一、论近自然经营方式在内蒙古大兴安岭林区的适用性（论文文献综述）
马雪松[1]（2021）在《东北国有林区林业产业系统协同演化研究》文中研究指明在全球经济波动、气候条件变化、资源消耗危机、新冠疫情持续不断等严峻的形势挑战下,社会、经济、生态可持续的发展成为关注性焦点,而林业作为重要的资源供给、生态功能输送与气候环境调节的产业,其可持续的协同发展演化也成为了一个重要的研究课题。作为森林覆盖率和森林蓄积量都比较有优势的东北国有林区,自然义不容辞的承担了新时代所赋予的重任,林业产业政策的调整以及发展方向的转型,会给东北国有林区林业产业带来较大程度的发展不协同之状况,资源的衰减会在经济发展、林区社会稳定等多方面给东北国有林区造成不利的影响。林业产业的运行方式是所有产业中与自然生态系统运行最为相似的,可以借鉴成熟的生态学理论、协同演化理论,对东北国有林区林业产业系统的发展进行研究,力图使东北国有林区林业产业系统在长期的发展过程中,通过协同演化逐步缓解资源危机,优化并高效利用可以整合的资源,实现东北国有林区生态、经济、社会三个层面的同步发展,最终满足森林资源可持续运营的发展目标。本研究在集合生态学理论、协同演化理论、林业产业演化相关理论的基础之上,从生态学的角度提出了东北国有林区林业产业系统协同演化发展的研究思路。首先在理论层面,对研究所需要的理论概念进行梳理,同时,对相关理论在本研究的应用做了分析,通过与自然生态系统的对比,阐述在组成结构、能量流动、信息传递方面的接近性,并对协同演化模式的相关性进行分析,明确了研究的可行性。其次在分析层面,对东北国有林区林业产业系统在森林资源禀赋、市场需求、林业产业技术要求、投资、产业政策和管理体制等方面面临的压力或动力进行分析,明确了研究的必要性。再次在机制层面,明确了东北国有林区林业产业系统协同演化的概念,提出了协同演化的四种机制,进而引出了东北国有林区林业产业系统协同演化的立体式研究模型。第四在协同演化研究层面,基于协同演化的机制和研究模型,对东北国有林区林业企业个体之间的协同演化、东北国有林区林业产业种群之间的协同演化、东北国有林区林业产业集群与环境的协同演化三个层面进行研究,形成了本研究的主体部分。最后在保障层面,为了能够确保东北国有林区林业产业系统协同演化的顺利进行,提出需要在企业个体协同、产业种群协同、产业集群与环境协同三方面进行保障,综合提升东北国有林区林业产业系统协同演化的效率。
李威[2]（2021）在《基于LANDIS PRO的大兴安岭火烧迹地森林群落动态研究》文中研究指明2017年发生的内蒙古大兴安岭毕拉河“5.2”森林大火过火面积高达11500hm2,属于特别重大森林火灾。火烧迹地处于国家重点生态功能区,承担着该地区水源涵养、水土保持、生物多样性维持等重要生态功能,对该地区的生态安全至关重要,因此林火干扰后的植被恢复、群落演替情况备受关注。传统的野外调查方法难以研究较大空间范围火烧迹地植被群落长期演替动态,本文通过使用空间直观森林景观模型LAN DIS PRO 7.0模拟内蒙古毕拉河火烧迹地在天然、采伐及采伐后人工更新三种不同情形下300年内森林群落动态,旨在揭示林火干扰后森林天然演替规律与景观格局变化趋势以及对人为干扰的响应机制。主要得到以下研究结论:（1）22个野外标准样地2017-2019年的树种胸高断面积实地调查数据与LANDI S PRO模型对应年份、对应地点的树种胸高断面积模拟值单因素方差分析、线性回归分析结果表明,LANDIS PRO模型模拟值与实测值的误差处于可接受范围,模拟结果具备较强的可信度。（2）天然情形下,火烧迹地内树种胸高断面积变化趋势为,前期（100年内）:白桦、黑桦、山杨等树种比例的持续增长直到最高点后缓缓降低,兴安落叶松、蒙古栎、樟子松和黄檗增长趋势缓慢。中期（100-200年）:兴安落叶松增长趋势变快,达到最高点后逐渐降低,其它树种停止增长或持续降低,变化幅度随时间逐渐变小。后期（200-300年）:群落处于稳定状态,没有明显变化。（3）随着植被恢复,轻度火烧迹地在演替70年左右群落逐渐稳定,而中度、重度火烧迹地内群落分别在130年、150年后趋于稳定。各树种龄组结构在演替前期低龄林比例上升,高龄林比例下降,在演替中后期逐渐稳定;景观格局变化表现为各树种斑块数量增加,斑块形状趋于复杂,斑块空间分布趋于分散。随着时间推移,树种龄组结构逐渐趋于稳定,景观破碎化与异质性逐渐降低,景观趋于均质化。（4）当前采伐方案显着降低了植被面积并延长树种演替周期,令演替前期较高龄林分面积比例大幅度降低,演替过程中树种龄组结构发生显着变化,延后了龄组结构稳定的时间,并加剧了景观破碎化程度,增加了树种的斑块数量,且在景观上的分布更加分散,导致景观异质性升高。当前实施的人工更新方案对演替前中期植被恢复有明显促进效果,但不能有效缓解采伐对景观格局造成的负面效应。
胡静杉[3]（2021）在《白桦-兴安落叶松林可持续经营目标结构研究》文中研究指明内蒙古大兴安岭林区是我国四大重点国有林区之一,是我国北方重要的天然生态屏障。本研究以内蒙古大兴安岭白桦—兴安落叶松林为主要研究对象,从合理经营天然林的角度,通过对白桦—兴安落叶松林的非空间结构和空间结构特征进行分析,了解林分内部结构现状,确定白桦—兴安落叶松林可持续经营目标结构。1.通过对林分非空间结构和空间结构特征进行分析,树种组成方面,兴安落叶松所占比例均大于白桦,兴安落叶松是优势树种;林分直径分布均呈反“J”型曲线;蓄积结构方面,兴安落叶松的林分蓄积量均大于白桦的林分蓄积量,且渐伐林的兴安落叶松占比最大,占样地总蓄积量的90%;3种林分总体都处于聚集分布状态;原始林、皆伐林均处于中度混交状态,而渐伐林处于弱度混交状态;林分在生长上均接近中庸状态。2.通过空间结构对林分生长量的影响进行分析,当角尺度为0.5时,即林分处于随机分布状态,胸径生长量最大;混交度越大,林分平均胸径生长量越大,强度混交对林分的生长具有促进作用;当大小比数为0.5时,即林分处于中庸状态,胸径生长量最大。3.从生态效益和森林生态系统完整性方面综合考虑,确定白桦—兴安落叶松林可持续经营目标结构:将白桦—兴安落叶松林的针叶树与阔叶树的比例定在7:3-9:1之间;直径分布应呈反“J”型曲线;q值保持在1.2-1.7之间;小、中、大径级目标蓄积比例为2:3:5;林分的合理经营密度范围为1837-2934株·hm-2;角尺度处于0.475-0.517之间,林分为随机分布状态;混交度达到0.75以上,且越大越好;大小比数在中庸状态最多,劣势状态最少的状态。
来全[4]（2021）在《基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究》文中指出持续的全球气候变暖,改变了水资源的分布,许多地区区域水文周期已受到严重影响,导致全球范围内干旱灾害频繁发生。尤其是在干旱/半干旱地区,脆弱的生态环境对气候变化十分敏感,干旱发生频率、强度和范围均显着增加。蒙古高原地处典型干旱/半干旱区,有着丰富的植被资源,在东亚乃至全球碳循环中有着重要的角色,同时也是我国北方地区重要的生态安全屏障。干旱缺水对植被生产力带来的负面影响,是目前制约蒙古高原生态建设与经济社会可持续发展的重要因素。因此,提高蒙古高原干旱综合监测能力和区域尺度植被总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）估算精度,探清蒙古高原绿色植被生产力对干旱的响应关系对该区可持续发展建设具有重要意义。本文从“大气-植被-土壤”角度出发,以植被生态系统与干旱之间的响应关系为研究主题,首先利用日光诱导叶绿素荧光（Sun/Solar-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）和GPP之间的潜在关系,构建三种基于SIF的GPP估算模型,通过地面观测数据筛选最优GPP估算模型,并基于该模型输出的GPP数据集对研究区GPP时空变化特征进行了综合分析;其次,利用Copula函数有效耦合土壤湿度和气象数据构建MMSDI干旱监测指数,系统分析了1981～2018年蒙古高原干旱发生强度、范围和频率以及不同时间尺度干旱时空变化趋势和突变特征,并从区域环境及大气环流角度探讨了干旱影响因素;再次,分析了植被GPP对干湿环境的敏感性、干旱胁迫下GPP的稳定性（抵抗力和恢复力）、干旱和GPP之间的相关性,从脆弱性角度建立了损失率曲线定量化分析了干旱造成的GPP损失量。最后,基于第六次国际耦合气候模式计划（Scenario Model Intercomparison Project 6,CMIP6）数据对未来不同排放情境下蒙古高原干旱和植被GPP进行了预估。本研究技术手段提高了蒙古高原GPP和干旱监测精度,解决了干旱对不同植被生长状态影响大小的精确表征等关键性问题,可以为全球变化背景下气候与植被交互作用、生态系统服务功能估算与全球碳循环相关研究提供技术支撑。论文主要内容和结果如下:（1）基于SIF的GPP模拟及其时空演变研究将降尺度后的GOME-2 SIF数据与Tropomi SIF数据进行比对验证后发现两者之间具有较好的空间一致性（R2=0.87）;多种影响因素下的CNN-BP卷积神经网络GPP回归模型相对于传统的线性回归模型对蒙古高原的GPP模拟存在较大优势,能够有效提高GPP模拟精度;蒙古高原2007～2018年区域生长季GPP呈上升趋势,且存在明显的空间分异规律,从东北向西南依次递减,其中GPP高值区集中在呼伦贝尔市的东部林区。春季和秋季GPP以0.44 g Cm-2/a和0.45 g Cm-2/a的速率缓慢增长,夏季GPP以1.52 g Cm-2/a的速率呈显着增长趋势。（2）蒙古高原干旱时空变化特征分析对三种土壤湿度格网数据（ERA-5、GLDAS、FLDAS）与实测站点的数据进行对比后发现,ERA-5产品在捕捉蒙古高原土壤水分特征占一定优势。利用Copula联合分布函数耦合ERA-5土壤湿度数据和气象数据,建立了修正的干旱检测指数（Modified Multivariate Standardized Drought Index,MMSDI）,并利用历史灾情数据和SPEI进行了比对验证,结果显示MMSDI指数在蒙古高原大范围干旱监测方面具有良好的适用性;1981～2018年期间蒙古高原MMSDI整体呈显着下降趋势（MMSDI-12斜率-0.397/10a,P<0.05）,并在1998年发生突变,突变后干旱程度明显加剧;空间上除内蒙古西部地区以外其它地区干旱均有增加的趋势,且蒙古国干旱情况严峻于我国内蒙古地区;不同季节干旱加剧程度依次为夏季>春季>秋季>冬季;影响蒙古高原短期干旱的主要因素依次为土壤湿度、降水和大气饱和水汽压差。（3）蒙古高原GPP对干旱的响应研究生长季各植被类型GPP对干湿环境的敏感性有所差异,其中草地植被最为敏感,灌丛、农田和沙地植被次之,针叶林和阔叶林敏感性较差;利用ARx自回归模型分析,从干旱到半湿润生态系统,植被恢复力与AI指数呈对数关系（R2=0.88）,表明蒙古高原植被的恢复力随着生态系统的湿润程度而增强。而植被的抵抗力指标在干旱到半湿润地区（R2=0.79）呈现抛物线形状的拟合线,在AI值0.28附近达到峰值。说明蒙古高原干旱区和半湿润区植被对干旱的抵抗力较好,而半干旱区的植被抵抗力较弱;GPP与MMSDI皮尔逊相关性分析结果显示,短时间尺度MMSDI主导草地GPP波动,草地可作为短时干旱发生的“指示器”。灌丛、农业植被和沙地植被的GPP波动主要受中时间尺度的MMSDI影响。而针叶林和阔叶林GPP受长时间尺度干旱影响为主,与短时间尺度的MMSDI呈负相关关系;从干旱胁迫下的植被GPP损失率曲线分析,夏季草地GPP损失率较高。林区GPP损失率介于在0～40%区间,而灌丛、农业植被和沙地植被GPP的损失率介于草地和林区之间;2007～2018年期间蒙古高原典型草原GPP因干旱导致的损失量最为严重,累计达1.4×107g Cm-1。（4）未来干旱情景下的蒙古高原GPP预估与分析基于CMIP6全球气候模拟数据,经过筛选验证计算获取到了未来不同排放情境下的MMSDI数据集,结果显示蒙古高原年平均MMSDI值随三种同情景排放浓度增大而持续降低。空间上,降低趋势的面积均由研究区东部向西部逐渐扩大。21世纪初期与末期发生干旱的频率大于中期,研究区西部干旱发生频率大于东部;构建了基于多时间尺度MMSDI的GPP估算模型,并对蒙古高原未来GPP进行了预估。发现在未来三种排放情景下GPP均值都高于GPP历史均值。时间上,随着温室气体排放浓度的增大GPP速率减小。空间上,随着温室气体排放浓度的增大,蒙古高原西部与中部地区植被GPP减小趋势大于其东部,其中内蒙古地区植被GPP呈现降低趋势且范围逐渐扩大。
张昕雨,石小亮[5]（2020）在《林业碳汇交易机制对草原碳汇发展的借鉴研究——以内蒙古大兴安岭国有林区为例》文中进行了进一步梳理阐述近年来内蒙古大兴安岭地区林业碳汇项目计划试点、交易合作、推广监测、体制建设的发展历程以及取得的初步成效,总结成功的经验与启示。基于内蒙古大兴安岭地区草地碳储量、碳管理、补偿机制发展进程的探讨,分析其在碳汇发展的资源投入、政策支撑以及管理水平等方面存在的问题。以碳汇平台建设经验为基础,为草原碳汇发展提出对策建议:碳汇发展应效仿林业的成功案例,搭建交易平台,对不同主体进行有效激励;政府要加大对基础设施的投资力度,吸引不同市场主体参与;加强草地碳排放核算研究,培养人才;克服草原退化、沙化、火灾等因素制约,提高个人、企业对于节能减排的认识。
李昂[6]（2020）在《基于资源环境测度的黑龙江省森工城市转型模式研究》文中进行了进一步梳理森工城市转型是东北振兴的重要组分,也是实现我国经济社会结构性改革的重点和难点。资源环境作为森工城市发展的引擎和载体,决定了城市产业、生态、社会和空间等要素的配置特征和演进方向,合理开发、利用和保护资源环境是森工城市转型成功的关键。在资源型城市中,森工城市的转型步伐仍然相对滞后,尤其是集中分布在东北边缘区位的森工城市群体,普遍存在着转型方向趋同、发展格局失衡、生态修复受阻、产业结构松散和城市引力缺失等问题,极大阻碍了森工城市的可持续转型进程。究其原因,森工城市尚未形成与资源环境耦合的转型策略框架。本文立足于森林资源型城市转型的政策背景与国际经验,以资源环境综合测度为切入点,以空间为语境,挖掘资源环境与森工城市的系统关联,揭示生态过程与转型过程的内在机制,辨识条件差异下的转型模式路径,并提出助力森工城市可持续转型的空间响应策略。全文围绕“理论认知—特征解析—测度综合—模式识别—空间响应”的技术路线展开研究“理论认知”——从资源环境的理论观点、测度方法研究、森工城市转型的理论构成、转型的空间效应等方面,揭示了资源环境与城市系统之间的相互作用本质,从而构建了资源环境与城市转型的系统关联,并据此提出综合测度的方法体系和技术路线。“特征解析”——通过对黑龙江省森工城市自然与生态环境、人口与城镇化水平、经济与产业发展、区位与交通联系、地域文化与旅游资源的梳理概况,结合多样本大数据和空间技术,获得了森工城市转型发展中“形”的特征。通过分析资源环境对空间、城市网络、生产方式和社会结构的约束性特征,而这些特征正是森工城市转型发展过程中多种矛盾问题的成因。“测度综合”——基于黑龙江省森工城市转型发展的资源环境属性,构建综合测度模型。模型以资源环境的禀赋差异为基础,对森工城市的模式差异进行测度辨识和聚类分析,并以系统机制为纽带,集成面向转型格局、生态修复、产业结构和人居环境等多种转型系统目标的空间响应测度集合。资源环境综合测度模型包含两个模块,4种模式指针,26种模式辨识指标,4种空间响应方法,56种响应因子,并具有因地制宜的模型系统开放性,从多维度、多尺度对黑龙江省森工城市的转型发展进行量化指引。“模式识别”——以森工城市资源环境丰裕度、资源产业依赖度、城市发展支撑度和区位条件优势度的测度结果为依据,通过聚类分析的方法对森工城市群体进行系统分类,并根据分类结果和模式指针的差异性,逆推各类森工城市转型发展的特征要素,从而提出差异性的转型模式和相应路径,并探讨了基于边界融合、非均思路和重要节点的模式化发展协调性与可变性。“空间响应”——以模式差异为依据,对黑龙江省森工城市的几种基本模式构型进行空间尺度上的测度响应,对于引力核心型城市以资源环境承载力调控国土空间,对产销基地型城市以生态系统服务的价值提升组织产业结构和空间转型,对精明收缩式森工城市明确生态安全格局的首要地位,对职能置换模式提出基于空间适宜性的城市系统更迭和空间再生。研究以资源环境和空间生态学的理论和方法为支撑,面向困难时期黑龙省森工城市经济、社会、空间的转型问题,通过对资源环境和城市转型相关要素的综合测度,以资源环境内在作用机制为方法,发现森工城市转型发展的问题,提出问题导向的模式路径,并依据路径差异提供协调资源环境与城市发展的空间响应策略。希望研究可以在理论层面上,构建森工城市转型发展的资源环境和空间框架,在实践层面上,为黑龙江省森工城市的未来发展提供科学可行的方法参考。
左政[7]（2020）在《长白山落叶松林多功能评价与经营 ——以金沟岭林场为例》文中研究说明长白山落叶松林是东北虎、豹的重要活动栖息地。本研究通过观测固定样地数据,运用定性判断与定量化、模型模拟相结合,野外调查与科学推理相结合等系统科学整合研究的理论与方法,以金沟岭林场为例进行长白山落叶松林的多功能评价与经营研究。依据18块固定样地调查数据,分析了不同起源落叶松林不同生长阶段的林分结构特征。依据当地社会经济发展需求确定落叶松林多功能,构建多功能评价模型,评价不同起源、不同年龄阶段落叶松林结构与多功能关系。探索落叶松林各主要功能及多功能随时间变化规律,研究功能之间的相互关系。提出落叶松林多功能经营模式,对研究区域落叶松林的多功能经营提供理论和技术支持,使其最大实现落叶松林的社会效益、经济效益、生态效益。本研究得出以下主要结果:（1）分析了落叶松人工林和天然林不同龄组的林分结构,结果表明:中龄林阶段,人工林直径分布为左偏单峰山状分布,天然林为多峰山状分布;近熟林阶段,人工林直径分布为单峰山状分布,天然林为多峰山状分布;成熟林阶段,人工林直径分布都为单峰山状分布,天然林为多峰山状分布。人工林不同龄组阶段小、中、大、特大径级组蓄积比例分别为4:5:1:0、0:5:5:0和0:6:3:1;天然林不同龄组小、中、大、特大径级组蓄积比例分别为1:6:2:1、1:4:5:0、0:4:4:2。落叶松人工林中龄林为弱度混交,近熟林介于中度混交和强度混交之间,成熟林为中度混交;天然林中龄林和近熟林皆为中度混交,成熟林为强度混交。人工林和天然林的林木空间分布皆为中龄林阶段为团状分布,近熟林阶段为偏团状分布,成熟林阶段为随机分布;人工林和天然林中龄林、近熟林和成熟林阶段林木大小比数均为中庸状态;落叶松人工林和天然林各龄组样地的林木均处于生长空间不足的状态。（2）比较分析了落叶松人工林和天然林不同龄组乔木、灌木和草本三个层次的物种多样性状况和天然更新状况。通过主成分分析方法,得到多样性综合指数,结果表明落叶松天然林的物种多样性优于人工林;利用熵值和负相关系数综合评价法构建了落叶松林更新的评价指标体系。结果表明落叶松人工林中龄林更新状况优于成熟林和近熟林;落叶松天然林近熟林更新状况优于成熟林和中龄林。（3）研究了落叶松林的功能需求,确定生物多样性保护、水源涵养和碳汇为主要的功能需求。采用了综合权重法构建了落叶松林森林多功能评价指标体系,选择了多样性综合指数值、灌木盖度、针阔比、龄组、林分郁闭度、草本盖度、坡度、乔木层林分生物量和林分蓄积量共9个评价指标。通过样地调查并结合现有相关数据,开展研究地区落叶松林在林分层次的多功能评价,评价结果如下:（a）落叶松林生物多样性保护功能和碳汇功能随着林分年龄的增大而增大,到近熟林阶段,增长趋势趋于平缓;水源涵养功能随着年龄的增长均呈现先减小后增大再趋于稳定的趋势;多功能值均呈现先上升后趋于平缓的趋势,其中人工林在46a后多功能值趋于平缓。落叶松天然林在110a处达到最大值,而后落叶松天然林多功能值趋于平缓。（b）落叶松林生物多样性保护功能与水源涵养功能之间随着林分年龄的增大,表现出先对立后互利的关系;落叶松林生物多样性保护功能与碳汇功能之间为互利关系,均随着碳汇功能的增大而增大;落叶松林水源涵养功能与碳汇功能两者之间随着林分年龄增长,相互关系逐渐由对立关系转为互利关系。（c）落叶松林生物多样性保护功能、水源涵养功能分别与碳汇功能之间呈显着正相关性,生物多样性保护功能与水源涵养功能之间无显着相关性。（4）以森林多功能经营为落叶松林多功能经营理念,研究确定落叶松林多功能经营目标、目标结构体系和相应的调整技术,提出了不同起源、不同年龄阶段落叶松林以生物多样性保护功能为主导功能,兼顾水源涵养功能及碳汇功能的多功能经营模式,为落叶松林的多功能经营提供了理论依据。
浮媛媛[8]（2020）在《中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究》文中认为森林生态系统是陆地生态系统的主要组成部分,在全球碳循环中发挥着非常重要的作用。温带和北方森林是大气二氧化碳的主要汇源,与低纬度相比,中高纬度地区的气候变暖幅度更大,因此温带和北方森林受到越来越多的关注,获取其空间上明确的地上生物量信息对于估算区域尺度的碳储量至关重要。中国东北林区处于中纬度全球环境变化敏感带,森林资源丰富,是中国最主要的碳库,包含的寒温带针叶林和温带针阔叶混交林是中国特有的森林类型。然而之前对中国东北林区地上生物量的研究主要是对所有树种总地上生物量的估计,几乎没有对整个东北林区树种水平地上生物量以及密度进行估算的研究,而树种水平的地上生物量和密度可以为了解森林动态提供重要的额外信息。此外,由于中国东北林区主要树种对气候变化的敏感度不同,随着全球气候变化,该区域未来的树种组成与结构可能会发生显着变化。因此,定量获取中国东北林区主要树种空间上连续分布的地上生物量与密度并预测其在不同气候变化情景下未来树种组成的动态变化,有助于掌握东北林区主要树种对气候变化的潜在响应及反馈机制,为林业部门应对气候变化的森林管理政策的制定提供科学依据。本研究以中国东北林区为研究对象,以森林调查数据为基础,结合遥感数据和环境变量数据,共建立了630个kNN（k-Nearest Neighbor）生物量估算模型,通过模型评估,选出适合东北林区的最优kNN模型首次对其17个主要树种的地上生物量进行估算,并对其各树种的空间分布特征与环境因子的关系进行讨论;之后基于上述17个树种地上生物量的估算结果对各树种在各径阶和各林龄的分布密度进行估算,并对各树种的胸径和林龄分布特征进行分析;最后基于上述估算的东北林区17个树种在各径阶的分布密度,利用森林生态系统过程模型LINKAGES v3.0,模拟并预测在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下未来100年（20012100年）中国东北林区的树种组成动态,并对其主要树种在不同时期的潜在空间分布特征进行分析。研究的主要结论如下:（1）基于6个不同的距离度量指标、15个k值以及7组多时相MODIS数据和环境变量的组合设计的630个kNN生物量估算模型中,基于RF（Random Forest）距离度量指标的kNN模型表现出最佳的估算性能。应用生长季所有6个月份的MODIS预测变量与只使用生长季9月份的MODIS预测变量,并没有显着提高kNN生物量估算模型的精度。虽然随着k值的增加,kNN生物量估算模型的精度会有所提高,但是当k>7时,使用9月份MODIS预测变量的基于RF距离度量指标的kNN模型估算精度提高的幅度基本可以忽略不计。因此,基于RF距离度量指标、k=7和9月份MODIS光谱反射变量与环境变量组合的kNN模型被认为是估算东北林区树种水平地上生物量的最优kNN模型。（2）东北林区主要树种的地上生物量及其空间分布受环境变量影响显着。落叶松和白桦的地上生物量与温度呈显着负相关,在东北林区分布最为广泛,是目前东北林区的两大优势树种;云杉和臭冷杉地上生物量与海拔呈正相关,主要分布在高海拔地区;红松、枫桦、色木槭、紫椴、水曲柳、春榆、黄菠萝和胡桃楸的地上生物量与降水、温度和太阳辐射呈正相关,主要分布在相对湿度和温度较高的小兴安岭和长白山地区,在严寒的大兴安岭地区很少分布;樟子松对干旱和低温具有较高的耐受性,主要分布在大兴安岭北段的阳坡上;而钻天柳主要沿河流两岸分布。由于钻天柳和黄菠萝在研究区的分布有限,其地上生物量很低。总体而言,大兴安岭的地上生物量低于小兴安岭和长白山地,并且本研究中树种水平地上生物量估算结果的准确性从小班尺度到生态型尺度有明显的提高。（3）通过将两参数的Weibull概率密度函数与kNN模型相结合,可对整个东北林区主要树种在各径阶以及各林龄的分布密度进行合理估算。本研究估算的东北林区17个树种的总林分密度在7003000株/ha之间,并且整个研究区总林分密度的平均值为1464株/ha。整体来看,大兴安岭的总林分密度依次高于小兴安岭和长白山地。其中,山杨、樟子松、云杉、水曲柳、黄菠萝和钻天柳的胸径分布规律整体上都呈倒“J”型曲线,在小径阶林木株数居多;而其他树种的胸径分布规律整体上都呈左偏单峰山状分布,其林木株数分布都偏向于中小径阶。此外,东北林区主要树种林龄大都呈左偏单峰山状分布,虽然大多数树种幼龄林、中龄林占的比例较大,但是其中一些树种（如蒙古栎、色木槭、水曲柳）近熟林或者成熟林占的比例也较大。整体来说,东北林区的树种组成及其胸径和年龄结构是比较复杂的。（4）未来100年不同气候变化情景下东北林区树种组成差异不大,但是各树种对气候变化的潜在响应存在显着差异。未来100年,在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下,东北林区树种组成中阔叶树种都以蒙古栎、山杨、白桦和色木槭为主,同时伴有相对少量比例的紫椴、黑桦、春榆、水曲柳和枫桦,胡桃楸、黄菠萝和钻天柳所占的比例几乎可以忽略;针叶树种都以红松和兴安落叶松为主,同时伴有少量樟子松和极少量的云杉、臭冷杉。对单个树种来说,现行气候条件已经接近兴安落叶松、云杉、臭冷杉以及枫桦生存适宜条件的边缘,温度进一步快速上升将导致这些树种无法在短期内适应环境的变化而面临退化;21世纪末期,蒙古栎和红松将分别成为东北林区最具优势的阔叶和针叶树种;在三种气候变暖情景增温幅度适中的情况下,东北林区大多数温带阔叶树种以及红松在空间分布上都有北移的趋势,并且增暖幅度越大,移动趋势越明显。
孙蕊[9]（2020）在《黑龙江省多年冻土区森林净初级生产力时空变化及与地温响应研究》文中研究指明黑龙江省东北部具有对温度强烈敏感的高纬度地理位置、常年气温寒冷的冻土环境和复杂多变的森林生态系统,全球气候变化势必会对其生态系统造成较强的影响。通过对多年冻土区森林生态系统生产能力和地温变化的研究,能够梳理长时间序列下森林生态系统生产能力与冻土地温的时空变化,分析两者之间的响应关系,能够揭示高纬度多年冻土区的森林生态系统对全球气候变化的敏感程度。森林生态系统净初级生产力（NPP）和单木生物量能够在宏观区域和个体树木两个尺度体现森林生态系统的生产能力,具有获取相对简单、对森林干扰、破坏力小的优点,是当前森林生态系统生产发展研究的重点与热点。地温作为冻土类型划分与冻土退化指示的指标,具有获取简单、易于进行地统计学分析等优点,是冻土退化研究的良好载体。本文运用机理模型、经验模型、地信手段与地统计学等分析方法,对黑龙江省东北部多年冻土区2004、2008、2013、2018年的森林生态系统净初级生产力（NPP）和地表温度的时空分布结果进行估算与分析,揭示2004-2018年间地温与净初级生产力的时空变化趋势,进而分析得到实验条件下多年冻土区冻土退化与森林生态系统生产能力的相互响应关系;再利用实测树芯样本数据估算2000-2018年间的落叶松单木生物量和年新增生物量,将单木尺度的年新增生物量与地表温度变化进行相应分析,得到自然条件下单木实际生长状况与地表温度的互相响应关系。将两种尺度的森林生产发展情况与地温响应结果作为未来高纬度多年冻土区应对气候变化、合理管控森林生态系统决策的科学支持。本文的主要结论如下:（1）黑龙江省多年冻土区生长季6-8月的森林月均净初级生产力（NPP）在2004-2018年间总体呈现降低趋势,且具有明显的分区分布差异。多年连续冻土区森林生态系统生产能力呈现微弱的加强,多年不连续冻土区的森林生态系统生产能力基本处于维稳状态,且这两个冻土区的森林生态系统生产能力都具有明显的南北分布差异,北部由于纬度高,生产能力较南部弱。多年稀疏岛状冻土区的森林生态系统生产能力处于减弱状态,且随着纬度的降低,生产能力减弱的程度有所增加。（2）黑龙江省多年冻土区的0m地表温度,具有明显的地类分布差异。林区覆盖区域的地温比非林区覆盖的地温低,说明森林生态系统在生产过程中对地表温度具有降温的作用,可以进一步猜测森林生态系统一定程度上延缓了全球气候变化导致的冻土退化速度。不同冻土类型区域的森林生态系统在复杂的生产过程中,在纬度或海拔的作用之下,这种延缓冻土退化的作用可能会产生不同程度的加强或减弱效应。多年冻土区的地表温度时空变化同样具有明显的地区差异,多年连续冻土区和多年不连续冻土区的地温变化不明显,但多年稀疏岛状冻土区的南部表现为较强烈的地温升高变化。（3）森林生态系统净初级生产力（NPP）和地表温度的相关性分析结果同样具有明显的地区差异。不同类型多年冻土区的森林生态系统NPP和地表温度变化具有不同的响应方式:多年连续冻土区的森林生态系统NPP与地表温度的变化响应关系较弱,且响应程度具有明显纬度分布差异。多年不连续冻土区的森林生态系统NPP与地表温度变化响应关系为强正向敏感性。多年稀疏岛状冻土区的森林生态系统NPP与地表温度变化响应情况明显纬度差异,由高纬向低纬由正向敏感逐渐转为反向敏感,敏感程度也具有明显纬度差异,多年冻土南界以北地区呈现较强的反向相关性。这一相关性结果与森林净初级生产力和地表温度的趋势分析结果基本吻合。（4）2000-2018年塔河、新林、韩家园三个样地的落叶松单木生物量研究表明,在相同的生长环境中,高龄树对外界影响的敏感性低于低龄树,但高龄树在森林生态系统中所占的资源和能量远高于其他植被。在未来的气候变化研究中应该加强对低龄树的重视,在森林生产研究和森林生态系统管理过程中,应该加强对高龄树的重视程度。
田原[10]（2020）在《兴安落叶松胸径微变化对水热因子的响应机制》文中研究指明树木胸径作为最常采用的树木生长变化的监测指标,对其进行高时间分辨率的研究可以进一步掌握树木的生态、生理变化。树木良好的生长发育需要适宜的水热条件,进行树干径变化对土壤-植物-大气连续体（SPAC）水热因子的响应机制的研究,有助于通过较容易获取的树干径变化指标的变化,实现对树木生长环境及自身水热条件状况是否满足树木生理需求做出判断,这将为森林的经营及管理提供一定的帮助。本研究以我国东北部大兴安岭林区广泛分布的兴安落叶松Larix gmelinii Kuzen.为研究对象,揭示在不同观测时间窗口下的树木胸径变化对SPAC不同层面水热因子的响应机制。该实验采用定位观测仪器与数据采集器相结合、便携仪器定时测量的方法方式,获取2015—2018年的兴安落叶松胸径微变化的连续观测数据及SPAC不同层面的水热因子匹配数据。对所获取的观测数据采用描述性统计分析、相关性分析及显着性检验、曲线拟合及显着性检验、结构方程模型（SEM）建模及中介效应分析的统计方法,探究树干可逆亏缩（TWD）、日最大收缩量（MDS）、树干直径日增长量（DSDI）、树干直径日变化量（DSDV）、树干直径变化速率（SDVR）这5种树干径变化指标对树木自身水热因子及环境水热因子的响应机制,研究表明:（1）基于两种假设（零增长假设、线性增长假设）所得到的TWD对作为树干径变化主导因子的饱和水汽压差（VPD）的响应在7 d时间窗口下不显着。0.5 h、1 d、3d时间窗口下,基于零增长假设的TWD对VPD的响应均优于基于线性增长假设所得到的TWD对VPD的响应。3 d、7 d时间窗口下,基于两种假设所得到的TWD对作为树干径变化主导因子的土壤水势的响应均不显着。0.5 h、1 d时间窗口下,基于零增长假设的TWD对土壤水势的响应均优于基于线性增长假设所得到的TWD对土壤水势的响应。以零增长假设为前提进行TWD的计算可以增加径变化研究的准确性。TWD的变化滞后于环境因子的变化,其在响应环境水热因子的变化时具有生理延时的特性,这种时滞特性在针对不同驱动因子研究时具有不同步性,TWD对主导因子的响应时滞效应该被加以考虑,采用单一的时间窗口进行研究可能会影响研究的精度与准确性。（2）在不同时间窗口下,不同标准木的SDVR的差异性相差较小。不同时间窗口下的MDS处在相对较高的数值时,不同的标准木的MDS的差异性均较为明显。不同树木的胸径变化的个体差异可以通过在不同时间窗口运用不同的径变化指标进行降低。采用SDVR作为径变化指标在不同时间窗口下均可以较好的降低不同树木间的胸径变化的个体差异,采用MDS作为树干径变化指标进行研究时,要注意MDS峰值附近的树木个体差异性。（3）1d、3d、7 d时间窗口下,5种树干径变化指标的均值、变异系数以及变化特征均不相同。指标中变化幅度较大的是TWD,MDS略小于TWD,SDVR较为平缓。TWD与MDS的相关性随着时间窗口的增大而变强。DSDI与DSDV具有较为相似的变化特征,在不同时间窗口下的相关性均最高。不同径变化指标所反映的树干径变化的侧重点有所不同,但在一定的条件下具有相关性,多种径变化指标综合使用时要避免指标间的相互作用,在较大的时间窗口下共同使用TWD、MDS可能会对研究结果产生影响,共同使用DSDI、DSDV可能导致研究结果出现误差。（4）TWD、DSDI、DSDV、SDVR在不同温度条件下的均值、变异系数差异性较大,不同温度条件下的MDS的变异系数、变化幅度均较为接近。5种径变化指标在适宜温度条件下的变化幅度均大于在低温条件下的变化幅度。低温条件相比适宜温度条件,径变化指标间的相关性的显着性水平整体上较低。低温条件下可以较好的避免多种径变化指标间的相互作用。在未考虑不同温度条件下树干径变化具有不同特征的情况下,采用MDS作为树干径变化指标可以更好的反映树干径变化特征,规避温度条件对树干径变化的作用。（5）在适宜温度的晴天及多云日条件下,5种径变化指标与液流密度（Qs）均显着相关,5种径变化指标均可以用于解释Qs的变化特征。TWD与Qs在任何情况下的相关性均显着。在阴天条件下,只有TWD与Qs的相关性显着。在每种温度、天气条件下,TWD与Qs的相关程度均高于其他指标与Qs的相关程度。MDS、DSDI、DSDV只在适宜温度的晴天及多云日条件下与Qs显着相关,SDVR在晴天及多云日条件下与Qs显着相关。MDS、DSDI、DSDV、SDVR这4种指标在适宜温度条件下的晴天及多云日条件下可以不同程度的解释Qs的变化,在其他条件下对Qs的解释作用不尽相同。TWD消除了季节性生长对树干径变化的影响,并保留了水分损失引起的树干径变化,其作为树干径变化指标在多种条件下均可以较好的对Qs的变化进行解释,该指标相比其他指标在解释Qs变化的适用范围更广泛,而在适宜温度条件下的晴天及多云日这种较为良好的条件下,可以根据研究的目的及侧重点来选择最为合适的径变化指标。（6）1d时间窗口、适宜温度条件下的SPAC水热因子（降水量、树干径流量、净辐射、Qs、土壤含水量、土壤热通量）可以解释83%的树干径变化。1 d时间窗口、低温条件下的SPAC水热因子（VPD、空气温度、土壤热通量）可以解释18%的树干径变化。3 d时间窗口下的SPAC水热因子（降水量、树干径流量、VPD、Qs、土壤温度、土壤热通量）可以解释86%的树干径变化。7 d时间窗口下的SPAC水热因子（降水量、VPD、风速、Qs、树干温度、土壤含水量）可以解释76%的树干径变化。过高的时间分辨率会使树干径变化对SPAC水热因子的响应变差,从而使水热因子的变化无法较好的解释树干径变化;对不同温度条件加以划分可以提高研究的精度;采用TWD作为径变化指标可以较好的反映树木生长变化对SPAC水热因子变化的响应机制,但在较大的时间窗口下进行研究时,要警惕水热因子变化对TWD是否存在过度解释的现象;MDS作为较为传统的、最常采用的径变化指标,在较大的时间窗口下可以较好的发挥作用,可以反映树木生长变化对SPAC水热因子变化的响应。（7）在SEM修正模型中,1 d时间窗口、低温条件下的修正模型中只含有两个潜在变项,不存在间接效果。1d时间窗口、适宜温度条件下的SEM修正模型及3d、7d时间窗口下的SEM修正模型中,间接效果不显着。树干径变化与SPAC水热因子的SEM不存在中介效应。SPAC大气层面的水热因子直接对树干径变化产生作用,不通过树木自身水热因子及土壤水热因子对树干径变化产生间接作用。在树干径变化对SPAC水热因子的响应研究中,虽然不同层面的水热因子相互作用、每个因子的变化都会影响到SPAC系统中一部分因子的变化,但是这种相互作用并未在响应过程中产生不同层面水热因子间的相互干预,可以在研究中加入多种水热因子,而无需考虑因子之间产生的较为复杂的间接响应途径。
二、论近自然经营方式在内蒙古大兴安岭林区的适用性（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、论近自然经营方式在内蒙古大兴安岭林区的适用性（论文提纲范文）
（1）东北国有林区林业产业系统协同演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的技术路线 |
| 2 相关概念界定及理论应用分析 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 生态学的概念界定 |
| 2.1.2 生态系统的概念界定 |
| 2.1.3 协同演化的概念界定 |
| 2.1.4 东北国有林区林业产业系统演化相关的其他概念 |
| 2.2 理论应用分析 |
| 2.2.1 生态学理论应用分析 |
| 2.2.2 协同演化理论应用分析 |
| 2.2.3 东北国有林区林业产业系统生态性特征分析 |
| 2.2.4 林业生态系统与东北国有林区林业产业系统的内在联系 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 东北国有林区林业产业系统协同演化的动因分析 |
| 3.1 环境层方面林业资源禀赋的限制 |
| 3.1.1 森林资源对东北国有林区第一产业演化的影响作用 |
| 3.1.2 森林资源对东北国有林区第二产业演化的影响作用 |
| 3.1.3 森林资源对东北国有林区第三产业演化的影响作用 |
| 3.1.4 东北国有林区三次产业结构的发展现状 |
| 3.2 市场需求方面变化的压力 |
| 3.2.1 市场需求对东北国有林区林业产业的影响机制 |
| 3.2.2 主要林产品或服务的市场需求状况 |
| 3.3 自身发展方面林业产业技术升级的趋势要求 |
| 3.4 资本方面林业投资的激发力 |
| 3.4.1 林业投资总量 |
| 3.4.2 林业产业投资结构 |
| 3.5 宏观方面林业产业政策调整的拉力 |
| 3.6 制度方面林业管理体制的活力 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 东北国有林区林业产业系统协同演化研究框架 |
| 4.1 东北国有林区林业产业系统协同演化的概念 |
| 4.2 东北国有林区林业产业系统协同演化的机制 |
| 4.2.1 稳定机制 |
| 4.2.2 动力机制 |
| 4.2.3 竞合机制 |
| 4.2.4 协同机制 |
| 4.3 东北国有林区林业产业系统协同演化研究模型 |
| 4.3.1 协同演化理论模型 |
| 4.3.2 东北国有林区林业产业系统的研究层次 |
| 4.3.3 东北国有林区林业产业系统协同演化的研究模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 东北国有林区林业企业个体之间协同演化 |
| 5.1 东北国有林区林业企业个体生态位 |
| 5.2 东北国有林区林业企业个体生态位“态”、“势”评价 |
| 5.2.1 生态位“态”、“势”评价研究思路 |
| 5.2.2 东北国有林区林业企业个体发展现状 |
| 5.2.3 东北国有林区林业企业个体生态位“态”、“势”模型构建 |
| 5.2.4 东北国有林区林业企业个体生态位“态”、“势”评价结果 |
| 5.2.5 东北国有林区林业企业个体演化路径选择 |
| 5.3 东北国有林区林业企业个体间关系测度及优化 |
| 5.3.1 东北国有林区林业企业个体之间关系测度思路 |
| 5.3.2 东北国有林区林业企业个体生态位重叠度影响因子指标体系构建 |
| 5.3.3 东北国有林区林业企业个体关系测度 |
| 5.3.4 东北国有林区林业企业个体间关系优化 |
| 5.4 东北国有林区林业企业个体协同演化策略 |
| 5.4.1 林业企业个体生态位扩展策略 |
| 5.4.2 林业企业个体生态位分离策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 东北国有林区林业产业种群之间协同演化 |
| 6.1 东北国有林区各区域内的种群发展分析 |
| 6.1.1 东北国有林区林业产业种群分析数据说明 |
| 6.1.2 研究林业产业种群发展的区位熵法 |
| 6.1.3 基于区位熵的林业产业种群发展分析 |
| 6.2 东北国有林区林业产业种群演进阶段判别 |
| 6.2.1 东北国有林区林业产业种群生命周期划分 |
| 6.2.2 各种群产业生命周期演进阶段判别 |
| 6.3 东北国有林区林业产业种群间协同演化模型及模拟仿真 |
| 6.3.1 东北国有林区林业产业种群相关性测度 |
| 6.3.2 东北国有林区林业产业种群间关系分析 |
| 6.3.3 东北国有林区林业产业种群间协同演化模型 |
| 6.3.4 东北国有林区林业产业种群间协同演化模拟仿真 |
| 6.4 东北国有林区林业产业种群协同演化策略 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 东北国有林区林业产业集群与环境协同演化 |
| 7.1 研究思路和模型构建 |
| 7.1.1 研究的基本思路 |
| 7.1.2 复合系统协同演化机理分析 |
| 7.1.3 复合系统协同演化评价模型 |
| 7.2 序参量的选择和数据处理 |
| 7.2.1 协同度测算指标体系构建 |
| 7.2.2 数据来源与数据标准化处理 |
| 7.2.3 序参量权重的确定 |
| 7.3 东北国有林区林业产业复合系统的子系统与序参量有序度的测算与评价 |
| 7.3.1 生态子系统有序度测算与评价 |
| 7.3.2 经济子系统有序度测算与评价 |
| 7.3.3 社会子系统有序度测算与评价 |
| 7.4 东北国有林区林业产业复合系统协同度的测算与评价 |
| 7.5 东北国有林区林业产业集群与环境协同演化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 东北国有林区林业产业系统协同演化保障措施 |
| 8.1 东北国有林区林业企业个体协同演化的保障措施 |
| 8.1.1 加强林业企业个体的创新力度 |
| 8.1.2 开发林产品精深加工技术 |
| 8.1.3 在思想上层面上提升创新意识 |
| 8.1.4 加强对林业辅助产业的开发 |
| 8.1.5 加强林业企业与林业院校的人才合作 |
| 8.2 东北国有林区林业产业种群协同演化的保障措施 |
| 8.2.1 加强对森林景观资源的开发和利用 |
| 8.2.2 注重非木材林产品的培育与利用 |
| 8.2.3 引导衰退产业的退出 |
| 8.2.4 通过产业政策引导替代产业的发展 |
| 8.2.5 完善林业生态建设专项基金 |
| 8.3 东北国有林区林业产业集群与环境协同演化的保障措施 |
| 8.3.1 强化森林资源培育的力度 |
| 8.3.2 加强对林业培育技术的重视 |
| 8.3.3 优化生态补偿机制 |
| 8.3.4 在林业企业内部完善激励制度 |
| 8.3.5 落实留住人才及人才引进的工作 |
| 8.3.6 加大政府的帮扶力度 |
| 8.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 内蒙古森工集团林业企业个体重叠度 |
| 附录B 龙江森工集团林业企业个体重叠度 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 博士学位论文修改情况确认表 |
（2）基于LANDIS PRO的大兴安岭火烧迹地森林群落动态研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 森林演替研究进展 |
| 1.3.2 森林景观研究进展 |
| 1.3.3 林火干扰研究进展 |
| 1.3.4 LANDIS模型研究进展 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地质地貌 |
| 2.3 水文条件 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.5 气候条件 |
| 2.6 植被条件 |
| 3 研究内容与研究方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 数据获取 |
| 3.2.2 LANDIS PRO7.0 模型简介 |
| 3.2.3 模型参数化 |
| 3.2.4 景观格局指数 |
| 3.2.5 模拟结果检验方法 |
| 3.2.6 技术路线图 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 LANDIS PRO模拟结果精度检验 |
| 4.1.1 2017-2019 年各树种胸高断面积模拟值与实测值对比 |
| 4.1.2 树种胸高断面积模拟值与实测值ANOVA单因素方差分析 |
| 4.1.3 树种胸高断面积模拟值与实测值线性回归分析 |
| 4.2 天然演替下300 年内火烧迹地森林群落动态 |
| 4.2.1 天然演替下300 年内火烧迹地树种胸高断面积变化趋势 |
| 4.2.2 不同立地类型树种胸高断面积多元方差分析 |
| 4.2.3 天然演替下300 年内火烧迹地树种龄组结构动态 |
| 4.2.4 天然演替下300 年内火烧迹地景观指数动态 |
| 4.3 采伐与人工更新对300 年内火烧迹地森林群落动态的影响 |
| 4.3.1 三种情形下300 年内火烧迹地树种胸高断面积变化趋势 |
| 4.3.2 三种情形下300 年内火烧迹地树种龄组结构动态 |
| 4.3.3 三种情形下不同时期火烧迹地植被空间分布 |
| 4.3.4 三种情形下300 年内火烧迹地景观指数动态 |
| 5 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.2 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）白桦-兴安落叶松林可持续经营目标结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 林分结构 |
| 1.3.2 林分非空间结构 |
| 1.3.3 林分空间结构 |
| 1.3.4 林分经营密度 |
| 1.3.5 林分空间结构对生长量的影响 |
| 1.3.6 林分目标结构 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 林分非空间结构与空间结构特征分析 |
| 1.4.2 林分合理经营密度研究 |
| 1.4.3 林分空间结构对林分生长量的影响 |
| 1.4.4 林分可持续经营目标结构的构建 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 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 气候条件 |
| 2.1.3 土壤条件 |
| 2.1.4 植物资源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 数据的收集与整理 |
| 2.2.2 非空间结构研究方法 |
| 2.2.3 空间结构研究方法 |
| 2.2.4 林分合理密度研究 |
| 2.2.5 空间结构对林分生长量的影响 |
| 2.2.6 林分可持续经营目标结构的确定 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 非空间结构特征分析 |
| 3.1.1 树种组成 |
| 3.1.2 直径分布 |
| 3.1.3 蓄积结构 |
| 3.2 空间结构特征分析 |
| 3.2.1 林分空间分布格局 |
| 3.2.2 树种空间混交程度 |
| 3.2.3 林木个体大小分化程度 |
| 3.3 林分合理密度研究 |
| 3.3.1 主要树种的胸径-冠幅模型及检验 |
| 3.3.2 不同径级林分的最大密度模型及检验 |
| 3.3.3 不同径级林分的合理经营密度确定及检验 |
| 3.4 空间结构对林分胸径生长量的影响 |
| 3.4.1 不同角尺度对林分平均胸径生长量的影响 |
| 3.4.2 不同混交度对林分平均胸径生长量的影响 |
| 3.4.3 不同大小比数对林分平均胸径生长量的影响 |
| 3.5 林分可持续经营目标结构体系的确定 |
| 3.5.1 树种组成的确定 |
| 3.5.2 直径结构的确定 |
| 3.5.3 蓄积结构的确定 |
| 3.5.4 合理经营密度的确定 |
| 3.5.5 空间结构的确定 |
| 3.5.6 林分可持续经营目标结构的确定 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 植被生产力研究进展 |
| 1.3.2 干旱指数研究进展 |
| 1.3.3 气候变化与植被生产力相关研究进展 |
| 1.3.4 当前研究存在的问题与发展方向 |
| 1.4 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容与章节安排 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 项目来源与经费支持 |
| 第二章 研究方法、数据来源与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然环境特征 |
| 2.1.2 土地利用现状 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 变化趋势率 |
| 2.2.2 森氏斜率与M-K趋势检验分析法 |
| 2.2.3 IDW空间插值 |
| 2.2.4 干燥度指数 |
| 2.2.5 标准化降水蒸散指数 |
| 2.2.6 Copula联合分布函数 |
| 2.2.7 留一交叉验证法 |
| 2.2.8 植被抵抗力和恢复力自回归模型 |
| 2.2.9 精度评估方法 |
| 2.3 数据来源与处理 |
| 2.3.1 气象数据 |
| 2.3.2 DEM数据 |
| 2.3.3 土壤湿度数据 |
| 2.3.4 MODIS数据 |
| 2.3.5 GLASS数据 |
| 2.3.6 土地利用数据 |
| 2.3.7 SIF数据 |
| 2.3.8 野外生物量实测数据 |
| 2.3.9 CMIP6气候模式数据 |
| 第三章 基于SIF的GPP模拟及其时空演变研究 |
| 3.1 蒙古高原GOME-2 SIF数据降尺度处理 |
| 3.1.1 GOME-2 SIF数据的降尺度 |
| 3.1.2 GOME-2 SIF降尺度结果验证 |
| 3.2 基于SIF数据的GPP遥感估算模型构建 |
| 3.2.1 基于线性关系理论的SIF-GPP估算模型的建立 |
| 3.2.2 基于CNN-BP卷积神经网络的SIF-GPP估算模型的建立 |
| 3.3 植被总初级生产力时空变化特征 |
| 3.3.1 2007~2018年蒙古高原GPP时间变化特征 |
| 3.3.2 2007~2018年蒙古高原GPP空间变化特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 蒙古高原干旱综合监测与时空变化特征分析 |
| 4.1 MMSDI干旱指数的构建 |
| 4.1.1 土壤湿度数据的验证 |
| 4.1.2 MMSDI指数的构建 |
| 4.1.3 MMSDI指数的验证 |
| 4.2 MMSDI时空变化特征 |
| 4.2.1 年尺度MMSDI时空变化特征 |
| 4.2.2 生长季MMSDI时空变化 |
| 4.2.3 季节尺度MMSDI时空变化特征 |
| 4.3 干旱空间分布特征(EOF分解展开) |
| 4.4 干旱影响因素分析 |
| 4.4.1 气象因子对干旱影响相关性分析 |
| 4.4.2 干旱与大气环流特征量的遥相关分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 蒙古高原GPP对干旱的响应研究 |
| 5.1 GPP对干旱的敏感性分析 |
| 5.1.1 植被GPP对干湿环境的敏感性 |
| 5.1.2 干旱胁迫下植被稳定性分析 |
| 5.2 植被对不同时间尺度MMSDI的响应关系 |
| 5.2.1 时间尺度上的响应 |
| 5.2.2 空间尺度上的响应 |
| 5.3 干旱胁迫下不同植被GPP的损失估算 |
| 5.3.1 干旱损失率曲线构建与验证 |
| 5.3.2 2007~2018 年夏季因旱GPP损失量估算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 未来干旱情景下的蒙古高原GPP预估与分析 |
| 6.1 未来气候模式选取 |
| 6.2 预测未来不同排放情境情景下干旱特征 |
| 6.2.1 SSP1-2.6情景下的干旱预估 |
| 6.2.2 SSP2-4.5情景下的干旱预估 |
| 6.2.3 SSP5-8.5情景下的干旱预估 |
| 6.3 预测未来不同排放情景下GPP的时空变化特征 |
| 6.3.1 基于多尺度MMSDI指数的未来GPP预估模型构建 |
| 6.3.2 不同情景下GPP的时间变化趋势 |
| 6.3.3 不同情景下的GPP空间变化趋势 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 政策与建议 |
| 7.4 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（5）林业碳汇交易机制对草原碳汇发展的借鉴研究——以内蒙古大兴安岭国有林区为例（论文提纲范文）
| 1 内蒙古大兴安岭地区林业碳汇交易现状及经验 |
| 1.1 内蒙古大兴安岭地区林业碳汇交易现状 |
| 1.2 内蒙古大兴安岭地区林业碳汇发展经验 |
| 1.2.1 积极开创减排量交易成功的案例 |
| 1.2.2 政府重视，出台配套政策 |
| 1.2.3 金融机制辅助，形成产业发展合力 |
| 1.2.4 提升专业技术，加大碳汇监测基础建设 |
| 1.2.5 加强监督管理，减少各种破坏因素 |
| 2 内蒙古大兴安岭地区草原碳汇现状 |
| 2.1 草原碳汇交易现状 |
| 2.2 草原碳汇发展存在的主要问题 |
| 2.2.1 缺少明确的政策指导 |
| 2.2.2 牧民的参与度不高 |
| 2.2.3 要素投入匮乏 |
| 3 林业碳汇对于草原碳汇的经验借鉴 |
| 3.1 搭建交易平台，对不同主体进行有效激励 |
| 3.2 加大基础设施投资，吸引不同市场主体参与 |
| 3.3 加强草地碳排放核算研究，培养专业人才 |
| 3.4 克服因素制约，提高对于节能减排的认识 |
| 4 结论 |
（6）基于资源环境测度的黑龙江省森工城市转型模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 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 相关概念界定 |
| 1.3.1 资源环境与资源环境测度 |
| 1.3.2 资源型城市中的森工城市 |
| 1.3.3 城市转型与资源型城市转型 |
| 1.4 国内外相关研究 |
| 1.4.1 国内相关研究 |
| 1.4.2 国外相关研究 |
| 1.4.3 国内外相关研究综述 |
| 1.5 研究内容、研究方法与论文框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 论文框架 |
| 第2章 研究基础 |
| 2.1 资源环境理论及测度研究 |
| 2.1.1 资源环境的理论观点 |
| 2.1.2 资源环境测度研究 |
| 2.1.3 资源环境综合测度的基本框架 |
| 2.2 森工城市转型相关理论及空间研究 |
| 2.2.1 森工城市的特征与组成 |
| 2.2.2 森工城市转型的理论构成 |
| 2.2.3 以转型为目标的城市空间组织研究 |
| 2.3 资源环境与森工城市转型的系统关联 |
| 2.3.1 传统森工城市的资源环境负效应 |
| 2.3.2 转型森工城市的资源环境正效应 |
| 2.4 方法体系构建与技术路线选择 |
| 2.4.1 方法体系构建思路 |
| 2.4.2 技术路线选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 资源环境约束下的黑龙江省森工城市特征 |
| 3.1 黑龙江省森工城市基础概况 |
| 3.1.1 研究范围界定 |
| 3.1.2 城市转型发展基础调研 |
| 3.1.3 资源环境总体概况 |
| 3.2 黑龙江省森工城市的转型压力 |
| 3.2.1 国家层面的战略部署 |
| 3.2.2 东北地区经济社会的振兴需要 |
| 3.2.3 地方民生的实际诉求 |
| 3.3 黑龙江省森工城市的资源环境约束特征 |
| 3.3.1 资源环境对城市空间的塑形 |
| 3.3.2 资源环境对城市网络的疏散 |
| 3.3.3 资源环境对生产方式的固化 |
| 3.3.4 资源环境对社会结构的解离 |
| 3.4 黑龙江省森工城市转型发展的主要矛盾 |
| 3.4.1 禀赋差异与转型方向 |
| 3.4.2 主体功能与既有格局 |
| 3.4.3 生态修复与经济发展 |
| 3.4.4 生态服务与产业结构 |
| 3.4.5 城市引力与基础设施 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 黑龙江省森工城市资源环境测度模型构建 |
| 4.1 测度模型框架设计 |
| 4.1.1 测度模型的设计思路 |
| 4.1.2 测度模型框架 |
| 4.1.3 模型要素选择与指标处理 |
| 4.2 转型模式识别模块的测度方法 |
| 4.2.1 基于产业视角的转型模式的轮廓限定 |
| 4.2.2 模式识别指针的选取 |
| 4.2.3 指标构成与测度方法 |
| 4.3 转型空间响应模块的测度方法 |
| 4.3.1 基于资源环境系统机制的方法集成 |
| 4.3.2 面向转型格局的资源环境承载力测度 |
| 4.3.3 面向产业结构的森林生态服务测度 |
| 4.3.4 面向生态修复的安全格局测度 |
| 4.3.5 面向人居环境的空间适宜性测度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 黑龙江省森工城市转型发展的模式判定 |
| 5.1 基于指标测度的黑龙江省森工城市差异性 |
| 5.1.1 资源环境禀赋层面 |
| 5.1.2 产业结构层面 |
| 5.1.3 经济社会发展层面 |
| 5.1.4 区位条件层面 |
| 5.2 基于模式指针的聚类分析 |
| 5.2.1 模式指针测度结果 |
| 5.2.2 基于指针读数的聚类分析 |
| 5.2.3 聚类特征提取与转型思路 |
| 5.3 黑龙江省森工城市转型发展模式差异与路径特征 |
| 5.3.1 转型模式的生成 |
| 5.3.2 引力核心模式 |
| 5.3.3 产销基地模式 |
| 5.3.4 精明收缩模式 |
| 5.3.5 职能置换模式 |
| 5.4 模式化发展的协调性与可变性 |
| 5.4.1 基于边界融合的模式协调 |
| 5.4.2 基于非均思路的模式异变 |
| 5.4.3 重要转型节点的模式镶嵌 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 响应模式差异的黑龙江省森工城市转型策略 |
| 6.1 响应引力核心模式的空间调控策略 |
| 6.1.1 资源环境承载力引领核心城市发展 |
| 6.1.2 优化内生空间提升城市引力 |
| 6.1.3 发挥多元化优势协调三产结构 |
| 6.1.4 典型城市铁力的测度方法实践 |
| 6.2 响应产销基地模式的产业布局策略 |
| 6.2.1 生态服务水平主导转型方向 |
| 6.2.2 整合区域资源培育优势产业聚集 |
| 6.2.3 基于生态服务差异的产业空间布局 |
| 6.2.4 典型生产单元朗乡的测度方法实践 |
| 6.3 响应精明收缩模式的生态储备策略 |
| 6.3.1 生态储备空间的精细化管控 |
| 6.3.2 以生态安全格局决策空间发展 |
| 6.3.3 融合景观文脉的生态旅游目的地 |
| 6.3.4 典型城市五大连池的测度方法实践 |
| 6.4 响应职能置换模式的空间重构策略 |
| 6.4.1 外向连接寻找新增长点 |
| 6.4.2 内部协作重置产业结构 |
| 6.4.3 产城融合打造现代产业体系 |
| 6.4.4 牡丹江市产业园区的测度方法实践 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）长白山落叶松林多功能评价与经营 ——以金沟岭林场为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 国内外研究现状 |
| 1.1 森林多功能评价研究 |
| 1.1.1 生物多样性保护功能研究 |
| 1.1.2 水源涵养功能研究 |
| 1.1.3 碳汇功能研究 |
| 1.1.4 森林多功能经营研究 |
| 1.2 落叶松研究 |
| 1.2.1 落叶松结构研究 |
| 1.2.2 落叶松多功能评价研究 |
| 1.2.3 落叶松多功能经营研究 |
| 1.3 落叶松林多功能研究目前存在的问题 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地势 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 土壤 |
| 2.1.5 森林植被分布 |
| 2.1.6 社会经济条件 |
| 2.1.7 森林资源及经营概况 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 数据来源 |
| 2.3.1 相关数据资料 |
| 2.3.2 样地调查 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 龄组划分方法 |
| 2.4.2 数据处理方法 |
| 3 落叶松林林分结构特征 |
| 3.1 不同起源落叶松林基本林分结构特征分析 |
| 3.2 不同起源落叶松林直径结构 |
| 3.2.1 直径分布 |
| 3.2.2 直径分布拟合 |
| 3.3 不同起源落叶松林蓄积结构 |
| 3.4 不同起源落叶松林空间结构 |
| 3.4.1 混交度 |
| 3.4.2 角尺度 |
| 3.4.3 胸径大小比数 |
| 3.4.4 林分开敞度 |
| 3.4.5 林分垂直结构 |
| 3.5 不同起源落叶松林生物量及碳储量结构 |
| 3.5.1 不同林龄落叶松林单木生物量研究 |
| 3.5.2 生物量与蓄积量线性关系 |
| 3.5.3 研究地林分碳储量、碳密度及其经济价值测定 |
| 3.6 不同起源落叶松林不同生长阶段结构特征 |
| 3.7 小结 |
| 4 落叶松林物种多样性及天然更新 |
| 4.1 数据分析 |
| 4.1.1 物种重要值 |
| 4.1.2 物种多样性指数 |
| 4.1.3 林分更新综合值计算 |
| 4.2 计算结果 |
| 4.2.1 不同生长阶段物种重要值 |
| 4.2.2 不同生长阶段物种多样性 |
| 4.2.3 各龄组生物多样性主成分分析 |
| 4.2.4 落叶松天然林和人工林更新状况研究 |
| 4.3 小结 |
| 5 落叶松林多功能评价研究 |
| 5.1 落叶松林森林多功能需求分析 |
| 5.1.1 生物多样性保护功能 |
| 5.1.2 涵养水源功能 |
| 5.1.3 碳汇功能 |
| 5.2 落叶松林多功能评价指标体系构建 |
| 5.2.1 构建原则 |
| 5.2.2 指标的选取 |
| 5.2.3 指标的计算 |
| 5.2.4 评价指标体系及权重 |
| 5.2.5 综合评价指数计算 |
| 5.3 落叶松林多功能评价 |
| 5.4 落叶松林多功能关系 |
| 5.4.1 生物多样性保护功能与水源涵养功能关系 |
| 5.4.2 生物多样性保护功能与碳汇功能关系 |
| 5.4.3 水源涵养功能与碳汇功能关系 |
| 5.4.4 森林多功能随时间变化关系研究 |
| 5.5 落叶松林不同森林功能之间关系研究 |
| 5.5.1 不同生态功能间相关性研究 |
| 5.5.2 不同生态功能之间关系研究 |
| 5.6 小结 |
| 6 落叶松林多功能经营模式 |
| 6.1 经营原则 |
| 6.1.1 可持续经营原则 |
| 6.1.2 多功能经营原则 |
| 6.2 落叶松林目标结构体系 |
| 6.2.1 经营目标 |
| 6.2.2 蓄积结构目标 |
| 6.2.3 树种组成目标 |
| 6.2.4 直径结构目标 |
| 6.2.5 垂直层次结构目标 |
| 6.2.6 空间结构目标 |
| 6.2.7 物种多样性目标 |
| 6.2.8 更新结构目标 |
| 6.3 落叶松林结构调整主要技术 |
| 6.3.1 不同龄组的林分结构调整 |
| 6.3.2 采伐模式研究 |
| 6.4 落叶松林多功能经营模式 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 7.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（8）中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 地上生物量估算研究 |
| 1.3.2 基于光学遥感数据的地上生物量估算 |
| 1.3.3 树种密度遥感估算研究 |
| 1.3.4 气候变化背景下森林动态模拟研究 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况、数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地貌及水系特征 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 森林特征 |
| 2.2 数据收集及处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.1.1 二类调查小班数据 |
| 2.2.1.2 野外样地调查数据 |
| 2.2.2 MODIS遥感产品数据 |
| 2.2.3 环境变量数据 |
| 第三章 中国东北林区主要树种地上生物量估算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 技术路线 |
| 3.2.2 kNN建模方法 |
| 3.2.3 响应变量 |
| 3.2.4 预测变量 |
| 3.2.5 kNN模型参数优化及制图 |
| 3.2.6 精度评估 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 空间预测变量的重要性 |
| 3.3.2 不同kNN生物量估算模型的表现及模型优化 |
| 3.3.3 东北林区主要树种地上生物量空间分布特征 |
| 3.3.4 不同尺度地上生物量制图精度评估 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 最佳距离度量、k值和MODIS数据时相的选择 |
| 3.4.2 环境因子对树种空间分布的影响 |
| 3.4.3 与前人研究成果的对比 |
| 3.4.4 预测精度和不确定性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 中国东北林区主要树种密度估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 技术路线 |
| 4.2.2 Weibull分布模型的参数估计 |
| 4.2.3 Weibull分布参数预估模型的建立 |
| 4.2.4 Weibull分布参数估计的检验指标 |
| 4.2.5 Weibull分布参数预估模型的检验 |
| 4.2.6 像元水平林分平均胸径和树种密度的检验 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 Weibull分布参数估计的检验及预估模型的建立 |
| 4.3.2 像元水平林分平均胸径估算结果与精度检验 |
| 4.3.3 东北林区主要树种密度空间分布特征 |
| 4.3.4 东北林区主要树种在不同径阶的分布 |
| 4.3.5 东北林区主要树种在不同林龄的分布 |
| 4.3.6 精度评估 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 胸径分布模型和参数估计方法的选择 |
| 4.4.2 东北林区主要树种胸径以及林龄分布 |
| 4.4.3 精度评估和不确定分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 气候变化对中国东北林区树种组成和分布的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 LINKAGES v3.0模型原理 |
| 5.2.2 LINKAGES v3.0模型结构 |
| 5.2.3 LINKAGES v3.0模型参数化 |
| 5.2.3.1 气象参数估计 |
| 5.2.3.2 土壤参数估计 |
| 5.2.3.3 树种参数估计 |
| 5.2.3.4 林分参数估计 |
| 5.2.4 LINKAGES v3.0模型验证 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 模型模拟结果验证 |
| 5.3.2 东北地区气候变化特征分析 |
| 5.3.2.1 不同情景下降水和温度的时间序列变化特征 |
| 5.3.2.2 不同情景下降水和温度变化趋势空间分布特征 |
| 5.3.3 气候变化对东北林区17个树种总地上生物量的影响 |
| 5.3.4 不同气候变化情景下东北林区17个树种总地上生物量时空分布格局 |
| 5.3.5 东北林区树种组成动态及各树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.3.6 不同气候变化情景下东北林区主要树种的潜在空间分布 |
| 5.3.7 不同气候变化情景下东北林区地上生物量估算的不确定性 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 东北林区主要树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.4.2 与其他模型预测结果的对比验证 |
| 5.4.3 不确定性分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究中的不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（9）黑龙江省多年冻土区森林净初级生产力时空变化及与地温响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 研究方法概述 |
| 1.3.2 国内外研究进展 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 研究内容、创新点及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究过程 |
| 2.2.2 CASA模型原理 |
| 2.2.3 Theil-Sen Median趋势分析与Mann-Kendall检验原理 |
| 2.2.4 CVD模型原理 |
| 2.3 数据来源 |
| 2.3.1 遥感影像数据 |
| 2.3.2 气象数据 |
| 2.3.3 树芯样品数据 |
| 第三章 基于CASA模型的森林NPP估算 |
| 3.1 模型参数获取 |
| 3.1.1 遥感影像处理 |
| 3.1.2 气象数据处理 |
| 3.1.3 最大光能利用率 |
| 3.2 模型估算NPP结果及分析 |
| 3.2.1 CASA模型估算NPP时空变化 |
| 3.2.2 NPP分类结果 |
| 3.2.3 NPP时空变化趋势分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 地表温度与NPP相关性分析 |
| 4.1 地表温度插值及时空分布 |
| 4.2 地温变化趋势分析 |
| 4.3 地表温度与NPP相关性分析 |
| 4.3.1 Pearson相关系数 |
| 4.3.2 地表温度与NPP相关性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于CVD模型的单木生物量估算 |
| 5.1 树轮宽度数据处理 |
| 5.2 基于CVD模型单木生物量估算 |
| 5.3 单木年新增生物量与NPP线性分析 |
| 5.4 地表温度统计分析 |
| 5.5 地表温度与单木新增生物量相关性研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（10）兴安落叶松胸径微变化对水热因子的响应机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于高时间分辨率的树干径变化研究进展 |
| 1.2.2 SPAC理论的发展 |
| 1.2.3 树干径变化对SPAC水热因子响应机制的研究 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究思路与技术路线 |
| 2 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 地貌及土壤条件 |
| 2.1.4 冻土 |
| 2.1.5 植被 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 实验布设及水量平衡场基本信息调查 |
| 2.2.2 胸径微变化的测定 |
| 2.2.3 植物层面水热相关因子测定 |
| 2.2.4 土壤层面水热相关因子测定 |
| 2.2.5 大气层面水热相关因子测定 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 径变化指标的计算 |
| 2.3.2 数据统计分析 |
| 2.3.3 SEM建模分析 |
| 3 兴安落叶松胸径微变化特征 |
| 3.1 胸径微变化研究期间的环境条件 |
| 3.2 基于零增长假设、线性增长假设的TWD |
| 3.2.1 两种假设条件下的TWD特征 |
| 3.2.2 两种假设条件下的TWD与主导因子的相关分析 |
| 3.3 不同时间窗口下TWD的变化特征 |
| 3.4 不同时间窗口下MDS的变化特征 |
| 3.5 不同时间窗口下DSDI的变化特征 |
| 3.6 不同时间窗口下DSDV的变化特征 |
| 3.7 不同时间窗口下SDVR的变化特征 |
| 3.8 5 种径变化指标的综合比较 |
| 3.9 小结 |
| 4 胸径微变化对树木自身水热因子变化的响应 |
| 4.1 径变化指标对Q_s变化的响应 |
| 4.1.1 天气条件及温度条件的划分 |
| 4.1.2 TWD与Q_s在0.5h时间窗口下的变化趋势 |
| 4.1.3 径变化指标与Q_s在1d时间窗口下的变化趋势 |
| 4.2 径变化指标对叶片蒸腾量及树皮含水量变化的响应 |
| 4.2.1 径变化指标对叶片蒸腾量变化的响应 |
| 4.2.2 径变化指标对树皮含水量变化的响应 |
| 4.3 径变化指标对树木自身温度变化的响应 |
| 4.3.1 径变化指标对树干温度变化的响应 |
| 4.3.2 径变化指标对叶面温度变化的响应 |
| 4.4 径变化指标对树木自身水热因子变化响应的综合比较 |
| 4.5 小结 |
| 5 胸径微变化对土壤水热因子变化的响应 |
| 5.1 径变化指标对土壤水分因子变化的响应 |
| 5.1.1 径变化指标对土壤水势变化的响应 |
| 5.1.2 径变化指标对土壤含水量变化的响应 |
| 5.1.3 径变化指标对降雨入渗补给量变化的响应 |
| 5.2 径变化指标对土壤热量因子变化的响应 |
| 5.2.1 径变化指标对土壤温度变化的响应 |
| 5.2.2 径变化指标对土壤热通量变化的响应 |
| 5.3 径变化指标对土壤水热因子变化响应的综合比较 |
| 5.4 小结 |
| 6 胸径微变化对大气水热因子变化的响应 |
| 6.1 径变化指标对大气水分因子变化的响应 |
| 6.1.1 径变化指标对降水、穿透雨、树干径流量变化的响应 |
| 6.1.2 径变化指标对空气相对湿度、VPD变化的响应 |
| 6.1.3 径变化指标对生态系统蒸散量、水分利用效率变化的响应 |
| 6.2 径变化指标对大气热量因子变化的响应 |
| 6.2.1 径变化指标对空气温度变化的响应 |
| 6.2.2 径变化指标对辐射变化的响应 |
| 6.2.3 径变化指标对热通量变化的响应 |
| 6.3 径变化指标对其他大气因子变化的响应 |
| 6.3.1 径变化指标对风速变化的响应 |
| 6.3.2 径变化指标对二氧化碳通量变化的响应 |
| 6.4 径变化指标对大气水热因子变化响应的综合比较 |
| 6.5 小结 |
| 7 胸径微变化对SPAC水热因子变化的响应 |
| 7.1 0.5 h时间窗口、适宜温度条件下的SEM |
| 7.1.1 0.5 h时间窗口、适宜温度条件下的初始模型 |
| 7.1.2 0.5 h时间窗口、适宜温度条件下的CFA |
| 7.1.3 0.5 h时间窗口、适宜温度条件下的修正模型 |
| 7.2 0.5 h时间窗口、低温条件下的SEM |
| 7.2.1 0.5 h时间窗口、低温条件下的初始模型 |
| 7.2.2 0.5 h时间窗口、低温条件下的CFA |
| 7.2.3 0.5 h时间窗口、低温条件下的修正模型 |
| 7.3 1d时间窗口、适宜温度条件下的SEM |
| 7.3.1 1d时间窗口、适宜温度条件下的初始模型 |
| 7.3.2 1d时间窗口、适宜温度条件下的CFA |
| 7.3.3 1d时间窗口、适宜温度条件下的修正模型及中介效应 |
| 7.4 1d时间窗口、低温条件下的SEM |
| 7.4.1 1d时间窗口、低温条件下的初始模型 |
| 7.4.2 1d时间窗口、低温条件下的CFA |
| 7.4.3 1d时间窗口、低温条件下的修正模型 |
| 7.5 3d时间窗口下的SEM |
| 7.5.1 3d时间窗口下的初始模型 |
| 7.5.2 3d时间窗口下的CFA |
| 7.5.3 3d时间窗口下的修正模型及中介效应 |
| 7.6 7d时间窗口下的SEM |
| 7.6.1 7d时间窗口下的初始模型 |
| 7.6.2 7d时间窗口下的CFA |
| 7.6.3 7d时间窗口下的修正模型及中介效应 |
| 7.7 小结 |
| 8 讨论与结论 |
| 8.1 讨论 |
| 8.1.1 基于两种假设下的TWD对主导因子的响应 |
| 8.1.2 树干径变化指标的变化特征 |
| 8.1.3 径变化指标的变化对Qs的变化的解释作用 |
| 8.1.4 树干径变化对SPAC水热因子的响应 |
| 8.1.5 SPAC不同层面水热因子与树干径变化间的中介分析 |
| 8.2 结论 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、论近自然经营方式在内蒙古大兴安岭林区的适用性（论文参考文献）
- [1]东北国有林区林业产业系统协同演化研究[D]. 马雪松. 东北林业大学, 2021(09)
- [2]基于LANDIS PRO的大兴安岭火烧迹地森林群落动态研究[D]. 李威. 内蒙古农业大学, 2021(02)
- [3]白桦-兴安落叶松林可持续经营目标结构研究[D]. 胡静杉. 内蒙古农业大学, 2021
- [4]基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究[D]. 来全. 东北师范大学, 2021(09)
- [5]林业碳汇交易机制对草原碳汇发展的借鉴研究——以内蒙古大兴安岭国有林区为例[J]. 张昕雨,石小亮. 林业科技, 2020(06)
- [6]基于资源环境测度的黑龙江省森工城市转型模式研究[D]. 李昂. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [7]长白山落叶松林多功能评价与经营 ——以金沟岭林场为例[D]. 左政. 北京林业大学, 2020(01)
- [8]中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究[D]. 浮媛媛. 东北师范大学, 2020(01)
- [9]黑龙江省多年冻土区森林净初级生产力时空变化及与地温响应研究[D]. 孙蕊. 哈尔滨师范大学, 2020(01)
- [10]兴安落叶松胸径微变化对水热因子的响应机制[D]. 田原. 内蒙古农业大学, 2020