竹和小年换新叶等不同物候阶段竹林生态系统碳收支对温度、降水等气候环境因子极为敏感。因此,监测竹林物候时空变异特征,阐明物候对环境的响应规律,揭示气候变化背景下物候对竹林生态系统碳循环的影响机制,将对深入研究竹林碳形成机理具有重要的理论意义,对竹资源经营管理具有重要的实践意义。本研究以浙江省竹林为对象,以2001-2018年MODIS LAI（Leaf area index）时间序列产品等为数据源,首先,构建基于LAI同化的竹林物候遥感反演模型系统,反演竹林生长季开始期（Start of the growing season,SOS）、生长季结束期（End of the growing season,EOS）和生长季长度（Length of the growing season,LOS）等物候指标;其次,结合气象等数据,分析物候对环境因子的响应;再次,物候耦合随机森林（Random forest,RF）模型,估算竹林地上生物量（Aboveground biomass,AGB）,分析物候对AGB的影响;然后,物候驱动In TEC（Integrated terrestrial ecosystem carbon-budget）模型,并结合竹林分布、LAI和气象等数据,模拟竹林生态系统总初级生产力（Gross primary productivity,GPP）、净初级生产力（Net primary productivity,NPP）和净生态系统生产力（Net ecosystem productivity,NEP）,并利用结构方程模型揭示气候变化背景下物候对碳循环时空变异的影响,并探讨了涉及物候的竹林生态系统生产力评价。通过研究主要得到以下5方面的结论:1、基于粒子滤波LAI数据同化技术构建了竹林物候遥感反演模型系统,实现了竹林物候时空分布精准反演。（1）竹林MODIS LAI时间序列同化产品精度高,R2达到0.91,均方根误差（Root mean square error,RMSE）仅为0.52。（2）同化LAI反演得到的竹林SOS和EOS精度最高,R2分别为0.56和0.54,RMSE最低,分别为6.34天和5.41天。（3）从竹林物候空间分布格局上看,SOS具有从西北到东南呈先提前到再延迟的趋势,而EOS和LOS具有从西北到东南呈延迟和延长的趋势;从时间上看,近20年浙江省70%左右的竹林SOS具有显着提前趋势,平均每年提前0.83天,60%左右的竹林EOS呈延迟趋势,平均每年延迟0.28天,70%左右的竹林LOS呈延长趋势,平均每年延长1.12天。2、降水是影响竹林物候时空变异的主导气候因子,且年降水每增加100mm,SOS提前0.18天,EOS延迟0.12天。其他气候等环境因子对竹林物候时空变异也具有显着的影响。3、物候耦合RF模型,较好的实现了浙江省竹林AGB时空估算。（1）AGB拟合精度和检验精度较高,R2分别为0.56和0.52,另外RMSE也较低,分别为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,且空间分异明显,具有北部大于南部,中部较低的空间格局。（3）竹林物候对AGB时空分布格局影响显着,SOS每提前1天,竹林AGB增加0.23 Mg ha-1,EOS和LOS每延迟和延长1天,分别增加0.46 Mg ha-1和0.17 Mg ha-1。4、改进冠层尺度光合作用模块,将竹林物候融入In TEC模型,实现了浙江省竹林生态系统碳循环精确模拟,阐明了气候变化背景下物候对竹林碳循环时空变异的影响。（1）融入物候后的In TEC模型模拟竹林碳循环精度较高,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增幅缓慢;从空间上看,GPP、NPP和NEP呈西北、西南和东北部相对较高的分布格局。（3）竹林物候对碳循环年际变化影响显着,年均SOS每提前1天,GPP和NPP分别增加2.50 g C m-2 yr-1和2.52 g C m-2yr-1;年均EOS每延迟1天,GPP和NPP分别增加7.31 g C m-2 yr-1和8.19 g C m-2 yr-1;LOS每延长1天,GPP和NPP分别增加2.07 g C m-2 yr-1和2.15 g C m-2 yr-1。（4）结构方程模型分析表明,竹林生态系统78%的GPP变化、83%的NPP变化和73%的NEP变化受物候和气候变化影响,但物候影响碳循环的直接通径系数绝对值（1.11）大于气候（0.52）,说明竹林碳循环时空变异主要受物候影响。5、综合物候、碳循环、LAI、竹林分布、气象、土壤、地形等27个因子,建立了竹林生态系统生产力评价三层指标体系,基于偏最小二乘法通径模型,实现了竹林生产力水平时空评价。（1）通径分析表明,包括SOS、EOS和LOS在内的15个因子对竹林生态系统生产力有较大影响。（2）浙江省竹林生态系统生产力水平可分为5个等级,其中竹林生产力水平良好以上的,即I、II两个等级,占比面积较少,仅为16.53%,主要分布于浙江省西北部、西南部和中部部分区域;处于中等偏上或偏下水平的,即III和IV等级占比面积大,广泛分布在浙江省东南部、东北部和西部等区域。
谢晓栋[8]（2020）在《中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究》文中研究说明二氧化碳（CO2）是一种重要的温室气体,能够通过改变辐射来影响区域气候,是导致全球气候变暖的重要因素。CO2作为植物光合作用的重要原料,其浓度的变化对于生物源挥发性有机物（BVOC）的排放过程有着一定的调节作用,从而影响大气中的臭氧和颗粒物浓度。另一方面,臭氧对植物细胞的损伤以及颗粒物的散射施肥效应能够影响植被的生长发育,从而改变陆地生态系统对大气中CO2的吸收过程。中国作为世界上最大的能源消耗和温室气体排放国,CO2浓度逐年上升。同时,近年来以颗粒物和臭氧为主的大气复合污染问题造成空气质量下降,危害人体健康,引起越来越多的学者关注。因此研究中国地区CO2与臭氧、颗粒物的相互影响对于缓解区域气候变化、改善空气质量有着重要的科学意义。本文以数值模拟为主要研究手段,发展区域气候-化学-生态耦合模式RegCM-CHEM-YIBs,模拟中国地区CO2浓度和陆地碳通量的时空分布特征,定量估算陆地碳通量对CO2浓度的影响。进一步研究臭氧和颗粒物污染对我国陆地植被生产力和碳通量的影响,以及由此引起的大气CO2浓度的变化特征。此外,还定量评估了区域CO2浓度升高和全球气候变化对植被BVOC排放量以及大气中臭氧、二次有机气溶胶（SOA）浓度的影响。主要研究结果如下:首先,发展了区域气候-化学-生态耦合模式RegCM-CHEM-YIBs。在区域气候化学模式RegCM-CHEM的基础上新增了CO2物种,引入陆地生态系统模式YIBs,在线计算陆地植被CO2和BVOC排放通量。改进了模式中有关SOA浓度的计算过程,使用实时模拟的CO2浓度替换辐射模块和YIBs模块中原有的CO2浓度,使得RegCM-CHEM-YIBs模式具有研究区域气候、大气化学和陆地生态系统间相互作用的能力。模拟结果与再分析资料、站点监测数据、卫星遥感产品之间具有很好的一致性,表明耦合模式的结果合理可信。其次,给出了中国地区陆地碳通量和大气CO2浓度的时空分布特征。2006–2015年间,陆地碳通量整体呈现由北向南递增的趋势,高值区出现在西南地区,净生态系统碳交换量（NEE）的绝对值最大超过1000 g C m-2 yr-1。不同地区的陆地碳通量均存在明显的季节变化特征。夏季陆地生态系统是重要的CO2汇,NEE为负值,且占全年总NEE的60%左右;冬季陆地生态系统为弱的CO2源,NEE以正值为主。NEE的季节变化趋势与温度、降水间均存在明显的负相关性,且与温度的相关性大于降水。NEE的年际变化和厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件呈现较强的相关性,厄尔尼诺事件期间的温度增加、降水减少能够削弱陆地生态系统对CO2的吸收。我国CO2浓度的年均增长率为2.2 ppm yr-1,高于全球平均水平。高值中心位于京津冀、长三角、珠三角和四川盆地等城市群地区,最大值超过430 ppm。CO2浓度整体呈现冬春高,夏秋低的季节特征。南方地区CO2峰值出现在2月,谷值出现在6月;而北方地区的峰值和谷值出现时间相对较晚,分别在4月和7月。陆地碳通量是造成CO2浓度季节变化的主要因素,夏季由于植被对CO2的吸收,大部分地区CO2浓度降低约612 ppm;冬季CO2浓度有所升高,最大增幅约为4 ppm。再次,定量评估了臭氧和颗粒物污染对大气中CO2浓度的影响。由于臭氧对植被的损伤,我国年平均总初级生产力（GPP）和陆地碳通量分别降低0.76±0.27 Pg C yr-1和112.2±22.5 Tg C yr-1。臭氧对植被的影响存在明显的季节差异,主要集中在4–9月,占全年的90%以上。陆地碳通量的削弱使得更多的CO2残留在大气中,我国大部分地区的年均CO2浓度增加约0.72.5 ppm,云南和贵州省的部分地区最大可达6 ppm。颗粒物通过改变散射辐射比例、区域气候和水循环过程来影响陆地植被的生长和碳同化能力。模拟结果表明,颗粒物导致我国GPP和陆地碳通量分别增加约0.36 Pg C yr-1（5%）和0.06 Pg C yr-1（21%）。GPP的增加主要发生在西南、东南和华北地区,而陆地碳通量的变化主要来自西南和华中地区。颗粒物引起的散射辐射比例的增加是导致GPP和NEE变化的主要原因,其占主导地位的区域分别占我国陆地总面积的59%和62%。陆地碳通量的增加能够降低大气中的CO2浓度,我国西南地区的CO2浓度降低最为明显。颗粒物对CO2浓度的影响存在较强的季节差异,主要集中在6–10月。夏季全国平均CO2浓度减少约0.62 ppm,最大降低幅度发生在四川盆地地区,可达4 ppm。最后,定量研究了区域CO2浓度升高和全球气候变化对臭氧和SOA浓度的影响。区域CO2浓度升高和全球气候变化的影响下,我国陆地植被的光合作用速率和生产力明显增加。不同情景下BVOC排放的变化存在较强的季节差异,夏、秋季明显增强,冬、春季有一定的减小。全年平均来看,异戊二烯排放增加1.40 TgC yr-1（17%）,单萜烯排放减少0.14 Tg C yr-1（5%）。由于区域CO2浓度升高和全球气候变化的共同影响,我国的臭氧和SOA浓度分别减小0.5 ppb和0.3μg m-3。全球气候变化导致华北地区夏季的臭氧和SOA浓度显着降低（最大减少7 ppb和3.4μg m-3）,华南地区明显增加（最大增加5 ppb和2.6μg m-3）。全球气候变化引起的大气环流的改变增强了夏季污染物由北向南的输送过程,从而增加了华南地区的臭氧、SOA及其前体物的浓度。相反,CO2施肥效应引起的BVOC排放变化则导致夏季华北地区臭氧和SOA浓度增加（最大增加3.5 ppb和5μg m-3）,华南地区减少（最大减少5.5 ppb和4.5μg m-3）。华北地区CO2施肥效应导致的光合作用速率增强对BVOC排放的影响占主导作用,BVOC排放的增强进一步增加臭氧和SOA浓度。而华南地区CO2浓度升高导致的植被气孔关闭对BVOC排放的影响更为明显,BVOC排放的削弱降低了臭氧和SOA浓度。通过以上几个方面的研究,本文揭示了近年来我国地面CO2浓度以及陆地碳通量的时空分布特征及其影响因素,定量分析了CO2与臭氧、颗粒物通过陆地植被发生的相互影响规律,对于理解区域气候、大气化学和陆地植被间的相互反馈有一定的参考价值,同时可以为我国未来的气候政策制定和空气污染治理提供合理的科学依据。
郑钧泷[9]（2020）在《基于InTEC模型的亚热带森林碳循环时空模拟及对气候变化的响应》文中认为森林生态系统储存了全球植被碳库的86%,是调节陆地生态系统与大气碳库之间碳交换巨大的“生物泵”,在应对气候变化中发挥的作用不可代替,而东亚季风区亚热带森林生态系统净生产力总量约为每年7.2亿吨碳,约占全球NEP的8%,挑战了过去普遍认定欧美温带森林是主要碳汇功能区的传统认识。气候变化以及森林年龄变化会影响森林生态系统碳循环,而目前不同年龄时期的亚热带森林的碳收支对气候变化的响应机制还不清楚。因此,本研究以浙江省为亚热带森林研究对象,在森林分布、气象数据（最高温、最低温、降水、太阳辐射、相对湿度）、土壤数据（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点）、叶面积指数（LAI）数据、氮沉降数据、地形数据、CO2浓度等数据处理获取的基础上,采用优化后的In TEC（Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon Cycle Model）,模拟RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种气候情景下百年尺度（1979-2079年）浙江省森林净生态系统生产力NEP时空格局,分析NEP时空演化趋势,揭示其对气候变化的响应规律。浙江省地处亚热带北缘,森林覆盖率达到60%以上,且以中幼龄森林为主,因此具有较好的代表性。研究结果将对于阐明我国不同时期亚热带森林碳收支时空分布特征、揭示不同时期碳循环对森林气候变化的气象因子的响应具有重要的理论价值,对亚热带森林生态系统应对未来气候变化的增汇经营管理具有重要的实际指导意义。通过研究,主要得到以下几方面的结论:1、优化得到一套适应亚热带森林碳循环时空模拟的In TEC模型参数,浙江省森林NEP模拟精度较高。其中阔叶林模拟值与实测值的相关系数为0.75,RMSE为20.77g C·m-2·yr-1;竹林模拟值与实测值的相关系数为0.55,RMSE为52.88g C·m-2·yr-1;针叶林模拟值与实测值的相关系数为0.54,RMSE为35.69g C·m-2·yr-1。2、在百年尺度上浙江省NEP时空格局主要呈以下特征:（1）1979-1985年,浙江省森林表现为碳源,NEP总值以3.92Tg·C·yr-1的速度降低,1985年达到最小值-45.60Tg·C,这段时期碳汇总量为-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,浙江省森林从碳源转变为碳汇。1986-2015年间浙江省森林的碳汇总量为720.17Tg·C。（3）2016-2079年,三种气候情景下浙江省森林NEP都有所减低,但碳汇总量呈增加趋势,即在未来气候情景下,浙江省森林生态系统能依然具有较高的碳汇潜力。其中,在RCP2.6情景下,2016-2079年间浙江省森林NEP总值以0.51Tg·C·yr-1的速度减小,碳汇总量为405.51Tg·C;在RCP4.5情景下,2016-2079年间浙江省森林NEP总值以0.42Tg·C·yr-1的速度减小,碳汇总量为491.50Tg·C;在RCP8.5情景下,2016-2079年间浙江省森林NEP总值以0.35Tg·C·yr-1的速度减小,碳汇总量为769.03Tg·C。3、在不同林龄阶段,浙江省森林NEP对气候变化的响应存在差异:（1）幼龄林时期（1979-1999）,NEP与温度的相关系数最高为0.55,而降水、太阳辐射、相对湿度与NEP之间的相关系数分别为:0.50、-0.49和0.02,说明气温是幼龄林碳汇能力逐渐增大的重要气候驱动因子。（2）中龄林时期（2000-2015）,降水对NEP的影响最大,它与NEP的相关系数达到0.85,而温度、太阳辐射、相对湿度与NEP之间的相关系数分别为:-0.48、-0.59和0.25。（3）森林进入成熟林之后（2016-2079）,三种气候情景下NEP均与温度的相关性最高且呈负相关,相关系数分别为-0.64、-0.71和-0.80,说明森林成熟后,气温对NEP具有较大的负面影响。因此,对不同林龄时期的森林应该采取不同的经营措施,这对亚热带森林适应气候变化、维持较高碳汇能力的森林经营方案编制具有重要的实践指导意义。
吴宇[10]（2020）在《中亚热带森林碳库和植物群落对气候变化的响应 ——以桑植县为例》文中提出未来气候变化会影响森林群落组成、物种分布以及生物多样性,给森林生产力和固碳潜力带来许多不确定性,并为可持续性森林管理带来挑战。中国亚热带森林目前正处于快速恢复期和生长期,有望在缓解区域和全球气候变化方面发挥重要作用。对亚热带森林如何响应未来气候变化做出系统性评估,将有助于制定应对气候变化的森林管理措施,对森林可持续健康发展具有重要意义。本研究利用森林景观动态模型LANDIS-Ⅱ,模拟了湖南省桑植县亚热带山地森林在两种气候变化情景（RCP4.5和RCP8.5）和当前气候情景下,300年演替过程中的物种动态和碳动态,根据模拟结果及分析提出了应对未来气候变化的五种森林管理措施,并对管理措施如何缓解未来气候变化对森林的影响进行了系统性评估。本研究主要结果如下:（1）未来气候变化会显着影响桑植县森林群落组成,主要表现为对群落物种生物量的影响。其中,气候变化对群落中优势度高的物种生物量影响较小,对优势度低的物种生物量影响较大。不同海拔森林群落组成对气候变化的响应差异较大。其中,低海拔森林群落对剧烈气候变化的响应最为敏感,群落组成表现出单一化趋势。气候变化会影响大多数植物物种的分布丰度,并迫使物种的分布范围收缩,使物种的分布重心向中、高海拔区域偏移,偏移的同时伴随着生物量的降低。主要原因是气候变化导致环境条件发生改变,致使不同海拔生境适宜性发生变化,改变了种间竞争关系。其中,气候变化降低了物种在低海拔区域的定居概率,提高了物种在高海拔区域的定居概率。但是,光皮桦、黄丹木姜子和野漆等喜暖树种表现出对气候变化良好的适应性,在对气候变化敏感的低海拔区域扩张了其分布范围。（2）桑植县森林净初级生产力（NPP）在模拟演替的前70年快速增加到6 Mg C ha-1 yr1,植物碳库以1.91 Mg C ha-1 yr-1的速率增长,表现出强大的植物固碳能力。净生态系统碳交换（NEE）则最高增长到3 Mg C ha-1 yr-1,体现出亚热带森林强大的碳汇功能。演替前期,NPP和NEE的快速增长主要是受演替和植物自然生长的影响,气候变化的影响在演替的中、后期开始显现。气候变化对森林植物碳库、土壤碳库、碎屑碳库以及生态系统总碳储量均有显着影响。其中,适中的气候变化会增加土壤碳库和碎屑碳库,但会降低植物碳库,最终导致森林生态系统总碳储量的增加;剧烈的气候变化则会降低植物碳库、碎屑碳库和土壤碳库,最终会严重降低森林生态系统总碳储量。气候变化对植物碳库的影响具有海拔梯度效应:低海拔森林植物碳库显着减少,随着海拔的升高,气候变化对植物碳库的负影响逐渐转变为正影响,在高海拔区域促进植物固碳。相较于低海拔区域,高海拔森林的碎屑碳库和土壤碳库对剧烈的气候变化更加敏感。（3）单纯减少砍伐面积和砍伐强度的管理措施不能有效缓解气候变化对森林的影响,除了能因减少砍伐而保留较多的地上生物量（AGB）以外,对森林地上净初级生产力（ANPP）、土壤碳库、碎屑碳库和森林生态系统总碳储量的提升效果微弱,对物种丰富度和森林复杂度的提升较小,反而会使森林老龄化加剧而影响森林更新。单纯增加砍伐面积和砍伐强度的管理措施不但不能缓解气候变化对森林的影响,反而会降低森林生态系统总碳储量,对植物碳库、土壤碳库和碎屑碳库都有不利影响,即使提高了森林的更新能力,但是对森林ANPP的提升并不明显。在低海拔区域种植喜暖树种的措施能较好地缓解剧烈气候变化对森林ANPP、土壤碳库及森林生态系统总碳储量的影响,也能一定程度提升物种丰富度和森林复杂度。其中,在中、高海拔保护林地的疏林措施对物种组成和年龄结构的影响较小,但以微弱降低AGB为代价增加了林木采伐量;在中、高海拔保护林地增加疏林措施的同时,增加低海拔人工林地的砍伐面积,能够在有效缓解气候变化对森林影响的前提下,增加林木采伐量。本研究发现气候变化对森林生态系统的影响随海拔梯度的不同而具有明显的差异。受气候变化的影响,大多数物种在低海拔区域的定居受到限制,是低海拔森林生物量减少的主要原因。而光皮桦等喜暖树种可以较好适应气候变化情景下的低海拔环境。基于这些发现,便可以依据不同的管理目的制定相应的管理措施。对不同管理措施的系统性评估表明,考虑了海拔格局和物种动态的气候适应性管理措施能较为有效的缓解气候变化对森林碳库和群落动态的影响。
二、全球气候变化对森林生态系统的影响（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、全球气候变化对森林生态系统的影响（论文提纲范文）
（1）区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林生产力的研究概述 |
| 1.2.2 森林生产力的计量方法 |
| 1.2.3 马尾松生产力影响因素 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 研究区概况及研究对象 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特点 |
| 2.3 地质地貌 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.4.1 北亚热带黄棕壤 |
| 2.4.2 中亚热带红壤 |
| 2.4.3 南亚热带砖红壤性红壤 |
| 2.5 马尾松的生物学和生态学特性 |
| 3 基于生物量累积的马尾松生产力空间分异及影响因素 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 生物量和生产力数据库建立 |
| 3.3 生产力影响因素 |
| 3.3.1 林分特征 |
| 3.3.2 气候条件 |
| 3.3.3 土壤性质 |
| 3.4 数据统计分析 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 数据库林分特征统计 |
| 3.5.2 马尾松NPP统计特征 |
| 3.5.3 马尾松NPP的空间分异 |
| 3.5.4 马尾松NPP影响因素分析 |
| 3.5.5 马尾松分布区环境条件的空间变异 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 马尾松NPP的影响因素 |
| 3.6.2 纬度对马尾松NPP的影响 |
| 3.6.3 不确定性分析 |
| 3.7 小结 |
| 4 基于树木年代学的马尾松生产力影响因素及空间分异 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据源与研究方法 |
| 4.2.1 马尾松“年轮-气候”关系的数据库建立 |
| 4.2.2 数据库基本信息 |
| 4.2.3 关键气候要素的识别及其空间分异 |
| 4.2.4 样地气候特征比较 |
| 4.2.5 敏感性分析 |
| 4.2.6 统计分析方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 数据库年表统计特征 |
| 4.3.2 马尾松生长对气温和降水的敏感性对比 |
| 4.3.3 马尾松年轮宽度与月均温的关系 |
| 4.3.4 马尾松年轮宽度与月降水量的关系 |
| 4.3.5 基于关键气候要素的样地空间分异 |
| 4.3.6 关键气候要素的空间分异 |
| 4.3.7 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征识别 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 马尾松生长对气温和降水响应的敏感性 |
| 4.4.2 影响马尾松生长的关键气候要素 |
| 4.4.3 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征 |
| 4.4.4 滞后效应 |
| 4.4.5 创新与不足 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于样地实测的马尾松生产力梯度变异及影响因素 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 样地设置与选择 |
| 5.2.2 生产力的测定方法 |
| 5.2.3 土壤样品的采集与测定方法 |
| 5.2.4 气候变量 |
| 5.2.5 数理统计分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 马尾松生产力及其影响因素在气温梯度的变化 |
| 5.3.2 马尾松生产力及其影响因素在降水梯度的变化 |
| 5.3.3 马尾松生产力及其影响因素在密度梯度的变化 |
| 5.3.4 马尾松生产力及其影响因素在林龄梯度的变化 |
| 5.3.5 马尾松生产力影响因素的综合分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 气候条件对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.2 林分特征对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.3 马尾松生产力影响因素的对比验证 |
| 5.5 小结 |
| 6 基于3-PG模型的马尾松生产力模拟预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究材料与方法 |
| 6.2.1 研究区概况 |
| 6.2.2 3-PG模型原理 |
| 6.2.3 模型参数 |
| 6.2.4 模拟精度评价 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 模型拟合及验证 |
| 6.3.2 马尾松NPP对未来气候变化情景的响应 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 区域尺度马尾松NPP的模拟 |
| 6.4.2 马尾松NPP对气候变化的响应 |
| 6.5 小结 |
| 7 主要结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 Ⅰ.区域尺度马尾松生物量数据库 |
| 附录 Ⅱ.基于树木年代学的马尾松“年轮-气候”关系数据库 |
| 附录 Ⅲ.马尾松“年轮-气候”关系数据库5 个随机子集的敏感性分析结果 |
| 攻读博士期间论文成果与学术研究 |
| 致谢 |
（2）长叶松（Pinus palustris）生态系统碳物候动态和建模方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 主要英文术语缩写的中文解释 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 |
| 1.2.1 森林植被物候学的主要研究方法 |
| 1.2.2 涡动相关技术的应用 |
| 1.2.3 基于涡动相关技术观测的CO_2通量物候模型开发和应用 |
| 1.2.4 存在的问题和不足 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容和体系 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 研究区地理位置与区域环境概况 |
| 2.1.1 研究站点地理位置 |
| 2.1.2 区域尺度的长期气候特征 |
| 2.1.3 土壤持水能力梯度 |
| 2.1.4 水文气象特征 |
| 2.1.5 植物资源 |
| 2.2 区域森林管理方式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 涡动相关观测数据预处理及其结果指示的微气象特征 |
| 3.1 涡动相关通量观测系统的组成和设备维护 |
| 3.2 涡动相关通量观测数据质量控制和插补方法 |
| 3.3 涡动相关观测数据所指示的站点微气象环境特征 |
| 3.3.1 气温和光照特征 |
| 3.3.2 年际降水量变化特征 |
| 3.3.3 季节降水量变化特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于GPP的长叶松生态系统碳物候动态特征分析 |
| 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 基于增长率的植物物候日期算法 |
| 4.1.3 物候模型对轻度森林外部扰动的响应和模型算法修正方法 |
| 4.1.4 长叶松生态系统碳物候动态异常响应的识别方法 |
| 4.1.5 长叶松生态系统夏季碳物候动态的响应 |
| 4.1.6 统计学分析方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 物候模型在长叶松生态系统GPP的应用 |
| 4.2.2 长叶松生态系统碳物候动态特征 |
| 4.2.3 低强度焚烧(轻度扰动)对长叶松生态系统碳物候参数的影响 |
| 4.2.4 低强度焚烧后春季物候参数对环境变量的敏感性 |
| 4.2.5 长叶松生态系统碳物候动态的气候控制因子 |
| 4.2.6 春季短期干旱对长叶松生态系统夏季碳物候参数的影响 |
| 4.2.7 水分胁迫后长叶松生态系统夏季碳物候动态对降水变化的响应 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 长叶松生态系统碳物候动态对气候变化的响应 |
| 4.3.2 土壤持水能力梯度对长叶松生态系统生长季长度的影响 |
| 4.3.3 低强度焚烧对长叶松生态系统早春碳物候参数的影响 |
| 4.3.4 植物群落光合作用能力对春季降水的适应性 |
| 4.3.5 长叶松生态系统夏季生产力的物候响应 |
| 4.3.6 未来森林管理的建议 |
| 4.3.7 不足和展望 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于GPP的长叶松生态系统碳物候动态对飓风的响应 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 春季物候恢复动态对飓风扰动后的响应 |
| 5.1.2 飓风造成地面观测设备损坏的解决方案 |
| 5.1.3 遥感技术(MODIS)观测的植被指数数据 |
| 5.1.4 雷达技术(LiDAR)观测的森林冠层高度 |
| 5.1.5 统计学分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 飓风对长叶松生态系统林冠层高度和叶面积指数的影响 |
| 5.2.2 飓风对长叶松生态系统碳物候动态的影响 |
| 5.2.3 飓风过后长叶松生态系统叶面积指数与春季生产力净恢复的关系 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 飓风对长叶松生态系统碳物候动态的影响 |
| 5.3.2 飓风过后植被发育与春季物候动态的关系 |
| 5.3.3 陆地表面物候过程(LSP)对重度扰动的响应的尺度推演 |
| 5.3.4 不足和展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于呼吸速率的长叶松生态系统碳物候建模方法分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 长叶松生态系统呼吸速率 |
| 6.1.2 基于呼吸速率的长叶松生态系统碳物候建模 |
| 6.1.2.1 参数化植物物候模型 |
| 6.1.2.2 基于增长率法的长叶松生态系统呼吸物候参数的计算 |
| 6.1.2.3 基于三阶导数法的长叶松生态系统呼吸物候参数的计算 |
| 6.1.2.4 长叶松生态系统呼吸速率物候动态的时间尺度框架 |
| 6.1.3 基于遥感观测(MODIS)的植被绿度物候参数 |
| 6.1.4 统计学分析方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 植物物候模型在长叶松生态系统呼吸速率的应用 |
| 6.2.2 增长率法和三阶倒数法所衍生的物候日期的差异 |
| 6.2.3 基于呼吸速率的长叶松生态系统碳物候建模的不确定性 |
| 6.2.4 基于呼吸速率的长叶松生态系统碳物候和植被绿度物候的关系 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 物候算法机制对长叶松生态系统呼吸物候建模的影响 |
| 6.3.2 长叶松生态系统碳物候动态与植被绿度物候过程的异步性 |
| 6.3.3 气候变化诱发的长叶松生态系统碳物候建模的不确定性 |
| 6.3.4 不足和展望 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究特色和创新点 |
| 7.3 不足和展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
（3）干旱对陆地生态系统生态化学计量比和土壤微生物群落结构的影响（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 缩略语表 Abbreviations and descriptions in this study |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 干旱对陆地生态系统C循环的影响 |
| 1.2.2 干旱对陆地生态系统C:N生态化学计量比的影响 |
| 1.2.3 干旱对土壤微生物CUE和 NUE的影响 |
| 1.2.4 干旱对土壤微生物群落结构的影响 |
| 1.2.5 干旱对陆地生态系统植物生理生态的影响 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 关键的科学问题 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 第二章 干旱对陆地生态系统生态化学计量比的影响 |
| 2.1 干旱对陆地生态系统C:N生态化学计量比的影响 |
| 2.1.1 引言 |
| 2.1.2 方法 |
| 2.1.2.1 数据收集 |
| 2.1.2.2 数据分析 |
| 2.1.3 结果 |
| 2.1.3.1 干旱对C、N和C:N的总体效应 |
| 2.1.3.2 干旱强度和干旱时间的效应 |
| 2.1.3.3 地理因素效应 |
| 2.1.4 讨论 |
| 2.1.5 结论 |
| 2.1.6 数据公开声明 |
| 2.2 降雨变化对陆地生态系统C:N:P生态化学计量比的影响 |
| 2.2.1 引言 |
| 2.2.2 材料与方法 |
| 2.2.2.1 数据收集 |
| 2.2.2.2 数据分析 |
| 2.2.3 结果 |
| 2.2.4 讨论 |
| 2.2.4.1 C:N:P的不对称性响应 |
| 2.2.4.2 对土壤C循环的意义 |
| 2.2.5 数据公开声明 |
| 第三章 微生物CUE和 NUE对干旱的响应 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 研究区域 |
| 3.2.2 实验设计 |
| 3.2.3 土壤样品采集 |
| 3.2.4 土壤样品测定 |
| 3.2.5 数据分析 |
| 3.2.6 结果 |
| 3.2.7 讨论 |
| 3.2.8 结论 |
| 3.2.9 数据公开声明 |
| 第四章 干旱对杨树人工林土壤微生物群落结构的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 研究区域 |
| 4.2.2 实验设计 |
| 4.2.3 土壤样品采集 |
| 4.2.4 土壤活性有机C和N测定 |
| 4.2.5 PLFA法测定土壤微生物群落结构 |
| 4.2.6 高通量测序技术测定土壤微生物群落结构 |
| 4.2.7 数据分析 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 干旱对土壤化学性质的影响 |
| 4.3.2 干旱对土壤微生物群落结构的影响 |
| 4.3.3 干旱对变形菌门和酸杆菌门的影响 |
| 4.3.4 微生物群落与土壤理化因子的关系 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 干旱对微生物群落结构的效应 |
| 4.4.2 干旱对微生物群落结构影响的机制 |
| 4.5 结论 |
| 4.6 数据公开声明 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 未来研究展望 |
| 攻读学位期间的主要论文 |
| 参考文献 |
（4）大兴安岭多年冻土区不同林型土壤主要温室气体通量特征及气候变化的响应（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 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 多年冻土研究概况 |
| 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 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 拟解决的科学问题和创新点 |
| 1.4.1 拟解决的科学问题 |
| 1.4.2 本文的特色与创新之处 |
| 第2章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形与水文 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 土壤状况 |
| 2.1.5 植被类型 |
| 2.2 样地选取与设置 |
| 2.2.1 样地选取 |
| 2.2.2 样地设置 |
| 2.3 气体样品观测 |
| 2.3.1 静态箱的设置 |
| 2.3.2 气体样品的采集与分析 |
| 2.3.3 计算方法 |
| 2.4 土壤样品的采集与测试 |
| 2.4.1 土壤样品采集 |
| 2.4.2 土壤样品测定 |
| 2.5 数据处理与分析 |
| 第3章 多年冻土典型森林土壤温室气体通量动态特征 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.2 观测期环境要素动态 |
| 3.2.1 气象要素动态变化 |
| 3.2.2 多年冻土土壤温度动态 |
| 3.3 多年冻土不同林型土壤温室气体通量 |
| 3.3.1 多年冻土土壤CO_2通量变化规律 |
| 3.3.2 多年冻土土壤CH_4通量变化规律 |
| 3.3.3 多年冻土土壤N_2O通量变化规律 |
| 3.4 多年冻土不同林型土壤温室气体与水热因子的关系 |
| 3.4.1 多年冻土土壤CO_2通量与水热因子的关系 |
| 3.4.2 多年冻土土壤CH_4通量与水热因子的关系 |
| 3.4.3 多年冻土土壤N_2O通量与水热因子的关系 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 多年冻土不同林型土壤CO_2通量特征及影响因素 |
| 3.5.2 多年冻土不同林型土壤CH_4通量特征及影响因素 |
| 3.5.3 多年冻土不同林型土壤N_2O通量特征及影响因素 |
| 3.5.4 研究区多年冻土森林生态系统碳源/汇 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 林下地被物和积雪对多年冻土土壤温室气体通量影响 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 样地选取与设置 |
| 4.1.2 样品的采集与处理 |
| 4.2 环境要素动态 |
| 4.2.1 多年冻土土壤温度动态变化 |
| 4.2.2 多年冻土土壤含水量动态变化 |
| 4.2.3 多年冻土土壤理化指标动态 |
| 4.3 不同处理下多年冻土土壤温室气体通量 |
| 4.3.1 多年冻土土壤CO_2通量变化规律 |
| 4.3.2 多年冻土土壤CH_4通量变化规律 |
| 4.3.3 多年冻土土壤N_2O通量变化规律 |
| 4.4 不同处理下多年冻土土壤温室气体通量与环境因子的关系 |
| 4.4.1 多年冻土土壤CO_2通量与环境因子的关系 |
| 4.4.2 多年冻土土壤CH_4通量与环境因子的关系 |
| 4.4.3 多年冻土土壤N_2O通量与环境因子的关系 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 林下地被物和积雪对多年冻土土壤CO_2通量的影响 |
| 4.5.2 林下地被物和积雪对多年冻土土壤CH_4通量的影响 |
| 4.5.3 林下地被物和积雪对多年冻土土壤N_2O通量的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多年冻土土壤温室气体通量及微生物机制研究 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 样品采集与处理 |
| 5.1.2 样品培养与测试 |
| 5.1.3 气体通量计算 |
| 5.1.4 土壤微生物测定分析 |
| 5.2 多年冻土土壤温室气体通量对水热变化的响应 |
| 5.2.1 多年冻土土壤CO_2通量特征 |
| 5.2.2 多年冻土土壤CH_4通量特征 |
| 5.2.3 多年冻土土壤N_2O通量特征 |
| 5.3 多年冻土土壤微生物对水热变化的响应 |
| 5.3.1 多年冻土土壤微生物群落结构 |
| 5.3.2 多年冻土土壤微生物群落多样性 |
| 5.3.3 土壤环境因子对微生物群落的影响 |
| 5.4 多年冻土土壤微生物与土壤温室气体通量的关系 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 水热因子对多年冻土土壤温室气体通量的影响 |
| 5.5.2 水热因子对土壤微生物群落的影响 |
| 5.5.3 多年冻土土壤微生物对土壤温室气体通量的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多年冻土土壤温室气体累计通量及全球增温潜势 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.2 多年冻土土壤温室气体累计通量 |
| 6.2.1 多年冻土不同森林类型土壤温室气体累计通量 |
| 6.2.2 地被物和积雪处理下多年冻土土壤温室气体累计通量 |
| 6.2.3 多年冻土不同土层土壤温室气体累计通量 |
| 6.3 多年冻土土壤温室气体全球增温潜势 |
| 6.3.1 多年冻土不同森林类型土壤温室气体全球增温潜势 |
| 6.3.2 地被物和积雪处理下多年冻土土壤温室气体全球增温潜势 |
| 6.3.3 多年冻土不同土层土壤温室气体全球增温潜势 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 多年冻土土壤温室气体源/汇分析 |
| 6.4.2 多年冻土土壤温室气体对气候变化的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）我国北方草原和南方丘陵山地森林植物多样性-气候变化关系的比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究进展 |
| 一、气候变化与植物多样性研究进展 |
| 二、气候变化与草原植物多样性关系的研究进展 |
| 三、气候变化与森林植物多样性关系的研究进展 |
| 四、遥感估测植物多样性 |
| 第三节 研究目的与意义 |
| 第二章 研究地点与方法 |
| 第一节 研究区概况 |
| 第二节 技术路线图 |
| 第三节 数据来源 |
| 一、植物多样性遥感数据 |
| 二、气象数据 |
| 第四节 研究方法 |
| 一、植物多样性遥感估测方法 |
| 二、植物多样性空间分布变化 |
| 三、生态系统服务价值计算方法 |
| 四、回归分析方法 |
| 五、温度、降水空间插值法 |
| 第三章 不同气候区植物多样性时空变化特征 |
| 第一节 北方草原与南方丘陵山地植物多样性年际变化特征 |
| 第二节 北方草原区植物多样性年内变化特征 |
| 第三节 北方草原与南方丘陵山地植物多样性空间变化特征 |
| 第四章 不同气候区植物多样性时空变化与气候关系 |
| 第一节 北方草原与南方丘陵山地植物多样性年际变化与气候关系 |
| 第二节 北方草原区植物多样性年内变化与气候关系 |
| 第三节 北方草原与南方丘陵山地植物多样性空间变化与气候关系 |
| 第五章 气候变化对不同气候区生态系统服务价值的影响 |
| 第一节 北方草原区生态系统服务价值与气候关系 |
| 第二节 南方丘陵山地生态系统服务价值与气候关系 |
| 第六章 讨论与结论 |
| 第一节 对比南北方植物多样性时空变化特征 |
| 第二节 对比南北方植物多样性与气候变化关系 |
| 第三节 对比南北方生态系统服务价值与气候变化的关系 |
| 第四节 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 森林生态系统碳循环研究进展 |
| 1.2.2 森林生态系统碳循环影响因子研究进展 |
| 1.2.3 目前研究存在的不足 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 选题依据 |
| 1.5 研究思路与技术路线 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及数据获取和处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 主要森林类型和植物种类 |
| 2.2 数据获取和处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.2 Landsat时间序列数据 |
| 2.2.3 气象数据 |
| 2.2.4 地表数据 |
| 2.2.5 模型校准数据 |
| 2.3 软件与执行环境 |
| 2.3.1 软件编译环境 |
| 2.3.2 图形与统计工具 |
| 2.3.3 图像处理工具 |
| 第三章 森林变化和森林年龄制图 |
| 3.1 材料和方法 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 森林变化制图 |
| 3.1.3 基于干扰和恢复历史的林分类型定义 |
| 3.1.4 人工林森林年龄制图的三层架构 |
| 3.1.5 结果验证 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 森林干扰和森林恢复 |
| 3.2.2 森林年龄制图 |
| 3.2.3 森林年龄变化 |
| 3.2.4 结果验证与精度评估 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 3.3.1 结论 |
| 3.3.2 讨论 |
| 第四章 基于IBIS模型的碳密度和碳通量模拟 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 IBIS模型原理 |
| 4.1.2 IBIS模型的改进 |
| 4.1.3 IBIS模型的校准 |
| 4.1.4 模型模拟 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 碳密度和碳通量潜力模拟 |
| 4.2.2 未来气候条件模拟 |
| 4.2.3 未来气候情景下碳通量的模拟 |
| 4.2.4 气候因子与碳通量的关系分析 |
| 4.2.5 模拟结果验证 |
| 4.3 结论与讨论 |
| 4.3.1 结论 |
| 4.3.2 讨论 |
| 第五章 基于LUCAS模型的森林碳源汇的模拟和预测 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 LUCAS模型原理 |
| 5.1.2 模拟情景设置 |
| 5.1.3 模型输入参数处理 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 丽水市森林碳源汇的时空分布 |
| 5.2.2 干扰对丽水森林碳汇的影响 |
| 5.2.3 不确定性分析 |
| 5.2.4 未来情景下森林年龄和树种面积变化 |
| 5.2.5 未来情景下森林碳源汇的变化 |
| 5.3 结论与讨论 |
| 5.3.1 结论 |
| 5.3.2 讨论 |
| 第六章 主要结论和研究展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本研究特色与创新点 |
| 6.3 存在不足及展望 |
| 6.3.1 存在的不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 附录 术语列表 |
（7）基于遥感反演的竹林物候时空变异及其对碳循环影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 植被物候监测方法 |
| 1.2.1.1 基于站点的物候观测 |
| 1.2.1.2 基于通量塔观测数据的物候提取 |
| 1.2.1.3 基于遥感数据的物候反演 |
| 1.2.2 物候对全球气候变化的响应 |
| 1.2.3 物候对森林生态系统碳循环的影响 |
| 1.2.3.1 森林地上生物量估算 |
| 1.2.3.2 森林生态系统碳循环模型模拟 |
| 1.2.3.3 物候耦合过程模型的碳循环的研究 |
| 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 |
| 2 研究区域与数据获取 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 MODIS数据预处理 |
| 2.2.2 地面观测数据 |
| 2.2.2.1 竹林物候数据观测 |
| 2.2.2.2 竹林冠层LAI测量 |
| 2.2.2.3 竹林光谱反射率测量 |
| 2.2.2.4 竹林叶片生理生化参数测量 |
| 2.2.2.5 竹林地上生物量调查 |
| 2.2.2.6 碳通量数据获取与处理 |
| 2.2.3 气象数据预处理 |
| 2.2.4 地形数据预处理 |
| 2.2.5 土壤数据预处理 |
| 2.2.6 竹林丰度数据 |
| 2.2.7 植被覆盖度数据 |
| 2.2.8 InTEC模型输入数据 |
| 2.3 统计分析和评价方法 |
| 2.3.1 模型模拟评价指标 |
| 2.3.2 时空间变化趋势分析 |
| 2.3.3 气候变化对物候影响的偏相关分析 |
| 3 基于MODIS LAI同化的竹林物候遥感反演 |
| 3.1 MODIS LAI数据同化系统 |
| 3.1.1 LAI动态模拟 |
| 3.1.2 PROSAIL辐射传输模型 |
| 3.1.3 粒子滤波同化算法 |
| 3.2 基于MODIS LAI同化的物候提取 |
| 3.3 竹林物候遥感反演模型系统 |
| 3.4 竹林LAI同化结果与分析 |
| 3.4.1 LAI同化结果验证 |
| 3.4.2 LAI时空同化结果 |
| 3.4.3 LAI空间变化趋势 |
| 3.5 竹林物候时空反演结果与分析 |
| 3.5.1 基于PF_LAI时间序列的物候提取与评价 |
| 3.5.1.1 基于PF_LAI时间序列的物候提取与对比分析 |
| 3.5.1.2 基于PF_LAI时间序列提取物候评价 |
| 3.5.2 竹林物候的时空分布反演结果 |
| 3.5.3 竹林物候时空间格局 |
| 3.5.3.1 竹林物候年均值空间分布特征 |
| 3.5.3.2 竹林物候空间变化趋势 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 竹林物候对环境的时空响应 |
| 4.1 物候对气候因子的响应 |
| 4.1.1 物候与气候因子之间偏相关关系的空间分布特征 |
| 4.1.1.1 SOS与气候因子之间的偏相关关系 |
| 4.1.1.2 EOS与气候因子之间的偏相关关系 |
| 4.1.1.3 LOS与气候因子之间的偏相关关系 |
| 4.1.2 竹林物候对气候变化响应的空间分布特征 |
| 4.1.2.1 SOS对气候变化的空间响应 |
| 4.1.2.2 EOS对气候变化的空间响应 |
| 4.2 地形因子对物候影响 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 物候对竹林地上生物量的时空影响 |
| 5.1 随机森林模型简介及AGB估算方法 |
| 5.2 随机森林模型参数优化 |
| 5.3 竹林地上生物量估算结果 |
| 5.3.1 随机森林模型精度验证 |
| 5.3.2 竹林地上生物量时空分布 |
| 5.3.3 竹林地上生物量空间变化趋势 |
| 5.4 竹林物候对地上生物量的时空影响 |
| 5.4.1 SOS与AGB之间的空间相关性 |
| 5.4.2 EOS与AGB之间的空间相关性 |
| 5.4.3 LOS与AGB之间的空间相关性 |
| 5.4.4 物候与AGB年际变化之间的关系 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 竹林生态系统碳循环时空变异对物候的响应 |
| 6.1 InTEC模型简介 |
| 6.2 融入竹林物候的InTEC模型物候模块改进 |
| 6.3 结构方程模型 |
| 6.4 融入物候的竹林生态系统碳循环时空模拟 |
| 6.4.1 改进后InTEC模型模拟碳循环验证 |
| 6.4.2 竹林生态系统碳循环时空模拟结果 |
| 6.4.3 竹林生态系统碳循环时空间格局 |
| 6.4.3.1 碳循环年均值空间分布特征 |
| 6.4.3.2 碳循环空间变化趋势 |
| 6.5 竹林物候对竹林生态系统碳循环时空变异的影响 |
| 6.5.1 物候对GPP的影响 |
| 6.5.2 物候对NPP的影响 |
| 6.5.3 物候对NEP的影响 |
| 6.6 气候变化、物候变化对碳循环变化的影响 |
| 6.7 讨论 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 物候参与下的竹林生态系统生产力评价 |
| 7.1 竹林生产力评价方法 |
| 7.1.1 指标体系构建 |
| 7.1.2 竹林生产力水平时空评价 |
| 7.2 变量因子对竹林碳循环因子的影响 |
| 7.2.1 显性变量和隐性变量之间的权重和通径系数估计 |
| 7.2.2 隐性变量之间的通径系数 |
| 7.2.3 隐性因子对竹林碳循环因子时空分布的影响 |
| 7.3 竹林生产力水平时空评价 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（8）中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 二氧化碳数值模拟研究 |
| 1.2.2 陆地生态系统模式研究 |
| 1.2.3 臭氧和颗粒物对植被的影响研究 |
| 1.2.4 二氧化碳施肥效应研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 研究方法与数据 |
| 2.1 区域气候化学模式RegCM-CHEM简介 |
| 2.1.1 发展历程 |
| 2.1.2 主要模块 |
| 2.1.3 气溶胶和气相化学机制 |
| 2.2 陆地生态系统模式YIBs |
| 2.2.1 YIBs模式主要过程 |
| 2.2.2 冠层辐射方案 |
| 2.2.3 生物源挥发性有机物排放方案 |
| 2.2.4 臭氧损伤方案 |
| 2.3 RegCM-CHEM-YIBs耦合模式 |
| 2.3.1 耦合模式框架 |
| 2.3.2 模式输入数据 |
| 第三章 中国地区二氧化碳时空分布特征的模拟研究 |
| 3.1 模式设置 |
| 3.2 模式结果验证与分析 |
| 3.2.1 气象场评估 |
| 3.2.2 陆地生态系统碳通量评估 |
| 3.2.3 二氧化碳浓度评估 |
| 3.3 二氧化碳浓度和陆地碳通量的时空分布特征 |
| 3.3.1 年际变化特征 |
| 3.3.2 季节变化特征 |
| 3.4 陆地碳通量对二氧化碳浓度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 臭氧和颗粒物对植被碳通量及二氧化碳浓度的影响研究 |
| 4.1 数值试验方案设计 |
| 4.2 模拟结果评估 |
| 4.2.1 臭氧浓度模拟及验证 |
| 4.2.2 气溶胶光学厚度模拟及验证 |
| 4.3 臭氧对植被碳通量以及大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.3.1 臭氧对植被碳通量的影响 |
| 4.3.2 臭氧对大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.3.3 不确定性分析 |
| 4.4 颗粒物对植被碳通量以及大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.4.1 颗粒物对辐射、温度和饱和蒸气压差的影响 |
| 4.4.2 颗粒物对植被碳通量的影响 |
| 4.4.3 不同气象因子对植被碳通量的贡献 |
| 4.4.4 颗粒物对大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.4.5 不确定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 区域二氧化碳浓度升高和全球气候变化对臭氧及二次有机气溶胶的影响研究 |
| 5.1 数值试验方案设计 |
| 5.2 模拟结果评估 |
| 5.2.1 BVOC排放的模拟与验证 |
| 5.2.2 SOA浓度的模拟与验证 |
| 5.3 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对我国气候的影响 |
| 5.4 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对植被碳收支及BVOC排放的影响 |
| 5.4.1 植被光合作用速率及生产力的变化 |
| 5.4.2 植被BVOC排放的变化 |
| 5.5 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对臭氧和SOA的影响 |
| 5.5.1 对近地面臭氧浓度的影响 |
| 5.5.2 对二次有机气溶胶浓度的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究结果 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 6.3.1 本文工作的不足之处 |
| 6.3.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间科研成果 |
（9）基于InTEC模型的亚热带森林碳循环时空模拟及对气候变化的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 森林碳收支的主要研究方法 |
| 1.2.2 森林对气候变化的响应 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特点 |
| 2.1.3 森林资源概况 |
| 2.2 InTEC模型简介 |
| 2.3 InTEC模型核心过程 |
| 2.3.1 初始化NPP-age关系 |
| 2.3.2 NPP计算 |
| 2.3.3 异养呼吸 |
| 2.3.4 碳库的动态分配 |
| 2.3.5 GPP变化 |
| 2.4 InTEC模型驱动数据 |
| 2.4.1 气象数据 |
| 2.4.1.1 过去气象数据 |
| 2.4.1.2 未来气象数据 |
| 2.4.2 浙江省森林分布数据 |
| 2.4.3 土壤数据 |
| 2.4.4 LAI时空数据 |
| 2.4.5 森林年龄空间分布 |
| 2.4.6 氮沉降数据 |
| 2.4.7 参考年NPP |
| 2.4.8 地形数据 |
| 2.4.9 CO_2浓度数据 |
| 2.4.10 植被生理生态参数 |
| 2.4.11 NPP-age关系 |
| 2.5 碳循环时空模拟 |
| 2.5.1 森林碳通量观测 |
| 2.5.2 站点精度验证 |
| 2.5.3 模拟过程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 浙江省森林生态系统碳循环时空模拟 |
| 3.1 NPP-age参数优化结果 |
| 3.2 InTEC模型优化结果 |
| 3.3 过去气候背景下浙江省森林NEP时空格局 |
| 3.4 未来气候情景下浙江省森林NEP时空格局 |
| 3.4.1 RCP2.6气候情景 |
| 3.4.2 RCP4.5气候情景 |
| 3.4.3 RCP8.5气候情景 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 浙江省森林碳循环对气候变化的响应 |
| 4.1 气温对NEP的影响 |
| 4.2 降水对NEP的影响 |
| 4.3 太阳辐射对NEP的影响 |
| 4.4 相对湿度对NEP的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 NEP时空模拟方面 |
| 5.3.2 NEP对气象因子的响应方面 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（10）中亚热带森林碳库和植物群落对气候变化的响应 ——以桑植县为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 气候变化对森林生态系统的影响 |
| 1.1.1 气候变化对森林生产力的影响 |
| 1.1.2 气候变化对物种分布的影响 |
| 1.1.3 气候变化对土壤碳库的影响 |
| 1.1.4 气候变化对干扰体系的影响 |
| 1.2 森林景观模型的发展和应用 |
| 1.2.1 森林景观模型的发展 |
| 1.2.2 森林景观模型的应用 |
| 1.3 应对气候变化的森林管理研究进展 |
| 1.4 研究内容、目标及意义 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究目标 |
| 1.4.3 研究意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候 |
| 2.1.3 土壤 |
| 2.1.4 森林植被 |
| 2.2 LANDIS-Ⅱ模型 |
| 2.2.1 演替模块 |
| 2.2.2 干扰模块 |
| 2.2.3 结果输出模块 |
| 2.3 数据来源和参数化 |
| 2.3.1 DEM数字高程数据 |
| 2.3.2 气候数据 |
| 2.3.3 土壤属性数据 |
| 2.3.4 森林物种组成和年龄结构 |
| 2.3.5 植物功能性状和生活史参数 |
| 2.4 模型情景设计 |
| 2.4.1 气候情景 |
| 2.4.2 森林管理情景 |
| 2.5 模型调试和运行 |
| 2.6 模拟结果批量化处理和分析 |
| 2.7 模拟结果验证 |
| 第三章 森林植物群落对气候变化的响应 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 模型配置 |
| 3.2.2 情景设计 |
| 3.2.3 模型调试和运行 |
| 3.2.4 数据分析 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 气候变化对森林群落组成的影响 |
| 3.3.2 植物物种分布对气候变化的响应 |
| 3.3.3 气候变化对植物物种定居的影响 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 气候变化对森林群落组成的影响 |
| 3.4.2 气候变化对植物物种分布的影响 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 气候变化对森林碳库的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 模型配置 |
| 4.2.2 情景设计 |
| 4.2.3 模型调试和运行 |
| 4.2.4 数据分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 气候变化对森林生产力的影响 |
| 4.3.2 气候变化对植物碳库的影响 |
| 4.3.3 气候变化对碎屑碳库的影响 |
| 4.3.4 气候变化对土壤碳库的影响 |
| 4.3.5 气候变化对森林固碳潜力的影响 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 气候变化对森林生产力和固碳潜力的影响 |
| 4.4.2 气候变化对森林碳库的影响 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 气候适应性管理措施对森林碳库和植物群落的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 模型配置 |
| 5.2.2 情景设计 |
| 5.2.3 模型调试和运行 |
| 5.2.4 数据分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 森林生产力 |
| 5.3.2 碳库 |
| 5.3.3 生物量 |
| 5.3.4 群落组成 |
| 5.3.5 年龄结构 |
| 5.3.6 物种丰富度 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 管理措施对森林生产力和碳库的影响 |
| 5.4.2 管理措施对森林物种组成、年龄结构和多样性的影响 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.3 研究的创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
四、全球气候变化对森林生态系统的影响（论文参考文献）
- [1]区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测[D]. 黄鑫. 华中农业大学, 2021
- [2]长叶松（Pinus palustris）生态系统碳物候动态和建模方法研究[D]. 龚元. 南京林业大学, 2021
- [3]干旱对陆地生态系统生态化学计量比和土壤微生物群落结构的影响[D]. 孙源. 南京林业大学, 2021
- [4]大兴安岭多年冻土区不同林型土壤主要温室气体通量特征及气候变化的响应[D]. 吴祥文. 哈尔滨师范大学, 2021(09)
- [5]我国北方草原和南方丘陵山地森林植物多样性-气候变化关系的比较研究[D]. 白岚. 中央民族大学, 2021(12)
- [6]考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例[D]. 刁娇娇. 南京林业大学, 2021
- [7]基于遥感反演的竹林物候时空变异及其对碳循环影响机制研究[D]. 李雪建. 浙江农林大学, 2021
- [8]中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究[D]. 谢晓栋. 南京大学, 2020(12)
- [9]基于InTEC模型的亚热带森林碳循环时空模拟及对气候变化的响应[D]. 郑钧泷. 浙江农林大学, 2020
- [10]中亚热带森林碳库和植物群落对气候变化的响应 ——以桑植县为例[D]. 吴宇. 中国科学院大学(中国科学院武汉植物园), 2020(01)