一、The consequences of uncertainties in land use, climate and vegetation responses on the terrestrial carbon（论文文献综述）
曹龙[1]（2021）在《IPCC AR6报告解读：气候系统对太阳辐射干预响应》文中研究指明IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告评估了太阳辐射干预（Solar radiation modification,SRM）对气候系统和碳循环的影响。在大幅度减排基础上,太阳辐射干预有潜力作为应对气候变化的备用措施。目前,对于太阳辐射干预气候影响的评估都是基于模式模拟结果。评估主要结论如下:太阳辐射干预可以在全球和区域尺度上抵消一部分温室气体增加造成的气候变化（高信度）;但是太阳辐射干预无法在全球和区域尺度上完全抵消温室气体增加引起的气候变化（几乎确定）;有可能通过适当的太阳辐射干预设计,同时实现多个温度变化减缓目标（中等信度）;在高强度温室气体排放情景下,如果太阳辐射干预实施后突然终止,并且这种终止长时间持续,将会造成快速的气候变化（高信度）;如果在减排和CO2移除的情况下,太阳辐射干预的实施强度逐渐减小至零,将显着降低太阳辐射干预突然终止产生的快速气候变化风险（中等信度）;太阳辐射干预会通过降温作用,促进陆地和海洋对大气CO2的吸收（中等信度）,但是太阳辐射干预无法缓解海洋酸化（高信度）;太阳辐射干预对其他生物化学循环影响的不确定性大。由于对云-气溶胶-辐射过程的相互作用和微物理过程认知有限,目前对平流层气溶胶注入、海洋低云亮化、高层卷云变薄等太阳辐射干预方法的冷却潜力和气候效应的认知还有很大的不确定性。
李曼青[2]（2021）在《陆地生态系统碳汇年际变化的精细化归因研究》文中提出
周圣杰[3]（2021）在《土地利用数据对动态植被模式模拟中国陆地生态系统碳源汇影响的研究》文中提出全球气候变化的主要特征之一是全球变暖,造成这一变暖趋势的主要因子是CO2为主的温室气体带来的辐射强迫效应。碳循环研究就是要理清各个碳库和碳库间的通量过程。陆地生态系统是全球变化研究的核心,其碳循环过程受到人类活动和气候变化的显着影响。陆地植被是陆地碳循环过程中的重要一环。植被通过光合作用可以显着影响地面与大气系统的能量平衡,在气候、水文与生物循环等方面具有重要的作用。土地利用/覆盖变化能够通过影响植被进而改变陆地生态系统的碳、水和养分循环。在全球气候变化加剧和人类活动日益频繁的背景下,研究土地利用/覆盖变化对碳循环过程的影响,评估地区环境和碳源汇效应具有重要的现实意义。动态植被模式是土地利用覆盖变化对陆地生态系统碳循环影响的有效工具。本研究首先利用多模式模拟结果,对中国地区1980-2015年的陆地生态系统碳库变化和趋势进行分析。进一步研究碳循环模式对于驱动数据中的土地利用数据敏感性。由于模式一般默认采用全球性的土地利用数据HYDE（Historical Database of the Global Environment）,而在中国区往往存在较大误差。因此,对使用多源数据对HYDE在中国1980-2015年间的适用性进行评估,进一步修正模式的土地利用驱动场,选择了VEGAS模式,对中国地区的生态系统碳循环进行了对比模拟。主要结果如下:（1）基于多模式的中国1980-2015年陆地生态系统碳源汇变化分析中国生态系统碳源汇变化可分为1980-1990年和1990-2015年两个阶段。在1980-1990年间整体表现为碳源,这主要是由植被碳库碳储量下降造成的。在此期间的释放了总量约为约0.17-2.7Gt C。在1990-2015年间,中国整体表现为碳汇,植被碳库和土壤碳库的增长共同促成了中国的碳汇,在此期间,生态系统总共吸收了约0.35-4.78Gt C。空间分布上,碳汇主要发生在大小兴安岭、长白山,西南和东南丘陵地区。1980至1990年间,我国的碳源主要发生在于三江平原、松嫩平原、华北平原和四川盆地等传统农业区。1990至2015年间,我国的碳源主要发生在于三江平原、松嫩平原。（2）HYDE土地利用数据在我国的适用性HYDE不能准确及时的把握我国1980-2015年间的耕地和城市面积总量的动态变化。在空间分布上,HYDE低估了我国东北地区的农田扩张,高估了黄淮海和长江中下游平原的农田增长,个别时间段和特定地区甚至表现出与现实相悖的耕地面积变化方向。（3）优化土地利用驱动场后的VEGAS模式模拟结果1980-2015年间,我国的植被碳库减少了约0.03Gt C,同时土壤碳库增加了1.51Gt C,总有机碳库增长了1.49Gt C。以2002年为分界点,在2002年以前植被的碳蓄积量减少,土壤的碳蓄积量增加,2002年以后,植被碳库迅速增加且上升趋势显着,模拟结果显示我国陆地生态系统的碳汇规模约为0.13Gt C/yr,能够抵消同时期我国约9.1%左右的化石燃料碳排放量（以2000s平均计）。假设未来情境下的模拟结果显示,至2030年我国陆地生态系统将保持上述碳汇规模,年均总碳汇约在0.15Gt C/yr。
刘伟光[4]（2021）在《中国区域植被对气候变化的响应及其对区域气候反馈的模拟研究》文中进行了进一步梳理植被是陆地生态系统的重要组成部分,深入了解中国区域的植被-气候系统有助于更好地研究未来区域气候变化。但是当前对东亚地区的未来气候预估研究多缺乏考虑植被和气候的动态耦合过程,因此本文利用动态植被模型CLM-CNDV以及其与区域气候模式的同步耦合模式RCM-CLM-CNDV进行了多套数值试验,重点关注植被和气候动态耦合在区域气候变化中的影响,研究了1.5℃和2℃温升背景下未来中国区域植被变化特征,耦合动态植被过程对中国区域气候模拟的影响,RCP8.5情景下植被-气候变化及不确定性分析,动态植被反馈对极端气候事件变化的可能影响等四个方面。主要结论如下:（1）中国区域自然植被对1.5℃和2℃温升具有明显的响应,在不同温升背景下表现出总体植被生产力增强和植被覆盖增加的特征,陆地生态系统将吸收更多的CO2。在1.5℃和2℃温升背景下,中国大部分区域的植被受气候变暖变湿的影响,在逐渐向耐高温的类型转化:在青藏高原和东北地区,寒带植被逐渐转化为温带植被;而在华北地区和东南地区,温带落叶植被转化为温带常绿植被。同时由于受到气温升高和CO2施肥效应的影响,大部分地区植被总初级生产力增加,但是东北地区寒带树木总初级生产力随温度升高而减少。尽管如此,中国区域潜在自然植被生态系统的净初级生产力在1.5℃和2℃温升背景下将比基准时期分别增加13.54%和22.12%,中国区域的自然植被在1.5℃和2℃温升下将吸收更多的CO2。（2）耦合动态植被过程对中国区域气候模拟会产生较大的影响,并且由于植被生物地球物理过程的差异,动态植被的影响存在明显的区域和季节差异。在东北地区和青藏高原的冬季,树木占比增加、裸土减少加上积雪的反照率效应使得地表反照率明显降低,地表净辐射明显增加,此时蒸散发受水分条件约束,从而感热通量和近地面气温显着增加;然而在夏季地表反照率效应被增强的蒸散发效应削弱,从而近地面气温的增加减弱。而在东南地区,树木占比增加造成局地蒸散发增加、水循环加速和云量增加,大气对地表的长波辐射增加明显,“降水-云-辐射”反馈过程使得近地面气温略有上升。此外,由于土壤蒸发、植被蒸发和植被蒸腾之间相互竞争和补偿,蒸散发变化较小,因此耦合动态植被过程对降水模拟的影响明显不如对气温的影响。（3）在RCP8.5情景下,中国大部分区域植被覆盖将有所增加,但是东北地区由于气温预估不确定性较大且植被过程对区域气候较为敏感,因此出现了较大的不确定性。虽然区域气候模式受GCM驱动影响因而气候存在较大的不确定性,但是模式在大部分地区模拟植被不确定性较小,而东北地区模拟植被类型和植被未来变化不确定性较大,其主要原因是东北地区的气温模拟接近部分温带和寒带树木生长和维持的温度阈值:历史时期夏季较高的气温会增加寒带树木受高温胁迫的影响而背景死亡率上升;而未来时期冬季较低的气温不足以推动温带树木的生长,加上夏季寒带树木受高温胁迫的影响,从而导致寒带草地的增多,因此气温的不确定性会造成植被模拟的不确定性。尽管不同模式驱动在东北地区存在多种植被种类变化特征,多模式集合均表明东北地区在RCP8.5情景下存在LAI减少的特征,而在其他地区LAI将有所增加。（4）动态植被反馈对未来气候变化会造成不可忽略的影响,并且由于其对白天气温Tmax和夜间气温Tmin变化的影响存在区域和季节性差异,造成了其对极端气候事件变化的不对称影响。在青藏高原地区,主要由于植被覆盖增加的反照率效应,冬季Tmax明显增加,但是Tmin变化较弱;而由于夏季蒸散发和云辐射等效应的加强,夏季气温变化较小。同理东北地区植被减少造成该区域冬季Tmax降低明显。华北地区由于昼夜净辐射分配的差异,Tmax变化不大的情况下,Tmin有所下降。东南地区本身气候条件比较温暖湿润,植被反馈即使在冬季也能通过“降水-云-辐射”机制和蒸散发效应抵消反照率效应,从而Tmax和Tmin均有所减少。由于上述不同季节Tmax和Tmin的变化,造成了动态植被反馈对极端气候事件变化的不对称影响。此外由于植被变化随着气候变化而加剧,动态植被反馈对极端气候事件变化造成的影响是随着RCP情景增加的。
季舒平[5]（2021）在《华北平原植被春季物候对季前干旱和变暖的响应》文中研究说明全球气候变化对陆地生态系统的影响是生态学和环境科学的研究热点。其中,全球变化型干旱,即干旱和高温的结合,预计将对植被生长和全球碳循环产生深刻的影响。植被物候对气候变化敏感,是了解植被生长对气候变化响应的重要生物学指标。气候变暖已经显着地提前了北半球植被春季物候开始的时间。这种由气候变化驱动的植被物候变化可以通过调节碳、水和能量交换对陆地生态系统的结构和功能产生重大影响。然而,季前干旱和变暖对不同植被类型春季物候的影响差异尚不清楚,探讨植被春季物候对季前干旱和变暖的响应对预测未来全球变化型干旱情景下植被物候变化具有重要意义。本研究选取华北平原为研究区,基于1982～2015年GIMMSNDVI数据利用Spline-midpoint、HANTS-Maximum 和 Timesat-SG 三种方法提取了华北平原生长季始期数据（the start of growing season,SOS）,利用线性回归方法拟合了 SOS的时间变化趋势。基于SPEI分析了季前干旱对华北平原植被春季物候的影响,并量化了森林、草地、小麦和其他农作物的干旱响应差异。然后,基于季前最低温（Tmin）、最高温（Tmax）和平均温（Tmean）对植被春季物候影响范围的结果,利用多元线性回归量化了森林、草地、小麦和其他农作物春季物候的温度敏感性差异。最后,为了探讨季前干旱与变暖对植被春季物候的耦合影响,在像元尺度将研究年份划分为高温干旱、高温无干旱、低温干旱和低温无干旱四种气候条件,综合比较了不同气候条件下SOS的差异。本研究主要结论如下:（1）华北平原不同植被类型之间SOS提前趋势的大小存在差异。总体来看,1982～2015年华北平原超过81.7%的像元春季物候开始时间提前,平均变化速率为—0.5 days/yr。农作物生长季开始时间的提前趋势大于自然植被,其中,小麦的SOS表现出最大的变化速率,然后依次是其他农作物、森林以及草地。（2）华北平原SOS与季前SPEI主要呈负相关关系,表明频发的季前干旱可能会推迟植被春季物候开始的时间。华北平原各植被类型之间春季物候对季前干旱的响应具有差异。总的来说,季前干旱对自然植被SOS的影响大于农作物。小麦的SOS对季前干旱的抵抗力最强,其次是其他农作物、森林和草地。（3）在华北平原,季前Tmin对SOS的影响大于Tmax和Tmean。华北平原不同植被类型的春季物候对季前Tmin的敏感性存在显着差异。整体来看,农作物的SOS对季前温度的敏感性高于自然植被。多元回归分析表明,季前Tmin每升高1℃可分别使小麦、其他农作物、森林和草原的SOS提前10.5、7.6、2.9、2.1天。（4）华北平原在高温干旱年份的SOS显着晚于高温无干旱的年份,但其显着早于低温无干旱和低温干旱年份。考虑到季前干旱和变暖对春季物候的耦合影响,未来气候持续变暖将促使植被春季物候进一步提前,而频发的干旱可能会减缓这一趋势。（5）华北平原植被春季物候对季前干旱的响应以及其温度敏感性沿湿度梯度呈非线性。这一非线性关系表明存在一个阈值,超过这个阈值,改善的湿度条件将不再有助于植被抵抗气候变化。综上所述,华北平原不同植被类型之间SOS提前趋势的大小存在差异。草地的春季物候对干旱的抵抗力最小,未来频发的季前干旱可能会对草地春季物候产生更大范围的影响。小麦的春季物候对季前升温最敏感,这一结果强调了未来气候变化下提高小麦品种耐热性对粮食安全的必要性。在未来全球变化型干旱的情景下,持续的变暖将触发更早的春季植被展叶,但频率和强度增加的季前干旱可能会减缓这一趋势。本研究增进了对植被春季物候变化的理解,为物候模型中的植被对气候变化的特异性响应和非线性响应提供了科学依据,对监测陆地碳动态以及生态系统管理具有重要意义。
户晓[6]（2021）在《全球变化关键因子对陆地生态系统净初级生产力影响的模拟与评估》文中指出气候变化、CO2和土地利用/覆被变化（Land-use/cover change,LUCC）是全球陆地生态系统的关键因子。研究这三个因素对净初级生产力（Net primary productivity,NPP）的影响对预测未来全球NPP和研究陆地生态系统碳循环起着至关重要的作用。气候变化、CO2浓度变化以及土地利用/覆被变化的单个因子对陆地生态系统净初级生产力会产生不同程度的影响,三种影响因子之间也存在着复杂的相互作用。关于气候变化、CO2浓度变化和LUCC的综合影响和各个因子的贡献率,尤其是针对未来LUCC对NPP影响的研究很少。因此,定量分析气候变化、CO2浓度变化和LUCC变化对全球陆地净初级生产力的影响有着重要意义。本研究基于2010-2100年的气象数据,利用综合生物圈模拟器IBIS（Integrated Biosphere Simulator）模型模拟了2010-2100年全球陆地生态系统在3种典型排放情景（代表浓度性路径RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）影响下NPP的总体变化趋势,和对气候变化、CO2浓度变化和LUCC变化的不同响应。（1）在全球格局下,各纬度带的NPP均呈增长趋势,以本世纪末变化最为显着。其增长趋势主要是由CO2对NPP的正向作用引起的,而气候变化的作用则是负向影响,LUCC的增加趋势只有较小的正向作用,主要由北中纬地区贡献。（2）北高纬地区的气候变化因子对NPP产生了正向影响,在RCP8.5情景下的世纪末最大达到1.175 Pg C Yr-1。气候变化因子在南半球地区对NPP产生负向影响,在热带地区对NPP产生最大的负向影响(-4.842 Pg C Yr-1)。不同的区域内,CO2对NPP均产生了正向影响,对热带地区的影响最强(8.372 Pg C yr-1)。作为主导因子,CO2在RCP8.5情景下的亚洲地区综合影响最大(2.868Pg C yr-1)。LUCC对NPP只有很小的正向影响,对NPP的整体贡献率仅为6.14%。RCP8.5情景下,LUCC对2010-2020年全球NPP的正向影响最大,在热带和北高纬地区,LUCC对NPP分别产生最强的正、负效应。LUCC因子影响下,亚洲地区的NPP变化最为明显,RCP8.5情景下2010-2020年增加0.681Pg C yr-1。（3）利用模型预测全球变化因子对NPP的影响还存在一些不确定性。因此,分析不同因素的影响可能为预测未来全球NPP和碳循环的影响提供依据。
管延龙[7]（2021）在《全球气候景观格局变化及其对青藏高原地表水资源影响研究》文中研究说明大量人为排放温室气体导致了全球范围的气候变化,对自然和人类系统产生了重要影响。在全球气候变暖背景下,除了极地气候范围不断萎缩外,其他气候类型基本上都呈较显着扩张趋势。然而,相关研究多以面积等相关指标进行探索,缺乏对气候本身空间异质性的认识,也包括我国特有的高寒气候。本文基于长时间序列的观测、再分析和气候模型资料,从空间形态角度出发将全球气候空间变化与景观生态指标进行有机结合,构建全球气候景观格局,并对其结构和功能进行深入探索。同时,基于青藏高原高寒气候快速演变的背景,重点探索其地表水资源变化,了解其时空分布特征和规律,剖析高原气候与地表水资源之间响应。本文研究结果主要包括以下几个方面:（1）通过将气候变化与景观生态学有机结合,基于区域尺度上气候类型的面积变化,利用SD指数表征了全球陆地主要气候区的分散变化,构建了全球气候景观格局评价体系,揭示了全球气候斑块有一个清晰的聚集过程,同时伴随着气候多样性的明显下降。（2）探索了未来高排放情景下全球气候景观格局的结构变化。结果表明,在1901-2095年间,全球气候区景观格局的斑块聚集效应显着增加,热带,干旱,温带和寒带气候出现显着的斑块聚集效应,而极地气候带则表现为破碎化特征。同时,全球气候景观格局的结构变化具有从高纬度到低纬度的纬度地带性变化趋势,不同时期的标准差椭圆的空间分布也趋于聚集。（3）使用香农（SHDI）和希普森（SIDI）多样性指数对全球气候的异质性进行了有效探索。从1901年到2095年,全球气候多样性趋于下降。随着RCP2.6～RCP8.5辐射强迫的增强,SHDI多样性指数和SIDI多样性指数的下降趋势加剧。敏感性实验指出温度对气候异质性影响明显大于降水。气候异质性变化具有重要的潜在生态学意义,随着气候异质性下降,对应的生态地理区域也将发生变化,物种可能面临越来越大的灭绝风险。（4）不同时空尺度的气候变化的探索,有助于强化对气候本身变化更深的认识。从1961到2014,我国高寒气候区,即青藏高原气候类型变化也趋于加速,主要气候类型的累积面积变化以0.086%/y的速率显着上升。主要气候类型之间存在显着差异,干旱气候、温带气候和大陆性气候的变化率分别为0.021%/y、0.007%/y和0.177%/y,而高山极地气候的下降明显,为-0.206%/y。敏感性结果显示温度是青藏高原高寒气候类型演变的主要驱动力。（5）青藏高原湿地景观所占整个高原面积较小,空间上较为分散,然而其空间异质性较为强烈。基于气候水平衡概念,的研究结果有效表征了青藏高原地表整体上趋于湿润化,尤其自1995年以来,高原中西部气候区湿润化趋势较其他地区显着。各流域冰川基本上都呈下降趋势,高原南部雅鲁藏布江流域、黄河源区和高亚洲印度河流域下降最为明显,高原内陆源区冰川退缩同样明显,约9.5%。1995年之后,青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势,集中于青藏高原内陆地区。高原内陆湖泊面积显着增长与高原积雪深度下降存在明显响应,主要集中于唐古拉山北部,遵循山体东南西北走势,表明积雪深度的快速下降可能对高原湖泊进行了有效补给。1990-2000年高原水资源储量快速下降,而2000年之后水资源储量趋于平稳,整体上呈“北升南降”空间特征。从大气环流角度来看,青藏高原干湿季不同的大气湿度及风速风向差异巨大,其可能是诱发青藏高原地表水资源变化的重要原因。
谢晓栋[8]（2020）在《中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究》文中提出二氧化碳（CO2）是一种重要的温室气体,能够通过改变辐射来影响区域气候,是导致全球气候变暖的重要因素。CO2作为植物光合作用的重要原料,其浓度的变化对于生物源挥发性有机物（BVOC）的排放过程有着一定的调节作用,从而影响大气中的臭氧和颗粒物浓度。另一方面,臭氧对植物细胞的损伤以及颗粒物的散射施肥效应能够影响植被的生长发育,从而改变陆地生态系统对大气中CO2的吸收过程。中国作为世界上最大的能源消耗和温室气体排放国,CO2浓度逐年上升。同时,近年来以颗粒物和臭氧为主的大气复合污染问题造成空气质量下降,危害人体健康,引起越来越多的学者关注。因此研究中国地区CO2与臭氧、颗粒物的相互影响对于缓解区域气候变化、改善空气质量有着重要的科学意义。本文以数值模拟为主要研究手段,发展区域气候-化学-生态耦合模式RegCM-CHEM-YIBs,模拟中国地区CO2浓度和陆地碳通量的时空分布特征,定量估算陆地碳通量对CO2浓度的影响。进一步研究臭氧和颗粒物污染对我国陆地植被生产力和碳通量的影响,以及由此引起的大气CO2浓度的变化特征。此外,还定量评估了区域CO2浓度升高和全球气候变化对植被BVOC排放量以及大气中臭氧、二次有机气溶胶（SOA）浓度的影响。主要研究结果如下:首先,发展了区域气候-化学-生态耦合模式RegCM-CHEM-YIBs。在区域气候化学模式RegCM-CHEM的基础上新增了CO2物种,引入陆地生态系统模式YIBs,在线计算陆地植被CO2和BVOC排放通量。改进了模式中有关SOA浓度的计算过程,使用实时模拟的CO2浓度替换辐射模块和YIBs模块中原有的CO2浓度,使得RegCM-CHEM-YIBs模式具有研究区域气候、大气化学和陆地生态系统间相互作用的能力。模拟结果与再分析资料、站点监测数据、卫星遥感产品之间具有很好的一致性,表明耦合模式的结果合理可信。其次,给出了中国地区陆地碳通量和大气CO2浓度的时空分布特征。2006–2015年间,陆地碳通量整体呈现由北向南递增的趋势,高值区出现在西南地区,净生态系统碳交换量（NEE）的绝对值最大超过1000 g C m-2 yr-1。不同地区的陆地碳通量均存在明显的季节变化特征。夏季陆地生态系统是重要的CO2汇,NEE为负值,且占全年总NEE的60%左右;冬季陆地生态系统为弱的CO2源,NEE以正值为主。NEE的季节变化趋势与温度、降水间均存在明显的负相关性,且与温度的相关性大于降水。NEE的年际变化和厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件呈现较强的相关性,厄尔尼诺事件期间的温度增加、降水减少能够削弱陆地生态系统对CO2的吸收。我国CO2浓度的年均增长率为2.2 ppm yr-1,高于全球平均水平。高值中心位于京津冀、长三角、珠三角和四川盆地等城市群地区,最大值超过430 ppm。CO2浓度整体呈现冬春高,夏秋低的季节特征。南方地区CO2峰值出现在2月,谷值出现在6月;而北方地区的峰值和谷值出现时间相对较晚,分别在4月和7月。陆地碳通量是造成CO2浓度季节变化的主要因素,夏季由于植被对CO2的吸收,大部分地区CO2浓度降低约612 ppm;冬季CO2浓度有所升高,最大增幅约为4 ppm。再次,定量评估了臭氧和颗粒物污染对大气中CO2浓度的影响。由于臭氧对植被的损伤,我国年平均总初级生产力（GPP）和陆地碳通量分别降低0.76±0.27 Pg C yr-1和112.2±22.5 Tg C yr-1。臭氧对植被的影响存在明显的季节差异,主要集中在4–9月,占全年的90%以上。陆地碳通量的削弱使得更多的CO2残留在大气中,我国大部分地区的年均CO2浓度增加约0.72.5 ppm,云南和贵州省的部分地区最大可达6 ppm。颗粒物通过改变散射辐射比例、区域气候和水循环过程来影响陆地植被的生长和碳同化能力。模拟结果表明,颗粒物导致我国GPP和陆地碳通量分别增加约0.36 Pg C yr-1（5%）和0.06 Pg C yr-1（21%）。GPP的增加主要发生在西南、东南和华北地区,而陆地碳通量的变化主要来自西南和华中地区。颗粒物引起的散射辐射比例的增加是导致GPP和NEE变化的主要原因,其占主导地位的区域分别占我国陆地总面积的59%和62%。陆地碳通量的增加能够降低大气中的CO2浓度,我国西南地区的CO2浓度降低最为明显。颗粒物对CO2浓度的影响存在较强的季节差异,主要集中在6–10月。夏季全国平均CO2浓度减少约0.62 ppm,最大降低幅度发生在四川盆地地区,可达4 ppm。最后,定量研究了区域CO2浓度升高和全球气候变化对臭氧和SOA浓度的影响。区域CO2浓度升高和全球气候变化的影响下,我国陆地植被的光合作用速率和生产力明显增加。不同情景下BVOC排放的变化存在较强的季节差异,夏、秋季明显增强,冬、春季有一定的减小。全年平均来看,异戊二烯排放增加1.40 TgC yr-1（17%）,单萜烯排放减少0.14 Tg C yr-1（5%）。由于区域CO2浓度升高和全球气候变化的共同影响,我国的臭氧和SOA浓度分别减小0.5 ppb和0.3μg m-3。全球气候变化导致华北地区夏季的臭氧和SOA浓度显着降低（最大减少7 ppb和3.4μg m-3）,华南地区明显增加（最大增加5 ppb和2.6μg m-3）。全球气候变化引起的大气环流的改变增强了夏季污染物由北向南的输送过程,从而增加了华南地区的臭氧、SOA及其前体物的浓度。相反,CO2施肥效应引起的BVOC排放变化则导致夏季华北地区臭氧和SOA浓度增加（最大增加3.5 ppb和5μg m-3）,华南地区减少（最大减少5.5 ppb和4.5μg m-3）。华北地区CO2施肥效应导致的光合作用速率增强对BVOC排放的影响占主导作用,BVOC排放的增强进一步增加臭氧和SOA浓度。而华南地区CO2浓度升高导致的植被气孔关闭对BVOC排放的影响更为明显,BVOC排放的削弱降低了臭氧和SOA浓度。通过以上几个方面的研究,本文揭示了近年来我国地面CO2浓度以及陆地碳通量的时空分布特征及其影响因素,定量分析了CO2与臭氧、颗粒物通过陆地植被发生的相互影响规律,对于理解区域气候、大气化学和陆地植被间的相互反馈有一定的参考价值,同时可以为我国未来的气候政策制定和空气污染治理提供合理的科学依据。
徐雅晴[9]（2020）在《植被恢复力遥感测度模型研究》文中指出植被维系着生态系统的稳定,了解植被恢复力的内涵并定量测度植被恢复力,可以为生态系统管理及生态修复提供理论依据。然而,目前的植被恢复力评价体系监测指标及计算方法不一致,同时存在缺少环境变量描述和主观性较强的问题,因此亟待建立能够描述植被动态变化过程和扰动响应特征的植被恢复力测度体系。遥感数据多分辨率、多时相、多波段的特点能够满足对地监测的多种需求,但当前对地观测平台及数据量不断增加,探究多种数据融合应用方法并建立有效监测指标是建立植被恢复力测度体系的关键内容。因此,本文的总体目标是基于植被恢复力的内涵,建立具有普适性的植被生态系统监测指标和植被恢复力遥感测度模型。本文首先采用文献综述法总结了植被扰动因素及影响机理,然后利用数学建模法和统计分析法建立了植被恢复力遥感测度模型,提出了恢复力驱动因素分析方法;采用气候样带法提出并验证了基于蒸散量的干旱监测指标;针对模型变量中时间序列数据存在噪声和缺失值的问题,开发了时间序列重建方法;最后以澳大利亚植被样带、山西翼城农田生态系统和陕西秦岭森林生态系统为研究区,应用该模型测度了植被恢复力并探究了植被恢复力的影响因素。论文主要结论如下:（1）基于时间序列的自回归模型能描述植被动态变化过程和植被生态系统的记忆性,根据植被扰动因素和植被对水分变化的响应关系,以植被指数距平值、温度距平值和干旱监测指标作为模型变量,建立了基于ARx和滞后相关系数的植被恢复力测度模型,并通过变量的相关系数和平稳性检验验证了模型的有效性。同时,利用Copula函数建立极端天气发生概率模型,可以根据其尾部相关性分析植被恢复力变化的驱动因素。（2）干旱指标是植被恢复力模型中的重要变量,本文根据地表-大气水分平衡过程,提出了基于地表水分亏缺量的干旱监测指标CWDa。基于通量塔实测数据和澳大利亚可用水数据库建立CWDa,并在澳大利亚北部降雨梯度带检验CWDa的干旱监测效果。结果显示,CWDa能在湿润至干旱环境下有效检测土壤湿度变化并识别干旱,对深层土壤水分含量敏感性高的特性使其有利于分析干旱地区植被对土壤含水量变化的反馈。不同观测时长条件下建立的CWDa一致性较高,干旱识别结果受有效数据量影响较小。（3）针对植被恢复力测度模型中时间序列数据存在缺失值和噪声的问题,提出了基于监测指标属性及年际差异特征的时序数据重建算法。通量观测数据可以采用DINGO算法获取连续的气象参数和热通量观测数据链,遥感植被指数序列可采用Spline-变权重滤波算法以增加对曲线局部极小值的判断条件。在减少噪声的同时,保留了NDVI时序曲线的合理波动以显示植被动态变化的细节特征。由于蒸散量数据受气象条件及年际差异影响大,因此采用缺失值前、后的数据进行填补能获得较高的估计精度。（4）利用植被恢复力测度模型分析恢复力驱动因素的结果表明,澳大利亚植被样带上的植被恢复力随年降雨量的减少而降低,干旱地区的植被群落在干旱和温度异常时较难保持稳态;山西翼城农田生态系统的植被恢复力受水分亏缺的影响,而陕西秦岭森林生态系统生物量丰富,植被群落未发生明显扰动,恢复力变化不显着。三个案例研究发现,植被恢复力受植被群落结构、极端天气发生概率和降雨量变化的影响,具有较高的树/草比和植被C4/C3类型比的群落有较好的植被恢复力。干旱-半干旱地区的植被群落对气候变化更敏感,因此需要加强生态系统的管理,降低稳态转移风险。本文提出了基于环境变量和植被响应特征的植被恢复力遥感测度体系,能够利用遥感数据高效、实时监测不同气候区的植被群落恢复力变化并分析驱动因素,可帮助决策者和管理者进行生态恢复策略的选择及验证。本文共包含图39幅,表26个,参考文献209篇。
陈炜哲[10]（2020）在《陆地植被的生产力及其分布对气候变化的响应 ——以末次冰盛期、全新世中期和现代为例》文中研究指明第四纪以来的全球气候变化剧烈,以多次出现的冰期-间冰期气候旋回和当前的全球变暖为主要特征。在距我们最近的极寒冷时期末次冰盛期（～21 ka）,海平面降低,冰盖扩张,气候寒冷。而到了全新世中期（～6 ka）,全球进入一个大暖期,在非洲的表现为夏季风增强,降雨量显着增加,形成了非洲湿润气候时期。而工业革命以后随着二氧化碳（CO2）等温室气体浓度的升高,气候开始快速变暖。气候变化与陆地生态系统有着十分紧密的联系。晚第四纪的气候变化对陆地植被和地表过程有着显着影响。气候的变化必然引起生态环境的变化,目前,我国的生态环境问题日益突出,如何改善生态与环境是事关经济社会可持续发展和人民生活质量提高的重大科学问题。作为陆地生态系统最重要的一环,植被在防风固沙、保持水土、调节气候等方面发挥着巨大作用。因此,揭开气候变化与植被的耦合关系十分重要。一方面,这有利于理解过去的植被分布和生产力对气候变化的响应;另一方面,这将是预测和应对未来气候变化影响的科学依据。然而,目前的研究往往只关注某一时期或者单一因素对地表植被的影响。这制约了我们更好地理解生态环境对过去短期和长期的气候变化的响应。本文选取了三个典型时期末次冰盛期、全新世中期和现代,期望通过气象站点的现代观测资料、遥感反演的地表参数资料、古气候重建资料和地表过程模型等多种数据资料和分析手段,来探究CO2浓度、气候、火和土壤性质等多种因子对陆地植被分布和生产力的影响。主要研究内容包括:（1）对末次冰盛期和全新世中期的植被分布进行的模型模拟重建研究,以及（2）对气候变化影响中国现代植被生产力的分析研究。主要获得了以下四点结论:1.重建了末次冰盛期和工业革命前时期的全球植被的分布,揭示了CO2浓度、气候变化和火灾对全球植被分布的影响机理。利用ORCHIDEE-MICT动态植被模型,设计了12个敏感性实验,用于区分CO2、气候指标（气温降水等）和火灾对末次冰盛期和工业革命之前全球植被变化的影响。研究结果表明,在低纬度地区,CO2的变化对热带树木、温带树木和C4草分布的影响大于气候;而在高纬度地区,气候主导了北方树木和C3草的覆盖变化。CO2升高导致的热带树木总初级生产力（GPP）的增加比温带和北方树木的增加更大,这强调了高纬和低纬树木对CO2变化的不同敏感性。CO2的变化也改变了植被覆盖度和降雨量的关系。随着CO2升高,热带树木覆盖度达到饱和所需的降雨量显着降低。这意味着如果不考虑人类活动和其他限制因素,未来在半湿润和半干旱地区的树木覆盖率有望随着CO2升高而增加。此外,由于草的减少会带来火灾的降低,因此可以进一步扩大树木的覆盖率。2.重建了全新世中期北非植被的分布,并对降雨量和地表碳库进行了估算,发现土壤反馈作用对植被覆盖的重要影响。借助于具有较好土壤过程的动态植被模型ORCHIDEE-MICT,研究了维持全新世中期撒哈拉的植被覆盖度所需要的降水量。通过逐步向模型加入一些土壤作用,来探讨这些过程对植被动态变化和陆地水循环的影响,这些过程包括土壤有机碳持水效应、土壤水导率的影响和土壤蒸发的影响等。结果表明考虑所有土壤对植被的反馈作用之后,该模型需要400 mm/yr的降水量就能重现孢粉所推断的全新世中期撒哈拉植被覆盖。从全新世中期到工业革命之前,我们推测由于“绿色撒哈拉”的消失,大量土壤、凋落物和植被中的有机物被移除。由此,撒哈拉陆地碳储量减少了约58 Pg C,部分碳被释放到大气中,可能对气候产生影响。3.湖北省极端气候变化事件发生的频率呈现出增加的趋势,发现极端气候变化事件影响着植被生产力的年际变化。利用湖北省及周边52个气象站点1961-2015年的日分辨率气温和降雨观测数据,计算出气候变化检测、监测和指标专家组所定义和推荐的21个气温和降水指数。对这些气候指标和三个植被指数进行了趋势分析,以及与厄尔尼诺等海温和大气环流异常指数的相关分析。另外利用了一种多元线性回归的方法量化了植被对不同气候指数的敏感性。结果发现,所有暖相的气温指标均呈显着上升趋势,例如湖北省夏季日数过去30年增加了约20天。在空间上,极端降水量在东部地区呈上升趋势而在西部地区呈现下降趋势。通过对比各个指标在1982-2015年和1961-2015年两个时间段的趋势,发现有18个指标的趋势出现了增加,表明气候变化正在加剧。相关性分析表明大西洋多年代际振荡指数的暖相会导致研究区极端高温和极端降水。逐步多元线性回归分析表明夏季日数和平均降雨强度对湖北省植被年际变化有正面影响,而霜冻日数、高温持续日数、暴雨日数和持续干旱日数存在一定负面影响。4.利用一种创新的三维数据分析方法,通过分析对比TRENDY模型和Yao-GPP模型的数据,发现中国东北和华北地区的植被受极端干旱事件的影响较大,中国南方植被更容易受到寒冷和热浪的影响。本研究将一种创新的三维数据分析方法应用于中国的总初级生产力负异常事件中。利用13套GPP数据对1982-2015年间中国植被生产力的负极端事件的时空特征和驱动因素进行了探究。结果显示,模型的GPP数据和基于观测反演的GPP数据都表明东北和华北的植被最易受极端事件的影响,特别是在山区。对这12套TRENDY模型和Yao-GPP数据的分析发现,过去三十年分别有45%和68%的GPP亏损发生在夏天。九个气候因子当中,降水量负异常是中国极端事件的主要驱动因素。幂律分布分析进一步验证了干旱的重要影响。通过敏感性分析发现植被生产力对干旱的敏感性是对洪涝灾害的敏感性的两倍。然而,中国南方植被更容易受到寒冷和热浪的影响,这较少被前人报道。综上所述,本文利用动态植被模型重建了末次冰盛期全球植被分布以及全新世中期北非植被分布,并揭示了在不同时间尺度下,不同因素对陆地植被的重要影响。同时,本文也强调了地表过程对气候变化的潜在影响。研究结果对现在和未来的变化趋势有一定的指示意义。如果不考虑人类活动和其他限制条件,未来在半湿润和半干旱地区的树木覆盖率有望随着CO2浓度的升高而增加。未来CO2浓度和气候变化以及火灾的耦合效应可能引起干旱热带地区树木覆盖率的显着变化。近50年湖北省极端气候呈现加剧的趋势,极端事件强烈影响着植被生产力的年际变化。近30年东北和华北地区的植被受极端事件影响较大,南北方极端事件分别以干旱和极端气温为主。因此,建议应该有针对性地制定管理方案来应对未来的全球变化。本研究对于揭示气候变化、植被和地表过程的密切关系,对于理解过去气候变化的影响和应对未来气候变化具有重要意义。
二、The consequences of uncertainties in land use, climate and vegetation responses on the terrestrial carbon（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、The consequences of uncertainties in land use, climate and vegetation responses on the terrestrial carbon（论文提纲范文）
（1）IPCC AR6报告解读：气候系统对太阳辐射干预响应（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 太阳辐射干预对气候系统影响的总体评估 |
| 1.1 太阳辐射干预可以在全球和区域尺度上抵消一部分温室气体增加造成的气候变化（高信度） |
| 1.2 太阳辐射干预无法在全球和区域尺度上完全抵消温室气体增加引起的气候变化（几乎确定） |
| 1.3 有可能通过适当的太阳辐射干预设计，同时实现多个温度变化减缓目标（中等信度） |
| 1.4 太阳辐射干预实施后再突然终止，会造成快速的气候变化（高信度） |
| 2 不同太阳辐射干预方法对气候系统影响评估 |
| 2.1 平流层气溶胶注入 |
| 2.2 海洋低云亮化 |
| 2.3 高层卷云变薄 |
| 2.4 改变地表反照率 |
| 3 太阳辐射干预对全球生物化学循环影响评估 |
| 3.1 太阳辐射干预会通过降温作用，促进陆地和海洋对大气CO2的吸收（中等信度） |
| 3.2 太阳辐射干预对其他生物化学循环影响的不确定性大 |
| 4 不确定性和展望 |
（3）土地利用数据对动态植被模式模拟中国陆地生态系统碳源汇影响的研究（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 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 第二章 研究区域概况、数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 第三章 多模式中国碳源汇模拟结果研究 |
| 3.1 研究区碳库的空间分布特征 |
| 3.2 研究区碳库的年际变化特征 |
| 3.3 研究区碳源汇的时空分布特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 HYDE数据集在中国的适用性研究 |
| 4.1 中国耕地面积的时间变化 |
| 4.2 中国耕地面积的空间变化 |
| 4.3 中国城市建成区面积的时间变化 |
| 4.4 中国城市建成区面积的空间变化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 优化土地利用驱动场后的模式模拟结果研究 |
| 5.1 研究区碳库的年际变化特征 |
| 5.2 研究区碳源汇的时空分布特征 |
| 5.3 研究区未来碳汇的预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）中国区域植被对气候变化的响应及其对区域气候反馈的模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 植被气候效应的研究进展 |
| 1.2.2 动态植被模型发展和应用相关进展 |
| 1.2.3 卫星资料发展及其在植被-气候相互作用中研究进展 |
| 1.2.4 观测和模拟全球植被变化的相关进展 |
| 1.3 存在问题、拟解决的关键问题和本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 模式、数据和方法 |
| 2.1 模式介绍 |
| 2.1.1 动态植被模型CLM-CNDV |
| 2.1.2 区域气候模式RegCM-CLM-CNDV |
| 2.2 数据介绍 |
| 2.2.1 观测数据 |
| 2.2.2 再分析数据 |
| 2.2.3 CMIP5 数据 |
| 2.2.4 卫星遥感数据 |
| 2.3 方法介绍 |
| 2.3.1 基本统计量和统计检验方法 |
| 2.3.2 水循环过程诊断 |
| 2.3.3 地表能量平衡与温度分解方法 |
| 第三章 中国区域自然植被对全球1.5℃和2℃温升的响应及成因分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数值试验 |
| 3.3 1.5℃和2℃温升背景下的气候特征 |
| 3.4 1.5℃和2℃温升背景下的植被分布 |
| 3.5 1.5℃和2℃温升背景下的植被生产力变化和成因 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 耦合动态植被过程对中国区域气候模拟的影响及机理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数值试验 |
| 4.3 模拟评估 |
| 4.3.1 模拟植被的空间分布特征 |
| 4.3.2 模拟气候的时空特征 |
| 4.4 耦合动态植被过程对陆面特性和近地面气候的影响 |
| 4.4.1 耦合动态植被过程对陆面特性的影响 |
| 4.4.2 耦合动态植被过程对气候的影响 |
| 4.5 耦合动态植被过程影响气候的机理分析 |
| 4.5.1 耦合动态植被过程对陆面水循环过程的影响 |
| 4.5.2 耦合动态植被过程对地表能量平衡的影响 |
| 4.5.3 地表能量变化对温度的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 RCP8.5 情景下中国区域植被-气候的未来变化及不确定性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数值试验 |
| 5.3 RCP8.5 情景下未来气候的可能变化 |
| 5.4 RCP8.5 情景下未来植被的可能变化 |
| 5.5 植被未来变化及其对气候变化反馈影响的不确定性分析 |
| 5.5.1 植被未来变化的不确定性 |
| 5.5.2 动态植被反馈对气候变化影响的不确定性 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 动态植被反馈对未来极端气候事件变化的影响及机理分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数值试验 |
| 6.2.1 伪全球变暖方法PGW |
| 6.2.2 极端指数ETCCDI |
| 6.3 未来极端气候事件的变化特征 |
| 6.4 动态植被反馈对极端温度事件变化的影响 |
| 6.5 动态植被反馈对白天和夜间气温变化的影响 |
| 6.6 动态植被反馈对气候变化影响的机理分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）华北平原植被春季物候对季前干旱和变暖的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 植被物候的遥感提取和监测 |
| 1.2.2 植被物候对干旱的响应 |
| 1.2.3 植被物候对气候变暖的响应 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 研究区域概况和研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 植被类型和小麦种植地图数据 |
| 2.2.2 NDVI数据 |
| 2.2.3 干旱和气象数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 植被春季物候提取 |
| 2.3.2 统计分析方法 |
| 2.4 技术路线 |
| 第三章 植被春季物候时空动态变化 |
| 3.1 研究结果 |
| 3.1.1 植被春季物候多年均值空间格局 |
| 3.1.2 植被春季物候年际变化趋势 |
| 3.2 讨论 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 植被春季物候对季前干旱的响应 |
| 4.1 研究结果 |
| 4.1.1 基于SPEI的季前干旱对植被春季物候的影响 |
| 4.1.2 不同植被类型春季物候对季前干旱的响应差异 |
| 4.2 讨论 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 植被春季物候的温度敏感性分析 |
| 5.1 研究结果 |
| 5.1.1 植被春季物候对季前温度的敏感性 |
| 5.1.2 不同植被类型春季物候季前温度敏感性差异 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 季前干旱和变暖对植被春季物候的耦合影响 |
| 6.1 华北平原季前干旱和变暖对植被春季物候的耦合影响 |
| 6.2 讨论 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论、创新点与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间撰写的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）全球变化关键因子对陆地生态系统净初级生产力影响的模拟与评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 陆地生态系统碳循环的研究现状 |
| 1.2.2 气候因子对NPP 的影响研究现状 |
| 1.2.3 CO_2因子对NPP的影响研究现状 |
| 1.2.4 LUCC对 NPP的影响研究现状 |
| 1.3 现存研究的问题与不足 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究方法与数据来源 |
| 2.1 IBIS模型简介 |
| 2.2 模型驱动数据的构建 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 未来不同代表性浓度路径(RCPs)排放情景 |
| 2.2.3 未来LUCC数据来源 |
| 2.3 模型模拟的设定 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 NPP的数据提取 |
| 2.4.2 不同因子贡献率的计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 不同影响因子对生态系统NPP影响的全球格局 |
| 3.1 未来气温、降水、CO_2和LUCC因子的全球变化趋势 |
| 3.2 未来三种气候变化情景下全球陆地生态系统NPP的时空格局变化 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 不同影响因子对生态系统NPP影响的分区格局 |
| 4.1 未来气温、降水和LUCC因子的纬度变化趋势 |
| 4.2 未来三种气候变化情景下陆地生态系统NPP的纬度时空格局变化 |
| 4.3 未来气温、降水和LUCC的洲际变化趋势 |
| 4.4 未来三种气候变化情景下陆地生态系统NPP的洲际时空格局变化 |
| 4.5 结论与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 不同因子对陆地生态系统NPP的影响及相对贡献率的分析 |
| 5.1 气候因子对NPP的影响分析 |
| 5.2 CO_2对NPP的影响分析 |
| 5.3 LUCC对 NPP的影响分析 |
| 5.4 LUCC对森林和草地NPP的影响分析 |
| 5.5 气候因子、CO_2和LUCC对全球NPP变化的相对贡献率 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 不确定性分析 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）全球气候景观格局变化及其对青藏高原地表水资源影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 全球气候变化的背景综述 |
| 1.2.1 气候系统变化的观测证据 |
| 1.2.2 气候变化的归因 |
| 1.2.3 气候变化的影响 |
| 1.3 景观生态学研究进展 |
| 1.4 气候分类理论研究进展 |
| 1.5 气候变化对地表水资源变化研究进展 |
| 1.6 论文研究重点 |
| 1.7 本文主要内容 |
| 第二章 全球气候景观格局构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 资料与方法 |
| 2.2.1 气候资料 |
| 2.2.2 K(?)ppen-Geiger气候分类 |
| 2.2.3 气候空间形态指标 |
| 2.2.4 统计分析 |
| 2.3 基于CRU/UD再分析资料的陆地气候格局景观变化 |
| 2.4 大陆尺度的气候景观格局的变化特征 |
| 2.5 不同气候分类方法评估 |
| 2.6 结果分析和讨论 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 RCP8.5排放情景下全球气候景观格局结构分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据与方法 |
| 3.2.1 数据 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 地理空间特征计算 |
| 3.2.4 未来气候带预测的不确定性分析 |
| 3.3 基于RCP8.5排放情景的全球气候区变化特征 |
| 3.4 全球气候类型的空间聚集变化 |
| 3.5 结果分析和讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 排放情景对全球气候景观格局功能的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料与方法 |
| 4.2.1 气候数据 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.3 全球气候带的面积变化 |
| 4.4 全球气候多样性敏感性分析 |
| 4.5 气候景观变化环境影响分析 |
| 4.6 结果分析和讨论 |
| 4.7 本章结论 |
| 第五章 高寒气候区气候异质性及环境效应分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据与方法 |
| 5.2.1 数据 |
| 5.2.2 统计和敏感性分析 |
| 5.3 青藏高原气候变化特征 |
| 5.4 青藏高原气候变化敏感性分析 |
| 5.5 青藏高原气候变化环境效应 |
| 5.6 结果分析与讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 气候异质性对地表水资源影响——以青藏高原为例 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 资料与方法 |
| 6.2.1 资料介绍 |
| 6.2.2 标准化降水蒸发指数SPEI |
| 6.3 青藏高原地区不同湿地类型特征分析 |
| 6.4 基于SPEI指数的地表干湿变化特征分析 |
| 6.5 高原积雪深度变化特征分析 |
| 6.6 高原地表水资源量变化特征 |
| 6.7 高原环流变化特征 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文主要结果 |
| 7.2 本文的创新性 |
| 7.3 本文的不足和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其相关成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 二氧化碳数值模拟研究 |
| 1.2.2 陆地生态系统模式研究 |
| 1.2.3 臭氧和颗粒物对植被的影响研究 |
| 1.2.4 二氧化碳施肥效应研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 研究方法与数据 |
| 2.1 区域气候化学模式RegCM-CHEM简介 |
| 2.1.1 发展历程 |
| 2.1.2 主要模块 |
| 2.1.3 气溶胶和气相化学机制 |
| 2.2 陆地生态系统模式YIBs |
| 2.2.1 YIBs模式主要过程 |
| 2.2.2 冠层辐射方案 |
| 2.2.3 生物源挥发性有机物排放方案 |
| 2.2.4 臭氧损伤方案 |
| 2.3 RegCM-CHEM-YIBs耦合模式 |
| 2.3.1 耦合模式框架 |
| 2.3.2 模式输入数据 |
| 第三章 中国地区二氧化碳时空分布特征的模拟研究 |
| 3.1 模式设置 |
| 3.2 模式结果验证与分析 |
| 3.2.1 气象场评估 |
| 3.2.2 陆地生态系统碳通量评估 |
| 3.2.3 二氧化碳浓度评估 |
| 3.3 二氧化碳浓度和陆地碳通量的时空分布特征 |
| 3.3.1 年际变化特征 |
| 3.3.2 季节变化特征 |
| 3.4 陆地碳通量对二氧化碳浓度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 臭氧和颗粒物对植被碳通量及二氧化碳浓度的影响研究 |
| 4.1 数值试验方案设计 |
| 4.2 模拟结果评估 |
| 4.2.1 臭氧浓度模拟及验证 |
| 4.2.2 气溶胶光学厚度模拟及验证 |
| 4.3 臭氧对植被碳通量以及大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.3.1 臭氧对植被碳通量的影响 |
| 4.3.2 臭氧对大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.3.3 不确定性分析 |
| 4.4 颗粒物对植被碳通量以及大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.4.1 颗粒物对辐射、温度和饱和蒸气压差的影响 |
| 4.4.2 颗粒物对植被碳通量的影响 |
| 4.4.3 不同气象因子对植被碳通量的贡献 |
| 4.4.4 颗粒物对大气二氧化碳浓度的影响 |
| 4.4.5 不确定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 区域二氧化碳浓度升高和全球气候变化对臭氧及二次有机气溶胶的影响研究 |
| 5.1 数值试验方案设计 |
| 5.2 模拟结果评估 |
| 5.2.1 BVOC排放的模拟与验证 |
| 5.2.2 SOA浓度的模拟与验证 |
| 5.3 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对我国气候的影响 |
| 5.4 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对植被碳收支及BVOC排放的影响 |
| 5.4.1 植被光合作用速率及生产力的变化 |
| 5.4.2 植被BVOC排放的变化 |
| 5.5 区域CO_2浓度升高和全球气候变化对臭氧和SOA的影响 |
| 5.5.1 对近地面臭氧浓度的影响 |
| 5.5.2 对二次有机气溶胶浓度的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究结果 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 6.3.1 本文工作的不足之处 |
| 6.3.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间科研成果 |
（9）植被恢复力遥感测度模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 2 植被生态系统的扰动及监测 |
| 2.1 植被群落扰动因素 |
| 2.2 现有植被生态系统扰动监测 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 植被恢复力内涵及其遥感测度模型 |
| 3.1 植被恢复力的定义 |
| 3.2 植被恢复力测度模型 |
| 3.3 基于copula函数的植被恢复力变化驱动因素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 恢复力测度模型干旱监测指标 |
| 4.1 基于CWDa的干旱监测 |
| 4.2 干旱监测指标关键变量分析 |
| 4.3 CWDa与SPEI的干旱监测对比 |
| 4.4 CWDa的干旱监测有效性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 恢复力测度模型参数时间序列数据重建方法研究 |
| 5.1 基于DINGO法的通量塔监测时间序列数据重建方法 |
| 5.2 NDVI时间序列数据重建方法 |
| 5.3 MODIS全球土地蒸散数据的月时间序列重建 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 植被恢复力遥感测度模型应用实例分析 |
| 6.1 研究区域概况及数据 |
| 6.2 模型参数变化趋势分析 |
| 6.3 植被恢复力测度 |
| 6.4 植被恢复力影响及驱动因素 |
| 6.5 恢复力管理启示与建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）陆地植被的生产力及其分布对气候变化的响应 ——以末次冰盛期、全新世中期和现代为例（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 陆地植被监测与重建的研究方法 |
| 1.2.2 气候变化对地质历史时期植被分布的研究现状 |
| 1.2.3 极端气候事件及其对植被生产力的影响方面的研究现状 |
| 1.2.4 目前研究中存在的问题 |
| 1.3 研究目标及主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键性科学问题 |
| 1.4 论文完成的工作量 |
| 第二章 数据采集与研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.1.1 气候数据 |
| 2.1.2 植被数据 |
| 2.2 模型描述 |
| 2.2.1 DGVM模型简介 |
| 2.2.2 模型矫正与预处理 |
| 2.3 分析方法 |
| 第三章 末次冰盛期植被分布对CO2和气候变化的响应 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 模型模拟的设计 |
| 3.2.2 计算与分析方法 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 模型重建的植被分布 |
| 3.3.2 树木覆盖率与降雨量的关系 |
| 3.3.3 针叶林和阔叶林比例的变化 |
| 3.3.4 火对树木覆盖的影响 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 降雨对树木覆盖率和生产力的限制 |
| 3.4.2 生产力和火的变化导致的植被变迁 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 全新世中期撒哈拉植被模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 土壤过程模型的描述 |
| 4.2.2 模拟设计 |
| 4.2.3 分析计算 |
| 4.3 研究结果 |
| 4.3.1 模型的验证 |
| 4.3.2 模拟全新世中期北非植被分布 |
| 4.3.3 土壤过程对植被碳水通量的影响 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 土壤对植被的反馈作用 |
| 4.4.2 地表覆盖变化对碳循环和气候的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 湖北省气候变化及其对植被年际变化的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究材料和方法 |
| 5.2.1 研究区概况 |
| 5.2.2 气候指数的定义与计算 |
| 5.2.3 分析方法 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 湖北省的极端气候变化趋势 |
| 5.3.2 植被变化趋势 |
| 5.3.3 气候变化对植被的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 湖北省极端气候变化及其影响因素 |
| 5.4.2 气候变化对植被的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 中国植被生产力对极端气候的响应 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 极端事件的识别 |
| 6.2.2 极端事件的归因 |
| 6.2.3 幂律分布和敏感性分析 |
| 6.3 研究结果 |
| 6.3.1 极端事件的时空分布 |
| 6.3.2 极端事件的气候归因 |
| 6.3.3 幂律分布和敏感性分析结果 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、The consequences of uncertainties in land use, climate and vegetation responses on the terrestrial carbon（论文参考文献）
- [1]IPCC AR6报告解读：气候系统对太阳辐射干预响应[J]. 曹龙. 气候变化研究进展, 2021(06)
- [2]陆地生态系统碳汇年际变化的精细化归因研究[D]. 李曼青. 南京师范大学, 2021
- [3]土地利用数据对动态植被模式模拟中国陆地生态系统碳源汇影响的研究[D]. 周圣杰. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]中国区域植被对气候变化的响应及其对区域气候反馈的模拟研究[D]. 刘伟光. 南京信息工程大学, 2021
- [5]华北平原植被春季物候对季前干旱和变暖的响应[D]. 季舒平. 山东大学, 2021(12)
- [6]全球变化关键因子对陆地生态系统净初级生产力影响的模拟与评估[D]. 户晓. 西北农林科技大学, 2021
- [7]全球气候景观格局变化及其对青藏高原地表水资源影响研究[D]. 管延龙. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]中国地区大气污染—植被—二氧化碳的相互影响研究[D]. 谢晓栋. 南京大学, 2020(12)
- [9]植被恢复力遥感测度模型研究[D]. 徐雅晴. 中国矿业大学, 2020(03)
- [10]陆地植被的生产力及其分布对气候变化的响应 ——以末次冰盛期、全新世中期和现代为例[D]. 陈炜哲. 中国地质大学, 2020(03)