一、传统森林资源管理的作用及其变化（论文文献综述）
罗亦伶[1]（2021）在《立地条件对杉木生长和材性影响的研究》文中研究说明杉木（Cunninghamia lanceolata）是我国南方重要的速生用材树种之一,由于立地因子存在差异,所以必然对生长在不同立地条件下的杉木产生影响。为了研究不同立地条件下杉木的生长规律、养分利用特性、杉木材性的变化规律,本论文以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场3个不同立地条件的30a生杉木人工林为研究对象,通过树干解析法和收获法研究其生长规律和林分生物量及其结构特征;通过测定3个样地杉木标准木的不同器官（根、枝、干、叶）的C、N、P、K、Ca、Mg含量探讨林分营养元素的时空分布特征;通过测定3个样地杉木人工林木材纤维形态和密度、硬度、顺纹抗压强度、抗弯强度、抗弯弹性模量、冲击韧性等物理力学性质研究不同立地杉木的生长状况对杉木材性的影响。研究结果如下:（1）随着树龄的增长3个不同立地的杉木人工林平均胸径、树高、单株材积均增加,增加速度依次为1号、2号、3号。3个样地杉木人工林的平均胸径、树高、单株材积的大小关系均为:1号>2号>3号。1号样地处于山脚,具有更好的土壤条件和较高的营养元素含量,它们共同促进了林木较快的生长;2号样地与3号样地的土壤条件相当,但2号样地相对较低的海拔有利于杉木的生长。（2）3个不同立地的杉木人工林单株生物量分别为:1号483.65kg>2号388.33kg>3号246.00kg;1号样地杉木地上、地下生物量分别为393.50kg、90.15kg,占单株生物量的81.36%、18.64%;2号样地杉木地上、地下生物量分别为317.45kg、70.88kg,占单株生物量的81.75%、18.25%;3号样地杉木地上、地下生物量分别为199.76kg、46.24kg,占单株生物量的81.20%、18.80%。1号、2号、3号样地杉木解析木各器官生物量大小顺序为:树干>树根>树枝>树叶。3个立地的杉木解析木中树根、树枝、树干、树叶生物量大小关系均为1号>2号>3号。（3）3个不同立地的杉木根系的总养分含量大小顺序为1号>3号>2号;枝的总养分含量大小顺序为2号>1号>3号;干、叶的总养分含量大小顺序为1号>2号>3号。3个立地杉木各器官的C、N、P、K、Ca、Mg含量在不同季节呈现不同的表现,在杉木生长旺盛季节,1号杉木根系、叶片中N、P元素显着高于2号。（4）3个不同立地条件林地上生长的杉木各力学指标大小关系如下:气干密度、全干密度、基本密度、弦面硬度、顺纹抗压强度、抗弯弹性模量均为3号>2号>1号;端面硬度、径面硬度、抗弯强度、冲击韧性为2号>3号>1号。（5）1号、2号样地的杉木生长速度随坡位的上升而减缓,不同坡位的杉木纤维长度、宽度、长宽比均存在显着差异,除冲击韧性外的木材物理力学性质之间差异显着,2号样地的杉木木材物理力学性质明显优于1号样地的杉木;2号、3号样地的杉木生长速度随海拔的上升而减缓,不同海拔的杉木纤维长度、宽度存在显着差异,长宽比之间不存在显着差异,木材物理力学性质不存在显着差异,但2号样地的杉木木材物理力学性质优于3号样地的杉木。3个立地条件的木材材性综合排名为2号>3号>1号。
宋洁[2]（2021）在《祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究》文中研究表明高纬度山地森林由于受人为干扰的影响相对较小,已被证实成为不断增长的陆地碳汇的主要贡献者。但由于高纬度山地森林中贮存的碳极容易受到气候变化的影响,使得其森林景观及森林碳储量在数量和空间分布上都存在很大的不确定性。监测高纬度山地森林景观及碳储量的时空变化情况,对理解全球碳循环具有重要的意义。祁连山是我国西部重要的生态安全屏障和固碳场所。2017年6月祁连山国家公园体制试点的设立,更为实现祁连山生态系统整体保护和系统修复奠定了坚实的基础。在此背景下,本研究基于多源遥感数据、样地调查数据、空间环境数据以及相关辅助数据,综合运用3S现代技术手段,在对森林类型进行分类的基础上,对祁连山森林碳储量现状进行估算。并从森林面积、森林覆盖度、森林景观格局角度分析祁连山1990-2018年森林景观时空动态变化情况。建立基于光学遥感变量的森林碳储量估算模型,监测祁连山森林碳储量1990-2018年间时空分布变化。并基于不同海拔、坡向、水平范围以及行政区域空间梯度对森林景观和森林碳储量时空变化模式进行分析。基于不同的空间尺度,分析祁连山森林景观格局与森林碳储量之间的相关关系。为理解山地森林生态系统碳循环以及制定祁连山国家公园森林资源保护及生态系统管理措施提供参考。本研究主要结果如下:（1）相比仅依据光谱特征进行分类,依据光谱及垂直结构综合特征分类时,总体分类精度提高了10.67%,具有相似光谱特征但不同垂直结构的不同植被类型分类精度提升作用明显,森林范围的识别精度提高。地形信息加入后森林类型的分类精度提升了23.94%,显着提升了森林类型识别精度。相比海拔信息,坡向信息对提升分类精度效果更为显着。季相特征能够对不同森林类型的识别提供帮助,而不同波段组合虽然对地物增强的效果不同,但其对分类精度几乎没有影响。（2）2018年祁连山国家公园森林总碳储量为30.09×106t,平均森林碳储量密度为47.55t/hm2。公园内针叶林总碳储量约为阔叶林碳储量的5.5倍,但阔叶林森林平均碳密度稍高于针叶林。不同空间梯度森林碳储量的分布有较大的不同,对于不同的海拔梯度,海拔2770～3770m以及海拔1770～2770m分别拥有最多的森林碳储量和最高的森林平均碳密度;对于不同的坡向,森林碳储量与森林平均碳密度分布从高到低均依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;对于不同的水平范围,森林碳储量分布从高到低依次为东段>中段>西段,而森林平均碳密度在中段最高,接下来依次为东段和西段,西段森林碳储量与碳密度与东中两段差距较大;对于不同的行政梯度,甘肃省境内森林碳储量与碳密度均大于青海省。其中不同海拔梯度森林碳储量与森林平均碳密度差距最大,接下来森林碳储量与森林平均碳密度均差距较大的为不同行政区域,山区复杂的地形和不同行政区域管理措施的不同对森林碳储量及碳密度均有较大的影响。（3）1990-2018年间,祁连山国家公园内森林面积变化呈现先上升,后减少的趋势。其中1990-2010年,公园内针叶林和阔叶林面积均逐年增加。2010年起,阔叶林面积下降,2015-2018年,区内针叶林及阔叶林面积均较前一时期有所减少,且阔叶林下降幅度较大。不同空间梯度森林面积变化的分布不同,森林面积变化波动较大的区域主要分布在以畜牧业生产为主的地区。1990-2018年,祁连山国家公园森林覆盖度占比最大的值域区间均为70～100%,研究区内森林覆盖度较高的区域主要分布在祁连山中、东段针叶林分布较为密集的地区。2015年以前,区内森林植被覆盖未发现有明显的变化。2015-2018年,研究区森林覆盖度出现下降现象。针叶林作为研究区内的绝对优势景观,其景观异质性程度、景观复杂程度、景观聚集程度均较阔叶林高,而阔叶林的分布相较针叶林而言在区内更为分散。1990-2018年间,区内森林景观格局基本呈现逐步破碎化、逐步分散、以及逐渐均匀的趋势,森林生态系统脆弱度逐渐升高。（4）1990-2018年间,祁连山国家公园森林碳储量增加了1.09×106t。1990-2010年,公园森林碳储量持续增长,从2010年起,区内森林碳储量出现下降趋势。基于不同的空间梯度分析森林碳储量的时空变化模式,发现各空间梯度上森林碳储量变化强度排序与其所分布森林范围面积排序基本一致。且对研究区而言,相对于森林碳密度,森林面积对森林碳储量的蓄积影响更大。（5）随着尺度的增加,与平均森林碳密度具有相关关系的景观格局指数逐渐减少,说明随着尺度的增加,森林碳密度的影响因素也愈加复杂。与森林碳密度具有显着相关关系的景观格局指数其与森林碳密度间的相关关系模型平均拟合程度均较低,说明景观格局指数与森林碳密度之间的复杂关系较难用简单的线性关系直接进行描述。相反,与森林总碳储量具有相关性的景观格局指数随着研究尺度的增大逐渐增多。斑块总面积、斑块个数、景观形状指数、平均斑块面积、面积加权平均形状指数、斑块连结度指数以及聚集指数在各尺度上均与森林总碳储量呈显着的正相关关系,说明通过增加森林景观面积、增加景观形状复杂度以及景观聚集度和连通性,能够提升森林碳储量的蓄积。而斑块密度在各尺度上均与森林碳储量具有显着的负相关关系,说明减小森林破碎化程度能够在有限空间内为基于发挥最大固碳功能的森林空间布局优化提供帮助。斑块总面积与森林总碳储量间的幂函数关系在各尺度下其模型拟合系数均达到0.95以上。综上所述,本文分别以垂直结构特征、光谱特征、季相特征和地形特征为分类依据,探讨了提升祁连山山地森林面积提取及类型识别精度的可行方法,为森林景观及森林碳储量变化监测研究奠定了基础;以GPS定位、RS遥感以及GIS空间分析技术为基础,梳理了近30年间祁连山重点区域森林景观及森林碳储量时空动态变化情况,并统计了祁连山森林景观及森林碳储量在不同空间梯度的变化模式;以森林碳贮存功能为例,探讨了高海拔山地森林生态系统基于尺度的森林景观格局与森林生态系统功能间的相互关系,为景观生态学“格局—过程—尺度”核心理论的研究提供了实验实例。在未来的研究工作中,探索基于不同传感器的多源数据对历史影像森林类型进行更准确的分类并对森林碳储量变化进行估算,量化气候变化背景下山地区域环境的改变及人为活动因素对山地森林碳储量变化产生的影响,是下一步的研究方向。
李盈昌[3]（2021）在《森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法》文中指出森林是陆地生态系统的重要组成部分,是陆地生态系统中最大的碳库,在吸收大气中的二氧化碳等温室气体、降低温室气体浓度、减缓全球气候变化中发挥着至关重要的作用。森林生物量作为森林生态系统最基本的数量特征,是衡量森林固碳能力、森林生态系统生产力和结构功能的重要指标,是判断森林生态系统碳源和碳汇的重要标志,也是表征森林生态系统功能与生态价值、评估森林碳平衡的重要参数。因此,在气候变化背景下开展区域和全球森林生物量估测研究,不仅可以为陆地生态系统碳循环和全球气候变化的研究提供理论依据,还可以为森林可持续经营提供策略方针,对合理利用森林资源和改善森林生态环境具有重要意义。准确、快速地估测大范围森林生态系统的地上生物量是全球变化研究的热点,尽管基于遥感估测森林地上生物量已经得到了广泛应用,但是提高森林地上生物量遥感估测的准确性仍然是一个挑战。本研究以湖南省湘江流域为研究区,利用1999年、2004年、2009年和2014年的Landsat遥感影像和国家森林资源连续清查样地数据,选择线性回归、随机森林和极端梯度提升三种模型,并根据样地森林类型估测森林地上生物量以及分析森林地上生物量时空变化特征及其驱动因素。研究主要分为三个步骤:第一步,分析建模过程中模型参数优化和变量选择对模型性能的影响,以此得到最优模型并估测研究区森林地上生物量;第二步,分析森林地上生物量估测模型残差的空间自相关性,以此进行生物量残差空间插值并修正原始模型估测结果;第三步,分析森林地上生物量的时空变化特征,并分析引起森林地上生物量变化的驱动因素的空间分异特征。研究结果表明:（1）极端梯度提升模型有大量的参数,模型的性能因这些参数选择不同的值而有很大差异;如果没有选择合适的参数值,极端梯度提升模型更容易过拟合。随机森林模型只有两个参数需要优化,调优过程相对简单,当模型选择较大的决策树数量时更能真实反映模型的性能。线性回归模型采用逐步回归法进行变量选择,随机森林和极度梯度提升模型采用基于变量重要性的方法来选择预测变量,选择合适的变量能够有效提高模型性能,而变量选择对极端梯度提升模型比随机森林模型更为重要;在所选的变量中第3、4和6波段及其纹理变量对各个模型具有重要作用。随机森林模型和极端梯度提升模型对变量重要性赋值方式不同,随机森林模型大多将变量重要性分散在多个变量中,而极端梯度提升模型则倾向于将变量重要性集中在单个变量上。阔叶林、针叶林和混交林三种森林类型的线性回归模型、随机森林模型和极端梯度提升模型中,均是阔叶林的模型精度最高,其次是针叶林,混交林精度最低,按照森林类型建模能够明显提高生物量估测精度;对于同一森林类型,极端梯度提升模型性能优于随机森林模型,而随机森林模型优于线性回归模型。（2）半方差分析是使用克里金法插值之前所必要的步骤,用来分析数据的空间相关性;半方差分析结果显示森林地上生物量残差在空间分布上有较强的空间自相关性,而且全局莫兰指数结果同样表明森林地上生物量残差表现出统计上的显着性聚集,因此可以采用克里金插值法进行空间插值。经过生物量残差空间插值图修正后的森林地上生物量图可以获得相对较低和较高的AGB值,从而降低了低估和高估,使森林地上生物量估测精度得到了明显提高;对校正前后三种森林类型的估测结果进行配对样本t检验,结果显示均在置信区间95%水平上具有显着性差异。（3）研究区1999年、2004年、2009年和2014年森林地上生物量随着年份的增长而增长,森林地上生物量均值分别为54.623Mg/ha、66.242Mg/ha、68.079Mg/ha和77.579Mg/ha。利用转移矩阵、景观指数、重心分布和热点分析等方法分析森林地上生物量的时空变化特征,结果表明研究区森林地上生物量总体上是增加的,森林质量整体上在改善。利用全局普通最小二乘法线性回归进行驱动因子选择,最终选择海拔（ELEV.）、归一化植被指数（NDVI）、年平均气温（TEMP.）、年降雨量（PREC.）、人口数量（POP.）和国内生产总值（GDP）等6个因子;然后利用这些因子构建地理加权回归模型。根据地理加权回归模型中各个驱动因子的回归系数,可以发现这四个年份中植被自然生长（归一化植被指数,NDVI）是引起森林地上生物量变化的最主要正向因素,而气温对植被生长具有重要影响,是引起森林地上生物量变化的另一个主要因素。在驱动因子的作用方面,海拔（ELEV.）和归一化植被指数（NDVI）因子对森林地上生物量变化具有正向影响,且具有逐渐增强趋势;年降雨量（PREC.）对森林地上生物量的变化具有正向作用,但有逐渐减弱趋势;年平均气温（TEMP.）和人口数量（POP.）对森林地上生物量的变化具有负向作用,而且具有逐步增强的趋势;国内生产总值（GDP）对森林地上生物量的影响作用由负向作用转为正向作用,而且具有逐步增强趋势。此外,东南部和南部海拔较高的山区是各个驱动因子作用最强烈的地区,而在中北部低海拔的平原地区作用相对较弱。
刘美玲[4]（2020）在《杉木马尾松混交林生长特性与养分竞争关系研究》文中指出杉木是我国南方最重要的用材树种之一,为了探究混交林内杉木与马尾松的生长特性及其在养分吸收方面的竞争与利用关系,本文以湖南省会同县高椅林场11a杉木与马尾松混交林为实验材料,通过树干解析和收获法研究其生长规律与林分生物量的结构特征;通过测定两树种根、枝、干、叶的营养元素含量探讨林分内杉木与马尾松的C、N、P、K、Ca、Mg及C、N、P化学计量比的时空分布特征。主要研究结果如下:（1）混交林内11a生杉木与马尾松胸径、树高和材积的总生长量均随着树龄的增加而增加。11a时,杉木的胸径、树高和材积分别为10.46cm、9.0m和0.1275m3;马尾松的胸径、树高和材积分别为9.64cm、7.3m和0.0990m3。杉木胸径连年生长量在3a时达到最大值1.12cm,与树高连年生长量最大值1.6m出现的年份一致;马尾松胸径连年生长量在第4a达到最大值1.28cm,而树高连年生长量最大值1.1m出现在第2a。两树种材积在0～6a这段时期中增长缓慢,6a以后进入速生期,但马尾松材积增长速度明显低于杉木,11a时两树种仍处于速生阶段;整体而言,该林分内杉木的总生长量增长速度较马尾松更快。（2）混交林内11a生杉木与马尾松的单株平均生物量分别为23.14kg和28.78kg。杉木地上部分生物量为19.3kg,占单株生物量的83.52%,地下部分生物量为3.83kg,所占比值为16.48%;马尾松地上、地下生物量分别为25.2kg和3.58kg,占单株总生物量的87.56%和12.44%。杉木各个器官生物量大小顺序为:树干>树根>树枝>树叶,马尾松各器官生物量排序为:树干>树枝>树根>树叶。整体而言,杉木单株平均生物量显着低于马尾松单株平均生物量。（3）混交林林分内生物量主要由乔木层、草本层以及枯落物层构成,林分总单位面积生物量为73.85 t·hm-2。其中,乔木层生物量为64.86t.hm-2,所占比值为87.83%;草本层和枯落物层分别为2.07t·hm-2和6.92t.hm-2,分别占比2.8%和9.37%。林分内各单位面积生物量排列顺序为:乔木层>枯落物层>草本层。杉木的 BNI、BNR、STR、FC 和 CRR 值分别为 0.20、1.82、0.76、0.07 和 5.02;马尾松的则分别为0.34、2.87、0.61、0.09和7.04。（4）杉木与马尾松各个器官内C、N、P、K、Ca、Mg的含量在不同季节内均表现出不同的变化,2个树种在养分的利用上存在一定的竞争与互补关系;在N、P、K的利用上,以竞争关系为主,而Ca、Mg的利用,则是互补关系表现更为明显;从利用的策略上来说,马尾松的N、P、K营养元素在叶上的含量要高于杉木,而根、枝和干上,马尾松要低一些,表明马尾松能更好地将营养元素分配在物质合成的器官上,有利于提高养分的利用效率,因此马尾松也能更好地适应立地条件相对较差的地类。（5）在杉木与马尾松单株养分含量上,杉木明显大于马尾松。在杉木与马尾松混交林内间伐同等量的马尾松带走的养分含量明显低于杉木所带走养分,间伐时伐除部分马尾松有利于林分间养分平衡。杉木木材的经济价值要高于马尾松,营造杉木与马尾松混交林时保持适当的杉松混交比例,在对林分进行抚育间伐时,间伐马尾松为主,既有利于间伐前混交幼林的生长,又能保证林分良好的经济效益促进林分生长得更好。（6）杉木与马尾松各个器官在进入快速生长阶段的过程中,N:P多从一个较高的水平降至一个较低的水平。两树种叶片N:P基本小于14,说明它们的生长主要受到N的限制;C:N和C:P在生长旺盛的季节中均处于一个较高的水平。
陈豪[5]（2020）在《黑龙江流域水文过程和湿地分布对气候变化的响应及预估研究》文中提出由自然和人为因素所引起的全球气候变暖使得人类赖以生存的表层地球系统发生剧变的风险不断增加。极端天气、北极甲烷爆发、永久冻土层退化、新型病毒等问题的出现以及由此所造成的全球环境变化的负面影响,一次次向我们预示着“人类世”时代面临气候失控的可能性。因此,本论文将全球变化领域研究的前沿问题之一——区域气候变化及其水文响应作为主要研究内容,选取中高纬寒区对全球变化响应强烈的典型流域——黑龙江流域为研究区,试图揭示该区域变化环境下重要的陆地水循环格局和过程的演变规律及变化趋势,为区域减缓和应对全球变化提供科学依据。论文的主要研究工作和创新点如下:1)基于多源时空观测数据和系统分析方法,本研究识别并揭示了历史时期黑龙江流域主要的气候、水文和下垫面要素变化的基本特征,为深入研究气候变化背景下流域水文过程及湿地分布动态奠定了基础。同时也为本研究核心工作之一——分布式水文模型的研发,提出了重要需求:即适用于中高纬寒区黑龙江流域的分布式水文模型的研发,一方面要能够重现流域长期历史径流序列,给出多种陆地水文通量和储量更精细的时空演变过程模拟结果,还要能够支持对复杂的下垫面和气候因素双重胁迫下的流域水循环格局和过程的变化进行量化、评估和预估。2)结合当前分布式水文模型参数化新进展,以加强模型对网格及次网格水文过程的准确表达,降低模型的不确定性及尽可能利用快速发展的高新技术手段为指导原则,对分布式水文模型ESSI,进行了必要的更新及完善,完成了其新版本ESSI-3模型的研发,实现了黑龙江全流域陆地水循环过程的精细模拟。在不同尺度和数据基础上的模型适用性评估结果表明ESSI-3模型能够很好地模拟黑龙江流域关键的水文过程如径流、蒸散发、陆地水储量、地下水储量等的时空演变。同时,本研究系统介绍了驱动ESSI-3模型所需地面气象、土壤、植被和地形及水系等参数的获取方法,解决了大范围尺度模型驱动参数获取不易的问题,并创新性地提出了一个地面气象要素空间降尺度工具集和一套针对气候模式数据不确定性评估及数据订正、融合和降尺度的新的方法体系。3)基于湿地发生、发育机理,本研究创新性地提出了一种新的湿地分布表征指标——气候-土壤-地形指数（CSTI）,并在湿地分类精度评价方法和最大熵模型支持下,有效地证明了新指数在湿地分布表征方面的优越性。同时,基于TOPMODEL模型原理,通过三参数幂指数函数法将CSTI指数和ESSI-3模型,进行了有效连接,构建了一个动态湿地模块。模块应用结果表明,其能够较好地再现黑龙江流域湿地的空间分布格局及其季节性动态变化特征。4)围绕变化环境下黑龙江流域水文过程和湿地分布的响应机制及趋势预估这一关键科学问题,本研究基于耦合了动态湿地模块的ESSI-3模型,深入分析了近20年来黑龙江流域12种关键水文过程分量对主要气候和下垫面要素变化的时空响应特征和响应机制以及未来30年不同气候变化情景下这些水文过程和流域湿地分布的变化趋势等。结果表明,一方面各水文过程分量对环境变化的响应呈现出复杂的机制以及强烈的空间异质性特征,但仍有规律可寻,且研究中识别出了流域内不同水文过程变化的主导因素和典型区域;另一方面对未来时段各水文过程分量的变化趋势的探究表明,未来复杂的气候变化环境下,流域的关键水文过程和湿地分布在空间上将呈现出或延续或加剧或扭转的变化格局,这些结果为科学、有效地应对黑龙江流域未来气候变化提供了重要的支撑。
杨晓燕[6]（2020）在《环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究》文中认为伴随旅游业高质量发展时代的到来,旅游产品与服务高端化、品质化、多样化、精准化的需求趋势凸显。游客对气候的偏好和需求不断增强,气候逐渐成为影响旅游需求和供给的重要因素。针对不同尺度的气候旅游资源的优化配置和创新性开发,将会助推旅游业供给侧结构性改革的创新,也将有助于防范气候影响下的系统性公共卫生和健康安全隐患对旅游业的冲击。当前针对气候对游客影响的宏观和中观研究居多,从微观视角出发剖析微气候对游客的影响较少且缺乏系统性。存在一系列问题有待分析和解决,如微气候对景区游客量影响的机理是什么?微气候和微气氛的时空性联动如何影响景区游客量?景区微气候是否存在时空性变化的规律?日、节气、月微气候对景区游客量影响是否存在?影响方向和影响程度是否存在差异?应该如何进行微气候资源的开发等?因此,本研究立足于景区空间尺度的微气候分析,重点聚焦微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的相关问题,对其进行全面系统分析。本研究按照“理论探索-模型建构-实证检验”的研究思路开展相关研究。理论探索——主要分析微气候对景区游客量影响的基础性理论支撑是什么?模型建构——展开系统的微气候对景区游客量影响的理论分析,探索微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响,建构日、节气、月微气候和微气氛联动对景区游客量影响的知觉-行为模型,构筑微气候对景区游客量影响的分析框架。实证检验——景区微气候时空性变化的实证检验分析,验证区域内景区和5A级景区微气候时空性变化的规律特征。针对日、节气、月不同时序景区景区微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响进行系统的实证分析,为深化微气候在旅游场域中的研究与创新性发展进行积极探索。研究过程可概括为:第一,系统的理论梳理与理论分析:界定基本概念,梳理本研究所需的基础理论,回顾国内外相关研究,提出研究方向与研究问题;第二,探索微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响机理,建构微气候-微气氛联动的知觉-行为模型,日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响机理,建构日、节气、月微气候-微气氛联动的知觉-行为模型,形成系统的分析框架;第三,运用ArcGIS地图分析法,进行景区微气候时空性变化的实证分析,以福建省各区域内A级景区为例,通过微气候适游指数分析区域内景区以及5A级景区的微气候适游度,剖析景区微气候时空性变化的共性特征与演化规律;第四,基于日、节气、月微气候时空变化的共性与差异性规律,运用自回归分布滞后模型（ADRL）分析方法,分别检验日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响方向、影响程度,进一步剖析当期和滞后期日、节气、月微气候和微气氛对当期景区游客量的动态影响规律。第五,系统分析景区微气候的时空变化规律,探索日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的共性与差异性,提出相应的管理启示与建议。本研究的结论阐述如下:（1）景区微气候时空性变化分析:福建省区域内景区和5A级景区日、节气、月微气候时空性变化和差异显着,时空性动态变化凸显各个区域内景区的共性特征,区域间亦存在微气候时序性渐变与空间性过渡现象。（2）气温、相对湿度、降水量、风速、微气候适游度对景区游客量的影响存在影响方向和影响程度的时空性差异,微气候驱动微气氛对景区游客量的影响存在显着的类型和时空差异,微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响呈多时空和多景区差异化的互动影响关系,当期影响均为正向,滞后期多为负向。（3）气温、相对湿度、风速对较低纬度景区游客量的影响比较高纬度景区的影响大。降水量对较高纬度景区日影响较大,对较低纬度景区节气和月影响较大,日和节气多为正向影响,月多为负向影响。微气候适游度对较高纬度景区的节气影响较大,对较低纬度景区的日和月影响较大。景区微气候驱动微气氛对较低纬度景区的影响在日和节气比较高纬度景区游客量的影响大,月影响则相反,滞后期效应显着。景区微气候和微气氛时空性联动对较高纬度景区日影响较大,对较低纬度景区节气和月影响较大。（4）景区日、节气起始日和月气温对较高海拔景区游客量的影响比较低海拔景区的影响大。降水量对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区游客量大,节气影响多呈正向,日和月影响多呈负向。风速对较高海拔景区的影响比较低海拔景区的影响大,对较高海拔景区的影响多呈正向影响,对较低海拔景区的影响多呈负向。微气候适游度对较高海拔景区的节气起始日和月影响比较低海拔景区大,多呈正向影响,对较低海拔景区的日和节气累积影响比较高海拔景区的影响大。微气候驱动微气氛对较高海拔景区游的日和月影响大于较低海拔景区,节气对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区的影响程度大。微气候和微气氛时空性联动对较低海拔景区游客量的影响比较高海拔景区游客量大。本研究在重点探究微气候对景区游客量影响的“理论探索-模型建构-实证检验”3个相关问题的系统分析基础上,提出相应的建议:（1）针对政府行政主管部门,提出强化县域和省域内景区微气候旅游资源的监测与分析;强化县域内景区日、节气、月微气候旅游产品和服务的时序性联动与空间性互动管理;推进微气候旅游形象的共同塑造与时空性营销体系的构建;强化跨景区和跨区域微气候旅游合作政策引导;强化中央和地方各层级“文化旅游+气象”基础上的多部门和跨部门互动、协同、创新机制的形成。（2）针对景区经营管理者,提出将微气候作为重要因素纳入景区旅游产品与服务供给;助推大数据与智慧化发展基础上的微气候旅游发展格局形成、服务提质增效、互补和创新;优化景区人力资源结构,强化人力资源培训,支撑景区微气候旅游深度发展与服务创新;强化景区微气候和微气氛时空联动的营销模式创新。（3）针对景区行业协会,提出助推景区微气候旅游资源标准的制定;助推景区微气候旅游产品与服务的创新性供给;驱动景区微气候和微气氛时空性联动的旅游供需互动研究的建议。（4）针对旅游运营商,提出强化景区微气候驱动的旅游产品开发;强化景区微气候和微气氛联动下的旅游产品跨时空组合性开发与策划;强化线上线下景区微气候旅游产品与服务的创新性整合、互动性开发;强化线上日、节气、月景区微气候和微气氛信息的发布、更新,引导游客日、节气、月当期或者潜在旅游需求。本研究重点探究微气候对景区游客量影响的“理论探索-模型建构-实证检验”3个相关议题,具有一定的创新与贡献:（1）本研究建构微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的机理,突破传统环境行为理论静态与单空间分析的局限,拓展了环境行为的时序性、空间性以及时空结合的互动机理,这是本研究的理论创新。借助ADRL模型,系统分析日、节气、月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的当期和滞后期影响,这是本研究的方法应用创新。（2）本研究在微气候对景区游客量的影响的理论研究和实践应用都取得一定的贡献。理论层面,探索微气候-游客-微气氛互动机理,拓展日、节气、月微气候对景区游客量影响共性与差异性分析,从跨学科和多学科视角出发拓展了微气候对景区游客量影响的跨学科研究的深度和广度,推进微气候对景区游客量影响的理论研究。实践层面,建构微气候适游指数,在传统气候舒适度指数基础上,构建雨量舒适指数,提出综合反映景区微气候适游程度的景区微气候适游指数,形成反映微气候动态变化规律的25等级评价方法,系统分析福建省景区微气候时空变化规律,为微气候资源的时空性优化配置提供重要支撑。
方文[7]（2020）在《基于不同空间尺度的重庆都市圈城市森林生态网络与群落特征研究》文中提出城市森林作为城市生态系统的重要组成部分,是城市必不可少的重要生态基础设施,具有维持大气碳氧平衡、调节城市小气候、保障城市生态安全等作用,同时也是衡量城市可持续发展水平和文明程度的重要标志。随着成渝城市群的一体化发展,重庆城市化发展速度加快,城市森林对该区域城市的生态文明建设和可持续发展的作用更为凸显。科学合理的城市森林生态网络是城市森林生态功能发挥的重要保障。因此,有必要在有限的城市空间范围内,在尽可能保护现有森林植被的同时,对城市森林生态网络进行分析和优化,从而促进生态保护与经济发展之间的平衡,实现人与自然的可持续发展。本研究以重庆都市圈为研究对象,选取2009年、2012年、2015年和2018年4个时间节点,利用16个景观指数（类型层次8个,景观层次8个）从区域尺度（重庆主城九区及璧山、永川和江津区长江以北区域8570 km2范围）和城市尺度（重庆主城九区2737 km2范围）对城市森林景观格局进行分析,并运用最小累计阻力模型测算潜在生态网络,采用生态廊道综合指数对生态网络进行评价与优化。在城市尺度下的源斑块和重要生态节点中,于2009年和2018年对人为干扰强度较大的半自然林和人工林进行样方（样带）调查,分析10年间的木本植物群落的变化趋势;并以高速公路生态廊道植物群落建植为例,分析初始建植物种对群落结构及小环境的影响。主要获得以下研究结果:（1）在区域尺度,自2009年到2018年,城市森林面积增加了27640.08 ha;城市森林中小型斑块、中型斑块、大型斑块的面积比例逐年下降,而巨型斑块比例逐年上升。景观层次上,斑块数目、斑块密度、多样性指数、均匀度指数、分离度指数逐年下降;而蔓延度指数、连接度指数、聚集度指数逐年增加,但变化幅度相对较小;城市森林景观类型较少,斑块密度较低,景观斑块聚集性和均匀度较高,但连接度偏低;城市森林斑块的地形位梯度分布差异明显,主要分布在中低、中高地形位。2018年城市森林综合评价3分以上的源斑块40块,提取潜在生态廊道780条,节点320个,归并删除冗余重复廊道,得到540条优化生态廊道和224个生态节点（其中生态断裂点153个,踏脚石71个）。优化后生态网络呈网状结构,可有效改善区域尺度下城市森林景观格局。（2）在城市尺度,自2009年到2018年,研究区城市森林面积减少了1206.69 ha。其中生态片林和河岸防护林逐年减少,游憩林、景观美化林和道路防护林有所增加。此间自然林和半自然林面积减少,人工林面积逐年增加。城市森林小型斑块、中型斑块和大型斑块面积逐年减少,微型斑块和巨型斑块面积逐年增加。在景观层次上,斑块数目、斑块密度、多样性指数、均匀度指数和分散指数有增加的趋势,蔓延度、连接度和聚集度指数均有一定程度的降低。城市森林斑块的地形位梯度分布差异明显,主要分布在中低地形位。2018年城市森林综合评价3分以上的源斑块31个,提取潜在生态廊道465条,节点199个,经归并和重力模型提取,得到278条优化生态廊道,124个生态节点（其中生态断裂点83个,踏脚石41个）。研究区城市森林景观破碎化程度得到改善,城市森林景观格局得以优化。（3）2009年和2018年,分别对不同干扰强度的半自然林和人工林进行样方（样带）调查,各设置样地5个样方100个。2009年半自然林植被类型共有2个植被型组、5个植被型、26个群系,物种41科、55属、72种;2018年共记录2个植被型组、5个植被型、25个群系,物种42科、56属、75种,增加了1科1属3种。人工林2009年共记录1个植被型组、3个植被型、24个群系,物种26科38属47种,减少了1科1属1种,乔木变化了5种,灌木变化了7种。10年间半自然林前5种乔木层树种重要值排序几乎没有变化,仅平顶山样地中的刺桐跌落前5种地位,香樟上升为前5种之一;灌木层树种没有发生变化,但部分样地内物种重要值排序发生了变化。半自然林总体上物种多样性有所增加;人工林总体上木本植物和灌木层的物种多样性有所降低,乔木层略有增加。半自然林木本植物乔灌比和常绿落叶比在种类上保持不变,在数量上灌木数量有所增加;乔木层和灌木层木本植物常绿落叶比在此期间都没有发生明显变化。人工林木本植物乔灌比种类没有变化,灌木数量减少。半自然林乔木层胸径等级在2009年和2018年均呈明显的“增长型”,且中间没有断层现象,表明群落总体上更新良好;10年间平均胸径都有所减小,从12.3 cm降到11.6 cm。人工林在10年间乔木层平均胸径从13.85 cm增加到14.91 cm;DBH>l cm的个体各个径级均呈明显的“衰退型”,在8个径级中都有个体分布,表明群落总体上相对稳定,群落呈现出“衰老型”特征。半自然林和人工林平均生物量都有所增加,说明样地内半自然林呈正向演替,而人工林受人为喜好较大,在人为干预下保持着相对稳定。（4）通过2009年在高速公路廊道人工建植群落并持续观测和调查,建植初期,初始建植植物的物种数量可直接影响道路生态廊道植被的覆盖率实现时间以及群落生物量的积累。初始建植植物的物种数量越多,高植被覆盖率形成时间越短,群落积累的生物量则越多,二者呈显着正相关关系。初始建植植物的物种数量可间接对道路生态廊道植物群落的固碳释氧能力形成积极影响,有利于道路廊道生态系统在固碳释氧生态功能的发挥。初始建植植物的物种丰富度与群落的结构特征中物种多样性水平密切相关。相同生长季节内,初始建植植物的物种数量越多,所在生境接纳新物种的潜力愈强,群落中物种数目越多,群落盖度也越大,所在群落的植物多样性水平也越高。道路生态廊道植被所在群落中物种多样性水平与植被的固持水土能力（护坡性能）密切相关:群落中植物多样性水平越高,所在生态系统越稳定、抗干扰能力就越强。初始建植植物的物种数量越多,所在群落中植物多样性水平越高,抗冲蚀能力、蓄水保土能力也越强,区域内的产流系数和土壤侵蚀模数则越小,且随着建植时间的延长而趋势越明显。初始建植植物物种数量能够影响建植区土壤理化性质的发展方向,初始建植植物物种数量越多建植区土壤理化指标越向积极方向发展,如土壤pH值、速效N、P、K及全N、全P和全K等指标均随物种数量的增加而相应提升,且二者间有显着正相关关系。因此,在建植条件一致的条件下,提高初始建植植物群落物种丰富度可有效提高植物群落的结构稳定性,促进道路生态廊道植物群落的生态功能发挥。综上,重庆都市圈城市森林面积在不同研究尺度下呈现不同的变化趋势,表现为在区域尺度上逐年增加,在城市尺度上逐年递减;研究形成的2个尺度的生态网络可为重庆都市圈城市森林景观格局优化提供一定的指导。城市森林中半自然林表现出明显的地带性演替特征,而人工林表现出受人为喜好的影响,无明显变化规律;初始建植物种数量直接影响着生态廊道植物群落的质量和发展趋势。
饶永恒[8]（2020）在《迁移农业对区域土地利用的扰动影响研究 ——以中越老泰缅交界区为例》文中进行了进一步梳理迁移农业作为区域森林退化的主要原因之一,对土地资源及区域生态环境的胁迫日益凸显。通过探索迁移农业对区域土地利用的扰动影响,是认知传统农业在演变发展过程中对土地持续利用影响的重要切入点,对于寻求迁移农业生态问题缓解路径,促进全球迁移农业研究理论完善和发展具有重要现实意义。本文以中国、越南、老挝、泰国、缅甸交界区为例,通过识别分析迁移农业发生过程,量化迁移农业对周边土地的扰动状态,进一步实现迁移农业对全区域土地利用类型演替规律和景观格局重组的影响研究,揭示迁移农业对土地利用变化的影响,为制定跨区域的差别化土地利用管理对策提供理论与方法依据。主要研究结论如下:（1）基于Google Earth Engine平台,应用LandTrendr算法,是实现迁移农业识别的可行路径。研究采用的归一化植被指数（NDVI）和归一化燃烧指数（NBR）都能较好的实现对长时间序列的土地利用单元植被覆被情况的监测,但NBR对迁移农业发生过程中植被覆被度的阈值和拐点有更好的识别效果。迁移农业广泛分布于研究区,以中部、西部地区为主,其不仅在空间上呈聚集分布,在发生时间上也存在着明显的连贯性,邻近区域迁移农业发生时间往往相对接近。（2）区域土地利用受迁移农业扰动影响作用明显。从迁移农业扰动区的空间分布来看,其主要分布在迁移农业周边,受扰动程度随彼此距离增大而减弱的特征明显,多数受扰动土地利用单元与迁移农业区的距离不超过100m。迁移农业对土地利用类型演替扰动主要表现为区域内原始森林、次级森林、耕地等迁移农业相关土地利用类型较高的累积土地变化率,同时相邻土地利用单元的土地利用类型变化频率也存在着明显聚集效应。迁移农业景观格局重组扰动的作用规律则集中在对区域斑块完整性的破坏。（3）不同国家迁移农业及其对土地利用的扰动影响有所不同。研究区内中国、越南、老挝、泰国、缅甸的迁移农业发生概率分别为7.5%、5%、8%、9%、13%,而由此带来的受迁移农业扰动概率、区域土地利用类变化频次以及景观格局重组扰动影响并未表现为简单的正相关关系。于土地利用而言,研究区基于迁移农业的土地利用类型变化显着、土地浪费现象突出、土地质量恶化等问题显着,要推进基于迁移农业的生态性、资本管理、协同发展等方面的土地利用发展策略。
赵英铭[9]（2020）在《内蒙古磴口县新疆杨农田防护林带生物量和碳储量研究》文中研究指明绿洲防护林是干旱区森林碳储量的主体,占其总储备量80%以上。新疆杨是该区防护林建设的主要树种,对于估算区域农田防护林系统的生物量及其碳汇功能意义重大。尽管过去对新疆杨农田防护林的生物量及其分布格局有相关研究,但对于不同年龄结构林带生物量分布及其固碳特征缺乏系统认识,直接影响着区域防护林总生物量及其固碳功能的估算精度。本文以乌兰布和沙漠边缘磴口绿洲的新疆杨典型农田防护林带为研究对象,采用空间代替时间的方法,基于标准木测定和固定样地监测,分析了幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林等四种不同林龄新疆杨单株和群体的生物量分配规律,研究了不同树龄单株生物量和碳储量分布特征;构建了不同树龄新疆杨单株、林带、林网生物量和碳储量模型和计算方法,将林带生物量、碳储量与防风效益同步模拟估算,对磴口绿洲防护林综合功能进行了评估,为干旱区新疆杨农田防护林可持续经营和健康管理提供科技支撑。主要研究结果如下:（1）不同树龄单株生物量变化规律表明:不同树龄单株生物量方差分析存在显着差异,新疆杨防护林单株生物量随树龄增加而增加,但生物量增长速率呈先增后减趋势,峰值出现在近熟林,达到数量成熟,应适当间伐。本研究中新疆杨成熟林单株最大胸径可达到41.97 cm,其总生物量高达872.304 kg,平均增长速率43.615 kg/a,高于同类地区,本文所研究模式对于培养高生物量和大径级材有明显的提质增效作用。（2）不同树龄单株各器官生物量变化规律表明:不同树龄单株总生物量分配比例整体表现为树干>根>主根>枝>侧根>皮>叶的分配规律,但在中龄林因枝生物量增长迅速,枝生物量比例会超过根,后期介于主根和侧根之间。树龄对单株各器官生物量及分配比例影响较大,但各器官表现不同。各器官生物量随树龄的增长呈增长趋势,仅中、小、细侧根生物量在近熟林达到峰值然后开始减小,说明在近熟林期树木的根系营养空间已接近饱和。树干生物量分配比例随年龄呈增长趋势,而其它器官均表现为不同程度的减小趋势。新疆杨根生物量主要分布在0-150 cm土层内,主根占地下生物量的61.11%。5级侧根粗根、大根、中根、小根、细根生物量平均分配比例分别为51.13%、30.42%、12.79%、4.06%、12.34%。随树龄增加,主根、粗侧根和大侧根的生物量随之增大,但生物量在各级根系的分配比例及空间分配无显着变化,说明树龄对根生物量积累有明显增加作用,但对其分配比例和各土层空间分布影响不大。各树龄根生物量均随土层深度增加而减小,呈浅土层集中分布。（3）不同树龄单株各器官碳含量变化规律:将新疆杨各器官碳含量分为高、中、低、极低4类。高碳器官有树干、枝和主根,碳含量为45.28%-46.04%;中碳器官有树皮、粗根、大根和叶,碳含量为43.23%-44.04%;低碳器官有中根、小根,碳含量为40.62%-41.46%;极低碳器官有细根,碳含量为36.91%;新疆杨各器官碳含量整体差异并不大,比较结果为干>枝>主根>皮>粗根>大根>叶>中根>小根>细根。（4）不同树龄单株各器官碳储量的变化规律表明:新疆杨碳储量积累过程与分配比例分布特征与生物量大体一致,但碳储量及其增幅远小于生物量。随着树龄增长,单株及各器官碳储量均呈增长趋势,说明树龄对树木碳储量累积有显着的促进作用。新疆杨单株最大碳储量为397.406 kg,增长速率为18.924 kg/a,高于同类地区,说明本研究防护林模式对于提高单株碳储量增强林带固碳功能具有显着作用。不同年龄新疆杨各器官碳储量因碳含量差别,导致其与生物量分配比例差异较大,尤其各土层根碳储量及其分配比例。0-50 cm、50-100 cm土层中主根碳储量分配比例分别比生物量分配比例增加了27.87%、29.90%,侧根碳储量分配比例比生物量分配比例分别减小了45.97%、42.90%。（5）生物量、碳储量与防风效益的关系表明:生物量、碳储量与防风-固碳效益关系密切,与固碳效益呈正相关关系,与林带疏透度呈负相关关系;株行距1 m×2 m或1.5m×3 m的2行带组成300 m（主林带）×140 m（副林带）新疆杨林网生物量和碳储量上限为以水定量,同步模拟生物量、碳储量、立木疏透度得出其下限分别为94-100 t/hm2、43-47 t/hm2时,林带接近疏透结构防风效益良好。以此评价磴口绿洲防护林得出该区域生物量、碳储量分别为1.57 t/hm2、0.79 t/hm2,上升潜力巨大,防风效益较差,还需加大防护林建设力度,以提高防风-固碳效益。
赵佩[10]（2020）在《基于GEE云平台的喜马拉雅地区森林覆被提取及其变化分析》文中指出在全球气候变化和人类活动双重背景下,森林生态系统在垂直海拔高度上有着显着的响应和变化。喜马拉雅地区因其垂直高差巨大,而且还跨五个主权国家的辖区,人类活动、管理措施等有着较大差别,是研究森林变化的理想之地。为了准确地识别喜马拉雅地区的森林面积、分布、变化以及影响因素,本文基于野外实地调查的点位数据,利用CART、随机森林、朴素贝叶斯分类器分别对喜马拉雅地区森林的信息进行提取,选取最优的分类器——随机森林分类器进行森林信息的提取。在此基础上,利用Google Earth遥感影像点位数据对HF森林数据和现有七种不同分辨率的森林数据（JAXA森林数据、Globe Land30土地覆被数据、FROM-GLC土地覆被数据、Global Forest Watch树木覆被数据、GLCF VCF树木覆被数据、CCI-LC土地覆被数据、MCD12Q1土地覆被数据）的总体精度、Kappa系数、森林制图者精度、森林用户精度进行评估,并在国家尺度和像元尺度分析HF森林数据和现有几种森林数据的森林面积和空间的一致性。最后通过筛选最优的森林提取信息分类器,分析1984-2018年有效年份（14年）森林数据的时空变化以及变化的影响因素,为喜马拉雅地区森林的科学评价以及管理提供参考和依据。研究结果表明:（1）在Google Earth Engine（GEE）云平台上基于光学遥感数据（Landsat）和一些辅助数据,利用随机森林、CART、朴素贝叶斯等三种分类器分别对喜马拉雅地区2018年森林信息进行提取,结果显示随机森林分类器在提取喜马拉雅地区森林信息方面的总体精度（0.9767）和Kappa系数（0.9530）均优于其他两种分类器。（2）将2010年的HF森林数据与其他七种森林数据进行比较,HF森林数据与其余七种森林数据的面积都在200×103km2上下波动;在精度的比较上,HF森林数据具有最高的总体精度（0.982）和Kappa系数（0.963）;在国家尺度上,HF森林数据与七种森林数据的比较可以看出,除了MCD12Q1数据之外,其他七种数据的一致性较高;像元尺度上,HF森林数据与七种森林数据的不确定性比较大。（3）2018年喜马拉雅地区森林的空间分布进行分析,南北坡对比发现,喜马拉雅地区的森林主要分布在南坡;三个区域比较,中喜马拉雅地区森林的面积最大（90.47×103km2）;国家之间的比较,印度的森林面积最大（64.77×103km2）。1984-2018年有效年份（14年）喜马拉雅地区森林的时空变化来看,森林在时间上的变化在一定的区间内波动,空间上的变化具有一定的差异性;从森林变化的影响因子来看,海拔、坡度、坡向、距道路的距离等与森林的变化均具有一定的相关性,在海拔上,森林变化主要发生在较低海拔和较高海拔的区域,在坡度上,森林变化最大的面积分布在一定的坡度,坡向来看,阴坡和阳坡变化的面积相差不大,主要发生在阳坡,距道路的距离越远,森林变化的面积越小;Logistic回归定律表明,森林变化的影响因素中,坡度、海拔、b2＿soilcarbon、b5＿soilcarbon、b3＿soilp H、距水系的距离等因子比其他因子显着性更高。
二、传统森林资源管理的作用及其变化（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、传统森林资源管理的作用及其变化（论文提纲范文）
（1）立地条件对杉木生长和材性影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 林木生长规律研究 |
| 1.2.2 森林立地条件研究 |
| 1.2.3 立地对杉木生物量影响的研究 |
| 1.2.4 林分养分分布研究 |
| 1.2.5 立地对木材材性影响研究进展 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究地概况与研究方法 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 标准地设置 |
| 2.2.2 解析木的选择 |
| 2.2.3 生长规律的测定 |
| 2.2.4 生物量的测定 |
| 2.2.5 营养元素的测定 |
| 2.2.6 杉木纤维形态和物理性质的测定 |
| 2.3 数据处理与统计 |
| 3 不同立地杉木生长特性 |
| 3.1 不同立地杉木生长规律研究 |
| 3.1.1 胸径生长过程分析 |
| 3.1.2 树高生长过程分析 |
| 3.1.3 材积生长过程分析 |
| 3.2 不同立地杉木人工林生物量研究 |
| 3.2.1 单株生物量分布特征 |
| 3.2.2 不同立地杉木生物量结构特征 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 3.3.1 小结 |
| 3.3.2 讨论 |
| 4 不同立地杉木各器官营养元素分布特征 |
| 4.1 根系C、N、P、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.2 枝C、N、P、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.3 干C、N、P、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.4 叶C、N、P、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.5 林分内乔木各器官养分含量 |
| 4.6 小结与讨论 |
| 4.6.1 小结 |
| 4.6.2 讨论 |
| 5 立地条件对杉木纤维形态和物理力学性质的影响 |
| 5.1 立地条件对杉木纤维形态的影响 |
| 5.2 立地条件对杉木木材物理力学性质的影响 |
| 5.2.1 立地条件对杉木木材密度的影响 |
| 5.2.2 立地条件对硬度的影响 |
| 5.2.3 立地条件对顺纹抗压强度、抗弯强度、抗弯弹性模量的影响 |
| 5.2.4 立地条件对冲击韧性的影响 |
| 5.2.6 不同立地杉木木材材性的综合评价 |
| 5.3 小结与讨论 |
| 5.3.1 小结 |
| 5.3.2 讨论 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 相关研究进展 |
| 1.2.1 森林分类研究 |
| 1.2.2 森林空间分布变化监测研究 |
| 1.2.3 森林景观格局研究 |
| 1.2.4 森林碳储量研究 |
| 1.3 研究内容、技术路线与预期目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 预期目标 |
| 第二章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区 |
| 2.1.1 整体研究区概况 |
| 2.1.2 重点研究区概况 |
| 2.2 数据收集及预处理 |
| 2.2.1 光学遥感影像数据 |
| 2.2.2 激光雷达数据 |
| 2.2.3 空间环境数据 |
| 2.2.4 野外实地调查数据 |
| 2.2.5 辅助数据 |
| 第三章 山地森林识别精度提升研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 构建分类系统 |
| 3.1.2 基于GLAS数据的山地地物高度提取 |
| 3.1.3 森林范围识别 |
| 3.1.4 森林类型识别 |
| 3.2 结果分析与讨论 |
| 3.2.1 森林范围识别精度比较 |
| 3.2.2 森林类型识别精度比较 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 森林类型分类及森林区域GLAS脚印点筛选 |
| 4.1.2 GLAS脚印点森林冠层高度估算 |
| 4.1.3 GLAS脚印尺度森林碳储量估算 |
| 4.1.4 基于Max Ent模型的研究区森林碳储量空间分布估计 |
| 4.2 结果分析与讨论 |
| 4.2.1 GLAS脚印点森林冠层高度估算结果 |
| 4.2.2 GLAS脚印点森林碳储量估算结果 |
| 4.2.3 研究区森林碳储量空间分布估计结果 |
| 4.2.4 研究区森林碳储量空间分布特征 |
| 4.2.5 讨论 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 历史影像森林面积提取及类型识别 |
| 5.1.2 森林面积动态变化分析 |
| 5.1.3 森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.1.4 森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2 结果分析与讨论 |
| 5.2.1 研究区1990-2018 年森林类型分类结果 |
| 5.2.2 研究区1990-2018 年森林面积动态变化分析 |
| 5.2.3 研究区1990-2018 年森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.2.4 研究区1990-2018 年森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2.5 讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 森林碳储量估算 |
| 6.1.2 相对辐射校正 |
| 6.1.3 森林碳储量的时空变化分析 |
| 6.2 结果分析与讨论 |
| 6.2.1 基于遥感变量的森林碳储量估算 |
| 6.2.2 研究区1990-2018 年森林碳储量空间分布 |
| 6.2.3 研究区1990-2018 年森林碳储量时空变化分析 |
| 6.2.4 讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 实验区域选择 |
| 7.1.2 划分不同尺度森林样区 |
| 7.1.3 景观指数选取 |
| 7.1.4 不同尺度样区内森林碳储量及景观指数提取 |
| 7.1.5 统计分析 |
| 7.2 结果分析与讨论 |
| 7.2.1 研究区不同尺度样区划分结果 |
| 7.2.2 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性分析 |
| 7.2.3 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关关系模型 |
| 7.2.4 讨论 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结论、讨论与展望 |
| 8.1 讨论 |
| 8.2 主要研究结论 |
| 8.2.1 山地森林识别精度提升研究 |
| 8.2.2 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 8.2.3 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 8.2.4 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 8.2.5 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 8.3 特色与创新点 |
| 8.4 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（3）森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林生物量估测方法 |
| 1.2.2 森林生物量时空变化的驱动因素 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 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 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 森林资源调查数据 |
| 2.2.2 遥感数据 |
| 2.2.3 土地覆盖数据 |
| 2.2.4 气候数据 |
| 2.2.5 社会经济数据 |
| 2.3 建模方法 |
| 2.3.1 线性回归 |
| 2.3.2 随机森林 |
| 2.3.3 极端梯度提升 |
| 2.4 软件与执行环境 |
| 第三章 森林地上生物量建模优化过程 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 模型参数优化方法 |
| 3.1.2 模型变量选择方法 |
| 3.1.3 生物量模型评价指标 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 参数优化对模型性能的影响 |
| 3.2.2 变量选择对模型性能的影响 |
| 3.2.3 模型估测精度评价 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结合残差校正的森林地上生物量制图 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 结合空间插值提高生物量估测精度 |
| 4.1.2 空间插值方法 |
| 4.1.3 评价指标 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 生物量残差探索性分析 |
| 4.2.2 生物量残差空间插值评价 |
| 4.2.3 模型估测精度评价 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 森林地上生物量时空变化及驱动力分析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 时空变化分析方法 |
| 5.1.2 驱动因子分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 森林地上生物量时空变化分析 |
| 5.2.2 森林地上生物量变化的驱动因子分析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 存在的不足与研究展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（4）杉木马尾松混交林生长特性与养分竞争关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 林木生长规律研究 |
| 1.2.2 林分生物量及生产力研究 |
| 1.2.3 林分养分时空分布特征研究 |
| 1.2.4 杉木概况 |
| 1.2.5 杉木马尾松混交林研究进展 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究地概况与研究方法 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 标准地设置 |
| 2.2.2 解析木的选择 |
| 2.2.3 生长规律的测定 |
| 2.2.4 生物量的测定 |
| 2.2.5 营养元素的测定 |
| 2.3 数据处理与统计 |
| 3 杉木与马尾松生长特性 |
| 3.1 杉木与马尾松生长规律研究 |
| 3.1.1 胸径生长过程分析 |
| 3.1.2 树高生长过程分析 |
| 3.1.3 材积生长过程分析 |
| 3.2 杉木与马尾松混交林生物量研究 |
| 3.2.1 单株生物量分布特征 |
| 3.2.2 林分生物量分布特征 |
| 3.2.3 杉木与马尾松生物量结构特征 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 混交林内杉木与马尾松生长特性 |
| 3.3.2 混交林生物量结构特征 |
| 4 杉木与马尾松养分元素分布特征及动态变化 |
| 4.1 根养分元素含量及其化学计量特征 |
| 4.1.1 根系C、N、P、K、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.1.2 根系C、N、P化学计量季节动态变化 |
| 4.2 枝养分元素含量及其化学计量特征 |
| 4.2.1 C、N、P、K、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.2.2 枝C、N、P化学计量季节动态变化 |
| 4.3 干养分元素含量及其化学计量特征 |
| 4.3.1 干C、N、P、K、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.3.2 干C、N、P化学计量季节动态变化 |
| 4.4 叶养分元素含量及其化学计量特征 |
| 4.4.1 叶C、N、P、K、Ca、Mg含量的季节动态变化 |
| 4.4.2 叶C、N、P化学计量季节动态变化 |
| 4.5 林分内乔木各器官养分含量 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 植物N、P、K、Ca、Mg含量的季节动态变化特征 |
| 4.6.2 植物C、N、P化学计量季节动态变化特征 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）黑龙江流域水文过程和湿地分布对气候变化的响应及预估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变化及其水文响应 |
| 1.2.2 分布式水文模型 |
| 1.2.3 湿地水文建模 |
| 1.2.4 模型支持下的水文过程对气候变化的响应 |
| 1.2.5 黑龙江流域气候变化及其水文响应研究中面临的若干问题 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 黑龙江流域气候、水文要素及典型下垫面变化:观测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据来源和研究方法 |
| 2.2.1 研究区域概述 |
| 2.2.2 观测数据来源 |
| 2.2.3 分析方法介绍 |
| 2.3 黑龙江流域气候要素变化特征分析 |
| 2.3.1 气温时空演变特征 |
| 2.3.2 降水时空演变特征 |
| 2.3.3 干旱时空演变特征 |
| 2.4 黑龙江流域水文要素变化特征分析及其对气候变化的响应 |
| 2.4.1 径流变化特征及对气候要素变化的多尺度响应 |
| 2.4.2 陆地水储量变化特征及其与气候要素间的关系 |
| 2.5 黑龙江流域典型下垫面遥感监测及变化特征分析 |
| 2.5.1 流域中国一侧自然和人为因素引起的沼泽湿地转化 |
| 2.5.2 积雪分布及其变化特征 |
| 2.5.3 地表冻融状态分布及其变化特征 |
| 2.6 结语 |
| 第3章 流域水文过程对气候变化响应的研究:建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分布式水文模型ESSI的发展 |
| 3.2.1 ESSI-1和ESSI-2 模型 |
| 3.2.2 ESSI-3模型研发的必要性及模型概述 |
| 3.3 ESSI-3模型水文过程参数化方法 |
| 3.3.1 雨雪分离 |
| 3.3.2 冠层截留 |
| 3.3.3 积雪消融 |
| 3.3.4 地表产流与土壤水过程 |
| 3.3.5 壤中流 |
| 3.3.6 蒸散发 |
| 3.3.7 地下水储量与地下径流 |
| 3.3.8 土壤温度 |
| 3.3.9 汇流 |
| 3.4 ESSI-3模型分布式驱动参数获取 |
| 3.4.1 高分辨率、高精度地面气象要素驱动数据集 |
| 3.4.2 土壤物理参数 |
| 3.4.3 植被生态参数 |
| 3.4.4 地形及水系特征参数 |
| 3.5 不同尺度和数据基础的ESSI-3模型适用性评估 |
| 3.5.1 流域内多水文站点径流模拟精度评估 |
| 3.5.2 实际蒸散发模拟精度评估及其与遥感反演结果的对比分析 |
| 3.5.3 流域中国一侧地下水动态模拟结果验证与评估 |
| 3.5.4 流域陆地水储量变化模拟结果验证与评估 |
| 3.5.5 ESSI-3模型雨雪分离算法验证与评估 |
| 3.5.6 ESSI-3模型土壤温度算法验证与评估 |
| 3.6 结语 |
| 第4章 动态湿地模块及其与ESSI-3模型的耦合 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 动态湿地模块与ESSI-3模型耦合的关键问题 |
| 4.2.1 湿地的概念及表征指标的选择问题 |
| 4.2.2 耦合所涉及的关键过程参数化问题 |
| 4.3 一种新的湿地分布表征指数-CSTI |
| 4.3.1 CSTI指数的研建思路和计算方法 |
| 4.3.2 CSTI指数用于预测湿地分布的有效性评估 |
| 4.4 动态湿地模块及其与ESSI-3模型的耦合和评估 |
| 4.4.1 关键过程及参数化方法 |
| 4.4.2 动态湿地模块的评估 |
| 4.5 结语 |
| 第5章 变化环境下黑龙江流域水文过程和湿地分布的响应及预估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流域水文过程对主要气候和下垫面要素变化的响应特征 |
| 5.2.1 模拟策略及分析方法 |
| 5.2.2 流域下垫面土地覆盖和LAI变化对水文过程的影响 |
| 5.2.3 研究时段气候要素变化对水文过程的影响机制 |
| 5.3 预估不同气候变化情景下流域水文过程和湿地分布的响应特征 |
| 5.3.1 模拟策略及分析方法 |
| 5.3.2 未来不同气候变化情景下主要气候要素的变化特征分析 |
| 5.3.3 未来不同气候变化情景下主要水文过程的响应特征分析 |
| 5.3.4 预估未来不同气候变化情景下黑龙江流域湿地分布动态 |
| 5.4 结语 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要研究工作与结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 理论基础与文献回顾 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 微气候 |
| 2.1.2 微气氛 |
| 2.1.3 微气候适游指数 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 环境-行为相互渗透理论 |
| 2.2.2 环境知觉-行为理论 |
| 2.2.3 行为场景理论 |
| 2.2.4 微气候对景区游客量影响分析的相关理论借鉴 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 微气候影响旅游供给环境的研究 |
| 2.3.2 微气候影响游客环境行为应激反应的研究 |
| 2.3.3 微气候对旅游过程中微气氛的影响研究 |
| 2.3.4 微气候要素和微气候综合状态对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.5 微气候和微气氛联动对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.6 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响研究 |
| 2.3.7 研究述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 微气候对景区游客量影响的理论框架 |
| 3.1 微气候对景区游客量影响的理论分析 |
| 3.1.1 微气候知觉-行为模型 |
| 3.1.2 微气候和微气氛联动的理论分析 |
| 3.1.3 微气候和微气氛联动的知觉-行为模型 |
| 3.2 微气候和微气氛联动对景区游客量的影响机理 |
| 3.2.1 气温对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.2 相对湿度对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.3 降水量对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.4 风速对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.5 太阳辐射对景区游客量的影响的机理 |
| 3.2.6 微气候适游度对景区游客量的影响机理 |
| 3.3 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的理论分析 |
| 3.3.1 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.2 日微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.3 节气微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.3.4 月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响 |
| 3.4 微气候对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.1 日微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.2 节气微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.4.3 月微气候和微气氛时空性联动对景区游客量影响的分析框架 |
| 3.5 微气候对景区游客量影响的研究假设与概念模型 |
| 3.5.1 微气候对景区游客量影响的因素分析 |
| 3.5.2 日、节气和月微气候对景区游客量影响的因素分析 |
| 3.5.3 微气候适游指数建构 |
| 3.5.4 日微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.5.5 节气微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.5.6 月微气候对景区游客量影响的研究假与概念模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 景区微气候时空性变化分析 |
| 4.1 区域内景区微气候时空性变化分析 |
| 4.1.1 案例地选取与说明 |
| 4.1.2 研究方法与数据来源 |
| 4.1.3 区域内景区日微气候时空性变化 |
| 4.1.4 区域内景区节气微气侯时空性变化 |
| 4.1.5 区域内景区月微气候时空性变化 |
| 4.2 5A级景区微气候时空性变化分析 |
| 4.2.1 案例选取与说明 |
| 4.2.2 研究方法和数据来源 |
| 4.2.3 5A级景区日微气候时空性变化 |
| 4.2.4 5A级景区节气微气候时空性变化 |
| 4.2.5 5A级景区月微气候时空性变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 日微气候对景区日游客量影响实证分析 |
| 5.1 指标选择与数据收集 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 指标选取 |
| 5.1.3 数据来源 |
| 5.2 数据描述性统计分析 |
| 5.2.1 景区日微气候数据描述性统计 |
| 5.2.2 景区日游客量数据描述性统计 |
| 5.3 单位根检验和边界检验 |
| 5.3.1 景区日微气候数据单位根检验 |
| 5.3.2 景区日游客量数据单位根检验 |
| 5.3.3 日微气候影响景区日游客量的边界检验 |
| 5.3.4 日微气氛影响景区日游客量的边界检验 |
| 5.4 日微气候对景区日游客量的影响分析 |
| 5.4.1 日气温对景区日游客量的影响 |
| 5.4.2 日相对湿度对景区日游客量的影响 |
| 5.4.3 日降水量对景区日游客量的影响 |
| 5.4.4 日风速对景区日游客量的影响 |
| 5.4.5 日微气候适游度对景区日游客量的影响 |
| 5.5 日微气候驱动微气氛对景区日游客量的影响分析 |
| 5.6 日微气候和微气氛时空性联动对景区日游客量的影响分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 节气微气候对景区节气游客量影响实证分析 |
| 6.1 指标选择与数据收集 |
| 6.1.1 研究方法 |
| 6.1.2 指标选取 |
| 6.1.3 数据来源 |
| 6.2 数据描述性统计分析 |
| 6.2.1 景区节气起始日数据描述性统计 |
| 6.2.2 景区节气累积数据描述性统计 |
| 6.3 单位根检验和边界检验 |
| 6.3.1 景区节气数据的单位根检验 |
| 6.3.2 节气微气候影响景区节气游客量的边界检验 |
| 6.3.3 节气微气氛影响景区节气游客量的边界检验 |
| 6.4 节气微气候对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.4.1 节气气温对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.2 节气相对湿度对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.3 节气降水量对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.4 节气风速对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.5 节气微气候适游度对景区节气游客量的影响 |
| 6.4.6 节气微气候对景区节气游客量的综合影响 |
| 6.5 节气微气候驱动微气氛对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.5.1 微气候驱动微气氛对景区节气起始日游客量的影响 |
| 6.5.2 微气候驱动微气氛对景区节气累积游客量的影响 |
| 6.6 节气微气候和微气氛时空性联动对景区节气游客量的影响分析 |
| 6.6.1 微气候和微气氛时空性联动对景区节气起始日游客量的影响 |
| 6.6.2 微气候和微气氛时空性联动对景区节气累积游客量的影响 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 月微气候对景区月游客量影响实证分析 |
| 7.1 指标选择与数据收集 |
| 7.1.1 研究方法 |
| 7.1.2 指标选取 |
| 7.1.3 数据来源 |
| 7.2 数据描述性统计分析 |
| 7.2.1 景区月微气候数据描述性统计 |
| 7.2.2 景区月游客量数据描述性统计 |
| 7.3 单位根检验和边界检验 |
| 7.3.1 景区月数据的单位根检验 |
| 7.3.2 月微气候影响景区月游客量的边界检验 |
| 7.3.3 月微气氛影响景区月游客量的边界检验 |
| 7.4 月微气候对景区月游客量的影响分析 |
| 7.4.1 月气温对景区月游客量的影响 |
| 7.4.2 月相对湿度对景区月游客量的影响 |
| 7.4.3 月降水量对景区月游客量的影响 |
| 7.4.4 月风速对景区月游客量的影响 |
| 7.4.5 月微气候适游度对景区月游客量的影响 |
| 7.4.6 月微气候对景区月游客量的综合影响 |
| 7.5 月微气候驱动微气氛对景区月游客量的影响分析 |
| 7.6 月微气候和微气氛时空性联动对景区月游客量的影响分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、启示与展望 |
| 8.1 研究结论与讨论 |
| 8.1.1 景区微气候时空性变化和分布格局显着 |
| 8.1.2 微气候对景区日、节气和月游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.3 气温对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.4 相对湿度对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.5 降水量对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.6 风速对不同类型景区游客量影响存在时空差异 |
| 8.1.7 微气候适游度对景区游客量影响存在类型和时空差异 |
| 8.1.8 微气候驱动微气氛对景区游客量的影响存在类型和时空差异 |
| 8.1.9 微气候和微气氛时空性联动对景区游客量的影响效应显着 |
| 8.2 管理启示与建议 |
| 8.2.1 针对政府行政主管部门的启示与建议 |
| 8.2.2 针对景区经营管理者的启示与建议 |
| 8.2.3 针对景区行业协会的启示与建议 |
| 8.2.4 针对旅游运营商的启示与建议 |
| 8.3 研究贡献与创新 |
| 8.3.1 研究贡献 |
| 8.3.2 本研究创新之处 |
| 8.4 研究局限与展望 |
| 8.4.1 研究局限 |
| 8.4.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 第4章区域内景区案例地选取说明 |
| 附录B 第4章区域内景区微气候适游度日数据 |
| 附录C 第4章区域内景区微气候适游度节气数据 |
| 附录C1 第4章区域内景区微气候适游度节气起始日数据 |
| 附录C2 第4章区域内景区微气候适游度节气累积数据 |
| 附录D 第4章区域内景区微气候适游度月数据 |
| 附录E 第5章日微气候与景区游客量数据 |
| 附录F 第6章节气微气候与景区游客量数据 |
| 附录F1 第6章节气起始日微气候与景区游客量数据 |
| 附录F2 第6章节气累积微气候与景区游客量数据 |
| 附录G 第7章月微气候与景区游客量数据 |
| 附录H 第 5、6、7 章微气候对景区游客量影响的分析结果汇总 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（7）基于不同空间尺度的重庆都市圈城市森林生态网络与群落特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 城市森林研究现状 |
| 1.1.1 城市森林的概念 |
| 1.1.2 城市森林的发展 |
| 1.1.3 城市森林类型及影响因子 |
| 1.2 生态网络研究现状 |
| 1.2.1 生态网络组成 |
| 1.2.2 生态网络基础理论 |
| 1.2.3 国内外生态网络应用实践研究 |
| 1.2.4 城市森林景观格局与生态网络 |
| 1.2.5 城市森林生态网络评价方法研究 |
| 1.3 城市森林群落结构与近自然建植研究现状 |
| 1.3.1 城市森林植物群落结构研究 |
| 1.3.2 城市森林植物群落与人为干扰的研究 |
| 1.3.3 城市森林近自然群落建植研究 |
| 1.3.4 重庆城市森林植物群落的研究与实践 |
| 第2章 绪论 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 研究目的及意义 |
| 2.3 研究对象和研究内容 |
| 2.3.1 研究对象 |
| 2.3.2 研究内容 |
| 2.4 研究技术路线 |
| 第3章 基于区域尺度的城市森林景观格局分析与生态网络研究 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 区域尺度上重庆城市森林景观格局时空变化 |
| 3.2.1 研究内容 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.2.3 结果与分析 |
| 3.3 基于区域尺度的重庆城市森林生态网络优化 |
| 3.3.1 研究内容 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 3.3.3 结果与分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于城市尺度的城市森林景观格局分析与生态网络研究 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.2 城市尺度城市森林景观格局时空变化 |
| 4.2.1 研究内容 |
| 4.2.2 研究方法 |
| 4.2.3 结果与分析 |
| 4.3 城市尺度城市森林生态网络研究 |
| 4.3.1 研究内容 |
| 4.3.2 研究方法 |
| 4.3.3 结果与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 城市尺度下城市森林斑块植物群落特征研究 |
| 5.1 研究内容和方法 |
| 5.1.1 研究区概况 |
| 5.1.2 样地选择 |
| 5.1.3 调查群落类型 |
| 5.1.4 样带和样方调查 |
| 5.1.5 分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 城市尺度下城市森林分布与群落类型变化 |
| 5.2.2 木本植物群落组成变化 |
| 5.2.3 木本植物群落结构变化 |
| 5.2.4 乔木层地上生物量变化 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 群落树种的选择 |
| 5.3.2 城市尺度下城市森林斑块变化 |
| 5.3.3 木本植物物种组成和物种多样性变化 |
| 5.3.4 木本植物群落结构及乔木层地上生物量变化 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 道路生态廊道植物群落建植模式及其动态变化—以高速公路生态廊道植物群落建植为例 |
| 6.1 研究内容和方法 |
| 6.1.1 研究区概况 |
| 6.1.2 研究内容 |
| 6.1.3 试验设计 |
| 6.1.4 指标测定 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 群落指标分析 |
| 6.2.2 固持水土能力分析 |
| 6.2.3 边坡植被对土壤理化性质的影响 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 不同建植系列和配置模式对植物群落特征变化的影响 |
| 6.3.2 不同建植系列和配置模式对植物群落固持水土能力的影响 |
| 6.3.3 不同配置模式对土壤理化性质的影响 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究不足 |
| 7.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士在读期间科研成果情况 |
（8）迁移农业对区域土地利用的扰动影响研究 ——以中越老泰缅交界区为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 土地利用/覆被变化的研究进展 |
| 1.3.2 迁移农业的研究进展 |
| 1.3.3 国内外研究进展评述 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方式与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 资料来源与基本理论 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.1.3 社会发展和国民经济 |
| 2.2 基础数据与资料 |
| 2.3 相关基础理论与应用 |
| 2.3.1 可持续发展理论 |
| 2.3.2 区域一体化理论 |
| 3 迁移农业对土地利用扰动影响的理论框架体系 |
| 3.1 土地利用研究要素 |
| 3.1.1 土地利用的基本内涵 |
| 3.1.2 土地利用的表现形式 |
| 3.1.3 土地利用变化的识别和强度诊断 |
| 3.2 迁移农业研究要素 |
| 3.3 迁移农业对土地利用扰动影响研究框架 |
| 4 基于GEE的迁移农业区识别及其变化过程研究 |
| 4.1 研究的具体思路 |
| 4.2 LandTrendr算法 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 主要参数的设置 |
| 4.2.3 迁移农业区的识别原理 |
| 4.2.4 土地植被覆被信息的表征 |
| 4.3 迁移农业区识别及其变化过程 |
| 4.3.1 迁移农业区的空间位置 |
| 4.3.2 迁移农业区的变化过程 |
| 4.3.3 迁移农业区的恢复过程 |
| 4.4 不同国家迁移农业的差异性特征 |
| 4.4.1 不同国家迁移农业的面积差异 |
| 4.4.2 不同国家迁移农业的发生时间差异 |
| 4.5 基于NDVI和NBR的迁移农业区识别效果分析 |
| 4.5.1 基于园地的迁移农业识别效果 |
| 4.5.2 基于耕地的迁移农业识别效果 |
| 4.6 小结 |
| 5 迁移农业对扰动区土地利用的扰动研究 |
| 5.1 研究的具体思路 |
| 5.2 基于NBR的迁移农业扰动区空间信息提取 |
| 5.2.1 基于NBR增量识别的土地利用斑块空间特征 |
| 5.2.2 基于NBR减量识别的土地利用斑块空间特征 |
| 5.3 基于NBR的迁移农业扰动区土地利用变化时期提取 |
| 5.3.1 基于NBR增量识别的扰动区土地利用变化时期提取 |
| 5.3.2 基于NBR减量识别的扰动区土地利用变化时期提取 |
| 5.4 基于NBR识别的不同国家迁移农业扰动区空间信息 |
| 5.4.1 基于NBR增量识别的迁移农业扰动区面积研究 |
| 5.4.2 基于NBR减量识别的迁移农业扰动区面积研究 |
| 5.5 基于NBR识别的不同国家迁移农业扰动区土地利用变化时期 |
| 5.5.1 基于NBR增量识别的不同国家迁移农业扰动区土地利用变化时期 |
| 5.5.2 基于NBR减量识别的不同国家迁移农业扰动区土地利用变化时期 |
| 5.6 迁移农业对迁移农业扰动区土地利用扰动关系分析 |
| 5.6.1 迁移农业与迁移农业扰动区的空间特征关系 |
| 5.6.2 迁移农业发生时期与扰动区土地利用变化发生时期的关系 |
| 5.7 小结 |
| 6 迁移农业对土地利用类型演替扰动研究 |
| 6.1 基于GEE的遥感影像数据的处理与解译 |
| 6.1.1 数据源 |
| 6.1.2 分类与回归树算法原理 |
| 6.1.3 数据处理 |
| 6.1.4 分类结果与精度评价 |
| 6.2 迁移农业对土地利用类型演替扰动分析 |
| 6.2.1 土地利用类型结构演替分析 |
| 6.2.2 土地利用类型单元演替分析 |
| 6.2.3 土地利用类型变化频率分析 |
| 6.3 小结 |
| 7 迁移农业对景观格局重组扰动研究 |
| 7.1 研究的具体思路 |
| 7.2 景观格局的概念与特征 |
| 7.2.1 景观格局的概念 |
| 7.2.2 景观格局的特征 |
| 7.2.3 常用景观格局指数 |
| 7.3 迁移农业对景观格局重组扰动分析 |
| 7.3.1 景观破碎度指标 |
| 7.3.2 景观形状指标 |
| 7.3.3 景观多样性指标计算 |
| 7.4 迁移农业对景观格局重组扰动的影响因素定性分析 |
| 7.4.1 自然因素 |
| 7.4.2 人为因素 |
| 7.5 小结 |
| 8 基于迁移农业的区域土地利用管理对策 |
| 8.1 基于迁移农业的土地利用扰动影响特征 |
| 8.1.1 不同尺度下迁移农业对土地利用扰动影响不同 |
| 8.1.2 不同国家迁移农业对土地利用扰动影响不同 |
| 8.2 基于迁移农业的土地利用问题 |
| 8.2.1 基于迁移农业的土地利用类型变化显着 |
| 8.2.2 基于迁移农业的土地浪费现象突出 |
| 8.2.3 基于迁移农业的土地生态质量恶化 |
| 8.3 基于迁移农业的土地利用发展策略 |
| 8.3.1 要突出迁移农业的生态性 |
| 8.3.2 要加强迁移农业的资本管理 |
| 8.3.3 要促进迁移农业的协同发展 |
| 9 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论与成果 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 需要进一步深入研究和解决的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）内蒙古磴口县新疆杨农田防护林带生物量和碳储量研究（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 |
| 1.2.1 国内外碳储量研究进展 |
| 1.2.2 森林各器官碳含量研究现状 |
| 1.2.3 林带结构研究进展 |
| 1.3 存在问题和行业需求 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 自然资源 |
| 2.3 人口经济 |
| 2.3.1 人口 |
| 2.3.2 经济 |
| 3 样品采集与数据处理 |
| 3.1 样地、样株选择与设置 |
| 3.1.1 样地选择与设置 |
| 3.1.2 林带样株选择 |
| 3.2 数据采集及主要因子计算 |
| 3.2.1 样地调查因子 |
| 3.2.2 样地主要因子的计算 |
| 3.2.3 数据整理 |
| 3.3 技术路线 |
| 4 不同树龄生物量分布特征 |
| 4.1 地上部分 |
| 4.1.1 树干 |
| 4.1.2 树皮 |
| 4.1.3 枝 |
| 4.1.4 叶 |
| 4.1.5 地上部分 |
| 4.2 地下部分 |
| 4.2.1 主根 |
| 4.2.2 侧根 |
| 4.2.3 根 |
| 4.3 单株生物量模型 |
| 4.3.1 总体 |
| 4.3.2 单株各器官生物量比较 |
| 4.3.3 单株各器官生物量模型差异比较 |
| 4.3.4 单株各器官生物量分配比例 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 各器官生物量变化趋势原因讨论 |
| 4.4.2 各器官生物量分配比例变化趋势原因讨论 |
| 4.4.3 与其他研究横向差异比较原因讨论 |
| 4.5 小结 |
| 5 不同树龄各器官碳含量 |
| 5.1 地上部分 |
| 5.1.1 树干 |
| 5.1.2 树皮 |
| 5.1.3 树枝 |
| 5.1.4 树叶 |
| 5.2 地下部分 |
| 5.2.1 主根 |
| 5.2.2 粗侧根 |
| 5.2.3 大侧根 |
| 5.2.4 中侧根 |
| 5.2.5 小侧根 |
| 5.2.6 细侧根 |
| 5.3 各器官碳含量比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 6 不同树龄碳储量分布特征 |
| 6.1 地上部分 |
| 6.1.1 树干 |
| 6.1.2 树皮 |
| 6.1.3 枝 |
| 6.1.4 叶 |
| 6.1.5 地上部分 |
| 6.2 地下部分 |
| 6.2.1 主根 |
| 6.2.2 侧根 |
| 6.2.3 根 |
| 6.3 单株碳储量 |
| 6.3.1 总碳储量 |
| 6.3.2 单株各器官碳储量比较 |
| 6.3.3 单株各器官总碳储量分配比例 |
| 6.4 单株各器官碳储量模型差异比较 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 小结 |
| 7 生物量、碳储量与防风效益的关系 |
| 7.1 林带生物量和碳储量计算方法 |
| 7.1.1 林带生物量计算方法 |
| 7.1.2 林带碳储量计算方法 |
| 7.2 林网生物量和碳储量计算方法 |
| 7.2.1 林网生物量计算方法 |
| 7.2.2 林网碳储量计算方法 |
| 7.3 生物量和碳储量与防风效益的关系 |
| 7.3.1 立木生物量指数计算方法 |
| 7.3.2 立木碳储量指数计算方法 |
| 7.3.3 立木生物量和碳储量指数模拟及立木疏透度模型 |
| 7.4 磴口绿洲农田防护林生物量和碳储量评估 |
| 7.5 讨论 |
| 7.6 小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 8.2.1 提高新疆杨单株生物量、碳储量估算精度 |
| 8.2.2 本文模式有利于防护林提质增效和培养大径级材 |
| 8.2.3 新疆杨各器官生物量、碳储量分配比例和精度比较 |
| 8.2.4 防护林从生物量和碳储量角度评价防风效益 |
| 8.3 创新点 |
| 8.4 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（10）基于GEE云平台的喜马拉雅地区森林覆被提取及其变化分析（论文提纲范文）
| 基金项目 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 森林覆被提取的研究进展 |
| 1.2.2 森林变化监测的研究进展 |
| 1.2.3 森林变化的原因解释 |
| 1.2.4 森林遥感影像分类及其监测方法的研究进展 |
| 1.3 科学问题 |
| 1.4 研究目标 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 社会经济状况 |
| 第三章 数据来源及处理 |
| 3.1 Google Earth Engine云平台简介 |
| 3.2 野外验证点数据 |
| 3.3 Google Earth影像数据 |
| 3.4 Landsat卫星数据 |
| 3.5 现有的中分辨率森林数据 |
| 3.5.1 JAXA森林覆被数据 |
| 3.5.2 Globe Land30 土地覆被数据 |
| 3.5.3 FROM-GLC土地覆被数据 |
| 3.5.4 Global Forest Watch树木覆被数据 |
| 3.5.5 GLCF VCF树木覆被数据 |
| 3.5.6 CCI-LC土地覆被数据 |
| 3.5.7 MCD12Q1土地覆被数据 |
| 3.6 其他数据 |
| 3.6.1 指数数据 |
| 3.6.2 地形数据 |
| 3.6.3 矢量数据 |
| 3.6.4 水系数据 |
| 3.6.5 人口密度数据 |
| 3.6.6 土壤pH数据 |
| 3.6.7 土壤有机碳含量 |
| 第四章 森林覆被数据提取 |
| 4.1 样本点的确定 |
| 4.1.1 不同点位分布模式下分类结果的比较 |
| 4.1.2 剔除异常值的常用方法(箱型图) |
| 4.1.3 剔除异常值的具体步骤 |
| 4.1.4 样本点选取的具体步骤 |
| 4.2 分类方法的确定 |
| 4.2.1 三种森林分类方法介绍 |
| 4.2.2 混淆矩阵 |
| 4.2.3 分类结果的对比 |
| 4.3 喜马拉雅地区森林数据的提取 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 喜马拉雅地区不同数据的比较 |
| 5.1 现有七种森林数据匹配的方法 |
| 5.2 喜马拉雅森林数据与现有七种森林数据的精度比较 |
| 5.3 喜马拉雅森林数据与现有七种森林数据的差异性分析 |
| 1.HF森林数据与七种森林数据的空间分布 |
| 2.国家尺度面积统计 |
| 3.HF森林数据与现有七种森林数据的像元尺度的一致性 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 喜马拉雅地区森林覆被分布及变化分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 空间分析 |
| 6.1.2 Logistic回归模型 |
| 6.2 喜马拉雅地区森林覆被的分布 |
| 6.3 喜马拉雅地区森林覆被的时间变化特征 |
| 6.4 森林覆被变化的空间分布特征 |
| 6.5 森林变化的原因解释 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 思考 |
| 7.2.1 可能的创新点 |
| 7.2.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、传统森林资源管理的作用及其变化（论文参考文献）
- [1]立地条件对杉木生长和材性影响的研究[D]. 罗亦伶. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [2]祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究[D]. 宋洁. 甘肃农业大学, 2021(01)
- [3]森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法[D]. 李盈昌. 南京林业大学, 2021(02)
- [4]杉木马尾松混交林生长特性与养分竞争关系研究[D]. 刘美玲. 中南林业科技大学, 2020(02)
- [5]黑龙江流域水文过程和湿地分布对气候变化的响应及预估研究[D]. 陈豪. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2020(06)
- [6]环境行为视域下微气候对景区游客量的影响研究[D]. 杨晓燕. 华侨大学, 2020(12)
- [7]基于不同空间尺度的重庆都市圈城市森林生态网络与群落特征研究[D]. 方文. 西南大学, 2020
- [8]迁移农业对区域土地利用的扰动影响研究 ——以中越老泰缅交界区为例[D]. 饶永恒. 中国地质大学(北京), 2020(08)
- [9]内蒙古磴口县新疆杨农田防护林带生物量和碳储量研究[D]. 赵英铭. 中国林业科学研究院, 2020
- [10]基于GEE云平台的喜马拉雅地区森林覆被提取及其变化分析[D]. 赵佩. 青海师范大学, 2020