一、高原草地退化遥感监测对象的地学属性分析——以西藏自治区那曲县为例（论文文献综述）
张彩荷[1]（2021）在《基于草原综合顺序分类法的中国草地亚类分类研究》文中指出中国是一个草地资源大国,草地资源丰富多样,草地面积分布位于世界前列。草地生态系统被认为是世界上分布最广泛的生态系统类型之一,不仅是维护国家生态安全的生态屏障,而且在国民经济发展中占据重要地位。长期以来,由于我国市场经济快速增长与人们日常生活质量的提高,以草地资源为基础的产品市场拓展力度不断加强,进而导致出现了草地生产力衰退,生长质量严重退化的现象,逐渐影响和制约着草地资源与草地生态系统的可持续发展。草地作为陆地生态系统的重要组成部分,精准界定草地类型对草地资源研究具有重要意义。草地资源的合理配置对于实现草畜平衡,促进生态环境良性发展至关重要。本研究基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectrometer,MODIS）数据,采用草原综合顺序分类法（Comprehensive and Sequential Classification System of Grasslands,CSCS）,对中国草地亚类进行定量划分,并分析草地亚类在中国区域内空间分布特征。该研究结果可为草原开发利用、培育保护和经营管理,以及畜牧业的发展提供一定科学依据。本研究得到以下主要结论:（1）首先提出草地亚类的划分原则。在类的基础上,基于土地特征分别对山地和平地区域草地亚类进行划分。地形较复杂的山地区域,采用地貌指标;地势较平坦的平地区域选择土壤指标。（2）按照地貌分类标准,将山地亚类划分为20种。以小起伏山地为主,面积为2.54×106km2,占总面积的46.53%;丘陵和中起伏山地面积分别为1.37×106 km2和1.35×106 km2,分别占25.14%和24.81%;大起伏和极大起伏山地分布面积较少,总共占3.52%。（3）依照中国1:100万土壤数据库,选用MODIS数据和DEM数据,将中国平地区域土壤类型共划分为37种,总体分类精度为63.98%,kappa系数为0.62。其中,棕钙土分布最多,面积为6.07×105 km2,占总面积的15.20%;水稻土面积居第二位,为3.97×105 km2,占9.92%;潮土分布面积为3.94×105 km2,面积位于第三位,占9.86%;分布面积较小的类型主要有黑毡土、黑垆土、红粘土和灰褐土,面积分别为4.19×103 km2、1.62×103 km2、9.54×102 km2和5.74×102km2。（4）原则上,每种草地类型可划分为20种山地草地亚类和37种平地草地亚类,由于空间水热条件的差异,在特定环境下某些亚类并不存在。如寒冷极干寒带荒漠、高山荒漠类（?A1）在低海拔丘陵以下不存在山地草地亚类;亚热极干亚热带荒漠类（ⅥA6）不存在平地草地亚类。（5）寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸类（?F36）的草地亚类分布面积最广泛,面积为1.11×106km2,占12.14%;其次是暖温极干暖温带荒漠类（ⅣA4）的草地亚类,面积8.47×105km2,占9.27%;微温干旱温带半荒漠类（ⅢB10）的草地亚类面积居第三位,为6.07×105km2,占6.64%;亚热极干亚热带荒漠类（ⅥA6）的草地亚类分布面积最小,为7.47×10-2km2。（6）草地亚类命名原则采取“草地类名+山地亚类名”、“草地类名+土壤类型名”。将山地命名为“M”,平地为“F”,山地亚类划分结果用数字编码为“31···74、75”,则山地草地亚类的命名方式如“ⅡD23-M-31,寒温微润山地草甸草原类低海拔丘陵亚类”;平地土壤类型的分类结果为“白浆土、草毡土···水稻土”,则平地草地亚类的命名方式如“ⅢC17-F-风沙土,微温微干温带典型草原类风沙土亚类”。
赵东亮[2]（2021）在《青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价》文中提出如何降低承灾体脆弱性已成为国际社会可持续性科学关注的热点和前沿问题。青藏高原作为受全球气候变化和构造活动影响最深的地区,其对外部扰动有着极强的脆弱性,且独特的地理环境利于自然灾害发育,灾害风险随社会经济发展而持续增加。研究该地区承灾体脆弱性对于高原社会经济可持续发展具有重要的战略与现实意义。本文首先利用统计数据与空间栅格数据建立青藏高原社会、生态系统承灾体脆弱性数据库,然后基于VSD（Vulnerability scoping diagram）模型框架,从数据库中遴选出人口密度、第一产业增加值密度、农业机械总动力密度、每万人拥有医疗卫生机构床位数、不同类型生态系统价值系数、多年平均气候侵蚀力指数、不同植被类型恢复力系数等26项指标、15项因子,分别从暴露度、敏感性、应灾能力（恢复力）三个维度构建该区承灾体脆弱性评价指标体系,运用多目标线性加权函数法定量测度社会、生态脆弱性,在此基础上集成承灾体综合脆弱性。最后,运用变异系数法、变化斜率法等分析各县域2000～2017年社会脆弱性时空演变特点,预测其变化趋势;通过局部空间自相关分析、Getis-Ord Gi*热点探测、趋势面分析等Arc GIS空间分析方法探讨区内承灾体脆弱性空间分布特点及影响机理,并有针对性的提出减灾对策,希冀为区内防灾减灾提供科技支撑。主要取得以下成果:（1）青藏高原承灾体脆弱性分布总体呈现出西南高,东北低的趋势,极度与高度综合脆弱性分布区主要位于河湟谷地、共和盆地、拉萨地区、羌塘高原中部、喜马拉雅山、横断山区腹地等地;极度与高度社会脆弱性分布区主要位于河湟谷地、横断山区腹地、拉萨地区、羌塘高原等地;极度与高度生态脆弱性分布区主要位于青南高原中西部、羌塘高原中部、雅鲁藏布江中下游等地。（2）LISA和热点探测结果显示:青藏高原综合脆弱区呈“多核状”,出现河湟谷地、横断山区腹地、拉萨地区以及羌塘高原中部四个高脆弱性热点核心区,青南高原、雅鲁藏布江中下游以及塔里木盆地周缘三个低脆弱性冷点核心区;社会脆弱区呈“单核状”,分布在河湟谷地;生态脆弱区呈“散点状”,分布在青南高原、羌塘高原等部分地区。（3）社会-生态系统脆弱性模式方面:羌塘高原呈“高-高”模式、拉萨地区呈“高-中高”模式,其中,河湟谷地、共和县、贵南县、曲水县等为“社会脆弱导向型县域”;治多县、嘉黎县等为“生态脆弱导向型县域”。拉萨地区以及羌塘高原中部部分县域为社会-生态脆弱性重叠区,是高原上重度脆弱区,而拉萨地区当雄县、尼木县、堆龙德庆县、林周县、浪卡子县、洛扎县是“高度暴露-中低度敏感-低度应灾能力（恢复力）区”为高原上最为脆弱的区域,是今后重点防范区。（4）脆弱性子系统评价结果显示:极度与高度综合暴露区主要位于河湟谷地、川西高原、拉萨地区、雅鲁藏布江中下游、青藏高原云南部分等地,其中云南泸水市、福贡县、维西傈僳族自治县等地为高社会-生态暴露重叠区,成为高原极度暴露区;极度与高度社会暴露区主要位于河湟谷地、共和盆地、川西高原东部边缘、拉萨地区等地;极度与高度生态暴露区主要位于河湟谷地、甘南高原、川西高原、青藏高原云南部分、雅鲁藏布江大拐弯等地。极度与高度综合敏感区主要位于青南高原中西部、柴达木盆地周缘、昆仑山、羌塘高原周缘、冈底斯山等地,其中治多县、杂多县、曲麻莱县、玛多县是社会-生态敏感重叠区,是高原上重度敏感区;极度与高度社会敏感区主要位于青南高原、柴达木盆地东部至祁连山一带、川西北、雅鲁藏布江大拐弯处等地;极度与高度生态敏感区主要位于青南高原中西部、柴达木盆地周缘、冈底斯山等地。微度和低度综合应灾能力（恢复力）区主要位于羌塘高原至喜马拉雅山北坡大片区域,其中羌塘高原和青南高原玛多县是低应灾能力-恢复力重叠区,是高原上极低度应灾能力-恢复力区;微度和低度应灾能力区主要位于羌塘高原、藏南谷地、横断山脉腹地、喜马拉雅山等地;微度和低度恢复力区主要位于青南高原中西部、羌塘高原中西部等地。（5）社会脆弱性时空演变方面:2000～2017年,青藏高原承灾体社会脆弱性整体由北向南逐渐降低;青藏高原承灾体社会脆弱性均值（）由0.388降至0.289,呈利好发展态势;其间脆弱性空间差异度逐年缩小,但在2012年后有所增大;西宁市、拉萨市、昌都县周边县域脆弱性迅速降低。到2017年,高原上绝大部分地区都进入低脆弱区。德格县、玉树市、那曲县、南木林县四县属于低暴露脆弱区,是最脆弱区。未来脆弱性将增大的地区位于羌塘高原西部、河湟谷地、青南高原、共和盆地,其中青南高原和羌塘高原西部将显着增加,是重点防范区。
冯李[3]（2021）在《金沙江流域植被覆盖度的遥感动态监测及其驱动机制研究》文中提出植被覆盖度（Fraction of Vegetation Coverage,FVC）可反映区域地表植被覆盖状况,是分析区域生态环境变化的重要指标,探究其时空分布特征及其空间分异的驱动力因素已成为当前地学领域的研究热点。金沙江流域地处长江上游,植被资源丰富,但流域水土流失严重,生态系统极为脆弱,研究该流域植被覆盖状况及其空间分异的影响机制对流域生态环境恢复与整治具有重要指导意义。基于此,本文以金沙江流域为研究区,以2001-2019年MODIS NDVI数据为主要数据源,基于像元二分模型估算金沙江流域逐年植被覆盖度及年内四季植被覆盖度,并利用变异系数、趋势分析等方法揭示近19a金沙江流域植被覆盖度的时空分布及演化特征。此外,结合研究区气候、地形等数据,通过地理探测器模型定量探究研究区植被覆盖度时空分异的驱动力因素。得到以下研究结论:（1）植被覆盖度时空分布特征:金沙江流域近19年FVC均值在0.662～0.687范围内波动,流域植被以中高、高覆盖度为主,其面积占比合计达70%;流域植被覆盖整体呈西北低、东南高的态势。其中,金沙江源头区段的青海省三江源地区的低植被覆盖区分布面积最广,而金沙江干流西侧的西藏昌都地区的中高及高植被覆盖区分布面积较广,地处金沙江中下游区段的四川省和云南省植被覆盖状况最好,其高植被覆盖区在全流域面积占比分别高达24%及20%。金沙江流域夏秋两季以中高及高植被覆盖区为主,而春冬两季低植被覆盖区分布面积最广。此外,金沙江流域地形起伏度较小的区域植被覆盖度整体较高,但流域不同坡向的植被覆盖度整体差异较小。（2）植被覆盖度时空演化特征:研究区近19a植被覆盖主要呈基本稳定态势,FVC无显着变化区域占整个流域面积的84.5%,植被覆盖显着增加的区域主要位于滇北及川南地区,显着与极显着减少的区域主要分布于青海玉树州的东南部县域、川西高原县域、及滇北部分城市区,其面积占比为6.2%。FVC变化稳定性分析结果表明,流域大部分区域植被覆盖分布较集中,波动性较小,但青海省及川西高原部分地区植被覆盖波动性较大;此外,滇北及滇中地区的丽江、大理、昆明等城市区植被覆盖稳定性相对较弱。Hurst指数可持续性分析表明,研究区FVC呈正向持续性变化的区域面积占比为69.55%,大部分区域的植被活动将延续过去19a的发展趋势;FVC强反持续性变化区域主要位于青海省,且零散分布在川西、西藏昌都及滇西北部分地区,区域植被未来发展趋势极不稳定且存在突变跳跃性。（3）植被覆盖度空间分异的综合驱动机制:基于地理探测器的因子驱动力探测表明,金沙江流域植被覆盖空间分异的因子解释力排序为:气候因素>非气候自然因素>人类活动因素,其中气候区划是FVC空间分异的主导因素,降水、气温等气候因子对FVC空间分异的解释力在不同年份存在较大波动。夏冬两季FVC空间分异的驱动力因素存在显着差异,夏季气候因子对FVC的驱动作用最强,但其波动特征较为明显,冬季植被活动减弱,植被类型及气温对FVC空间分异起主要作用。交互探测结果表明,研究区双因子增强作用明显,任意两因子对FVC的交互作用均大于单因子独立作用,其中,植被类型与日照时数对植被覆盖的交互影响最为显着,金沙江流域FVC空间分异是多种驱动因子交互作用的结果。
褚昕阳[4]（2020）在《青藏高原旅游业发展的生态环境效应研究》文中指出旅游业的蓬勃发展已成为21世纪全球最重要的经济社会现象之一。“世界第三极”青藏高原位于我国西部,是全球面积最大、海拔最高的高原,也是世界上为数不多人类活动较少的地区之一。近年来,青藏高原依托具备全球稀缺性多元文化景观和生态环境风貌大力发展旅游产业,旅游经济对区域贡献度逐年增加。旅游产业的高速发展必然会对高原生态环境产生影响,在此背景下亟需对旅游业的生态环境效应展开系统研究。为细化研究问题,笔者将旅游业发展解译为旅游经济增长与旅游者数量增加。以此为前提,基于耦合协调理论、交互胁迫理论和可持续发展理论,将旅游业发展的生态环境效应分为青藏高原旅游经济与生态环境的耦合协调效应、青藏高原旅游经济与生态环境的交互胁迫效应和青藏高原旅游者造成的生态环境压力三个具体维度开展综合研究。结合研究成果,提出青藏高原旅游业在未来的发展中,应树立复合系统发展观念,促成高原旅游经济与生态环境协调有序发展;需要关注旅游经济与生态环境间的交互响应机制,及时调整发展规模;基于旅游生态环境压力现状,系统开展青藏高原旅游业总体空间规划布局。本文主要研究结论如下:（1）2000-2018年,青藏高原旅游经济发展水平显着提升,西宁和拉萨旅游经济指数呈现快速增长趋势,省会城市首位度明显,除省会城市以外地市州旅游经济增长较为缓慢,地区间差异较小,说明青藏高原省会城市旅游产业发展尚未很好发挥对其他城市带动作用。青藏高原生态环境发展总体发展较为平稳,2000-2018年,青藏高原生态环境发展水平总体呈现缓慢下降态势,仅有少部分地市州在2013年后生态环境发展水平产生了较为明显的变化,其中出现显着好转的有西宁、山南、林芝,出现明显恶化的有海西、玉树、那曲。说明近年来投入巨额资金对青藏高原生态环境治理已初见成效,但生态环境脆弱地区的治理工作任务仍旧十分艰巨。（2）2000-2018年青藏高原旅游经济与生态环境的耦合协调效应,主要类型大多为旅游经济滞后,生态环境系统普遍相对优于旅游经济系统。仅西宁与拉萨两个省会城市协调类型呈现“旅游经济滞后-系统均衡发展-生态环境滞后”演替模式。在时间尺度上,整体呈现出波动向好态势,耦合协调效应受突发安全事件的影响较大。在空间尺度上,整体呈现边缘地区高、中部地区低的空间分布格局。其中青海整体呈现以西宁为核心,东北高、西南低,逐渐向外围递减的“核心-边缘”空间分布格局;西藏2018年旅游经济与生态环境复合系统耦合协调度整体呈现以拉萨为核心,日喀则、林芝为两翼,带动边缘地区发展的“一核-两翼”空间分布格局。说明当前青藏高原旅游经济-生态环境复合系统正朝着日益优化的方向发展。（3）2000-2018年青藏高原旅游经济与生态环境的交互胁迫效应,在青藏高原不同城市的响应机制和演变轨迹不尽相同。就拐点出现时的旅游经济水平而言,旅游经济发展指数更好的省会城市在对生态环境的保护和重视程度更高,在生态环境发生恶化之前,旅游经济更能达到比较理想的发展程度。旅游经济与生态环境的交互响应机制在时间上具有一定的滞后性,说明青藏高原旅游经济应密切关注生态环境的发展状态做出及时调整。（4）2000-2018年青藏高原旅游生态环境压力等级普遍处于较不安全状态,说明旅游活动对青藏高原现有生态环境造成较大压力。在时间尺度上,青藏高原大部分地区旅游生态压力等级不断增加,仅有极少数地区呈现下降趋势。在空间尺度上,青藏高原旅游生态压力指数呈现西高东低的空间分布格局。其中,青海东北部和西藏东南部旅游生态压力较小。说明青藏高原旅游生态环境压力除了受到旅游者数量影响外,还与地表植被覆盖率呈负相关。
曹奉鄂[5]（2020）在《川藏铁路沿线四川藏区城镇用地扩张模拟及其生态化发展策略研究》文中认为川藏铁路的建设在社会,经济,政治和军事方面都具有重要意义。四川藏区经过铁路建设中最困难的“康林”和“雅康”路段,是中国重要的河流资源和生物多样性保护区。该地区的环境容量小,生态脆弱。铁路建设和运营引起的人口、社会和经济因素的移动以及时空格局的变化将导致城市体系的重建,并将继续影响该地区的生态空间格局和环境。因此,本文挖掘铁路建设运营对相应城镇功能在空间结构上的耦合作用,对川藏地区城镇空间扩展规律、发展限制因子解析,提出大型交通基础设施介入下,四川藏区生态城镇建设的路径和方法。文章以青藏铁路为例,从区域、城市、站点三个空间层级探析了铁路与城镇发展的作用关系,结合川藏地区高原型及河谷型城镇的扩张强度、分形维数、紧凑度等指数变化,以及交通可达性句法测度,解析城镇空间扩张的时空特征,并探索其发展和限制因素。基于ANN-CA的理论模型,在Geo SOS for Arc GIS平台下,对康定市和理塘县目标年城镇用地扩张进行模拟,基于模拟结果提出四川藏区城镇的生态化发展策略。研究主要结论如下:（1）铁路对沿线城镇的作用方式因城镇的自身发展水平、资源条件以及站点的不同类型有所区别,“承接性”和“匹配性”较好的区域中心城镇,如拉萨,能获得由于铁路的开通和运营带来的正面效应。但对于城镇发展水平较落后的中间站点,铁路的带动作用并不明显。（2）对于四川藏区城镇来说,发展方式与发展路径也表现出其独特性,与一般城镇用地扩展动力结构不同,促进城镇扩张的动力更多是由政府的规划和宗教文化为主,而不是由经济主导。（3）根据对康定市以及理塘县的2005以及2015年城镇模拟,发现模拟城镇用地在空间布局以及用地建设量大小与实际基本一致,河谷型城镇镇区城镇用地主要沿主要交通干线方向扩张,以内部填充式以及边缘增长式分布在现有城镇用地周围,而高原型城镇的建设用地主要沿道路向两侧发展。设置三种形式的情景,分别为趋势延续式、交通引导式、生态保护式,对城镇2025年的用地空间布局进行模拟,并对模拟结果进行对比分析:耕地、林地、水域、建设用地和未利用地在趋势发展情景下的比例高于生态安全情景下和交通导向下的比例;林地、草地的比例在交通导向下的比例低于趋势发展情景下的比例,在生态保护情景下比例最高;建设用地在交通导向情景下比例最高,在生态保护情景下比例最低。（4）基于城镇模拟结果,提出基于生态理念的城镇发展策略:区域层面应注重自然资源保护以及区域综合协调发展,城市层面提高城镇对铁路修建开通后的“衔接性”和“承接性”。站点层面根据站点类型,提出不同的发展策略:城市中心站:铁路+产业升级,城市与交通功能复合多元;城市边缘站:铁路+公共服务,加强快速集散与区域服务;城市外围站:铁路+产业生产,培养产业、城市相融合的经济聚焦点。
邓冉[6]（2020）在《第三极国家公园群潜在建设区域生态系统完整性评价》文中进行了进一步梳理国家公园是全球自然保护地的主要部分之一,是保护生物多样性和生态系统的重要方式,其最终目标是保护生态系统完整性。青藏高原是第三极国家公园群潜在建设区域的主体区域,其幅员辽阔,地形地貌、景观类型和生物多样性丰富,是众多大江大河的发源地,被誉为“亚洲水塔”,也是我国乃至世界的生态安全屏障。目前,青藏高原正在重点推动以保护“亚洲水塔”“中华水塔”生态服务功能为目的的“地球第三极”国家公园群建设,加强长江、黄河等重要生态安全屏障保护,将具有国家代表性、生态完整性、管理可行性的最重要的自然生态系统纳入国家公园体系,实行整体保护、系统保护。青藏高原国家公园建设的首要功能是保护生态系统完整性,评价青藏高原生态系统完整性对于判别生态系统健康、维持生态系统平衡、加强具有代表性或典型性的自然生态系统的保护及受损自然生态系统的修复具有重要意义。本文依托第二次青藏高原综合科学考察研究“第三极国家公园群建设专题”（2019QZKK0401）和中国科学院战略性先导科技专项（A类）“青藏高原国家公园（群）管理体制与管控技术”（XDA20020303）项目,对第三极国家公园群潜在建设区域生态系统完整性开展研究。基于青藏高原实际情况,以结构-功能-进程为切入点,参考国外生态系统完整性评估框架,构建青藏高原生态系统完整性遥感评估框架,在此基础上,建立青藏高原生态系统完整性评价指标体系,通过专家打分法得到指标权重,以生态分区为单位,对青藏高原生态系统完整性进行评价,并对第三极国家公园群的建设提出相应的建议,主要得到如下研究成果:（1）构建青藏高原生态系统完整性遥感评估框架与指标体系。通过国内外生态系统完整性研究方法与评估框架进行梳理,以生态系统结构-功能-进程为视角,从生态系统格局、生态系统质量、生态系统服务功能、生态问题和人为压力五个方面建立青藏高原生态系统完整性遥感评估框架,在此基础上选择景观分离度（生态系统格局）、植被覆盖度和生物量（生态系统质量）、生物多样性维护功能（生态系统服务功能）、土壤侵蚀（生态问题）、畜牧量、路网密度、人口密度和夜间灯光指数（人为压力）为具体评价指标,以MODIS遥感影像、夜间灯光遥感等为基础数据源提取指标信息,以生态区为单位对青藏高原生态系统完整性进行综合评价。（2）获得青藏高原生态系统完整性空间分布格局。通过对评价结果分析表明青藏高原生态系统完整性指数介于0.280.91,生态系统完整性指数平均值0.58,处于较为适中的状态。其中,有0.06%的区域生态系统完整性指数低于0.4（差）,68.15%区域生态系统完整性指数介于0.40.6（适中）,31.66%的区域生态系统完整性指数介于0.60.8（良好）,0.12%的区域生态系统用完整性指数高于0.8（优秀）。青藏高原生态系统完整性整体呈现西北低、东南强的格局,区域生态系统完整性高低分界线较为明显,西北部生态系统完整性整体低于其东南侧生态系统完整性,处于适中状态;东南部生态系统完整性整体较高,大面积处于良好的状态。（3）为第三极国家公园群建设提出优化建议。基于对青藏高原生态系统完整性评价结果与现有第三极国家公园群备选区叠加分析,本研究认为现有国家公园备选区的保护范围与个数有待进一步确定。因此,为合理推动第三极国家公园群的设置与建设,文章以此目标,分别提出了相关措施:一是将评价结果中生态系统完整性好的区域作为备选区基本条件划定保护范围,做到应保尽保;二是考虑区域现有自然保护地、生物多样性、自然景观、社会人文特色等要素,进一步优化国家公园备选区的个数与范围,避免出现保护空缺与过度保护;三是与国土空间规划等规划方案相衔接,尽量排除压力源对生态系统完整性的影响。
彭艳[7]（2020）在《西藏那曲退化草地的植被特征与人工牧草建植研究》文中研究说明人工草地建植是缓解高寒天然草地退化,提高草地生产力的有效手段。为探究藏北不同退化阶段高寒草甸的植物群落特征、土壤特征相关性、植被恢复过程中人工牧草主要农艺性状、营养价值与产量关系及不同牧草的生产特性对有机肥和氮磷耦合技术的响应机制。以那曲县那玛切村的轻度退化高寒草地（LD）、中度退化高寒草地（MD）和重度退化高寒草地（SD）为研究对象,采用冗余分析（RDA）试图揭示不同退化阶段高寒草地环境因子与植被因子的相互作用;在那玛切重度退化草地上乡建植人工牧草,设置不施肥（CK）、尿素75 kg/hm2（N）、磷酸二铵375kg/hm2（NP）、有机肥22500 kg/hm2（OM）,尿素75 kg/hm2+磷酸二铵375kg/hm2+有机肥22500 kg/hm2（NPOM）5种处理,应用4种评价模型对藏北人工草地进行综合评价,并对不同的17个性状进行相关分析,结果表明:1)研究区植物共有15科31属36种,生态适应性较强的植物主要集中在豆科、莎草科、禾本科、菊科和蔷薇科,其中以紫花针茅（Stipa purpurea）,弱小火绒草（Leontopodium pusillum）,高山嵩草（Kobresia pygmaea）为优势种轻中度退化草地演替为以二裂委陵菜（Potentilla bifurca）、肉果草（Lancea tibetica）、白苞筋骨草（Ajuga lupulina）为优势种重度退化草地,不同退化阶段高寒草地杂类草在均占据重要地位,生活型以多年生草本为主。不同退化阶段高寒草地植被群落特征9月初出现峰值,在生长季（6月～9月）随着温度和降水变化呈现出滞后性的“单峰”曲线,随着高寒草地退化地上生物量、高度、密度、频度、总盖度整体呈现递减趋势。不同退化高寒草地植被群落α多样性指数呈现“M”型,“N”型或“V”型变化趋势,Shannon-Wiener指数、Pielou指数、Margalef物种丰富度指数、Simpson指数、Evenness指数表现为LD>MD>SD,Dominance表现为SD>MD>LD,β多样性指数呈现“N”型或“V”型变化,不同退化草甸的Sorensen指数,Jaccard相似度指数在8月11日～9月5日最小,Cody指数最大;6月22日～9月5日的Sorensen指数、Jaccard相似度指数LD～MD>MD～SD、Cody指数MD～SD>LD～MD,9月30日反之;不同时期Cody指数均表现为LD>MD>SD。不同退化草地的气温、降水与植被密度、地上生物量、盖度呈正相关,且LD及MD的气候因子对植被生长贡献率最高是降水,SD的气候因子对植被生长贡献率最高是气温。温度和降水是影响植被群落演替的主要因素。2)随着退化程度加重（LD～SD）,土壤养分均呈现降低的趋势,p H值、土壤容重增加,土壤水分、总孔隙度下降;土壤砾石含量、土壤黏粒、粉粒含量升高,砂粒含量下降,土壤粒径分形维数增大;土壤团聚体的平均重量直径、几何平均直径呈现出下降趋势。不同退化草地的p H值与土壤粒径分形维数、土壤黏粒、粉粒呈正相关关系,与砂粒呈负相关关系。不同退化草地土壤速效磷、全磷、土壤总孔隙度与物种多样性指数呈正相关关系,群落植被地上生物量与土壤全氮密切相关,土壤水稳性团聚体、速效氮与植被高度、Margalef物种丰富度指数呈正相关,且对植被贡献率最高的土壤物理及化学性质分别粉粒含量、黏粒含量、土壤水稳性团聚体几何平均直径及速效氮、全氮、p H值。土壤化学特征对物理特征贡献率最高分别为全磷、全氮。因此,藏北退化高寒草甸施氮磷肥不仅可以改善土壤的物理性质,而且可以促进植被生长发育。3)在人工牧草生长季（6～9月）,其株高和盖度均呈现出逐渐增加的趋势。与未施肥（CK）相比,其余4种处理均提高了人工草地的生产性能和营养价值,使牧草的主要物候期提前1～12 d。主成分分析法、隶属函数分析法、灰色关联分析法、相似优先比法综合评价表明单播牧草以青稞、燕麦、藏豌豆最佳,混播牧草以绿麦+藏豌豆,燕麦+藏豌豆,燕麦+箭舌豌豆最佳。NPOM处理下的绿麦+藏豌豆、青稞以及NP处理饲用油菜、青稞、燕麦综合评价最好。其中以NPOM处理、NP处理的人工草牧草综合评价最好。简单相关和偏相关分析相关分析表明对人工草地产量影响最大的是盖度、茎粗、分蘖/枝数,而盖度、分蘖/枝数与株高、茎粗与鲜干比、株高与生长速率均呈现极显着正相关。不同退化草甸与土壤中氮磷含量密切相关,植被恢复过程中氮磷耦合能够提高那那玛切人工草地的产量,改善牧草品质。
杨艳林[8]（2019）在《基于遥感技术的香格里拉草地退化研究》文中指出草地资源是畜牧业与旅游业发展的基础,随着自然环境的变化和社会经济的发展,草地会发生不同程度的退化。防治退化草地的首要任务是明确退化草地的分布范围及退化程度。遥感技术以其高效、同步、大面积监测的优点,在草地退化研究中发挥着重要作用。本文以香格里拉小中甸镇和建塘镇为研究区,利用环境一号卫星遥感影像为主要数据源,结合野外调查,构建基于植被指数的退化草地遥感监测模型,在地理信息技术的支持下开展研究区20082017年草地退化评价研究,以期为香格里拉市的草地退化监测和防治提供科学依据。主要研究内容及成果如下:（1）草地退化指数构建。研究以草地植被覆盖度、地上生物量、高度、物种丰富度、可食牧草生物量、毒杂草占比这6个指标综合计算草地退化指数（Grassland Degradation Index,GDI）,研究得到GDI值在0.1650.782之间。并利用聚类分析中的最优分割算法将GDI划分为四个等级指示草地退化程度,划分结果为:当草地GDI值大于0.516时属于未退化,GDI值在0.3750.516范围内为轻度退化,GDI值在0.2560.375之间为中度退化,当GDI值小于0.256时该类草地为严重退化。（2）退化草地遥感模型的构建。以环境一号卫星为数据源,经预处理后,分析4个波段信息和常见的7种植被指数（NDVI、DVI、RVI、EVI、PVI、RDVI、SAVI）与GDI进行相关性分析,筛选出相关性最优的指数为RVI,利用RVI与GDI创建线性回归拟合模型。通过构建的反演模型得到草地退化等级的遥感反演标准为:未退化类草地RVI值大于5.289,轻度退化草地的RVI值在4.0075.289之间,中度退化类草地的RVI值在2.8754.007之间,当草地RVI值小于2.875时其属于严重退化。（3）草地退化的时空格局变化。利用环境一号卫星遥感影像对研究区开展了土地利用分类,进而利用退化草地遥感监测模型,结合地理信息技术分析了研究区20082017年草地时空变化,认为:（1）研究区草地面积呈持续减少趋势,近十年内草地面积减少了66.53km2,草地类型主要转变为耕地和建设用地,变化区域集中在建塘镇城区附近。（2）退化强度变化,20082017年未退化草地面积减少59.87km2,减少速率为6.65km2/a;轻度退化类草地在监测期内处于减少趋势,平均减少速率为5.44km2/a;中度退化类草地处于增长趋势,监测期内共增加41.17km2,20082013年间增长速率最快,为6.56km2/a;严重退化类草地面积变化不大。（3）空间分布,研究区草地分布零散,主要集中在研究区中心,呈南北狭长状分布,出现中心向外扩散的形态。草地退化等级由中心向四周退化强度表现为强-弱-强的状态。（4）从退化草地的增强（恶化）和恢复状态来看,在监测期间草地变化以增强型变化为主,20082017年间发生增强型变化的草地面积为111.50km2,远远大于恢复型30.37km2,草地退化现状不容乐观。（4）治理对策。研究认为导致草地发生退化的因素主要有过度放牧、降雨减少、毒杂草入侵、游客破坏等,其中人类活动直接影响着草地生态安全。为了让天然草地持续健康发展,在以后的草地管理中应注重:精准划区,精准治理;人工去除毒杂草,增加人工牧草地,提高产量,减少大牲畜数量,规范藏猪养殖,缓解草畜矛盾;提高游客保护草地意识,严禁乱扔垃圾、破坏草地。
陈长成[9]（2018）在《青海省高寒草地退化综合评价研究》文中进行了进一步梳理高寒草地极容易发生退化,其生态极其脆弱,一旦遭到破坏便很难恢复。高寒草地退化会直接威胁区域的生态安全及经济发展。对高寒草地退化进行综合评价研究,可以有效地把握高寒草地退化的空间分布规律,掌握高寒草地退化的具体信息。这有助于针对具体的高寒草地退化情况,设计更加高效合理的的高寒草地保护措施,对维持该地区草地生态安全、协调区域人地关系、保证区域经济社会可持续发展具有重要的实践意义。青海省具有独特而典型的高寒草地生态系统,是中亚高原高寒环境和世界高寒草地的典型代表。本研究以青海省作为研究区,通过收集2005-2014年青海省基础地理、社会经济和科学考察等各方面的数据,根据高寒草地退化的基本特征,采用地统计方法和地理信息技术,通过评价高寒草地植被和土壤的退化情况来综合评价2005-2014年青海省高寒草地的退化情况。其中,高寒草地植被退化评价又包括高寒草地植被生长状况变化趋势评价和高寒草地植被生产力变化趋势评价;高寒草地土壤退化评价主要包括高寒草地土壤侵蚀变化趋势评价。高寒草地植被生长状况变化趋势评价,是通过构建高寒草地植被生长状况评价模型,对计算出的2005-2014年高寒草地植被生长状况的评价结果进行回归分析,用斜率来表示高寒草地植被生长状况的变化趋势。在构建高寒草地植被生长状况评价模型时,综合考虑自然因素和人为因素对高寒草地植被生长状况的影响。自然因素主要考虑气候因素和鼠害危害的影响;气候因素主要包括降水量、气温、太阳辐射量和风速。考虑到不同的草地类型对气候因素具备不同的敏感度,在构建高寒草地植被生长状况气候因素评价模型时,创新提出适用于区域变动的高寒草地植被生长状况气候因素评价方法。高寒草地植被生产力变化趋势评价,是通过构建高寒草地植被生产力评价模型,对计算出的2005-2014年高寒草地植被生产力的评价结果进行回归分析,用斜率来表示高寒草地植被生产力的变化趋势。在构建高寒草地植被生产力评价模型时,主要考虑毒杂草对高寒草地植被生产力的影响。高寒草地土壤侵蚀变化趋势评价,是通过构建高寒草地土壤侵蚀评价模型,对计算出的2005-2014年高寒草地土壤侵蚀的评价结果进行回归分析,用斜率来表示高寒草地土壤侵蚀的变化趋势。在构建高寒草地土壤侵蚀评价模型时,基于通用土壤侵蚀修订模型,主要考虑降水侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长坡度因子、植被覆盖因子以及人类活动干扰因子对高寒草地土壤侵蚀的影响。根据青海省高寒草地退化的综合评价结果,可知青海省大部分区域2005-2014年高寒草地呈现恢复变好的趋势,这一定程度的反映了这些年来青海省有关部门在草地保护方面所做工作的成效。但也可以很直观的看到青海省的中东部地区,高寒草地退化的形势仍然比较严峻。根据高寒草地植被退化和土壤退化的评价结果,可以了解高寒草地退化的具体情况。其中,青海省玉树藏族自治州的北部和东部以及果洛藏族自治州的南部发生高寒草地退化主要是由于高寒草地植被退化引起的;而海西蒙古族藏族自治州的东部、黄南藏族自治州的西南部以及果洛藏族自治州的东北部发生高寒草地退化的主要原因是因为高寒草地的土壤发生了退化。除此之外,根据高寒草地植被生长状况气候因素评价结果,可知不同的气候条件对不同的高寒草地类型植被生长状况的影响存在差异性,其中气温对各种高寒草地类型植被生长状况的影响差异较小,而降水、太阳辐射和风速的影响差异较大;另外,高寒荒漠草地和高寒荒漠草原草地与其他三类高寒草地所构建的气候因子评价模型也存在明显差异。评价结果的验证基于青海省草原总站提供的43个草地监测样点的实测数据。用这43个草地监测样点2005-2014年盖度、牧草可食率和土壤有机质含量实测数据的变化趋势综合指数与2005-2014年青海省高寒草地退化综合评价指数进行相关分析,来验证评价结果的准确性。验证结果表明,这两个指数的P值小于0.01,通过了显着性检验,R值为0.504,说明综合评价指数与实测数据的变化趋势之间具有一定的相关性,从而证明评价结果是可行有效的。综上所述,本研究提出了一套有效的高寒草地退化综合评价方法,综合评价了2004-2015年青海省高寒草地退化的具体情况,为青海省高寒草地的生态保护和开发利用提供了理论指导和技术支撑,具有一定的创新性和实践意义。
吴学伟[10]（2018）在《小三江平原土地利用景观格局演变与生态安全评价》文中指出土地利用/覆盖变化（Land Use and Cover Change,LUCC）是国际地圈生物圈计划（IGBP）与国际全球环境变化人文因素计划（IHDP）合作进行纲领性交叉科学研究课题,然而随着人类对土地资源索取和改造力度不断加大,致使区域水土流失、土地沙化、盐碱化和植被退化等各种环境问题的加剧,不仅直接影响到生态系统的结构和功能演替,而且严重危害区域生态安全格局。小三江平原位于三江平原的核心区域,是我国沼泽的主要分布区。50余年来在人口速增、农业现代化技术的提升和人类活动的干扰下,已由昔日“北大荒”成为今日的“北大仓”,成为我国重要的商品粮生产基地,并由此引发诸多的生态环境问题。基于此,本文以Landsat/MSS、TM遥感影像为主要信息源,在RS和GIS支持下,借助于土地利用变化、图谱信息和景观格局等模型,分析1976-2013年间土地利用时空演变特征和景观格局的空间变化和生态过程,基于自然环境和社会经济等驱动因子深入探讨土地利用景观格局演变的内在驱动机制,借助景观生态学“格局-过程-效应”的理论,从自然资源状态、环境生态压力和自然与环境响应出发,基于景观层面构建区域景观生态安全评价模型,揭示景观格局时空演变规律与区域生态过程响应的内在机理,以此探究景观生态安全区的生态恢复措施和途径,为区域湿地资源生态恢复、保护、生态重建和持续发展的规划决策提供重要的科学依据。研究结果表明:1)1976-2013年,小三江平原地区LUCC发生重大变化,土地利用格局由以湿地等自然景观为主的自然混合景观逐步转变为以农田等人为景观为主的区域格局现状,区域土地格局结构日趋不合理。其中,1976年土地利用结构以自然景观（未利用地、草地和林地）为主,面积比例为68.28%;2000年和2013年自然景观所占面积比例分别为38.20%和19.62%,人为景观（耕地和居民工矿用地）的面积比例分别达到了 51.99%和78.19%。研究区内耕地、林地和居民工矿用地增加,草地、未利用地和水域面积减少,草地接近极端的下降趋势。2)土地利用程度综合指数从1976年的188.39增加到2013年的269.12,且在各个行政单元都呈现增加趋势,保护区在三个时期的指数值都是相对最小。前期变化型是研究区面积最大图谱单元,面积比例为36.92%,面积最大图谱类型为“未利用地耕地-耕地”;面积最小图谱单元是反复变化型,占总面积的6.55%,“耕地-林地-耕地”是该类型的最大面积图谱模式,后期变化型的是“未利用地-未利用地-耕地”;持续变化型的为“未利用地-林地-耕地”。3)耕地和林地景观斑块数目先增加而后减少,草地、水域和未利用地景观斑块数目呈现持续的减少趋势,居民工矿用地景观斑块数目呈现增加趋势;林地、草地、未利用地和耕地景观的最大斑块周长、面积和平均斑块面积、周长都具有很好的正相关关系,林地、草地、未利用地景观呈现减少趋势,耕地景观呈现增加趋势;斑块数量随着粒度增加而呈现复杂变化;景观斑块聚集度和分维数随粒度增加呈现有规律变化;聚集度随着颗粒递增呈现线性递减趋势,散布与并列指数呈现线性递增变化趋势;景观多样性和均匀度指数没表现出现明显的粒度效应。4)多样性指数和均匀性指数由1976年1.3488和0.7528降分别降到2013年的0.7928和0.4436,景观优势度则由1976年的1.2362增加到2013年的1.7922,区域各景观组分分布趋向不均匀化,面积比例差异性增加,均匀程度减小,景观格局受到某一种或者几种优势景观类型支配地位增强,优势景观类型对景观整体的控制作用增强,景观完整化程度好,区域景观呈现出以耕地为基质,未利用地、林地、草地、水域和居民工矿用地等呈补丁状散布于之中的景观格局,与该区域的自然条件、经济发展程度和区域产业结构相关。5)耕地景观在1976-2000年和2000-2013年的转入贡献率分别为55.34%和80.50%,转入贡献率要高于转出贡献率;居民工矿用地景观转入贡献率要高于转出贡献率;水域、草地和未利用地景观转出贡献率要高于转入贡献率;林地→耕地、草地→耕地和未利用地→耕地在1976-2000年间贡献率分别为30.50%、1.86%和47.28%;耕地、林地和水域景观具有较高的保留率,而草地和未利用地景观具有较低的保留率,2000-2013年耕地景观的保留率最大,为94.85%,草地景观最小,仅为0.59%;林地→耕地、草地→耕地和未利用地→耕地等变换基本反映景观组分动态变化的主导驱动因素。6)研究区的生态服务价值由1976年的2.24×1010元减少到2013年的1.28×1010元,年减少率为1.15%;耕地和居民工矿用地景观生态服务价值呈现增加趋势,耕地景观生态服务价值由1976年2.29X109元增加到2013年6.16X109元,未利用地、草地和水域景观的生态服务价值则呈现出下降趋势,未利用地景观生态服务价值下降最大,为1.21×1010万元,草地景观次之,为1.74X 109元,1976年和2000年以未利用地（湿地）的生态价值为主体,在生态系统服务总价值的比例分别为72.07%和53.76%,2013年以耕地景观为主体,比例为48.075%,源于研究区景观格局由原来的湿地基质混合景观格局变为现在的农田基质的农业景观格局,呈现出以湿地为主要景观类型的自然生态系统环境转变为以农田为主要景观类型的半自然生态系统环境。7)3期景观生态安全的全局Moran’s Ⅰ指数均为正值,表明景观生态安全表现出较强的空间集聚性,存在高-高和低-低的正相关性,低-高或者高-低的空间负相关;1976年高-高自相关类型集中分布于生态安全Ⅴ级区域,2000和2013年的高-高聚集区分布于河流沿岸和保护区内,高-高集聚区和低-低集聚区呈明显的空间分异特征;1976-2013年景观生态安全呈现高级别向中、低级别转换变化特征,1976年以生态安全Ⅳ和Ⅴ级为主,面积比例为62.36%,2000年的Ⅲ和Ⅳ级占据较大面积比例,占总面积的54.13%,2013年的Ⅰ和Ⅱ级占据优势地位,达到68.34%。8)景观生态环境安全评估一直是生态安全研究领域的前沿学术难题,基于野外调查和遥感定量反演的植被盖度数据,建立研究区植被盖度与区域景观生态安全之间回归关系,在此基础上,探究景观生态安全变化与植被盖度变化的关联性,揭示区域景观生态安全演变与生态系统响应的内在机理。景观生态安全和植被盖度呈现一个较高的正相关关系,相关系数R2为0.90。景观生态安全变化与植被盖度变化的相关系数R2分别为0.96和0.93,具有很高的关联性。景观生态安全变化与植被盖度变化也具有很高的关联性,景观生态安全很好的反映区域生态环境变化信息和生态环境质量状况。9)基于Markov模型对研究区景观生态安全结果进行预测。自2013年一直到最终平衡状态,生态安全Ⅰ级面积比例一直呈现递增趋势,而其它生态等级面积比例呈现递减趋势,生态安全Ⅰ级面积比例在平衡状态为72.64%,占据绝对优势地位,生态安全Ⅱ级次之,为20.54%,生态安全V级最小,仅为1.10%。最终模拟结果与2013年结果相似,呈现生态安全Ⅰ和Ⅱ级占据绝对优势,其它生态等级处于次要支配地位的格局局面。
二、高原草地退化遥感监测对象的地学属性分析——以西藏自治区那曲县为例（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、高原草地退化遥感监测对象的地学属性分析——以西藏自治区那曲县为例（论文提纲范文）
（1）基于草原综合顺序分类法的中国草地亚类分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状和进展 |
| 1.2.1 草地分类研究进展 |
| 1.2.2 地貌分类研究进展 |
| 1.2.3 土壤分类研究进展 |
| 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 |
| 第二章 数据来源及研究方法 |
| 2.1 中国草地资源概况 |
| 2.2 研究数据与预处理 |
| 2.2.1 DEM数据 |
| 2.2.2 MODIS数据 |
| 2.2.3 土壤矢量数据 |
| 2.2.4 行政区划数据 |
| 2.3 主要研究方法 |
| 2.3.1 CSCS类数据库的简介 |
| 2.3.2 草地亚类的划分原则 |
| 2.3.3 山地与平地范围界定 |
| 2.3.4 均值变点分析法 |
| 2.3.5 随机森林分类法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 草原综合顺序分类第二级——亚类的划分 |
| 3.1 山地亚类划分体系 |
| 3.1.1 山地亚类划分标准 |
| 3.1.2 山地亚类划分结果 |
| 3.2 平地土壤划分体系 |
| 3.2.1 数据集及样本选取 |
| 3.2.2 平地土壤划分流程 |
| 3.2.3 平地土壤划分结果 |
| 3.3 中国草地亚类划分结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中国草地亚类空间特征分析 |
| 4.1 山地和平地草地亚类空间分布特征 |
| 4.2 中国草地亚类总体空间分布特征 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 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 |
（2）青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 国际背景 |
| 1.1.2 国内背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 脆弱性相关概念界定 |
| 1.3.1.1 自然灾害 |
| 1.3.1.2 承灾体 |
| 1.3.1.3 脆弱性 |
| 1.3.1.4 社会脆弱性 |
| 1.3.1.5 生态脆弱性 |
| 1.3.1.6 多灾种 |
| 1.3.2 国外承灾体脆弱性研究现状 |
| 1.3.2.1 萌芽阶段(20 世纪20 年代至70 年代末) |
| 1.3.2.2 发展阶段(20 世纪80 年代开始至20 世纪末) |
| 1.3.2.3 提升阶段(进入21 世纪至今) |
| 1.3.3 国内承灾体脆弱性研究现状 |
| 1.3.3.1 承灾体脆弱性研究尺度 |
| 1.3.3.2 承灾体脆弱性研究方法 |
| 1.3.4 青藏高原承灾体脆弱性研究现状及不足 |
| 1.3.4.1 脆弱性相关领域 |
| 1.3.4.2 单灾种风险评价领域 |
| 1.3.4.3 承灾体脆弱性领域 |
| 1.4 研究内容框架及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 青藏高原自然地理概况 |
| 2.1.1 地貌 |
| 2.1.2 河流水文 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 植被土壤 |
| 2.2 青藏高原人口及社会经济概况 |
| 2.2.1 人口 |
| 2.2.2 社会经济 |
| 2.2.2.1 综合经济水平及结构 |
| 2.2.2.2 农牧业 |
| 2.2.2.3 工矿业 |
| 2.2.2.4 交通运输业 |
| 2.2.2.5 邮电通讯业 |
| 2.3 青藏高原自然灾害概况 |
| 2.3.1 地震 |
| 2.3.2 崩塌、滑坡、泥石流灾害 |
| 2.3.3 雪灾 |
| 2.3.4 旱灾 |
| 第三章 数据与方法 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 评价指标体系的构建 |
| 3.2.1 构建原则 |
| 3.2.1.1 可操作性原则 |
| 3.2.1.2 完整性原则 |
| 3.2.1.3 科学性原则 |
| 3.2.2 构建过程 |
| 3.2.3 评价指标的解释 |
| 3.2.3.1 暴露度指标 |
| 3.2.3.2 敏感性指标 |
| 3.2.3.3 应灾能力(恢复力)指标 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 社会经济数据 |
| 3.3.2 生态数据 |
| 3.4 数据归一化处理 |
| 3.5 确定指标权重 |
| 3.6 脆弱性评价模型 |
| 3.7 脆弱性变化特征分析方法 |
| 3.7.1 变异系数法 |
| 3.7.2 变化斜率法 |
| 3.7.3 局部空间自相关分析 |
| 3.7.3.1 Moran's I |
| 3.7.3.2 Getis-Ord Gi*热点探测 |
| 3.7.4 三维趋势分析 |
| 第四章 社会脆弱性时空演变分析 |
| 4.1 社会脆弱性分析 |
| 4.1.1 各子系统社会脆弱性指数 |
| 4.1.1.1 暴露度分析 |
| 4.1.1.2 敏感性分析 |
| 4.1.1.3 应灾能力分析 |
| 4.1.2 社会脆弱性指数 |
| 4.1.3 年际空间差异分析 |
| 4.2 社会脆弱性时空演变及特征 |
| 4.2.1 社会脆弱性子系统时空演变 |
| 4.2.1.1 暴露度分析 |
| 4.2.1.2 敏感性分析 |
| 4.2.1.3 应灾能力分析 |
| 4.2.2 社会脆弱性时空演变 |
| 4.3 社会脆弱性趋势预测及空间异质性分析 |
| 4.3.1 趋势预测 |
| 4.3.2 空间异质性 |
| 第五章 社会-生态系统脆弱性综合分析 |
| 5.1 脆弱性子系统分析 |
| 5.1.1 暴露度分析 |
| 5.1.2 敏感性分析 |
| 5.1.3 应灾能力(恢复力)分析 |
| 5.2 脆弱性分析 |
| 5.2.1 社会脆弱性分析 |
| 5.2.2 生态脆弱性分析 |
| 5.2.3 综合脆弱性分析 |
| 5.3 脆弱性空间异质性分析 |
| 5.4 脆弱性三维趋势特征分析 |
| 第六章 问题与对策 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 硕士期间发表的论文 |
| 附录一:青藏高原各县域2000~2017 年承灾体社会脆弱性及子系统评价结果指数 |
（3）金沙江流域植被覆盖度的遥感动态监测及其驱动机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于NDVI植被指数的植被覆盖度研究进展 |
| 1.2.2 植被覆盖变化的影响因素研究进展 |
| 1.3 研究内容及研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 研究区自然地理特征 |
| 2.1.3 研究区人文环境特征 |
| 2.2 数据源及预处理 |
| 2.2.1 数据源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 第3章 研究方法 |
| 3.1 植被覆盖度计算 |
| 3.1.1 最大值合成法 |
| 3.1.2 像元二分模型 |
| 3.2 植被覆盖度时空变化特征研究方法 |
| 3.2.1 趋势分析 |
| 3.2.2 变异系数 |
| 3.2.3 Hurst指数 |
| 3.3 地形起伏度提取 |
| 3.4 空间插值 |
| 3.4.1 薄板光顺样条插值法 |
| 3.4.2 克里金插值法 |
| 3.5 地理探测器归因分析 |
| 第4章 金沙江流域植被覆盖度时空演化特征 |
| 4.1 金沙江流域植被覆盖度时空分布特征 |
| 4.1.1 FVC时空分布格局 |
| 4.1.2 不同地形条件下FVC空间分布 |
| 4.2 金沙江流域植被覆盖度时空演变特征 |
| 4.2.1 FVC时空变化趋势特征 |
| 4.2.2 不同土地利用类型FVC变化趋势特征 |
| 4.2.3 FVC空间稳定性特征 |
| 4.2.4 FVC未来演变趋势特征 |
| 第5章 金沙江流域植被覆盖空间分异的综合驱动机制研究 |
| 5.1 驱动因子选取及分类 |
| 5.2 植被覆盖度驱动因子探测 |
| 5.2.1 驱动因子解释力分析 |
| 5.2.2 驱动因子时间变化 |
| 5.2.3 驱动因子指示作用分析 |
| 5.2.4 驱动因子交互作用分析 |
| 5.2.5 驱动因子显着性差异分析 |
| 第6章 结论与讨论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（4）青藏高原旅游业发展的生态环境效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国际背景 |
| 1.1.2 国内背景 |
| 1.1.3 区域背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线与方法 |
| 1.4.1 技术路线图 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 文章创新点 |
| 1.5.1 理论创新 |
| 1.5.2 研究方法创新 |
| 1.5.3 研究区域创新 |
| 2 理论基础与国内外研究综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 旅游业 |
| 2.1.2 生态环境 |
| 2.1.3 旅游生态压力指数 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 耦合协调理论 |
| 2.2.2 交互胁迫理论 |
| 2.2.3 可持续发展理论 |
| 2.3 国内外文献综述 |
| 2.3.1 国外研究综述 |
| 2.3.2 国内研究综述 |
| 3 青藏高原旅游业与生态环境发展现状 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 青藏高原旅游业发展现状 |
| 3.3 青藏高原生态环境发展现状 |
| 3.4 青藏高原旅游业发展对生态环境的影响 |
| 3.4.1 正面影响 |
| 3.4.2 负面影响 |
| 4 青藏高原旅游经济与生态环境耦合协调效应和交互胁迫效应评价 |
| 4.1 指标体系与数据来源 |
| 4.1.1 指标体系 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 标准化处理 |
| 4.2.2 确定指标权重 |
| 4.2.3 耦合协调度模型 |
| 4.2.4 交互胁迫模型 |
| 4.3 青藏高原旅游经济与生态环境耦合协调效应评价 |
| 4.3.1 旅游经济与生态环境综合发展水平测评 |
| 4.3.2 旅游经济与生态环境综合发展水平耦合协调度测算 |
| 4.3.3 旅游经济与生态环境耦合协调效应分析 |
| 4.3.4 青藏高原旅游经济与生态环境耦合协调效应评价结果 |
| 4.4 青藏高原旅游经济对生态环境交互胁迫效应评价 |
| 4.4.1 旅游经济与生态环境交互胁迫效应测度 |
| 4.4.2 旅游经济与生态环境交互胁迫效应分析 |
| 4.4.3 旅游经济与生态环境交互胁迫效应评价结果 |
| 5 青藏高原旅游生态环境压力评价 |
| 5.1 计算方法步骤 |
| 5.2 青藏高原旅游生态压力测算 |
| 5.3 青藏高原旅游者对生态环境压力分析 |
| 5.3.1 子类别划分 |
| 5.3.2 时空变异规律 |
| 5.4 青藏高原旅游者对生态环境压力评价结果 |
| 6 结论与对策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 树立复合系统发展观念,促成高原旅游经济与生态环境协调有序发展 |
| 6.2.2 关注旅游经济与生态环境间的交互响应机制,及时调整发展规模 |
| 6.2.3 基于旅游生态环境压力现状,系统开展青藏高原旅游业总体空间规划布局 |
| 6.3 存在不足及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）川藏铁路沿线四川藏区城镇用地扩张模拟及其生态化发展策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 政策背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 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 研究内容及关键点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 拟解决的关键点 |
| 1.4 相关概念解析 |
| 1.4.1 川藏铁路 |
| 1.4.2 川藏铁路沿线四川藏区城镇 |
| 1.5 国内外研究进展 |
| 1.5.1 四川藏区城镇发展策略 |
| 1.5.2 铁路客站及沿线城镇发展影响 |
| 1.5.3 城镇扩张模拟 |
| 1.5.4 小结 |
| 1.6 研究方法与框架 |
| 1.6.1 研究方法 |
| 1.6.2 研究技术路线 |
| 1.6.3 研究组织结构 |
| 第二章 生态脆弱区铁路对城镇发展影响研究 |
| 2.1 区域层面 |
| 2.1.1 区域可达性的提高 |
| 2.1.2 促进交通网络的完善 |
| 2.1.3 城镇体系与结构的影响 |
| 2.2 城市层面 |
| 2.2.1 铁路对城市人口变化的影响 |
| 2.2.2 铁路对城市经济发展的影响 |
| 2.2.3 铁路对城市空间结构的影响 |
| 2.3 站点周边层面 |
| 2.3.1 客站类型与城市空间演化规律 |
| 2.3.2 客站与城市空间耦合关系的实例分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 城镇扩展特征及驱动力研究 |
| 3.1 四川藏区环境与资源条件 |
| 3.1.1 自然地理环境 |
| 3.1.2 社会人文环境 |
| 3.1.3 交通发展状况 |
| 3.1.4 旅游资源条件 |
| 3.2 城镇发展条件分析及典型城镇选取 |
| 3.2.1 城镇形成途径及分类 |
| 3.2.2 交通与城镇发展评述 |
| 3.2.3 典型城镇选取 |
| 3.3 城镇用地扩展及驱动力分析 |
| 3.3.1 城镇用地扩展特征分析 |
| 3.3.2 道路可达性评价 |
| 3.3.3 用地扩展驱动力分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 城镇用地扩张多情景模拟 |
| 4.1 模型构建 |
| 4.1.1 Geo SOS平台介绍 |
| 4.1.2 模型原理 |
| 4.1.3 数据准备及预处理 |
| 4.1.4 约束条件——基于生态适应性的城镇用地增量约束 |
| 4.2 基于CA模型的城镇用地变化研究 |
| 4.2.1 河谷型城镇——炉城镇 |
| 4.2.2 高原型城镇——高城镇 |
| 4.2.3 小结 |
| 4.3 多情景下城镇用地增长预测 |
| 4.3.1 情景设计 |
| 4.3.2 模型模拟及结果分析 |
| 4.3.3 不同生境城镇发展对比分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 川藏铁路沿线藏区城镇生态化发展策略 |
| 5.1 问题发现 |
| 5.1.1 区域层面 |
| 5.1.2 城市层面 |
| 5.1.3 站点层面 |
| 5.2 城镇生态化发展策略框架 |
| 5.2.1 技术路线 |
| 5.2.2 发展目标与原则 |
| 5.2.3 生态化发展框架构建 |
| 5.3 发展策略 |
| 5.3.1 区域层面 |
| 5.3.2 城市层面 |
| 5.3.3 站点层面 |
| 结论与展望 |
| 研究的主要成果及结论 |
| 创新点 |
| 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（6）第三极国家公园群潜在建设区域生态系统完整性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题提出及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 生态系统完整性定义 |
| 1.2.2 生态系统完整性评估研究进展 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 生态系统完整性保护的理论基础 |
| 1.3.1 生态系统生态学理论 |
| 1.3.2 景观生态学理论 |
| 1.3.3 可持续发展理论 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 第2章 研究区概况与生态系统完整性评价方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 青藏高原自然条件概况 |
| 2.1.2 青藏高原经济社会发展概况 |
| 2.1.3 青藏高原生态建设概况 |
| 2.1.4 青藏高原未来规划 |
| 2.2 评估指标框架 |
| 2.2.1 生态系统完整性内涵解析 |
| 2.2.2 青藏高原生态系统完整性遥感评估框架 |
| 2.3 青藏高原生态系统完整性遥感评估指标体系 |
| 2.3.1 青藏高原生态系统完整性指标选取原则 |
| 2.3.2 青藏高原生态系统完整性评价的评价指标体系 |
| 2.4 指标赋权方法 |
| 2.5 生态系统完整性指数构建方法 |
| 2.5.1 评价指标归一化 |
| 2.5.2 生态系统完整性指数构建 |
| 2.5.3 生态系统完整性评价等级划分 |
| 第3章 青藏高原生态系统完整性评价指标信息提取 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 遥感数据 |
| 3.1.2 非遥感数据收集 |
| 3.2 生态系统格局指标信息提取 |
| 3.3 生态系统质量信息提取 |
| 3.3.1 基于MODIS数据的植被覆盖度提取 |
| 3.3.2 生物量信息提取 |
| 3.4 生物多样性维护功能信息提取 |
| 3.5 土壤侵蚀量提取 |
| 3.6 压力指标信息提取 |
| 3.6.1 人口密度 |
| 3.6.2 畜牧量 |
| 3.6.3 道路密度 |
| 3.6.4 夜间灯光指数 |
| 第4章 青藏高原生态系统完整性评价与分析 |
| 4.1 主要评估指标的空间格局 |
| 4.1.1 景观分离度空间格局 |
| 4.1.2 地上生物量空间格局 |
| 4.1.3 植被覆盖度空间格局 |
| 4.1.4 生物多样性维持功能空间格局 |
| 4.1.5 土壤侵蚀空间格局 |
| 4.1.6 人口密度空间格局 |
| 4.1.7 路网密度空间格局 |
| 4.1.8 畜牧量空间格局 |
| 4.1.9 夜间灯光指数空间格局 |
| 4.2 生态系统完整性评价结果分析 |
| 4.2.1 青藏高原生态系统完整性指数空间格局 |
| 4.2.2 青藏高原不同生态分区内生态系统完整性分析 |
| 第5章 第三极国家公园潜在建设区国家公园备选区优化方案 |
| 5.1 青藏高原拟建国家公园群概况 |
| 5.1.1 青藏高原拟建国家公园群区域基本情况 |
| 5.1.2 青藏高原拟建国家公园群分布 |
| 5.2 基于生态系统完整性的国家公园备选区优化空间分析 |
| 5.2.1 国家公园群备选地边界范围有待进一步细化 |
| 5.2.2 生态系统完整性保护范围有待进一步调整 |
| 5.2.3 生态系统完整性压力源需要进一步深入考虑 |
| 5.3 青藏高原国家公园群备选区优化建议 |
| 5.3.1 优化目标与原则 |
| 5.3.2 具体优化策略 |
| 结论 |
| 主要研究结论 |
| 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（7）西藏那曲退化草地的植被特征与人工牧草建植研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 西藏高寒草地的地位和作用 |
| 1.2 西藏高寒草地退化的主要成因 |
| 1.2.1 气候变化 |
| 1.2.2 超载过牧 |
| 1.2.3 鼠虫害增加 |
| 1.3 退化高寒草地的表征 |
| 1.3.1 土壤退化 |
| 1.3.2 植被退化 |
| 1.4 国内外人工草地建植研究进展 |
| 1.4.1 人工草地建植研究现状 |
| 1.4.2 人工草地建植发展趋势 |
| 1.5 那曲人工草地建植意义 |
| 第二章 研究区概况和研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 植被条件 |
| 2.1.2 土壤条件 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.2 样地调查与样品采集 |
| 2.2.1 退化草地样地调查 |
| 2.2.2 人工草地样品采集 |
| 2.3 技术路线 |
| 第三章 不同退化阶段高寒草地的特征 |
| 3.1 不同退化阶段高寒草地群落特征 |
| 3.1.1 不同退化草地群落物种组成及结构 |
| 3.1.2 不同退化高寒草地群落重要值 |
| 3.1.3 不同退化草地植被物种多样性变化 |
| 3.2 不同退化阶段高寒草地土壤特征 |
| 3.2.1 不同退化草地土壤化学性质 |
| 3.2.2 不同退化草地土壤物理性质 |
| 3.3 高寒草地气候特征 |
| 3.4 不同退化阶段草地植被因子与环境因子关系研究 |
| 3.4.1 不同退化草地植被群落特征与土壤特征关系研究 |
| 3.4.2 不同退化草地植被群落特征与气候特征关系研究 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 人工草地建植 |
| 4.1 人工牧草物候期 |
| 4.2 人工牧草出苗率 |
| 4.3 人工牧草的盖度 |
| 4.4 人工牧草的生产性能 |
| 4.4.1 株高生长动态 |
| 4.4.2 茎粗 |
| 4.4.3 分蘖数或分枝数 |
| 4.4.4 茎叶比 |
| 4.4.5 鲜干比 |
| 4.4.6 产量 |
| 4.5 人工牧草的营养价值 |
| 4.6 人工草地的土壤性质 |
| 4.7 各性状间的相关性分析 |
| 4.8 人工牧草的综合评价 |
| 4.9 .小结 |
| 第五章 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.1.1 不同退化阶段高寒草地的特征 |
| 5.1.2 人工草地建植 |
| 5.2 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于遥感技术的香格里拉草地退化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展综述 |
| 1.2.1 草地退化概念及评价指标进展 |
| 1.2.2 草地退化遥感监测进展 |
| 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 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 研究区自然环境概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候水文 |
| 2.1.4 土壤、植被 |
| 2.2 研究区社会经济条件 |
| 2.2.1 人口和经济 |
| 2.2.2 畜牧业 |
| 2.2.3 草地资源现状 |
| 第3章 数据采集与预处理 |
| 3.1 环境卫星遥感数据 |
| 3.1.1 环境卫星简介 |
| 3.1.2 环境卫星数据来源 |
| 3.2 野外数据收集 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 环境卫星遥感数据预处理 |
| 3.3.2 野外数据预处理 |
| 第4章 退化草地遥感反演 |
| 4.1 草地退化等级分类体系 |
| 4.1.1 草地退化指数(GDI) |
| 4.1.2 草地GDI计算 |
| 4.1.3 草地退化等级评定 |
| 4.2 退化草地的遥感反演建模 |
| 4.2.1 GDI与单波段相关性分析 |
| 4.2.2 GDI与植被指数相关性分析 |
| 4.2.3 构建退化草地监测模型 |
| 第5章 草地退化动态监测 |
| 5.1 草地面积提取及变化监测 |
| 5.2 退化草地动态分析 |
| 5.3 退化草地强度动态变化 |
| 5.4 退化草地动态演替速率 |
| 第6章 草地退化原因及防治对策 |
| 6.1 自然因素 |
| 6.2 人为因素 |
| 6.3 防治对策 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 |
| 致谢 |
（9）青海省高寒草地退化综合评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 草地退化评价研究现状 |
| 1.2.2 研究的科学问题 |
| 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 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 理论与方法 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 草地资源 |
| 2.1.2 高寒草地 |
| 2.1.3 高寒草地类型 |
| 2.1.4 高寒草地代表植物及其生长特性 |
| 2.1.5 高寒草地退化特征及原因 |
| 2.1.6 高寒草地退化综合评价指标体系 |
| 2.2 基本方法 |
| 2.2.1 气象数据空间插值方法 |
| 2.2.2 植被信息提取方法 |
| 2.2.3 草地综合顺序分类法 |
| 2.2.4 隶属函数 |
| 2.2.5 土壤侵蚀模型 |
| 2.2.6 草地载畜平衡指数 |
| 第3章 研究区概况与数据来源 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 地理位置与行政区划 |
| 3.1.2 自然环境概况 |
| 3.1.3 社会经济概况 |
| 3.2 数据源 |
| 第4章 青海省高寒草地分类 |
| 4.1 植被信息提取 |
| 4.2 气象数据插值 |
| 4.3 高寒草地分类指标体系 |
| 4.4 高寒草地分类结果 |
| 第5章 青海省高寒草地植被退化评价 |
| 5.1 青海省高寒草地类型及代表植物 |
| 5.2 青海省高寒草地植被退化评价指标体系 |
| 5.2.1 高寒草地植被生长状况评价指标 |
| 5.2.2 高寒草地植被生产力评价指标 |
| 5.3 青海省高寒草地植被生长状况变化趋势评价 |
| 5.3.1 高寒草地植被生长状况自然因素评价 |
| 5.3.2 高寒草地植被生长状况人为因素评价 |
| 5.3.3 高寒草地植被生长状况综合评价 |
| 5.3.4 高寒草地植被生长状况变化趋势评价 |
| 5.3.5 高寒草地植被生长状况变化趋势评价验证 |
| 5.4 青海省高寒草地植被生产力变化趋势评价 |
| 5.4.1 高寒草地植被生产力评价 |
| 5.4.2 高寒草地植被生产力变化趋势评价 |
| 5.4.3 高寒草地植被生产力变化趋势评价验证 |
| 5.5 青海省高寒草地植被退化评价结果 |
| 5.6 青海省高寒草地植被退化评价验证 |
| 第6章 青海省高寒草地土壤退化评价 |
| 6.1 青海省高寒草地土壤侵蚀评价指标体系 |
| 6.2 青海省高寒草地土壤侵蚀评价 |
| 6.2.1 高寒草地土壤侵蚀综合评价基本原理 |
| 6.2.2 高寒草地土壤水力侵蚀评价 |
| 6.2.3 高寒草地土壤可蚀性评价 |
| 6.2.4 高寒草地土壤重力侵蚀评价 |
| 6.2.5 高寒草地土壤风力侵蚀评价 |
| 6.2.6 高寒草地土壤人为干扰侵蚀评价 |
| 6.2.7 高寒草地土壤侵蚀综合评价 |
| 6.2.8 高寒草地土壤侵蚀评价指数 |
| 6.3 青海省高寒草地土壤侵蚀变化趋势评价结果 |
| 6.4 青海省高寒草地土壤侵蚀变化趋势评价验证 |
| 第7章 青海省高寒草地退化综合评价 |
| 7.1 青海省高寒草地退化综合评价结果 |
| 7.2 青海省高寒草地退化综合评价验证 |
| 第8章 结论 |
| 第9章 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）小三江平原土地利用景观格局演变与生态安全评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土地利用覆被变化(LUCC)研究进展 |
| 1.2.2 景观生态学 |
| 1.2.3 生态安全 |
| 1.3 研究目的、意义及主要内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究的意义 |
| 1.3.3 研究主要内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 研究区域地理位置 |
| 2.2 研究区自然地理条件 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 气候 |
| 2.2.3 水文 |
| 2.2.4 土壤 |
| 2.2.5 动植物资源 |
| 2.3 社会经济状况 |
| 3 数据处理及研究方法 |
| 3.1 数据获取 |
| 3.1.1 遥感数据 |
| 3.1.2 其它数据源 |
| 3.2 遥感数据处理 |
| 3.2.1 遥感数据预处理 |
| 3.2.2 影像光谱特征 |
| 3.3 遥感影像分类与解译 |
| 3.3.1 地物类型分类体系 |
| 3.3.2 基于支持向量机(SVM)的提取 |
| 3.3.3 分类后处理 |
| 3.4 非遥感数据处理 |
| 3.4.1 DEM获取 |
| 3.4.2 土壤数据 |
| 3.4.3 气候数据 |
| 3.4.4 社会经济数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 小三江平原土地利用/覆被变化时空特征研究 |
| 4.1 小三江平原平原土地利用/覆被演变分析 |
| 4.1.1 土地利用/覆被结构演变分析 |
| 4.1.2 土地利用速率时空演变分析 |
| 4.2 土地利用空间模型演变分析 |
| 4.2.1 空间结构变化的研究 |
| 4.2.2 1976-2000年土地利用时空转化研究 |
| 4.2.3 2000-2013年土地利用时空转化研究 |
| 4.2.4 土地利用空间格局模型 |
| 4.3 土地利用程度综合指数模型分析 |
| 4.4 土地利用格局变化的图谱信息 |
| 4.4.1 土地利用格局变化信息图谱的构建 |
| 4.4.2 1976-2013年土地利用格局变化信息图谱分析 |
| 4.5 土地利用覆被变化的问题 |
| 4.6 小结 |
| 5 小三江平原土地景观格局时空演化分析 |
| 5.1 景观格局指数 |
| 5.1.1 斑块尺度景观结构指数 |
| 5.1.2 景观尺度的区域景观格局动态分析 |
| 5.1.3 区域景观格局空间特征结构分析 |
| 5.2 景观组分动态变化 |
| 5.2.1 景观组分指数计算方法 |
| 5.2.2 景观组分转入/转出贡献率分析 |
| 5.2.3 研究区景观组分保留率分析 |
| 5.3 景观格局的粒度效应研究 |
| 5.3.1 斑块类型水平上的粒度效应 |
| 5.3.2 景观镶嵌体水平上的粒度效应 |
| 5.4 土地利用的的景观生态过程响应 |
| 5.4.1 景观结构变化的生态过程 |
| 5.4.2 景观生态过程服务价值变化 |
| 5.5 研究区域景观格局变化动态变化影响因素 |
| 5.5.1 自然因素 |
| 5.5.2 人为因素 |
| 5.6 小结 |
| 6 区域景观生态安全格局构建与分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 评价单元 |
| 6.1.2 生态安全评价框架 |
| 6.1.3 数据收集 |
| 6.2 景观生态安全评价模型及指标 |
| 6.2.1 景观生态安全评价模型 |
| 6.2.2 景观生态安全评价指标建立 |
| 6.2.3 评价指标值归一化处理 |
| 6.2.4. 评价指标权重 |
| 6.2.5 景观生态安全综合评价 |
| 6.2.6 景观生态安全结果评价 |
| 6.3 景观生态安全评价时空异质性分析 |
| 6.3.1 景观生态安全时间变化 |
| 6.3.2 景观生态安全空间变化 |
| 6.3.3 景观生态安全空间自相关分析 |
| 6.3.4 景观生态安全时空演变分析 |
| 6.4 景观生态安全区的生态调控 |
| 6.4.1 高度安全生态调控措施 |
| 6.4.2 较高安全生态调控措施 |
| 6.4.3 中等安全调控措施 |
| 6.4.4 低和较低安全调控措施 |
| 6.5 景观生态安全模拟预测 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、高原草地退化遥感监测对象的地学属性分析——以西藏自治区那曲县为例（论文参考文献）
- [1]基于草原综合顺序分类法的中国草地亚类分类研究[D]. 张彩荷. 甘肃农业大学, 2021(09)
- [2]青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价[D]. 赵东亮. 青海师范大学, 2021(09)
- [3]金沙江流域植被覆盖度的遥感动态监测及其驱动机制研究[D]. 冯李. 云南师范大学, 2021(08)
- [4]青藏高原旅游业发展的生态环境效应研究[D]. 褚昕阳. 浙江师范大学, 2020(02)
- [5]川藏铁路沿线四川藏区城镇用地扩张模拟及其生态化发展策略研究[D]. 曹奉鄂. 西南交通大学, 2020(07)
- [6]第三极国家公园群潜在建设区域生态系统完整性评价[D]. 邓冉. 成都理工大学, 2020
- [7]西藏那曲退化草地的植被特征与人工牧草建植研究[D]. 彭艳. 西藏大学, 2020(12)
- [8]基于遥感技术的香格里拉草地退化研究[D]. 杨艳林. 云南师范大学, 2019(01)
- [9]青海省高寒草地退化综合评价研究[D]. 陈长成. 华南农业大学, 2018(08)
- [10]小三江平原土地利用景观格局演变与生态安全评价[D]. 吴学伟. 武汉大学, 2018(06)