一、干旱对内蒙古粮食产量的影响及其评估方法的建立（论文文献综述）
黄春艳[1]（2021）在《黄河流域的干旱驱动及评估预测研究》文中研究表明干旱是分布面积广大且造成经济损失比较严重的自然灾害之一。气候变化及人类活动的影响使得干旱越来越突出。我国频发的旱灾严重威胁着我国人民群众的生产生活安全。2019年9月18日习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上指出:“保障黄河长治久安、促进全流域高质量发展、改善人民群众生活、让黄河成为造福人民的幸福河”,并强调黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略,充分体现了作为中华民族“母亲河”的黄河在生产生活与生态安全中的重要地位。气候变化与人类活动的影响加剧了黄河流域的干旱威胁,制约着黄河流域的社会经济的发展与生态保护,对黄河两岸人民群众的正常生活也造成了严重影响。因而迫切需要开展流域干旱评估,驱动和预测研究,以期为流域内科学防旱、有效抗旱和高效统筹协调黄河流域生态保护和高质量发展提供科学理论指导。本文以黄河流域为研究对象,从气象、水文与农业干旱入手,依据生态学、水文学与统计学的相关理论框架,借助相关统计指标、Mann Kendall检验、连续小波变换、Copula理论框架、经验模态分解与随机优化算法等工具,剖析黄河流域各个分区的气象、水文与农业干旱的多尺度时空演变规律,并借此评估流域干旱情势;探究流域陆地生态系统的干旱胁迫机制,分析不同分区生态系统受旱后的恢复时间;厘清流域不同类型干旱的驱动、形成与发展机制,研究气象干旱与水文干旱的动态响应机理;借助数值预测模型与未来气候模式,预测黄河流域干旱演变态势。主要研究内容和取得的成果如下:（1）揭示了黄河流域气象、水文与农业干旱的时空演变规律,探究了流域陆地生态系统的干旱胁迫机制,明确了不同区域生态系统受旱后的恢复时间。以气象干旱为例,流域整体上处于干旱化趋势,不同分区站点的干湿演变趋势存在明显差异;上游的多数站点趋向湿润化,尤以源区湿润化趋势最为显着;中下游地区多数站点趋向干旱化,渭河流域南部与部分汾河流域干旱化趋势显着;黄河流域干湿演变的整体趋势的空间分布呈现东—西反向分布的特点。流域植被净初级生产力（NPP）的演变趋势具有一定的时空差异性。随着时间的推移,上游NPP值逐渐增加,中游和下游区逐渐减少并趋于稳定;流域陆地生态系统受旱后的恢复时间存在差异性,上游、中游和下游的恢复时间分别为4个月、3.8个月和4.5个月。（2）探究了干旱驱动机制及气象干旱与水文干旱的动态响应关系界定气象干旱和水文干旱的概念,探讨干旱的发生、发展、高峰与衰退全过程,阐明气象干旱和水文干旱的驱动机制;分别采用滑动窗口 Copula熵方法和滞时灰色关联度方法深入探究气象干旱与水文干旱之间的动态非线性响应关系,厘清水文干旱对气象干旱的滞后时间。结果表明,上、中、下游水文干旱对上游气象干旱响应时间分别为2个月、8-9个月和11个月;中、下游水文干旱对中游气象干旱响应时间分别是1个月、9个月,下游水文干旱对下游气象干旱存在1个月的滞后时间。（3）识别并量化了流域气象干旱的主要驱动因子采用敏感性分析方法探究了气象干旱不同驱动因子的敏感性,结果表明降水和气温是影响气象干旱的最敏感因素,其次是平均风速和平均水汽压,而日照百分率的敏感性较低。采用分位数法和皮尔逊三型概率分布方法量化了不同干旱等级下降水与气温的临界阈值,结果表明不同区域的干旱因子阈值存在差异:上游、中游和下游在重度干旱等级下的降水阈值区间分别为[186.22mm,339.53mm],[295.98mm,458.74 mm]和[449.72 mm,657.81 mm],气温阈值区间分别为[5.51℃,7.32℃],[9.37℃,12.82℃]和[9.36℃,15.42℃]。（4）基于EEMD-FOA-SVR干旱预测模型,预测未来气象干旱基于分解-优化-集成数值预测模型,结合集合经验模态分解法进行分解操作,将干旱指数分解为多个模态分量,随后耦合支持向量回归方法预测模态分量,最后引入果蝇智能算法对耦合模型的相关参数进行优化,进而建立基于EEMD-FOA-SVR的分解-优化-集成耦合的干旱预测模型,并应用于黄河流域的各个分区的气象干旱预测中。结果表明:采用EEMD多尺度分解的序列经过果蝇优化后的支持向量回归算法,而后再进行集成预测的结果较其它预测模型拟合度好,误差小,可实现较高精度的干旱预测。（5）基于降尺度的黄河流域未来旱涝演变特征的时空规律分析基于2个全球气候模式（GCMs）下的三种气候变化情景（RCPs）数据、结合数据（NCEP）和实测气象数据（降水、气温等）,利用统计降尺度方法（SDSM）将全球大尺度预测因子降尺度到黄河流域,采用SPI干旱指标预测黄河流域上中下游未来时期2020—2050年气象干旱的演变特征,结果表明流域未来干旱整体呈现出“先减少后增加”的态势,且流域中游流域干旱最为严重。
王杰[2]（2021）在《极端干旱对内蒙古温带草原生态系统服务功能和价值的影响》文中提出全球变化加剧的同时,极端气候事件的增多也越来越深刻地影响着我们赖以生存的生态系统。生态系统服务是人类从生态系统获得的惠益,是人类赖以生存的基础。极端干旱对草原生态系统影响的研究多集中在生态系统生产力、多样性、生物地球化学循环等生态系统功能和过程,而极端干旱对草原生态系统服务功能和价值的影响未见报道。因此,研究极端干旱对草原生态系统服务功能及其价值的时空变化的影响就至关重要。本论文以内蒙古温带草原为研究对象,构建适合内蒙古温带草原的生态系统服务功能的评价指标体系,运用遥感影像对生态系统服务功能进行估算,以估算的生态系统服务功能为基础定量分析生态系统价值,研究内蒙古温带草原生态系统服务功能和价值的时空变化特征。通过覆盖内蒙古主要草原类型的六个极端干旱联网实验确定极端干旱后各指标的响应比,研究极端干旱对生态系统服务功能和价值的影响。本论文可以量化极端干旱对内蒙古温带草原生态系统服务和功能的影响,认清极端干旱事件发生的危害,对于草原生态系统管理和保护有重要的指导意义。主要结论如下:（1）对2015-2018年内蒙古温带草原的草产品产量、固碳释氧量、水土保持量和涵养水源量进行评估。草产品产量四年的均值为1171 kg/ha;固碳和释氧量分别为172 g/m2、466 g/m2;水土保持量为30 t/ha;涵养水源量为103 t/ha;生态系统服务功能在空间分布上为从东北向西南逐渐减少。根据草原类型进行划分,草甸草原的生态系统服务功能要明显高于典型草原和荒漠草原。（2）2015-2018年,生长季（5-8月）减少降雨量66%（CHR）及生长季两个月（6、7月）减少降雨量100%（INT）对草原单位面积生态系统服务功能的影响存在差异。CHR处理下草产品产量、固碳和释氧量、水土保持量和涵养水源量的响应比分别为0.53、0.29、0.54、0.40,INT处理下的响应比分别为0.57、0.37、0.61、0.10。CHR处理下草甸草原上述生态系统服务功能响应比为0.29、0.16、0.59、0.52,典型草原为0.53、0.28、0.53、0.42,荒漠草原为0.55、0.23、0.53、0.42。INT处理下草甸草原上述生态系统服务功能响应比为0.39、0.26、0.45、0.24,典型草原为0.60、0.36、0.54、0.09,荒漠草原为0.70、0.32、0.57、0.12。（3）内蒙古温带草原生态系统服务总价值为4365亿元,在空间分布上从东北向西南逐渐减少。2015-2018年,草产品价值四年平均值为810亿元,固碳和释氧价值分别为1571亿元、1211亿元,水土保持价值为180亿元,涵养水源价值为593亿元。草甸草原生态系统服务价值四年平均值为2222亿元,典型草原为1840亿元,荒漠草原为303亿元。（4）CHR处理下,生态系统服务总价值减少了1312亿元（29%）,INT处理下减少了1586亿元（36%）。CHR和INT处理下草甸草原的生态系统服务总价值分别减少了545亿元（24%）和680亿元（30%）,典型草原分别减少了654亿元（34%）和780亿元（42%）,荒漠草原分别减少了113亿元（36%）和126亿元（41%）。总体来看,内蒙古温带草原生态系统服务功能与价值在空间上均呈现从东北向西南逐渐降低的趋势。草甸草原生态系统服务功能和价值对极端干旱的响应比明显低于典型草原和荒漠草原。草甸和典型草原对不同类型极端干旱的响应存在差异,荒漠草原差异不显着。进行极端干旱对生态系统服务功能及价值的研究,有利于提高管理者和决策者对极端干旱的认知和重视程度,对加强草原保护和可持续发展有着重要意义。
王文才[3]（2021）在《鄂尔多斯市农地资源调查及效益评价》文中提出[目的]文章分析了2007—2016年10年来鄂尔多斯市农地数量变化情况,同时从经济、社会、生态3个维度入手,对此期间内鄂尔多斯市农地资源利用效益进行测度。[方法]建立鄂尔多斯市农地利用效益指标体系,采用极差法、熵值法确定指标权重,进而对经济效益、社会效益、生态效益及综合效益进行测算。[结果]鄂尔多斯市农地主要包括耕地、园地、林地和牧草地4种类型,占比分别为2.97%、16.23%、43.81%和31.86%;2007—2016年鄂尔多斯市农地数量逐年上升,以园地增长面积最大,耕地增长面积最小,形成以草地、园地为主,林地、耕地为辅的分布特征;10年来鄂尔多斯市经济效益、社会效益、生态效益呈上升趋势,经济效益、社会效益上升幅度大于生态效益,且经济效益、社会效益优于生态效益;除社会效益外,鄂尔多斯市农地利用综合效益、经济效益、生态效益于2012年皆处于"低谷期",但综合效益整体处于上升态势,4种效益上升斜率逐渐趋于一致,农地利用效益步入稳定上升阶段。[结论]鄂尔多斯市农地利用效率逐渐趋于协调稳定上升状态。
黄友昕[4]（2021）在《顾及时空多因素的农业干旱遥感监测方法及其适应性评价研究》文中进行了进一步梳理农业干旱是一种反复出现、持续时间长、无结构化的自然灾害。在全世界所有土地上都曾经历过不同程度的农业干旱事件,尤其是经济来源大部分依靠于农业生产的国家。农业干旱不仅直接造成农作物大面积减产绝收,而且对社会经济造成巨大的损失,严重地影响了农业的可持续发展和社会的稳定。因此,如何有效地监测农业干旱,因地制宜地选取合适的干旱监测方法已成为抗旱减灾部门和农业管理部门面临的一项紧迫的任务。基于遥感技术的农业干旱监测方法,常常通过农业干旱遥感监测指数来实现,它具有客观、及时、覆盖范围广等优点,弥补了地面站点的不足,已被证明是农业干旱监测中最有前景的技术手段。但是不同的农业干旱遥感监测指数具有明显相异的时空适应性。这些指数从遥感光谱信息中提取干旱发生与发展的特征,它既受空间方面区域下垫面的影响;又受时间方面作物不同物候期的生长形态的影响。如何根据不同区域下垫面、作物不同物候期选取适合的农业干旱遥感监测指数,是精确评估和监测农业干旱的基础。评价农业干旱遥感监测指数的适应性主要采用光谱特征匹配法、多元统计分析法、主成分分析法和人工神经网络分析法等方法。然而,由于作物生长的土壤、物候期、地形、气候等时空多因素相互作用的复杂性,从环境依赖的角度,对农业干旱遥感监测指数的时空适应性与敏感性还需进一步研究;另外对农业干旱监测指数的适应性评价常常带有一定的人为主观性和经验性问题,客观性与自动化水平也有待改进。针对上述问题,本文利用多源遥感数据、气象站点实测数据、土壤湿度数据等等,从不同区域下垫面特征、作物不同物候期以及综合时空多因素等多个角度,利用机器学习技术,研究不同农业干旱监测参量与作物环境多因子之间的关联关系,提出顾及时空多因素的农业干旱遥感监测方法,并评价这些方法在不同应用场景的适应性。论文主要研究工作和成果有:（1）提出一种顾及下垫面改进标准化降雨蒸散指数的农业干旱监测方法针对标准化降雨蒸散指数（SPEI）对区域不同下垫面特征的差异性考虑不足,对干旱的响应具有明显的区域差异性问题,本文在综合考虑地形高程、土地类型（灌丛、草地、耕地、裸地）等下垫面多因素条件下,提出一种顾及下垫面的改进SPEI。并以实测降雨量、气温以及有效土壤水含量数据计算得到的PDSI、sc PDSI、SPI为基准,对该方法进行验证。研究结果表明:改进的SPEI指数对内蒙古雨养农业区近40年的农业干旱演变情况与实际旱情相符;其监测结果与44个旗县级行政区的站点数据sc PDSI、实测SPI（1月、3月尺度）指数相关系数均通过了显着性检验。该方法更适合于雨养农业区的干旱监测场景。（2）提出一种顾及物候期反演土壤湿度的农田墒情监测方法土壤湿度能够反映作物土壤含水量和作物生物量的状态,反演土壤湿度对评估作物干旱状况和生长环境条件至关重要。而土壤湿度是一个复杂的非线性耦合系统,受土壤复杂结构和作物环境多因子影响显着,如何分析多源输入与输出间的非线性映射关系,提高土壤湿度反演精度是值得研究的问题。而人工神经网络模型能自动分析多源输入与输出间的非线性映射关系,基于此,本文在顾及作物物候期的条件下,以冬小麦返青期为例,基于MODIS干旱指数与径向基神经网络方法,提出一种顾及物候期反演土壤湿度的农田墒情遥感监测方法。研究结果表明:反演的土壤湿度应用在河南省农业干旱墒情监测中效果较好;相比线性模型与BP神经网络反演土壤湿度精度更高,该模型回归分析相比1:1线的偏差最小;反演的平均预测精度达到93.27%,相关系数为0.846,决定系数为0.862 6。这表明MODIS干旱指数结合径向基神经网络协同反演冬小麦返青期的土壤湿度模型有效。该方法较适合于区域农田土壤墒情的干旱监测场景。（3）提出一种综合时空多因素的复合农业干旱遥感监测方法针对综合遥感干旱监测指数的权重设定客观性与自动化不足问题。本文基于深度学习方法,在非显式定义下垫面特征的情况下,引入卷积神经网络方法,自动学习时空多环境因素与多农业干旱遥感监测参量之间的关系与规则,构建一种农业干旱遥感监测指数重要性评价及复合指数深度学习网络模型（Ieci Net）。Ieci Net模型相比其它传统机器学习模型的精度更高。Ieci Net模型在拟合实测旱情参量的同时,还能够自动从MODIS遥感数据中定量地获取农业干旱遥感监测指数的重要性系数。以此重要性系数为权重,提出一种综合时空多因素的复合农业干旱遥感监测方法。同时以站点干旱指数sc PDSI、u SPEI和土壤湿度数据为基准,验证该复合农业干旱监测指数的有效性。研究结果表明复合农业干旱监测指数在不同气候干湿分区均有较好的监测效果,该方法适合于区域局部下垫面较复杂的干旱监测场景。
李超群[5]（2021）在《玉米农田碳交换地面和无人机监测系统开发及应用研究》文中研究指明农业生态系统的碳循环对全球碳循环平衡具有重要的作用,农业生态系统与大气的碳交换受环境因素、生物因素影响很大,其碳库十分活跃。对农田生态系统碳交换进行及时有效的监测,已经成为精准农业发展的客观要求和必然选择。农田生态系统与大气之间的碳交换可以通过两种方式来表征:1、通过测量农田生态系统的碳通量,确定生态系统属于碳源还是碳汇;2、通过测量生态系统大气中的CO2浓度变化,确定生态系统属于碳源还是碳汇。目前,两种测量方法所用到的主要设备分别是箱法系统和CO2浓度传感器定点监测设备。目前的箱法系统大多需要人工操作测量,劳动强度大,特别是在进行玉米等高杆作物的碳交换数据采集时存在较大的困难,因此不方便采集高时间分辨率的CO2通量数据;CO2浓度传感器定点监测只能进行单点浓度监测,不方便进行高空间分辨率的CO2浓度数据采集。正是这些监测设备的缺点,导致了目前在冠层尺度下对农田碳交换的研究仍然不足,研究对象也主要依靠涡度相关系统,对区域尺度上的碳交换进行研究。因此,相较于区域尺度下的碳交换研究,在冠层尺度下,驱动碳交换的因素在白天和晚上对碳交换的促进或抑制作用是否一致仍然不明确,驱动因素对碳交换的影响大小排序仍然不明确,对碳通量和CO2浓度的模型建立研究不足。基于此,本研究以玉米作物为研究对象,在现有常用箱法的基础上,改进了目前常用的静态箱法系统,方便提高玉米碳通量数据采集的时间分辨率;开发了一套无人机气体采集系统,方便提高玉米冠层上方CO2浓度测量的空间分辨率;两套设备开发完毕后,基于两套设备,对影响玉米生态系统碳交换的因素进行了分析,明确了各驱动因素对碳交换影响的大小;基于环境和生物因素建立了玉米生态系统碳通量模型,基于碳通量数据、环境因素和生物因素建立了玉米冠层上方10米处CO2浓度模型。本研究为农田生态系统碳交换的研究方法提供了支持,论文主要研究内容和结论如下:（1）针对目前静态箱法系统主要以人工为主,不适于夜间碳通量数据采集的问题,本文开发了一套全自动静态箱法系统。系统每次工作可自动完成6组碳通量数据采集,可实现夜间碳通量数据变化测量。气体采集和箱体自动开闭装置可实现精确配合,设计了温湿度调节装置,可以将箱体内部温湿度与箱外环境温湿度差值控制在一定范围。（2）为保证采集数据的准确性,全自动静态箱法系统开发完成后,对箱法系统性能进行实验与分析。主要包括箱体密封性和气体采集时间实验、箱内环境变化实验和箱体对作物生理影响的实验三个方面。通过数据对比分析,本研究的静态箱法系统性能达到甚至优于目前常用的静态箱系统。利用动态箱法对开发的静态箱测量数据进行了精度验证,结果显示,两种方法得到的数据有很强的线性关系,R2=0.986,碳通量差值的平均值为0.079μmol m-2s-1。（3）目前CO2浓度监测只能进行单点浓度监测,不方便进行高空间分辨率的CO2浓度数据采集,为了获取冠层上方高空间分辨率CO2浓度数据,探究地面测量碳通量与冠层上方CO2浓度的关系模型,开发了基于无人机的气体采集系统。无人机气体采集系统可以通过设置航线自动完成气体采集,也可遥控完成气体采集。一次飞行可完成的气体样品采集数量为5个,每个样品采集点的采气时间与位置信息都会自动记录。（4）螺旋桨扰动影响是目前国内外基于无人机进行气体浓度测量时需要解决的主要问题。为了避免因螺旋桨扰动带来的气体浓度变化,本研究对气体采集时螺旋桨引起的气流情况进行了模拟分析。经过模拟和实验验证,确定了采样器进气口位置。最后对无人机气体采集样品浓度和地面监测样品浓度进行对比实验,两种方式得到各个时间点CO2浓度差的平均值为1.19 ppm。（5）利用本研究的静态箱系统,获得了冠层尺度下玉米碳通量日变化情况,对其影响因素进行了分析并建立了碳通量模型。结果显示无论白天和夜间,土壤温度和空气湿度的增加可以促进生态系统碳排放,增加玉米作物对自身有机物的消耗。对于其他影响因素,在白天,驱动因素数值增加可以促进白天玉米生态系统的碳吸收,增加玉米合成有机物的能力,但晚上会起到相反的作用。随机森林和结构方程模型的分析都表明,在白天时,光合有效辐射,叶面积和土壤湿度对碳交换均有较大影响,而在夜间时,叶面积是影响碳交换的最主要因素。结构方程模型分析显示,对碳交换影响较大的因素既存在直接影响又存在间接影响,而影响较小的因素对碳交换的影响一般只存在直接或间接影响中的一种。利用机器学习的方法建立了玉米农田净生态系统碳交换量（NEE）,净初级生产力（NPP）模型,其中XGBoost（XGB）回归模型建立的NEE模型的R2为0.971,随机森林（RF）回归模型建立的NPP模型的R2为0.961。（6）CO2浓度的变化可以直接反应该区域生态系统碳交换情况,但目前大多数研究还停留在CO2浓度监测变化规律阶段,缺少相关性分析与模型建立研究。本研究利用无人机气体采样系统测量了玉米冠层上方10米处主要时间点CO2浓度,结合环境、生物参数和冠层尺度碳通量数据对冠层上方CO2浓度影响因素进行了分析并建立了CO2浓度模型。结果显示夜间单位面积CO2排放量与6:00-7:00时间段内冠层上方CO2浓度相关性最大。利用夜间单位面积玉米碳排放量和作物生物因素建立了6:00-7:00时间段内冠层上方CO2浓度的支持向量机（SVR）,RF和XGB模型,通过分析发现XGB模型结果R2最大,为0.84。基于6:00-7:00玉米冠层上方CO2浓度、玉米生物参数和环境参数,建立了11:30-12:30,19:00-20:00时间段内玉米冠层上方CO2浓度的SVR,RF和XGB模型。其中XGB模型对11:30-12:30和19:00-20:00时间段内冠层上方CO2浓度都表现出较好的计算精度。
雷添杰,张亚珍,武建军,李世灿,路京选,程慧[6]（2020）在《干旱对草地生态系统影响研究进展》文中进行了进一步梳理在全球气候变化的背景下,干旱对生态系统的影响呈现复杂性、多过程性的特征,研究干旱对生态系统的损伤及其修复意义巨大,尤其是作为生态系统重要组成部分的草地生态系统。在对草地生态系统的干旱影响研究进展和研究方法进行总结的基础上,系统地梳理了草地生态系统生产力的基本概念和干旱影响草地生态系统的关键指标及其干旱下的变化过程,同时,总结了干旱对草地生态系统的影响机制与过程,并分别分析了干旱对GPP、TER、碳源汇等草地生态系统关键指标的影响过程。此外,干旱对草地生产力影响研究中常采用的试验观测、遥感监测和模型模拟等3种方法进行了总结和分析。在此基础上,围绕着当前干旱对草地生态系统的影响,研究所采用方法手段及其进展揭示了干旱对草地生态系统影响存在的问题。最终,凝练指出了改进模型和遥感监测的不确定性以加强干旱对生态系统损伤机理的定量化,揭示并建立干旱对生态系统影响系统评估框架,加强试验和模型模拟结合,走"数据-模型"融合的改进之路等4条干旱对草地生态系统影响研究的未来可能发展主要方向,相关研究可为干旱对草地生态系统影响研究提供参考。
朱晓宵[7]（2020）在《基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析》文中提出中国是全球第二大玉米生产国和主要消费国,河南省是全国农业大省之一,是玉米生产大省、消费大省,夏玉米种植在河南农业生产中占有极其重要的地位。与河南省的主要粮食作物小麦相比,夏玉米生育期（6-9月）较短,但该时期各种农业气象灾害发生较为频繁,极易遭受干旱、连阴雨以及大风倒伏等灾害,其中初夏旱、卡脖旱和花期阴雨的影响最大,严重威胁玉米高产稳产。考虑到气象因素对河南省玉米生产的影响,选取1990-2019年气象数据及产量数据,对河南省玉米生产进行如下几部分研究:将河南省玉米生长划分为不同生长阶段,选定对河南省玉米生长影响的气象因素,构建对河南省玉米生长影响的气象因素指标体系。将气象数据表示为区间灰数,依据区间灰数关联度描述河南省玉米不同生长阶段各气象因素与气象产量间的相关度,找出对玉米不同生长阶段影响较大的关键气象因素。结果表明:在玉米播种期-出苗期,日平均气温、平均相对湿度对玉米生长影响较大;在玉米出苗期-拔节期,平均相对湿度、日照时数对玉米生长影响较大;在玉米拔节期-抽雄期,平均相对湿度、日最低气温对玉米生长影响较大;在玉米抽雄期-乳熟期,日最高气温、平均相对湿度对玉米生长影响较大;在玉米乳熟期-成熟期,日最高气温、日照时数对玉米生长影响较大。基于熵权法的三维动态灰色关联分析模型探究河南省各地市农业发展状况,整体把握不同时期河南省各地市农业发展水平的变化,分析各地市农业发展水平差异。河南省各地市农业发展水平为:南阳市、周口市、驻马店市农业发展水平较高;平顶山市、三门峡市、漯河市农业发展水平相对较低。然后,运用DEA模型对河南省玉米气象效率进行评价;然后,运用DEA-Malmquist指数模型对河南省玉米生产效率进行评价。研究表明:河南南省各地市农业发展水平与河南省玉米生产效率之间并无直接的联系。河南省各区域玉米气象效率呈波动上升的趋势,河南省各地市玉米生产要素投入松弛处于逐渐优化的状态。此外,豫西地区玉米平均气象效率最高;豫中地区许昌市、平顶山市、郑州市整体气象效率较高;而豫南地区南阳市、驻马店市、信阳市及豫北地区新乡市、安阳市整体气象效率相差不大;豫东地区整体气象效率最低且气象效率波动最大。基于灰色GM（1,1）模型及马尔科夫模型对河南省玉米花期及灌浆期连阴雨灾害、玉米生育期干旱灾害发生情况进行预测。结果表明:2020年与2021年河南省玉米花期及灌浆期将遭受大规模的连阴雨灾害,2020年与2021年将会是连阴雨年。豫东、豫南、豫北地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,4年之后可能会再次发生一般干旱;豫中地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,2年之后可能会再次发生一般干旱;豫西地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,5年之后可能会再次发生一般干旱。此外,构建基于气象因素的河南省玉米生产系统动力学模型,动态模拟各气象因素对河南省玉米生产的影响,为保障河南省玉米稳产增产提供理论依据。
孙鸿超[8]（2020）在《基于贝叶斯网络的内蒙古不同气候区野火风险驱动力差异研究》文中认为野火在全球易燃生态系统中起着至关重要的生态作用,影响着植被的分布和结构、碳循环和气候。野火对易燃生态系统有着双重效应,一方面,它在维持森林健康,促进生物多样性,减少燃料累积等方面起着重要的作用。另一方面,野火的发生可能带来严重的经济和生态损失,甚至造成人员的伤亡。内蒙古位于IGBP全球变化研究典型陆地样带之内,是全球变化最为敏感的区域,野火极为活跃,对该地区的生态环境产生了极大的影响。因此,了解内蒙古地区野火与驱动因素的关系对于合理地管理野火促进当地生态系统健康以及减少火灾带来的损失是尤为重要的。本文建立了能够考虑驱动因素间的依赖关系和交互作用的贝叶斯网络模型,分析了内蒙古2001-2015年不同气候区野火驱动力重要性差异及变化,并揭示了野火风险时空动态特征,弥补了前人研究中的不足。研究得到的主要结果如下:（1）在湿润区,由于湿润的气候限制了植被的干燥程度,因此温度是影响野火发生的主导因素,重要因素包括与铁路距离、高程和植被覆盖度;在半湿润区,由于区域内部气候因子组合状态相对较少（主要为中温中雨和低温低雨）,且这些气候条件对野火的影响具有相似性,因此较其他两区而言气候特征导致的火情形差异相对较小。铁路建设状况既反映了人为活动的强度,又影响土地的利用和植被的连通性,因此成为了决定区域内火情形差异的主导因素,其他重要因素还包括植被覆盖度、温度和降水;在干旱区,由于火情形受燃料的限制,植被覆盖度是控制野火发生的主导因素,重要因素由降水、温度、与居民点距离和湿度组成。（2）在2001-2015年期间,各区野火驱动因子重要性变化趋势存在明显差异。湿润区野火驱动因子的重要性相对稳定,仅表现出波动性,没有明显变化趋势;半湿润区野火驱动因子的重要性变化较为明显,其中与铁路距离、GDP的重要性显着增加,温度、湿度和高程的作用显着减小;干旱区降水的重要性显着增加,居民点的重要性显着减少。（3）湿润区火险受温度和海拔控制呈东部高、中西部低的分布格局。中高火险地区集中于东部,中部地区也有零散分布的中风险,西部风险较低,整体而言,各等级的火险空间分布相对聚集;半湿润区火险空间格局主要受铁路与植被覆盖度的影响,东部和西北部风险较高,其他地区呈中低风险,其中,中部和南部为主要为低风险地区,中等风险在区域内零散分布,较其他两区而言,三种状态下的火险分布较为离散;干旱区火险格局在植被、降水和湿度的控制下,火险由东部向西南逐渐递减,高风险地区集中于东北部,东部和中部大部分地区为中等风险,西部风险较低,三种状态下的火险空间分布较为聚集。（4）在2001-2015年期间,三个区域的火险变化都主要是由于降水的增加而引起的,各区野火风险变化的程度由重要驱动力性的变化速率所决定。湿润区野火风险整体下降,东部呈增加趋势,自中部向西部呈减少趋势;半湿润区两个方向的火险变化相对均衡,减少地区和增加地区的比例大致相等,西部大部分地区、东部边缘和南部呈增加趋势,东部及西部边缘呈减少趋势;干旱区火险整体增加,东部和中部呈增加趋势,东北和西部地区呈减少趋势。
徐婕[9]（2020）在《主体功能区视角下生态补偿机制研究 ——以四川省为例》文中研究表明生态补偿是促进生态文明建设的重要举措,深入探究其内部机制对平衡区域经济和生态发展具有重要的现实意义。四川省在中国西部地区占有重要的社会经济地位,也是中国东西部重要的生态屏障,2000年以来区域经济迅猛发展,人地矛盾日益凸显,四川省东西部地理条件差异加剧了社会经济发展的不平衡性,主体功能区规划定位发展进一步使区域协调发展面临巨大困难。探究生态补偿以借助经济杠杆平衡生态,对优化四川省生态经济格局,从而促进区域可持续发展具有较强的现实意义。本研究在四川省国家层面重点开发区域、省级层面重点开发区域、国家层面限制开发区域（农产品主产区）和国家层面限制开发区域（重点生态功能区）、省级层面限制开发区域（重点生态功能区）5个主体功能区（以下依次以A-E区简称,括号内文字简称作辅助理解）的视角下,以2001-2015年遥感数据结合GIS技术的应用为核心,从土地利用角度切入,建模核算生态补偿标准,以2001-2005年（“十五”计划）、2006-2010年（“十一五”规划）、2011-2015年（“十二五”规划）3个阶段体现动态变化特征,以2001-2015年15年期累积值体现整体特征,划分补偿主体和受偿主体,综合社会经济数据计算各区域生态补偿的优先级,在此基础上进行生态补偿分区,由此分析各区域生态补偿方式组合偏好,试图构建主体功能区视角下多尺度的四川省本土特色生态补偿机制,以期为相关政策提供理论参考,为相关研究提供方法和思路。主要研究结论如下:（1）生态补偿标准核算上:（1）生态系统服务价值方面5个主体功能区15年来基本属于生态环境逐渐优化的理想发展态势,各区的生态发展状况符合其主体功能定位。（2）建设用地碳排放方面研究期内5个主体功能区碳排放量不断增加,但碳排放强度多为上升型即碳排放水平提升,使后期碳排放量增速趋缓,说明各区已逐渐注重经济生态协同发展。（3）核算合计15年总体A、B区（重点开发区）需支付生态补偿,C、D、E区（限制开发区）应承接生态补偿,研究期内前者趋向生态经济价值亏损发展,但亏损增量逐渐降低,后者趋向盈余发展,盈余增量升高,区域整体差异加大,生态与经济发展不同步,但各区内部生态与经济发展特点遵循主体功能定位。（2）生态补偿的主体上四川省5个主体功能区:（1）补偿主体和受偿主体方面15年总体为受偿主体县域多,生态情况较为良好,补偿主体主要分布在A、B区（重点开发区）,受偿主体主要分布在C、D、E区（限制开发区）,主体变动区域主要集中在A、B、C区（重点开发区+国限农产区）,均表现为补偿主体增多,区域更偏重社会经济发展。（2）生态补偿优先级方面研究期内A、B区（重点开发区）为紧迫性低值区且趋向非紧迫性发展,经济地位突出,紧迫性高值区位于D、E区（生态功能区）且变动较大,生态发展定位进一步趋于显着。（3）生态补偿分区方面生态补偿分区布局与各主体功能区的功能定位发展高度一致,D、E区（生态功能区）补偿分区单一,其生态功能定位具有重要地位。（3）生态补偿方式选择和机制构建上:（1）生态补偿方式的选择方面D、E区（生态功能区）中的次级补偿区和优先补偿区偏好最直接有效的资金补偿+实物补偿方式组合,A、B、C区（重点开发区+国限农产区）中的次级补偿区偏好最具有长远效应的智力补偿+项目补偿方式组合,A、B、C区中的潜在补偿区偏好力度相对较小的智力补偿+政策补偿方式组合。（2）生态补偿机制框架方面建议遵循权责统一针对补偿、特殊生态区重点补偿、紧迫性匹配补偿、地域邻近指向补偿、因地制宜长足补偿的原则,并在健全法律政策制度基础保障、组织管理建设核心保障、激励考核措施动力保障和公众参与行为中坚保障下运行。
何松膛[10]（2019）在《泥石流滩地利用评价与优化模式研究》文中进行了进一步梳理原始的泥石流滩地是由泥石流堆积物形成的纯自然生态系统,随着人类活动的介入,逐渐变成人类社会与自然环境耦合而成的集社会要素、经济要素和生态要素为一体的复合系统。泥石流滩地在泥石流频发的生态脆弱区极易受自然和人为因素影响,滩地系统内的土地利用类型之间如何相互转化,驱动因子是什么;滩地复合系统受到的干扰强度,自身的抗干扰能力和韧性怎样,以及以这样的发展趋势若干年后的土地利用变化等科学问题对于滩地的安全高效的利用至关重要。本文以社会-生态系统为贯穿整个论文的主线,以泥石流滩地为对象,从滩地的人文属性和自然属性两方面,结合滩地系统恢复力评价指标和系统动力学方法,评价了包含林地、耕地、草地、建设用地等集社会要素、经济要素和生态要素为一体的滩地复合系统的状态、系统服务价值和未来利用趋势。同时,通过明晰滩地系统内部各子系统之间的相互反馈机制,针对性地提出滩地系统开发利用的理念、方案及优化布局。本论文通过系统的研究,主要得到如下结论:（1）通过典型流域泥石流滩地开发利用现状分析,初步揭示了滩地利用变化的主要特征及驱动力。研究表明:甘肃武都陈家坝和云南东川阿旺滩地系统均表现出耕地向建筑用地转化的趋势,该结果主要受国家政策和战略的影响导致。同时,水域面积和未利用地面积的相互转化,主要受自然驱动力（泥石流、滑坡及地震）的影响。对比自然驱动力和人为驱动力发现,自然驱动力决定泥石流滩地的最初开发类型,而不同时期的国家政策或者战略只是影响土地利用变化在特定时期的导向。（2）从恢复力的视角探讨了泥石流滩地社会经济和生态因子之间的相互作用过程和机制,并对典型滩地的脆弱性和可用性做了评价。结果表明:集自然-经济-社会为一体的复合滩地系统在开发利用程度较弱阶段,无论是扰动还是恢复主要表现为以自然生态系统为主、社会经济系统为辅的特点。随着社会经济系统的不断发展完善,社会恢复力和经济恢复力在系统发展的中后期承担了滩地社会-生态系统恢复力的主要部分。尽管如此,生态系统作为社会和经济系统的基石,必须重视生态系统稳定性的维护,加大滩地生态系统的治理和建设。研究还发现系统恢复力在可接受波动幅度内不是随时间的线性递增或者递减,而是呈起伏波动变化趋势。扰动是瞬时的、直接的结果,而应对能力是一个蓄力的过程,需要一定时间才能发挥功效。（3）引入区域风险系数修正了生态系统服务价值计算方法,提出了适用于泥石流滩地的社会-生态系统服务的计算公式,并用于阿旺地区滩地系统服务价值的计算。结果表明:泥石流地区,水域的服务价值较大,但是由于区域范围本身较小,受到来自人为或者自然的影响极易发生与相邻土地类型之间的变换,继而造成滩地社会-生态系统服务价值变化。2012年到2018年阿旺地区的社会-生态系统服务呈现逐年降低的趋势,归咎于具有较大社会-生态系统服务价值的水域面积在减少,而消耗大量社会-生态系统服务价值的建设用地在不断增加。（4）结合目前的发展趋势和影响因素,初步构建了基于系统动力学和GIS结合的泥石流滩地社会-生态系统动态模拟模型。对2025和2030年滩地社会-生态系统的预测结果表明:2025年相对于2018年而言变化不大,但是2030年相对于2018和2025年,受建筑用地增加影响,社会-生态系统服务价值呈减少趋势。未来建设发展中需要对经济发展与环境建设进行协调。（5）基于安全性及高效性的原则,构建了滩地优化布局应该遵循的指导思想、原理、理念框架和总体的布局方案,并对典型小流域滩地空间优化开发模式进行了分析。研究表明综合考虑滩地风险安全的土地利用比其他粗放地开发无论是生态效应还是经济效应和社会效益都可观许多。尽管,该模式是滩地优化布局中较为简单的模式,但是为滩地的优化布局提供了思路案例,在后续的滩地开发利用中需对具体问题作具体分析。
二、干旱对内蒙古粮食产量的影响及其评估方法的建立（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、干旱对内蒙古粮食产量的影响及其评估方法的建立（论文提纲范文）
（1）黄河流域的干旱驱动及评估预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱指标及评估分析 |
| 1.2.2 干旱驱动机制研究 |
| 1.2.3 干旱预测 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况及基本方法 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理概况 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.2 资料来源与数据处理 |
| 2.3 基本方法 |
| 2.3.1 小波分析法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall检验分析法 |
| 2.3.3 克里金差值法(Kriging插值法) |
| 2.4 小结 |
| 3 黄河流域干旱特征分析 |
| 3.1 干旱定义及指标 |
| 3.1.1 气象干旱定义及指标 |
| 3.1.2 水文干旱定义及指标 |
| 3.1.3 农业干旱定义及指标 |
| 3.2 黄河流域气象干旱时空演变规律 |
| 3.2.1 气象干旱事件多尺度时程变化规律 |
| 3.2.2 气象干旱事件多尺度空间分布特征 |
| 3.2.3 多尺度下气象干旱频率特征分析 |
| 3.3 黄河流域水文干旱时空演变规律 |
| 3.3.1 水文干旱事件多尺度时程变化规律 |
| 3.3.2 水文干旱事件多尺度空间统计特征 |
| 3.3.3 多尺度下水文干旱周期性变化特征 |
| 3.4 黄河流域农业干旱时空演变规律 |
| 3.4.1 农业干旱事件的时程变化特征 |
| 3.4.2 农业干旱事件与气象要素的空间相关性 |
| 3.5 农业干旱影响下的流域陆地生态系统恢复时间 |
| 3.5.1 植被净初级生产力(NPP)的模拟及分析 |
| 3.5.2 黄河流域上中下游NPP的时空变化规律分析 |
| 3.5.3 生态系统干旱恢复时间(RT)确定 |
| 3.5.4 黄河流域上中下游植被干旱恢复时间RT的空间变异特征 |
| 3.6 小结 |
| 4 干旱驱动机制及动态响应分析 |
| 4.1 气象干旱驱动机制分析 |
| 4.1.1 气象干旱的形成发展过程 |
| 4.1.2 驱动因素 |
| 4.1.3 驱动机制 |
| 4.2 水文干旱驱动机制分析 |
| 4.2.1 水文干旱的形成和发展过程 |
| 4.2.2 驱动因素 |
| 4.2.3 驱动机制 |
| 4.3 气象干旱和水文干旱的相关性分析 |
| 4.3.1 研究方法 |
| 4.3.2 气象干旱和水文干旱的相关性分析 |
| 4.4 气象干旱和水文干旱的动态响应分析 |
| 4.4.1 基于滑动窗口Copula熵的干旱动态响应 |
| 4.4.2 基于滞时灰色关联度的干旱动态响应 |
| 4.5 小结 |
| 5 干旱驱动因子分析 |
| 5.1 驱动因子特征分析 |
| 5.1.1 驱动因子时间变化规律 |
| 5.1.2 驱动因子空间变化特征 |
| 5.2 驱动因子敏感性分析 |
| 5.2.1 敏感性分析方法 |
| 5.2.2 黄河流域干旱因子的敏感性分析 |
| 5.3 驱动因子阈值分析 |
| 5.3.1 理论基础 |
| 5.3.2 驱动因子阈值选取方法 |
| 5.3.3 黄河流域干旱驱动因子阈值分析 |
| 5.3.4 黄河流域干旱驱动因子阈值检验 |
| 5.3.5 阈值归因分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 基于EEMD-FOA-SVR的黄河流域干旱预测 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 集合经验模态分解 |
| 6.1.2 果蝇优化算法 |
| 6.1.3 支持向量回归 |
| 6.1.4 FOA-SVR模型 |
| 6.2 基于EEMD-FOA-SVR预测模型 |
| 6.2.1 基于EEMD-FOA-SVR预测模型流程图 |
| 6.2.2 模型评价准则 |
| 6.3 基于EEMD-FOA-SVR模型的干旱预测 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 模型验证 |
| 6.3.3 模型预测 |
| 6.4 小结 |
| 7 黄河流域未来干旱演变特征的时空变异规律分析 |
| 7.1 GCM数据来源及主要方法 |
| 7.1.1 GCM模式 |
| 7.1.2 SDSM统计降尺度方法 |
| 7.2 SDSM模型降尺度适应性评估 |
| 7.3 未来降水和气温的时空演变特征 |
| 7.3.1 未来降水和气温的时程变化规律 |
| 7.3.2 未来降水和气温的空间分布规律 |
| 7.4 未来时期2020-2050 年气象干旱的时空演变特征 |
| 7.4.1 未来时期2020-2050 年气象干旱的时间序列预测 |
| 7.4.2 未来时期2020-2050 年气象干旱的空间预测 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）极端干旱对内蒙古温带草原生态系统服务功能和价值的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 极端干旱对草原生态系统的影响 |
| 1.3 生态系统服务国内外研究进展 |
| 1.4 草地生态系统服务的研究进展 |
| 1.5 拟解决的科学问题 |
| 1.6 内蒙古温带草原生态系统服务功能评价指标体系 |
| 1.7 技术路线 |
| 第二章 研究概况和研究方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验设计与方法 |
| 2.2.1 试验设计 |
| 2.2.2 测定指标及方法 |
| 2.3 遥感数据来源及预处理 |
| 2.3.1 遥感数据来源 |
| 2.3.2 遥感数据预处理 |
| 2.4 草地生态系统服务评价的内容和方法 |
| 2.4.1 草产品价值估算 |
| 2.4.2 固定CO_2价值估算 |
| 2.4.3 释放O_2价值估算 |
| 2.4.4 水土保持价值估算 |
| 2.4.5 涵养水源价值估算 |
| 第三章 极端干旱对内蒙古温带草原生态系统服务功能的影响 |
| 3.1 草产品生产功能 |
| 3.2 固碳功能 |
| 3.2.1 净初级生产力 |
| 3.2.2 固碳功能 |
| 3.3 释氧功能 |
| 3.4 土壤保持功能 |
| 3.5 涵养水源功能 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 极端干旱对于内蒙古温带草原生态系统服务价值评估 |
| 4.1 草产品生产的价值 |
| 4.2 固定CO_2的价值 |
| 4.3 释放O_2的价值 |
| 4.4 土壤保持的价值 |
| 4.5 涵养水源的价值 |
| 4.6 生态系统服务总价值 |
| 4.7 讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）鄂尔多斯市农地资源调查及效益评价（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究区概况 |
| 2 数据来源与研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 评价体系构建原则 |
| 2.2.2 评价指标选取 |
| 2.2.3 指标权重的确定 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 农地资源现状 |
| 3.2 农地资源数量变化 |
| 3.3 农地资源效益评价 |
| 3.3.1 经济效益变化 |
| 3.3.2 社会效益变化 |
| 3.3.3 生态效益变化 |
| 4 结论及讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
（4）顾及时空多因素的农业干旱遥感监测方法及其适应性评价研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩写表 |
| 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 农业干旱遥感监测适用的卫星数据源 |
| 1.2.2 农业干旱遥感监测适用的光谱敏感波段 |
| 1.2.3 农业干旱遥感监测指数的分类体系 |
| 1.2.4 农业干旱遥感监测指数的适应性评价方法 |
| 1.2.5 目前存在的问题与不足 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 农业干旱遥感监测的原理及其适应性评价相关基础 |
| 2.1 农业干旱监测基本原理 |
| 2.1.1 作物生长环境的概念 |
| 2.1.2 土壤水分平衡的概念 |
| 2.1.3 基于土壤水平衡的农业干旱原理 |
| 2.2 农业干旱遥感监测指数的原理及自身的适应性 |
| 2.2.1 环境供水指数 |
| 2.2.2 作物需水指数 |
| 2.2.3 综合农业干旱监测指数 |
| 2.3 农业干旱遥感监测候选指数集的选取 |
| 2.3.1 选取的原因 |
| 2.3.2 选取的规则 |
| 2.3.3 农业干旱遥感监测候选指数集的选取 |
| 2.4 农业干旱遥感监测指数的适应性评价方法 |
| 2.4.1 光谱特征匹配评价方法 |
| 2.4.2 基于作物生长影响因子的相关分析方法 |
| 2.4.3 模糊综合评判方法 |
| 2.4.4 主成分分析方法 |
| 2.4.5 人工神经网络方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 顾及下垫面改进标准化降雨蒸散指数的农业干旱监测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区及数据源 |
| 3.2.1 研究区概况 |
| 3.2.2 数据源及其处理 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 研究区不同下垫面特征的单元划分 |
| 3.3.2 构建uSPEI的理论假设 |
| 3.3.3 顾及下垫面改进SPEI的农业干旱监测模型构建 |
| 3.3.4 农业干旱趋势显着性分析方法 |
| 3.3.5 uSPEI干旱指数的一致性评价方法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 研究区降雨量与温度干旱参量的变化趋势分析 |
| 3.4.3 基于uSPEI监测雨养区农业干旱的演变 |
| 3.4.4 uSPEI指数与其它指数在雨养区监测干旱的一致性评价 |
| 3.4.5 在不同下垫面条件下uSPEI监测农业干旱的适应性评价 |
| 3.5 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 顾及物候期反演土壤湿度的农田墒情监测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究区及数据源 |
| 4.2.1 研究区概况 |
| 4.2.2 数据源及其处理 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 构建基于MODIS遥感干旱指数的评价指标体系 |
| 4.3.2 时间序列数据的处理方法 |
| 4.3.3 顾及物候期的地表土壤湿度反演模型构建 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 农业干旱遥感监测指数与SM的相关分析 |
| 4.4.2 土壤湿度反演模型测试及对比分析 |
| 4.4.3 土壤湿度反演模型的有效性验证 |
| 4.4.4 反演土壤湿度监测农业干旱的适应性评价 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 综合时空多因素的复合农业干旱遥感监测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究区及数据源 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 深度学习的模型选取及理论方法 |
| 5.3.2 综合时空多因素的复合农业干旱遥感监测模型构建 |
| 5.3.3 IeciNet的实现与训练 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 基于MODIS的多波段反射率提取区域下垫面特征分析 |
| 5.4.2 IeciNet模型与其它机器学习模型的对比分析 |
| 5.4.3 优选农业干旱遥感监测指数集的相对重要性分析 |
| 5.4.4 复合农业干旱遥感监测指数的验证分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究成果与结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 生态系统平均地表径流系数 |
| 附录二 IECINET网络结构实现代码 |
| 附录三 PDSI与 SCPDSI的干旱等级划分 |
（5）玉米农田碳交换地面和无人机监测系统开发及应用研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于箱法的农田CO_2通量测量技术 |
| 1.2.2 基于无人机的农田CO_2浓度测量技术 |
| 1.2.3 半干旱地区玉米生态系统CO_2通量影响因素研究 |
| 1.2.4 农田CO_2浓度日变化影响因素研究 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 全自动静态箱气体采样系统的研发 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.1.1 系统总体设计需求分析 |
| 2.1.2 系统设计方案 |
| 2.2 硬件机械结构设计 |
| 2.2.1 箱体主体部分设计与制造 |
| 2.2.2 升降装置部分设计与制造 |
| 2.2.3 温湿度控制装置部分设计与制造 |
| 2.2.4 气体采集装置部分设计与制造 |
| 2.3 电路与控制系统设计 |
| 2.3.1 电路硬件系统设计 |
| 2.3.2 自动式静态箱气体采样系统软件设计 |
| 2.3.3 全自动静态箱碳通量测量系统组装 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 全自动静态箱系统性能实验 |
| 3.1 箱体本身的特性实验 |
| 3.1.1 箱体密封性测量 |
| 3.1.2 采气系统气体清理时间确定实验 |
| 3.2 箱内环境变化实验 |
| 3.2.1 测量玉米作物时箱内环境变化实验 |
| 3.2.2 测量土壤时箱内环境变化实验 |
| 3.3 箱内环境变化对玉米作物生理影响实验 |
| 3.3.1 箱体内叶片温度变化测试 |
| 3.3.2 叶片呼吸速率变化测试 |
| 3.4 自动静态箱测量生态系统NEE精度实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无人机气体采样系统研发 |
| 4.1 系统总体方案设计 |
| 4.1.1 系统总体设计需求分析 |
| 4.1.2 系统总体设计方案 |
| 4.2 无人机飞行平台组装调试和航迹规划 |
| 4.2.1 无人机的选型与组装 |
| 4.2.2 PIXHAWK无人机控制系统 |
| 4.2.3 无人机在地面站调试 |
| 4.2.4 无人机气体采集系统在地面站航线规划 |
| 4.3 气体采集装置的硬件设计 |
| 4.3.1 气体采集装置总体方案设计 |
| 4.3.2 气体采样装置硬件电路设计 |
| 4.3.3 地面手持端电路系统硬件设计 |
| 4.4 无人机气体采集系统软件设计 |
| 4.4.1 无人机气体采集系统整体工作流程 |
| 4.4.2 气体采集装置工作流程 |
| 4.4.3 地面手持端软件设计 |
| 4.4.4 气体采集装置主要结构与装配 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 无人机气体采样系统性能实验 |
| 5.1 无人机气体采样系统进气口位置确定实验 |
| 5.1.1 无人机气体采样系统在悬停状态下气流情况模拟分析 |
| 5.1.2 无人机气流模拟螺旋桨转速确定 |
| 5.1.3 无人机气流模拟结果 |
| 5.1.4 无人机气体采样系统在悬停状态下气流情况实验 |
| 5.2 无人机气体采样系统气体排放与收集时间实验 |
| 5.2.1 气体清理实验平台搭建 |
| 5.2.2 采样系统原始气体清理实验与分析 |
| 5.2.3 无人机气体采集系统气体采集精度实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 玉米生态系统碳通量日变化影响因素分析和模型建立 |
| 6.1 实验布设及数据采集方案 |
| 6.1.1 实验地布设 |
| 6.1.2 田间数据采集 |
| 6.2 玉米生态系统碳交换影响因素分析和模型建立方法 |
| 6.2.1 热图聚类分析 |
| 6.2.2 基于随机森林算法的各因素重要性排序分析 |
| 6.2.3 结构方程模型 |
| 6.2.4 基于机器学习的NEE和 NPP模型建立 |
| 6.3 玉米NEE和 NPP日变化影响因素分析和模型建立结果 |
| 6.3.1 半干旱地区玉米碳通量和生物环境参数特征分析 |
| 6.3.2 各驱动因素和NEE,NPP的热图聚类分析 |
| 6.3.3 基于随机森林的碳通量变化驱动因素重要性分析 |
| 6.3.4 基于SEM的环境因素对NEE,NPP的直接影响和间接影响分析 |
| 6.3.5 NEE和NPP建模与模型精度分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 玉米冠层上方CO_2浓度变化影响因素分析和模型建立 |
| 7.1 实验数据采集 |
| 7.2 玉米冠层上方CO_2浓度变化影响因素分析和模型建立方法 |
| 7.2.1 一元回归分析 |
| 7.2.2 逐步多元回归模型 |
| 7.2.3 机器学习模型 |
| 7.3 玉米冠层上方CO_2浓度变化影响因素分析和模型建立结果 |
| 7.3.1 6:00-7:00玉米上方CO_2浓度变化影响因素分析和模型建立结果 |
| 7.3.2 主要时间节点冠层上方CO_2浓度值分析与模型建立 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（6）干旱对草地生态系统影响研究进展（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 干旱对草地生态系统影响机制 |
| 1.1 生态系统生产力基本概念 |
| 1.2 干旱对草地生产力影响指标及其变化 |
| 1.3 干旱对草地生态系统的影响过程 |
| 2 干旱对生态系统指标影响机制 |
| 2.1 干旱对GPP影响 |
| 2.2 干旱对TER影响 |
| 2.3 干旱对碳源汇影响 |
| 3 干旱对草地生产力影响研究的方法与手段 |
| 3.1 实验观测 |
| 3.2 遥感监测 |
| 3.3 模型模拟 |
| 4 当前研究存在的问题以及未来可能的发展方向 |
| 5 结 语 |
（7）基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 粮食生产影响因素研究 |
| 1.2.2 粮食生产效率研究 |
| 1.2.3 粮食生产灾害预测研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 影响河南省玉米生长的气象因素分析 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.1.1 HP滤波法 |
| 2.1.2 区间灰数关联分析模型 |
| 2.2 数据收集与整理 |
| 2.2.1 玉米生育期划分 |
| 2.2.2 数据整理 |
| 2.3 结果分析 |
| 2.4 结论与讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 河南省玉米生产效率评价 |
| 3.1 河南省农业发展状况评价 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 数据收集与整理 |
| 3.1.3 数据计算及结果分析 |
| 3.1.4 结论 |
| 3.2 河南省玉米气象效率评价 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 数据收集与整理 |
| 3.2.3 综合效率分析 |
| 3.2.4 分区域分析 |
| 3.2.5 结论 |
| 3.3 河南省玉米生产效率评价 |
| 3.3.1 研究方法 |
| 3.3.2 数据收集与整理 |
| 3.3.3 效率分析 |
| 3.3.4 投入产出松弛分析 |
| 3.3.5 结论 |
| 3.4 政策建议 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 河南省玉米生产灾害预警 |
| 4.1 河南省玉米花期及灌浆期连阴雨灾害预警 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 数据收集与整理 |
| 4.1.3 结果分析 |
| 4.1.4 结论与建议 |
| 4.2 河南省玉米生育期干旱灾害预警 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 数据收集与整理 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 4.2.4 结论与建议 |
| 4.3 河南省玉米生产发展态势中长期仿真 |
| 4.3.1 系统动力学 |
| 4.3.2 数据收集与整理 |
| 4.3.3 模型简介 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.3.5 结论与建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
| 硕士期间研究成果 |
（8）基于贝叶斯网络的内蒙古不同气候区野火风险驱动力差异研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 野火发生的研究进展 |
| 1.3.2 野火预测模型研究进展 |
| 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 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然条件 |
| 2.1.2 社会经济条件 |
| 2.2 研究数据与预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 研究方法 |
| 第三章 不同气候区野火驱动力研究 |
| 3.1 内蒙古野火发生预测模型的构建与验证 |
| 3.1.1 野火预测模型拓扑结构建立与参数学习 |
| 3.1.2 模型精度验证 |
| 3.2 .湿润区驱动力重要性及变化 |
| 3.3 半湿润区驱动力重要性及变化 |
| 3.4 干旱区驱动力重要性及变化 |
| 3.5 区域之间驱动力作用及变化异同点对比分析 |
| 第四章 不同气候区野火风险空间分布格局及其变化分析 |
| 4.1 湿润区野火风险空间分布格局及变化 |
| 4.2 半湿润区野火风险空间分布格局及变化 |
| 4.3 干旱区野火风险空间分布格局及变化 |
| 4.4 区域间火险空间格局及变化异同点对比分析 |
| 第五章 主要结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学公开发表论文情况 |
（9）主体功能区视角下生态补偿机制研究 ——以四川省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 相关概念界定 |
| 1.2.2 相关理论基础 |
| 1.2.3 国内外研究进展 |
| 1.2.5 研究评述 |
| 2 研究内容与研究方法 |
| 2.1 研究目标与内容 |
| 2.1.1 研究目标 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.2 研究方法与技术路线 |
| 2.2.1 研究方法 |
| 2.2.2 技术路线 |
| 3 研究区概况与数据处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 自然环境概况 |
| 3.1.3 社会经济概况 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据处理 |
| 4 生态补偿标准核算 |
| 4.1 生态系统服务价值核算及时空格局演变 |
| 4.1.1 主体功能区生态系统服务价值时序演变 |
| 4.1.2 主体功能区生态系统服务价值空间分异与演化 |
| 4.2 建设用地碳排放核算及时空格局演变 |
| 4.2.1 主体功能区建设用地碳排放时序演变 |
| 4.2.2 主体功能区建设用地碳排放空间分异与演化 |
| 4.3 多尺度生态补偿标准核算 |
| 4.3.1 生态补偿标准3个阶段变化特征 |
| 4.3.2 生态补偿标准2001-2015年整体特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 生态补偿的主体分析 |
| 5.1 补偿主体与受偿主体 |
| 5.2 生态补偿优先级 |
| 5.3 生态补偿分区 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 生态补偿方式分析及机制构建 |
| 6.1 生态补偿方式的选择 |
| 6.1.1 生态补偿方式 |
| 6.1.2 生态补偿方式的组合 |
| 6.2 主体功能区生态补偿机制 |
| 6.2.1 生态补偿机制的原则 |
| 6.2.2 生态补偿机制框架 |
| 6.2.3 生态补偿机制运行保障 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 可能的创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ 2001-2015年四川省主体功能区地均ESV分布图 |
| 附录Ⅱ 2001-2015年四川省主体功能区建设用地碳排放强度分布图 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间的科研成果 |
（10）泥石流滩地利用评价与优化模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外本学科领域的发展现状与趋势 |
| 1.3.1 土地利用研究进展 |
| 1.3.2 泥石流滩地利用研究进展 |
| 1.3.3 社会-生态系统研究进展 |
| 1.3.4 生态系统服务—生态权衡进展 |
| 1.3.5 研究综述评论 |
| 1.4 主要研究内容和拟解决的关键科学问题 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究方法、研究思路和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 总体研究思路和技术路线 |
| 第2章 典型小流域泥石流滩地利用特征分析 |
| 2.1 武都典型滩地土地利用变化及驱动力 |
| 2.1.1 武都区概况 |
| 2.1.2 武都典型滩地开发利用的时空变化分析 |
| 2.1.3 泥石流滩地土地利用变化的驱动力分析 |
| 2.2 阿旺典型滩地利用变化分析 |
| 2.2.1 阿旺地理背景介绍 |
| 2.2.2 阿旺泥石流滩地开发利用的时空变化分析 |
| 2.2.3 阿旺泥石流滩地开发利用变化的驱动力分析 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 基于恢复力视角的泥石流滩地社会-生态系统评价 |
| 3.1 泥石流滩地自然属性 |
| 3.2 泥石流滩地综合性评价指标体系的构建 |
| 3.3 典型滩地恢复力评价指标的选取 |
| 3.4 滩地系统恢复力估算方法的确定 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 滩地系统的扰动分析 |
| 3.5.2 滩地系统应对能力分析 |
| 3.5.3 滩地系统恢复力分析 |
| 3.5.4 滩地系统与扰动因子关系的深入认识 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 典型小流域泥石流滩地社会-生态系统服务价值 |
| 4.1 社会-生态系统服务价值计算公式及当量因子的修正 |
| 4.1.1 社会-生态系统服务价值计算公式的来源 |
| 4.1.2 计算公式的修正 |
| 4.1.3 当量因子的修正 |
| 4.2 基于灾害危险分析的修正系数 |
| 4.2.1 基于GIS和AHP的灾害危险分区 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.2.3 危险性分区结果 |
| 4.2.4 流域修正系数的确定 |
| 4.3 阿旺2012年到2018年社会-生态系统服务价值变化趋势 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 典型小流域泥石流滩地社会-生态系统动态变化模拟 |
| 5.1 模型构建思路 |
| 5.1.1 模型的基本原理及特点 |
| 5.1.2 系统动力学模型(SD model)与GIS的相互结合 |
| 5.2 系统动力学模型(SD model)模型设计及检验 |
| 5.3 泥石流滩地系统土地利用的空间变化情景模拟 |
| 5.3.1 滩地系统土地利用变化模拟精度检验 |
| 5.3.2 滩地系统中土地利用变化的空间分布预测 |
| 5.4 泥石流滩地社会-生态系统动态评估 |
| 5.4.1 预测年份土地利用变化引起的社会-生态系统服务变化 |
| 5.4.2 人口变化与土地利用变化的关系讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 泥石流滩地社会-生态系统景观生态型农林高效利用模式 |
| 6.1 研究区概况 |
| 6.2 泥石流滩地的景观生态型农林模式设定 |
| 6.2.1 土地整理 |
| 6.2.2 整体布局 |
| 6.3 泥石流滩地景观生态型农林开发模式成本——收益分析 |
| 6.3.1 经济成本——效益分析 |
| 6.3.2 生态效益分析 |
| 6.3.3 社会效益 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 泥石流滩地社会-生态系统空间优化布局 |
| 7.1 优化布局的指导思想、原理、理念框架 |
| 7.1.1 指导思想、原理 |
| 7.1.2 优化布局设计的理念框架 |
| 7.2 总体布局方案与策略 |
| 7.3 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 作者简历 |
| 学术论文 |
| 科研项目 |
| 会议交流 |
四、干旱对内蒙古粮食产量的影响及其评估方法的建立（论文参考文献）
- [1]黄河流域的干旱驱动及评估预测研究[D]. 黄春艳. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]极端干旱对内蒙古温带草原生态系统服务功能和价值的影响[D]. 王杰. 中国农业科学院, 2021
- [3]鄂尔多斯市农地资源调查及效益评价[J]. 王文才. 中国农业资源与区划, 2021(05)
- [4]顾及时空多因素的农业干旱遥感监测方法及其适应性评价研究[D]. 黄友昕. 中国地质大学, 2021
- [5]玉米农田碳交换地面和无人机监测系统开发及应用研究[D]. 李超群. 西北农林科技大学, 2021
- [6]干旱对草地生态系统影响研究进展[J]. 雷添杰,张亚珍,武建军,李世灿,路京选,程慧. 水利水电技术, 2020(07)
- [7]基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析[D]. 朱晓宵. 河南农业大学, 2020(06)
- [8]基于贝叶斯网络的内蒙古不同气候区野火风险驱动力差异研究[D]. 孙鸿超. 东北师范大学, 2020(02)
- [9]主体功能区视角下生态补偿机制研究 ——以四川省为例[D]. 徐婕. 四川师范大学, 2020(08)
- [10]泥石流滩地利用评价与优化模式研究[D]. 何松膛. 中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所), 2019(01)