一、青藏高原高寒草原生态系统土壤CO_2排放及其碳平衡（论文文献综述）
冷蓉[1]（2021）在《基于IBIS模型的气候变化下川西高原草地碳平衡模拟与预估研究》文中认为川西高原草地是我国重要的湿地保护区,且拥有丰富的生态资源,其碳平衡状况对生态系统的调节起着重要的作用。川西高原特殊的生态环境对气候变化的响应较为敏感,其草地碳平衡情况也随之受到影响。本文利用IBIS模型模拟和预估了气候变化下川西高原草地生态系统的碳平衡情况。一方面,检验了IBIS模型对川西高原研究的适宜性;另一方面,通过模拟研究,掌握了过去和未来川西高原草地碳平衡情况,为进一步研究和保护高原草地提供科学依据。本文的主要研究方法和结论如下:（1）通过气象数据插值和Arc GIS对川西高原1990-2018年和2019-2050年的气候变化做了分析,选取气温和降水量作为气候变化的主要变量。结果显示,两个研究时段的年均气温和年降水量均由东南部向西北部递减;气温和降水量年际变化规律有所差异,气温波动上升幅度较降水量更为明显。总体而言,川西高原的气候趋于暖湿化。（2）针对1990-2018年和2019-2050年两个研究时段,利用了Arc GIS以及Matlab程序对IBIS模型输入数据进行处理,然后在VMware虚拟机软件中调整IBIS相应参数和增加本研究需要的输出数据程序模块,再运行IBIS模型。模型运行结束后,对输出数据进行整理和计算,得到NPP和土壤异养呼吸数据,再对其进行精度验证,验证方法包括:实测数据验证、遥感数据验证、其他模型计算验证以及其他研究结果对比验证等。结果表明,NPP和土壤异养呼吸的模拟精度较高,说明IBIS模型具备对川西高原草地生态系统模拟研究的适宜性。（3）在模型模拟研究验证的基础上,本文分析了两个研究时段的NPP值和土壤异养呼吸值的变化。从空间分布规律来看,两个研究时段的NPP值和土壤异养呼吸值的空间分布规律和气候变化的空间分布规律呈一定相关关系,即水热条件越好的区域,其NPP值和土壤异养呼吸值越高。从时间变化来看,1990-2018年NPP和土壤异养呼吸的年均值有轻微的波动上升,季节尺度上,NPP值和土壤异养呼吸值的四季变化较稳定;2019-2050年NPP年均值呈微弱的上升趋势,而土壤异养呼吸值呈微弱的下降趋势。（4）本文采用净生态系统生产力（NEP）作为碳平衡的量化指标,NEP值由NPP值和土壤异养呼吸值计算得到。结果表明,研究区在两个时段的空间上都存在碳汇和碳源的生态区域,其中2019-2050年东北区域的NEP值常年高于其他区域;时间尺度上,两个研究时段的NEP年均值都为正,但1990-2018年NEP值的波动上升幅度小于2019-2050年,所以未来32年来川西高原草地生态系统的碳汇功能强于1990-2018年,而且其碳汇功能有逐渐增强的趋势。
丁俊霞[2]（2020）在《青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的土壤呼吸研究 ——以瓦颜山为例》文中进行了进一步梳理土壤呼吸是土壤向大气排放CO2的过程,是全球碳循环中的重要环节之一,其细微变化会影响大气CO2浓度,会影响全球气候变化,是当今气候谈判立场中碳贸易评估的热点问题。高寒沼泽草甸是青藏高原广泛分布的草地类型之一,面积大约有0.49×105 km2,土壤中的有机碳储量达19.8×102 Pg,在高寒生态系统的土壤呼吸研究中起着非常重要的作用。近年来,随着全球气候变暖,高海拔冻土区的冻土分布格局逐渐开始退化,在退化的过程中地表塌陷,形成了热融喀斯特（thermokarst）等冻融侵蚀地貌。在冻融侵蚀地貌区,土壤、植被等发生了极大改变,随着时间推移发生了生态演替,改变了土壤碳平衡。然而,目前关于青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区土壤呼吸研究尚未报道。因此,在青藏高原东北部青海湖流域多年冻土区,基于以往研究中对冻融侵蚀区的界定,选择了三处冻融侵蚀区和三处非冻融侵蚀区,在2019年5月-9月监测两种样区的土壤呼吸、土壤温度、土壤含水量及空气温度与相对湿度。在8月监测植被状况和土壤养分状况。研究结果表明:（1）高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的土壤呼吸具有与自然对照区土壤呼吸速率日变化和季节变化相类似的单峰型动态变化特征,冻融侵蚀区中的土壤呼吸速率总体上低于非冻融侵蚀的自然对照区（以下非冻融侵蚀区均称为自然对照区）约47.12%,且冻融侵蚀区中的土壤呼吸季节变化比自然对照区小;（2）冻融侵蚀区中的空气相对湿度、5 cm土壤含水量、地上-地下生物量及以上要素的季节变化均小于自然对照区。（3）结合冻融侵蚀区中监测的空气温湿度、土壤温湿度及植物生物量和土壤养分物质含量参数进行的土壤呼吸变化原因分析表明:空气温度与土壤呼吸有较好的正向线性函数关系,空气相对湿度与土壤呼吸呈显着的负线性函数关系;5cm土壤温度与土壤呼吸呈指数函数关系,且冻融侵蚀区中Q10降低了19.34%;5 cm土壤含水量与土壤呼吸呈负线性函数关系,地上-地下植物生物量与土壤呼吸有正向线性相关关系;冻融侵蚀区土壤中的硝态氮、铵态氮、全氮、全碳含量变化不明显,除了全氮与土壤呼吸的线性相关关系比较明显,其他要素与土壤呼吸的相关性不明显。然而,需要指出的是,土壤呼吸是多因子互相作用影响的生态过程。冻融侵蚀区中的土壤呼吸低于自然对照区,不仅仅是我们监测的环境-生物因子变化所致,冻融侵蚀中各因子之间的作用过程变化是未来主要的研究方向,有助于精确估算高寒沼泽草甸土壤与大气的碳交换量,可以为全球气候变化下冻融侵蚀对土壤呼吸影响研究提供准确科学的理论体系认识。
梁艳[3]（2016）在《模拟氮沉降对藏北高寒草甸温室气体排放的影响》文中提出近年来,大气氮沉降显着增加,明显改变了陆地生态系统碳氮循环,进而影响整个生态系统的结构和功能。草地是分布最广的陆地生态系统类型之一,对氮沉降增加较为敏感,也是目前人类活动影响较为严重的区域,并通过一系列生理生态活动调节温室气体排放,进而对气候变化产生重要的反馈作用。藏北地区高寒缺氧、自然条件严酷、生态系统极其脆弱。草地是该地区面积最大的生态系统,大气氮沉降的增加必将对藏北高寒草甸生态系统产生重大影响。研究氮沉降增加对藏北高寒草甸温室气体排放的影响,探讨氮沉降增加条件下高寒草甸群落生产力与土壤养分有效性以及温室气体排放量之间的关系,进而掌握在未来氮沉降增加条件下高寒草甸氮素利用方式及适应性,有助于为高寒草甸适应未来气候变化提供科学基础,并为青藏高原高寒草甸生态系统的科学管理以及防止草地退化等方面提供理论依据,为高寒草地减排政策的制定提供数据支撑。本文以藏北高寒草甸为研究对象,利用人工添加氮素的方法,通过设置4个不同氮添加梯度（0 kg N·hm-2·a-1（CK）、7 kg N·hm-2·a-1（N7）、20 kg N·hm-2·a-1（N20）和40 kg N·hm-2·a-1（N40））,利用静态箱法测定三种温室气体（CO2、CH4和N2O）全年排放通量,并测定了模拟氮沉降条件下土壤养分特征变化,探讨了氮沉降增加条件下高寒草甸群落生产力与土壤养分有效性以及温室气体排放通量之间的关系,主要结论如下:（1）添加氮素对藏北高寒草甸CO2的排放具有显着促进作用,且CO2排放具有明显的季节变化特征,生长季CO2排放量显着高于非生长季;高寒草甸地上生物量的生长、土壤NO3--N和量N具有不同程度的影响。其中,在N20处理下土壤微生物量C显着低于CK样地,而各施氮处理中土壤微生物量N含量较CK样地均有所增加,但并未达到显着水平。生长季开始前,各处理间凋落物残留量均无显着差异;生长旺季,N7和N20处理下高寒草甸凋落物残留量显着低于CK;生长季末,高寒草甸凋落物残留量在不同施氮处理中均出现了显着降低。凋落物经过一整年的分解,其C、N含量均表现为不同程度的升高。综上所述,施氮显着增加了CO2季节排放通量,但对CH4和N2O季节排放通量无显着影响。氮沉降增加条件下,温室气体年排放总量显着增加,其中CO2排放量对温室气体年排放总量贡献最大。
郭小伟,杜岩功,林丽,李以康,张法伟,李茜,刘淑丽,欧阳经政,曹广民[4]（2016）在《青藏高原北缘3种高寒草地的CH4、CO2和N2O通量特征的初步研究》文中进行了进一步梳理高寒草地温室气体排放研究已成为高寒草地与气候变化关系的重要议题之一,但目前的研究多集中于单种类型草地的温室气体通量研究,缺乏多种草地类型间的比较。本研究于2009年以高寒草甸、栽培草地和高寒灌丛为研究对象,利用静态箱法研究3种草地的CH4、CO2和N2O通量特征。结果显示,天然高寒草甸、栽培草地和高寒灌丛是大气CH4的汇,大气CO2和N2O的源,其CH4通量分别为-21.4、-28.1和-41.1μg·m-2·h-1;CO2通量分别为360.6、447.9和475.1 mg·m-2·h-1;N2O通量分别为34.2、51.6和50.6μg·m-2·h-1。生长季的高寒草地CH4吸收占全年的42.4%45.6%,生长季的CO2和N2O排放量分别占全年的64.1%67.8%和37.9%66.7%。土壤5 cm温度与CH4、CO2、N2O通量分别呈负相关、正相关和正相关关系,除高寒草甸CH4通量外土壤5 cm与其他草地温室气体通量均达到显着水平（P<0.01）;土壤湿度与草地CH4和CO2通量呈正相关,与N2O通量呈负相关,但仅与高寒草地CH4和CO2相关性达到显着水平（P<0.01）。土壤呼吸温度敏感性大小（Q10）值显示,CO2通量较CH4和N2O通量对温度更为敏感。将3种草地的CH4、N2O通量值换算为等量CO2后发现草地温室气体通量造成的温室效应表现为高寒灌丛>栽培草地>高寒草甸。
刚成诚[5]（2015）在《全球草地生产力时空动态定量评估及其驱动因素分析》文中指出草地生态系统是陆地表面分布面积最大的生态系统之一,约占大陆总面积的1/4,具有防风、固沙、保土、调节气候、净化空气、涵养水源等生态功能,对维系生态平衡、地区经济、人文历史具有重要地理价值。草地生态系统提供了人类食用的肉制品和奶制品,对畜牧业的发展起到了至关重要的作用,是食品安全的重要组成部分。此外,由于其广大的分布面积,草地具有巨大的固碳潜力,对平衡全球温室气体浓度,降低陆地温室效应具有重要意义,在全球碳循环评估中发挥着重要作用。随着全球气候变化和人类活动干扰的加剧,草地生态系统结构和功能发生相应变化。研究气候变化影响下的草地生产力时空动态及驱动因素不仅有助于了解全球草地生态系统碳循环的机制,且对评价全球陆地生态系统碳循环和碳源/汇功能具有重要参考意义。本研究首先以典型区—中国、北美、欧洲和澳大利亚的草地生态系统为研究对象,对比分析了 1981-2010年间,4个地区的草地空间分布、草地净初级生产力（Net primary productivity,NPP）、碳储量、土壤呼吸（Rs）、土壤异养呼吸（Rh）及净生态系统生产力（Net ecosystems productivity,NEP）的时空动态,并根据草地NPP与气候因子的相关性来揭示不同草地NPP对气候变化的响应;此外,利用改进的综合顺序分类法（Comprehensive Sequential Classification System,CSCS）模拟了过去百年不同时期全球草地覆盖,并利用基于湿润度指数K的分段模型和单室模型模拟了全球草地NPP和NEP,分析其时空动态及未来不同气候情景下的变化趋势,并分析草地生产力对不同气候因子的敏感性;最后,利用NPP和覆盖度作为草地退化等级划分的指标,对全球草地退化进行遥感监测,并引入3种NPP做为指标,对造成草地退化的气候变化和人类活动两种因素进行定量化和空间化分析。本研究得到的主要进展如下:1.典型区草地生产力时空动态及驱动因素分析以中国、北美、欧洲和澳大利亚的草地生态系统为研究对象,对比分析了 1981-2010年间,4个地区的草地空间分布、草地NPP、碳储量、Rs、Rh及NEP的时空动态,最后分析了不同草地NPP与年平均温度（MAT）和年总降水量（MAP）的相关性来揭示不同草地NPP对气候因子的敏感性。研究表明:（1）.在4个地区中,北美草地面积最大,其NPP为4225.30±215.43 Tg DW.yr-1,欧洲草地面积最小,其NPP为928.95±24.68 Tg DW·yr-1。30年间,中国和澳大利亚的草地NPP呈现上升趋势,而欧洲和北美草地NPP整体下降;（2）.北美地区草地的碳储量最高,为145.25 Pg C,中国草地碳储量最低,为36.42 Pg C,欧洲和澳大利亚的草地碳储量分别为45.46和52.38 Pg C。草地碳储量的95%以上储存在土壤中;（3）.澳大利亚草地的Rs最高,为5.72±0.62 Pg C.yr-1,欧洲草地的Rs最低,为1.39±0.05 Pg C.yr-1,中国和北美草地的Rs分别为2.13±0.07和5.55±0.18 Pg C.yr-1;北美草地的Rh最高,为2.96±0.09 Pg C.yr-1,欧洲草地的Rs最低,为0.73± 0.02 Pg C.yr-1,中国和澳大利亚草地的Rs分别为1.12±0.03和2.92±0.28Pg C.yr-1。30年间,中国、欧洲和澳大利亚的草地Rs和Rh均呈现总体上升的趋势,而北美草地Rs和Rh下降;（4）.欧洲草地NEP最高,平均为11.92±9.22 Tg TgC·yr-1,澳大利亚草地NEP最低,平均为-1176.03±61.73 Tg C.yr-1,中国和北美草地NEP分别平均为-22.46±21.45和-682.73±48.90 Tg C.yr-1,即欧洲草地表现为碳汇,其他地区草地均为碳源。1981-2010年间,澳大利亚草地NEP整体呈现上升趋势,而中国、北美和欧洲草地NEP整体下降,即向大气中释放的碳逐渐增多;（5）.草地NPP对降水的变化更加敏感,不同草地类型对降水变化的反应不同。2.全球草地面积时空动态及驱动因素分析基于改进的草地综合顺序分类法模拟了过去百年不同时期全球及各大洲草地类组的时空动态及未来演变趋势,并研究了不同草地类组的迁移方向和距离,并分析其变化原因。研究表明:（1）.全球草地面积为（5100.21±59.06）× 104km2,在5个草地类组中,热带萨王纳类组的面积最大,为（2010.05±108.32）× 104km2,典型草地类组面积最小,为（414.21±19.00）× 104km2,冻原与高山草地类组、荒漠草地类组和温带湿润草地类组的面积分别为（1442.78± 85.73）、（780.84±13.16）和（452.32±32.26）× 104 km2;（2）.在过去的100年中,全球草地面积从5175.73 ×104 km2下降到5102.16 × 104 km2,其中冻原与高山草地类组的面积下降最多,为192.35 × 104km2,荒漠草地类组、典型草地类组和温带湿润草地类组的面积分别下降14.31、34.15和70.81 × 104 km2,热带萨王纳类组的面积增加了238.06 × 104 km2;（3）.到本世纪末,全球草地面积将会继续下降,其中RCP8.5情景中草地面积将下降最多（516.55×104km2）,RCP2.6情景中下降最少（405.84 × 104 10km2）,在RCP4.5和6.0情景中,将分别下降503.74和482.02 × 104 km2;（4）.在六个大洲中,亚洲的草地分布最广,为（1940.62±48.14）× 104 km2,欧洲的草地面积最小,为（201.52±12.95）× 104 km2,非洲、北美洲、南美洲和大洋洲的草地面积分别为（1007.72±24.14）、（1065.10±53.19）、（397.39±7.19）和（487.85±47.31）× 104km2;（5）.在过去的100年中,亚洲、欧洲和北美洲草地面积呈现下降的趋势,非洲、大洋洲和南美洲的草地面积整体上升;在未来的几十年内,亚洲和北美洲草地面积将继续下降,欧洲草地面积在RCP8.5情景中将显着增加,而在其他情景中变化较小,非洲和南美洲草地面积将继续上升,大洋洲的草地面积将逐渐下降;（6）.过去的100年中,在北半球,温带湿润草地类组的重心向西北方向移动,其他草地类组的重心均向东北方向移动,其中典型草地类组的迁移距离最长,为633.11km;在南半球,荒漠草地类组和热带萨王纳类组分别向西南和东南方向迁移,其中荒漠草地类组的迁移距离最长,为1289.75km,冻原与高山草地类组、典型草地类组和温带湿润草地类组则向北方迁移。而在未来几十年内,RCP8.5情景中,各草地类组的迁移距离最长,大部分草地类组将向北方移动,其中RCP2.6情景中迁移方向争议较大。3.全球草地净初级生产力时空动态及驱动因素分析利用基于湿润度指数K的分段模型定量评估过去百年不同时期全球草地NPP的时空动态及未来演变趋势,并通过相关性分析研究草地NPP对不同气候因子的响应。研究表明:（1）.全球草地NPP为（26.09±0.44）Pg DW·yr-1,在5个草地类组中,热带萨王纳类组的NPP最高,为（14.08±0.86）Pg DW·yr-1,其次为冻原与高山草地类组,其NPP为（5.88±0.36）Pg DW.yr-1,典型草地类组NPP最低,为（1.59±0.06）Pg DW-yr-1,荒漠草地类组和温带湿润草地类组的NPP分别为（2.47±0.02）和（2.07±0.12）Pg DW.yr-1;（2）.在过去的 100 年中,全球草地 NPP呈现总体上升的趋势,共增加了 745.32 Tg DW·yr-1。在未来的几十年内,在RCP2.6情景中,草地NPP在2030s之后无显着变化;在RCP4.5情景中,将有微弱的增加;在RCP6.0和RCP8.5情景中,草地NPP在2030s之后将增加。在2070s,草地NPP与1920s相比,在不同情景将分别增加2.88%、4.45%、5.70%和12.35%;（3）.冻原与高山草地类组和温带湿润草地类组的NPP在整个研究时间范围内逐渐下降,而荒漠草地类组和典型草地类组NPP波动较大,热带萨王纳类组的NPP在1920s-2070s逐渐上升,其中RCP8.5情景中将增加最多,在RCP2.6情景将增加最少;（4）在六个大洲中,亚洲草地NPP最高,占全球草地NPP的30.73%,其次为非洲草地NPP,占全球草地NPP的27.69%,欧洲草地的NPP最低,占全球草地NPP的4.40%,北美洲、南美洲和大洋洲的草地NPP分别占全球草地NPP的17.26%、10.64%和9.29%;（5）.在过去的100年中,亚洲、非洲、大洋洲和南美洲草地NPP呈现总体上升的趋势,而欧洲和北美洲草地NPP下降;在未来的几十年内,亚洲和大洋洲的草地NPP将下降,非洲和南美洲草地NPP则会快速增加,而在欧洲和北美洲草地NPP在多数气候情景中变化较小;（6）.降水是影响全球尺度草地NPP最重要的气候因子。4.全球草地净生态系统生产力时空动态及驱动因素分析利用基于湿润度指数K的单室模型定量分析了不同时期全球草地NEP的时空动态,并通过相关性分析研究了NEP对不同气候因子的敏感性。研究表明:（1）.全球草地NEP平均为117.66±173.44 Tg C·yr-1,在5个草地类组中,典型草地类组的NEP为-41.94± 32.38 Tg C.yr-1,表现为碳源,冻原与高山草地类组的NEP最高,为（82.38±108.16）TgC·yr1,具有最高的固碳潜力;其次为热带萨王纳类组,其平均NEP为（46.00±39.57）Tg C·yr-1;荒漠草地类组的NEP最低,为（4.61± 7.01）Tg C.yr-1;温带湿润草地类组的平均NEP为（26.61±27.43）Tg C·yr-1;（2）.在过去的100年中,全球草地NEP由8.40降低为到-42.91 TgC·yr1,即从吸收碳转化为释放碳。未来的几十年内,在RCP8.5情景中,全球草地NEP将一直下降,到2070s将下降至（-713.50±302.29）Tg C·yr-1;在RCP2.6情景中,草地NEP在2030s之后将有微弱上升,到2070s将达到（-166.63±103.14）Tg C·yr-1;在RCP4.5和6.0情景中,到2070s将分别下降至（424.51±177.63）和（406.43±167.49）Tg C.yr-1;（3）.在六个大洲中,亚洲草地固碳潜力最强,最高达到135.37 Tg C·yr-1,在过去的100年中,除南美洲草地接近碳中性外,其他大洲草地均表现为碳汇;到本世纪末,全球各大洲草地均将转化为碳源;（4）在全球尺度,草地NEP更易受温度和降水的综合作用,其中降水的作用更加明显。5.全球草地退化遥感监测及其驱动力分析利用NPP和覆盖度作为草地退化等级划分的指标,研究2000-2013年全球草地退化状况,同时利用潜在NPP（NPPp）、实际NPP（NPPa）及二者差值（即人类活动作用导致NPP的损失,HANPP）定量评估气候变化和人类活动在草地退化中的相对贡献。结果表明:（1）.全球发生不同程度退化的草地面积为1401.01 × 104km2,占全球草地面积的23.90%,未发生变化的草地面积为3017.24 × 104km2,占全球草地面积的51.47%;（2）.在发生变化的草地中,呈现轻度改善的草地分布面积最大,占16.30%,呈现轻度退化和显着退化的草地面积分别占全球草地面积的15.30%和2.07%;（3）.亚洲和北美洲草地呈现轻度改善的面积分别占各自大洲草地面积的17.55%和23.48%,而在其他大洲,呈现轻度退化的面积较大,最大面积的草地退化和草地改善均发生在亚洲;（4）.气候变化是全球草地退化的最主要原因,导致了 45.51%的草地退化,而人类活动次之,导致32.53%的草地退化,而人类活动是草地改善的主导因素,占改善草地总面积的45.51%,而气候变化导致了30.6%的草地改善;（5）.由于草地退化引起的NPP损失在1.40（北美洲）和13.61 TgC·yr1（大洋洲）之间,而由于草地改善造成的NPP增加在1.59（北美洲）和17.57 Tg C·yr-1（欧洲）之间。气候变化和人类活动对各个大洲草地退化的影响不同。6.精度验证和误差来源本研究的时间横跨过去百年到本世纪末,空间尺度由区域尺度到大洲尺度到全球尺度,从不同时空尺度探讨了气候变化对草地面积及生产力的影响。由于研究时间和空间尺度较大,模拟结果的验证难度较大,为了提高模型模拟精度、降低其不确定性,本论文采用立体取样-交叉验证-综合评判的方法,从样点实测数据、不同模型结果对比和文献结果验证的方法对模型模拟结果进行验证,结果表明模型模拟结果与实测数据及现有研究结果吻合度较高,能够合理的反映气候变化对草地碳循环的影响状况。论文结果的误差来源主要有:首先,在模拟全球草地生产力的研究中,模型中只用到降水和温度两个指标,许多重要的因子（如人类活动、CO2施肥效应、氮沉降、植被生理生态过程等）并没有考虑到模型中。不过模型抓住了影响草地发生与发展的主要气候因子,因此,从长时间序列大空间尺度看结果是合理有效的;其次,输入数据的误差,由于上个世纪初气象观测点很少,根据有限的资料外推到全球尺度会产生很大问题,特别是降水数据,其空间分布的变化很大,而草地生产力对降水敏感性更高,因此会对结果造成误差。最后,由于估算模型和参数方案各不相同,未来气候情景数据中不同GCM所模拟的气候因子的空间分布和强度差别也较大,本论文利用可搜集到的所有GCM模拟结果的平均值来研究未来变化趋势,在一定程度上降低了结果的不确定性。7.论文的主要创新之处在于:（1）.目前关于草地生产力的观测和模拟都集中在小尺度的均质样地上,缺乏大尺度草地生产力的模拟。本研究结合草地生理生态特征,以4个典型区—中国、北美、欧洲和澳大利亚的草地为研究对象,对比分析了 1981-2010年间,4区草地空间分布特征、草地NPP、碳储量、Rs、Rh和NEP的时空动态,从区域尺度上研究气候变化对草地生产力和碳源/汇功能的影响;（2）.利用改进的CSCS、基于湿润度指数K的分段模型和单室模型,首次从全球尺度对长时间序列全球草地面积、NPP和NEP进行模拟,定量评估不同时期的时空动态及未来演变趋势,不仅为全球草地碳循环和碳格局提供了本底资料,对资料难以获取的地区或时间段的全球变化研究具有重要的指导意义,而且可为IPCC第6次评估报告提供数据支持;（3）.目前草地退化的监测多集中在样地尺度或均质斑块,不同研究中监测指标不统一,结果可比性较差,而大尺度草地退化遥感监测的研究较少,同时缺乏草地退化驱动力的定量评估。基于此,本文利用多元遥感数据,以NPP和覆盖度作为草地退化监测指标,选取3种NPP—潜在NPP、实际NPP及二者差值人类占用的NPP作为评价指标,构建了定量评估气候变化和人类活动对草地退化驱动的研究方法。这种方法不仅明确了全球草地退化现状,而且确定了不同区域草地退化的主导驱动因素。这对草地生态恢复措施的合理调整和草地资源的可持续利用具有重要意义,并且研究结论一定程度上可为生态恢复工程的绩效评价提供理论参考。8.总结草地生态系统分布广阔,地形和气候条件复杂,使其生产力分布具有较大的空间异质性。根据IPCC的第5次评估报告,过去的30年是近800年中最热的30年,在这段时间内,中国和澳大利亚草地NPP和Rh均上升,但在中国Rh上升速度更快,导致草地NEP下降,而在澳大利亚,草地NPP上升速度较快,因此草地NEP整体上升;欧洲草地NPP下降而Rh上升,导致NEP下降;北美地区草地NPP和Rh均下降共同导致草地NEP整体下降。与其他植被类型相比,草地更易受气候变化影响。过去百年的气候变化已导致全球草地面积整体下降,尤其是中高纬度草地面积持续下降,热带地区草地分布不断扩张。虽然草地NPP整体呈现上升趋势,但大部分草地NPP下降。到本世纪末,草地面积将继续下降,草地NPP将继续上升,而草地也将由碳汇转变为碳源。降水是影响草地生产力的主要因素。草地退化驱动机制的定量评估表明,在全球范围内,气候变化是草地退化的主要驱动因素,而人类活动主导着草地改善。本研究不仅对了解全球变化与陆地生态系统碳循环研究具有重要意义,有利于了解气候变化与人类活动对草地生态系统碳循环的影响及其反馈,而且为国家和政府从科学角度解决生态环境问题提供理论依据和可行性方案,并为IPCC第6次评估报告提供数据支持。
周伟[6]（2014）在《中国草地生态系统生产力时空动态及其影响因素分析》文中指出草地是地球表面覆盖最广的植被类型之一,巨大的分布面积和固碳潜力使其在全球碳循环评估中发挥着重要作用。然而全球气候变暖和人类活动干扰的加剧,使草地生态系统碳循环发生相应变化,草地退化不断加剧。中国草地面积约占国土面积的41.7%,因此准确核算其生产力大小、研究其时空变化特征及驱动因素对于评价我国陆地生态系统碳源/汇功能具有重要意义。同时我国草地退化现状和驱动机制评估对于草地资源合理利用和生态恢复措施的绩效评价具有重要参考价值。本文基于多源遥感影像和气象数据,利用CASA（Carnegie-Ames-Stanford approach）模型模拟中国草地净初级生产力（Net primary productivity,NPP）,分析其时空变化特征以及对土地利用/覆盖变化（LUCC）和气候变化的响应;利用BEPS（Boreal Ecosystem Productivity Simulator）模型模拟中国草地净生态系统生产力（NEP）,探讨草地碳源/汇的年际和月际变化;同时利用草地NPP和覆盖度进行草地退化遥感监测,结合统计资料和气象数据,对引起草地退化的气候和人类因素进行定量化和空间化分析。本研究的主要工作及结论如下:1.利用模型模拟中国草地覆盖度的时空变化。基于1982-2006年的GIMMS NDVI数据和2001-2010年的MODISNDVI数据反演中国草地覆盖度,结合气温和降水量数据,分析中国不同草地类型覆盖度的年际和月际变化对气候因子变化的响应。结果表明中国草地覆盖度呈现明显的空间异质性,总体呈现东南高西北低的特征。29年间平均草地覆盖度为34.5%,总体上呈增加趋势,其增加速率为0.17%/年,统计发现有78.9%的草地面积其覆盖度呈增加趋势。中国草地覆盖度呈极显着增加和显着增加的面积比例（46.0%,11.0%）大于呈极显着减少和显着减少的面积比例（4.1%,3.2%）。在年际尺度上,草地覆盖度与气温、降水量均呈不显着正相关,其中高山亚高山草甸、高山亚高山草地、坡面草地和草甸的覆盖度受温度的影响较大,而荒漠草地和平原草地的覆盖度与降水的关系更密切;在月尺度上,草地覆盖度与当月气温、降水量呈显着的正相关,表明水热因子的季节波动对草地生长的影响更大。所有类型的草地其植被覆盖度与前一个月气温和降水量的相关系数最大,表现出明显的时滞效应。2.利用CASA模型模拟中国草地NPP并分析其时空动态与气候因子的相关性。中国草地NPP平均值为279.4 gC/m2/yr,空间分布上呈现由东南向西北降低的趋势,草地NPP的经向变化速率为228.6 gC/m2/yr/10°;1982-2010年中国草地总NPP的多年平均值为918.4 Tg C（Tg=1012g）。29年间草地NPP总体呈增加趋势,增加率为0.56 gC/m2/yr;草地NPP呈增加趋势的面积占草地总面积的68.8%。降水是影响草地NPP的主要因素;然而不同草地类型的NPP对气温和降水的响应不同,高山亚高山草甸和高山亚高山草地的NPP受温度影响较明显,坡面草地NPP与降水量呈正相关而与温度呈负相关,平原草地、荒漠草地、草甸的NPP与降水量的关系更密切,尤其荒漠草地的NPP与降水量呈显着正相关。3.中国草地生态系统的碳源/汇功能核算。利用生态遥感耦合模型（BEPS模型）模拟中国草地净生态系统生产力（NEP）,并分析草地NEP的时空变化对气候年际变化的响应。1979-2008年中国草地NEP的平均值为13.6 gC/m2/yr,表现为弱的碳汇;NEP为正值的区域占中国草地总面积的73.1%,并且草地每年净吸收的碳量为26.6 Tg C;空间分布上呈现东南部高西北部低的特征。1979-2008年的30年间草地NEP均为正值;并且NEP的年内变化显示6～9月份为正值,表现为碳汇,而其余月份NEP为负值,表现为碳源。30年间草地碳转化效率和水分利用效率均呈极显着增加趋势。草地NEP与降水量呈正相关,其比例为 74.2%。4.定量评估NPP变化过程中气候和人为因素的驱动作用。以NPP为评价指标,结合石羊河流域的LUCC和气象数据,定量化、空间化地评估了气候变化、土地覆盖变化和草地管理措施对NPP变化的相对贡献。2001-2010年间研究区草地面积净增加了 5105.5 km2,其中80.4%来自荒漠向草地的转移,而草地向农田的转化是草地减少的主要原因,转移面积为1119 km2。2010年草地NPP总量比2001年增加了 659.62 Gg C（Gg=109g）。人类活动和气候变化对NPP净增加量的贡献分别为133%和-33%。在剔除气候对NPP变化的影响后,LUCC引起的草地NPP净增加量为654.82 Gg C,其中荒漠和农田向草地的转化导致草地NPP分别增加674.46 Gg C和156.85 Gg C,而草地向农田的转移导致NPP减少了 235.64 Gg C;土地管理措施的实施使NPP增加了 219.97 Gg C;而气候的不利影响共导致草地NPP减少了 215.17 Gg C。因此,LUCC和管理措施都有利于草地NPP的增加,而暖干化的气候条件导致草地NPP减少。5.中国主要牧区草地植被的时空格局和演变趋势。以遥感数据和气象数据为基础,对1985、1995、2000和2010年中国7个主要牧区的草地面积、景观指数（LSI）和NPP变化进行了研究。1985、1995、2000和2010年研究区草地面积分别为 247.9、243.52、246.2、231.75 万 km2。1985-2010 年间,研究区草地面积减少了 16.15万km2,占1985年草地面积的6.52%,主要是由于新疆和西藏草地面积的减少导致。与1985-1995年和1995-2000年两个时期相比,2000-2010年间,景观格局中草地优势度提高,破碎化程度和空间异质性降低。同时草地NPP具有明显的时空差异,1985-1995、2000-2010、1985-2010年间草地平均NPP分别增加了 14.34%,25.82%和40.95%;1995-2000年平均NPP减少了 4.82 gC/m2,相当于1995年草地NPP的2.03%。研究区草地NPP总量在2010年最高,比1985和2000年的NPP总量分别增加了 31.89%和18.48%。6.中国草地退化遥感监测和驱动力定量评估。利用NPP和覆盖度进行草地退化遥感监测,以潜在NPP和人类活动导致NPP的损失为评价指标,定量评估气候变化和人类活动对草地退化的驱动作用。1982-2010年间,中国草地出现退化的面积占草地总面积的22.73%,改善的面积占31.65%,未发生变化的草地面积为45.62%。总体上人类活动是促进草地改善的主导因素,占草地改善总面积的78.08%,气候的贡献仅为21.14%;气候变化和人类活动在草地退化中的作用基本相等（44.86%vs 43.36%）。气候和人类两大因素对草地退化的驱动作用存在显着的区域差异,在草地退化中,气候的作用大于人类活动作用的牧区包括内蒙古、陕西、西藏、甘肃、青海和四川;而人类活动占主导作用的牧区包括云南、宁夏和新疆,尤其对于新疆,85.13%的草地退化是人类活动导致的。在草地改善中,气候因子仅在西藏草地改善中起主导作用,其贡献为59.69%;而对其余8个主要牧区,人类活动是草地改善的主导驱动力,尤其对四川和陕西省,99%的草地改善都是由人类活动作用引起的。我们认为论文的主要创新之处:第一,在利用CASA模型模拟植被NPP过程中,我们针对不同植被类型采用不同的最大光能利用率,以提高模型模拟精度;并且对两种来源的NDVI数据进行兼容性处理,延长NDVI的时间序列为1982-2010年,从而在长时间序列和大尺度上获取中国草地NPP;同时结合土地覆盖数据、气象数据和统计资料,对中国草地NPP的时空变化和驱动因素进行集成研究。第二,目前关于草地NEP的野外观测和模拟都集中在小尺度的均质样地上,缺乏大尺度上NEP的模拟。本研究结合草地生理生态特征,对BEPS模型进行参数优化,模拟获取近30年中国国家尺度上的草地NEP;分析草地NEP的时空变化及其对气候因子变化的响应,进而明确中国草地碳源/汇功能和碳收支大小。第三,目前关于草地退化的监测,多集中在样地尺度上的野外观测或小区域的草地退化遥感监测,然而在大尺度上进行草地退化遥感监测的研究较少,并且不同学者采用的监测指标不统一,导致结果的可比性较差;同时缺乏草地退化驱动力的定量评估。基于此,本文利用多元遥感数据,以草地NPP和盖度作为草地退化遥感监测指标,选取潜在NPP以及人类占用的NPP作为评价指标,构建了定量评估气候变化和人类活动对草地退化驱动作用的研究方法;不仅明确了中国草地退化现状并且确定了不同区域草地退化的主导驱动因素。这对草地生态恢复措施的合理调整和草地资源的可持续利用具有重要意义,并且研究结论一定程度上可为生态恢复工程的绩效评价提供参考。中国草地分布区域的广阔性、地形和气候条件的复杂性,使其生产力和碳源/汇功能具有较大的空间异质性;近年来,由于全球气候变暖以及人类干扰的加剧,草地生产力和生态环境随之发生变化,最终导致草地严重退化。本研究通过中国草地生态系统的碳核算,发现中国草地生态系统具有明显的碳汇功能,并具有显着的空间异质性;草地NPP和NEP均与降水量呈正相关。草地退化驱动机制的定量评估表明,气候和人类因素对草地退化的驱动作用基本相当,而人类活动主导着草地改善。由于退化草地生态恢复工程的实施,草地景观格局和固碳能力有所提高,并且取得了一定的生态效益,如促进草地生态系统稳定性和优势度的提高,增强草地的碳汇能力;然而草地退化治理中投入不足和实施区域的差异性,如恢复措施多集中在严重退化和沙化区域,导致我国生态环境建设呈现局部好转,总体恶化的局面。因此需要对生态恢复措施进行合理调整,从而增强草地生态系统的碳汇功能,发挥草地的生态环境屏障作用。
王斌[7]（2014）在《三江源区退化和人工草地生态系统CO2通量及其影响机制的研究》文中提出为了揭示高寒地区退化和人工草地生态系统碳收支,本研究利用涡度相关技术对青藏高原三江源区的退化草甸和垂穗披碱草（Elymus nutans）人工草地生态系统的CO2通量及其相关的生物和环境因子进行了为期3年的监测。其中退化高寒草甸生态系统的观测是2006年9月16日至2008年12月31日,人工草地是2006年1月1日至2008年12月31日。通过本研究,得到以下主要结论：1.人工草地生态系统在2006、2007和2008年均为碳汇,年净生态系统生产力（NEP）分别是35.2、52.1和1400g C m-2yr-1。退化高寒草甸生态系统在2007年是碳源,其碳排放量为8.4g C m-2yr-1,而2008年则是一个碳汇,年NEP为43.2g C m-2yr-1。研究发现,在7、8两月退化草地的碳吸收量高于人工草地,其原因可能是由于退化草地的物种多样性高于人工草地而导致。结果表明两个类型生态系统碳收支的年际变化较大,但总体上人工草地生态系统的固碳能力明显高于退化草甸,在严重退化的“黑土滩”建植人工草地可以提高生态系统的碳吸收,其年均固碳量提高了78.7g Cm-2yr-1。2.人工草地生态系统呼吸量（Pe）在2006、2007和2008年分别为460.8、449.5和4036g Cm-2yr-1。退化草甸的R。在2007和2008年分别为472.8和312.2g C m-2yr-1。2006-2008年人工草地生态系统的总初级生产力（GPP）分别为496.1、501.6和543.3g C m-2yr-1。退化高寒草甸的GPP在2007和2008年分别是464.4和355.4g C m-2yr-1。总体上人工草地的GPP高于退化草地。3.退化和人工草地的净生态系统CO2交换量（NEE）、Re和GPP的季节变化规律相似,最大值均出现在每年的7、8两月。其中人工草地NEE的日最大值在2006、2007和2008年分别是-1.7、-1.8和-2.9g C m-1day-1,而退化草甸NEE的日最大值在2007和2008年分别是-2.7和-3.0g C m-2day-1,退化草地碳吸收的日最大值略高于人工草地。2006-2008年人工草地日最大Re分别是5.6、4.3和5.0g C m-2day-1,退化草甸的R。日最大值在2007和2008年分别是4.3和3.8g C m-2day1,略低于人工草地。退化草甸的GPP的日最大值在2007和2008年分别是5.8和5.9g C m-2day-1,人工草地的GPP日最大值在2006-2008年分别是5.8、4.9和6.0g C m-2day-1。4.生长季中,人工和退化草地各月的NEE和R。日变化规律基本相同,NEE的最大值出现在正午前,Re的最大值出现在下午16：00左右。其中,人工草地2006～2008年NEE的最大值分别是-6.9、-7.3和-7.9μmol CO2m-2s-1,退化草甸的NEE在2007和2008年的最大值分别是-8.5和-8.0μmol CO2m-2s-1。在2006～2008年人工草地的Re的最大值分别是5.6,5.0和5.0μmol CO2m-2s-1,退化高寒草甸在2007和2008年Re的最大值分别是4.9和3.6μmol CO2m-2s-1人工和退化草地的GPP最大值出现在11：00～15：00,其中人工草地在2006～2008年GPP的最大值分别是9.6、10.1和11.0μmol CO2m-2s-1,退化草甸2007和2008年的GPP最大值分别是11.2和10.3μmol CO2m-2s-1。5.根系呼吸的研究结果表明：人工草地生态系统的土壤呼吸速率为2.43μmol CO2m-2s-1,明显低于退化草甸的5.38μmol CO2m-2s-1。人工和退化草地的根系呼吸对土壤呼吸的贡献率无明显差别,分别为67%和70%。6.NEE对光量子通量密度（PPFD）的响应曲线的结果表明：人工和退化草地生态系统PPFD-NEE曲线的生态系统表观量子效率（α）和饱和光照条件下的NEE （Fmax）均随植被LAI的增加发展而增大,同时还受气温（Ta）、土壤含水量（SWC）和饱和水汽压差（VPD）影响；人工和退化草地昼间NEE和Ta关系均呈二次函数关系,结果表明：人工和退化草地最利于碳吸收的Ta分别13.2℃和12.1℃。人工和退化草地昼间NEE均随土壤含水量（SWC）增加而呈线性上升；人工和退化草地昼间NEE和VPD关系为二次函数关系,结果表明：人工和退化草地最利于碳吸收的VPD分别为0.62和0.60kPa。7.生长季中,人工和退化草地的Re均随土壤温度（TS）的升高呈指数增长,人工草地生态系统的温度敏感性参数（Q10）在3.5～4.4之间,而退化草甸的Q10在3.0～3.1之间,明显低于人工草地,说明在气候变暖背景下,人工草地将释放出更多的碳。8.通径分析结果表明,生长季中的PPFD和Ta是影响退化高寒草甸和人工草地生态系统固碳能力最重要的生态因子。
魏卫东,刘育红[8]（2014）在《三江源区高寒草原不同退化程度对土壤呼吸的影响》文中研究指明以高寒草原土壤呼吸为研究对象,探讨了高寒草原退化程度对土壤呼吸的影响及不同退化程度高寒草原土壤呼吸基本特征。结果表明,随着高寒草原退化程度的加剧,土壤CO2释放速率呈下降趋势,不同退化程度间土壤CO2释放速率差异达极显着水平,变化范围为3.896.24 g/（m2·d）;不同退化程度高寒草原土壤CO2释放速率呈明显的日变化特征,土壤CO2释放速率在14:00时达到一天中的最大值,在凌晨2:00时达到一天中的最小值,土壤CO2释放速率白天大于夜晚,不同退化程度下土壤CO2释放速率在一天中各时刻基本呈未退化（UD）>轻度退化（LD）>中度退化（MD）>高度退化（HD）>极度退化（ED）的变化趋势,土壤CO2释放速率日动态与5 cm土壤温度的日动态变化趋势一致;在土壤温度和土壤湿度对土壤呼吸影响的双因素模型中,温度反应系数的变化范围为0.1140.163,湿度反应系数的变化范围为0.4861.629,拟合模型R2为0.8600.888,且呈ED>HD>MD>LD>UD的变化趋势,不同退化程度高寒草原Q10变化范围为2.8883.493。
温军,周华坤,姚步青,李以康,赵新全,陈哲,连利叶,郭凯先[9]（2014）在《三江源区不同退化程度高寒草原土壤呼吸特征》文中认为为了研究高寒草原退化对土壤呼吸的影响,对三江源区不同退化程度的高寒草原土壤呼吸进行了测定,分析了土壤呼吸与生物量、土壤温度以及土壤湿度的相关性,结果表明:1)不同退化程度的高寒草原土壤呼吸均表现出一定的月动态,这种月动态在不同退化程度间各有不同。2)高寒草原在退化演替序列上生长季平均土壤呼吸速率呈先增加后降低的变化趋势,其中在中度退化程度下达到最高值（（2.46±0.27）μmol·m–2·s–1）,显着高于未退化（（1.92±0.11）μmol·m–2·s–1）和重度退化（（1.30±0.16）μmol·m–2·s–1）水平（p<0.01）,与轻度退化（（2.22±0.19）μmol·m–2·s–1）无显着差异（p>0.05）,重度退化程度下呼吸速率显着低于其他退化水平（p<0.01）。3)地上生物量和土壤呼吸存在极显着线性正相关关系（p=0.004）,而地下生物量与土壤呼吸的相关性不很显着（p=0.056）。4)除重度退化外,未退化、轻度退化和中度退化高寒草原土壤呼吸与土壤温度显着正相关;土壤呼吸与土壤湿度的二项式拟合方程在轻度退化程度下达到显着水平（p<0.05）,而在未退化、中度退化和重度退化程度下均达到极显着水平（p<0.01）。
白炜,王根绪,刘光生[10]（2011）在《青藏高原高寒草甸生长期CO2排放对气温升高的响应》文中研究指明采用高度分别为0.4m（OTC-1）和0.8m（OTC-2）的开顶式增温小室（open topchampers,OTCs）,对青藏高原高寒草甸生态系统进行模拟增温处理,研究了高寒草甸生态系统的CO2排放强度及过程对气温升高的响应。结果表明:在平均气温分别提高1.25℃（OTC-1）和3.68℃（OTC-2）的条件下,对照及2种不同幅度增温处理高寒草甸生态系统CO2排放通量表现出明显的季节变化特征,并同时在植被生长旺盛期（7-8月）达到峰值,分别为2.31、2.35和6.38μmol·m-2·s-1;CO2排放通量在不同季节都表现出随增温幅度的升高而逐渐增大的趋势,表明随着气温升高,CO2排放通量逐渐增大;不同处理CO2排放通量与气温、5cm土壤温度和5cm土壤含水量之间表现出显着的相关关系,CO2排放通量与气温及5cm土壤温度之间均符合指数关系,而与5cm土壤含水量之间则符合二次多项式关系。
二、青藏高原高寒草原生态系统土壤CO_2排放及其碳平衡（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、青藏高原高寒草原生态系统土壤CO_2排放及其碳平衡（论文提纲范文）
（1）基于IBIS模型的气候变化下川西高原草地碳平衡模拟与预估研究（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 国内外研究综述 |
| 1.2.1 气候变化对草地生态系统的影响 |
| 1.2.2 气候变化对草地碳平衡影响研究 |
| 1.2.3 气候变化下草地碳平衡的模拟与预估研究 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 研究区自然环境概况 |
| 2.1 研究区位置 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 土壤和植被特征 |
| 2.4 水文特征 |
| 3 数据与方法 |
| 3.1 IBIS模型介绍 |
| 3.1.1 模型概述 |
| 3.1.2 模型结构 |
| 3.1.3 模型主要控制方程 |
| 3.1.4 模型主要参数 |
| 3.1.5 模型的输入与输出项 |
| 3.2 模型验证方法 |
| 3.3 数据来源 |
| 3.3.1 气象数据 |
| 3.3.2 土壤数据 |
| 3.3.3 植被数据 |
| 3.3.4 高程数据 |
| 3.3.5 模型验证数据 |
| 4 模型验证与历史气候变化下川西高原草地NEP的模拟 |
| 4.1 1990-2018 年研究区域气候变化 |
| 4.1.1 气候数据的插值检验 |
| 4.1.2 气候变化空间分布 |
| 4.1.3 气候年际变化 |
| 4.2 IBIS模型对NPP的模拟与验证 |
| 4.2.1 NPP模拟结果验证分析 |
| 4.2.2 NPP年空间分布 |
| 4.2.3 NPP年际变化 |
| 4.2.4 NPP季节变化 |
| 4.3 IBIS模型对土壤异养呼吸的模拟与验证 |
| 4.3.1 土壤异养呼吸模拟结果验证分析 |
| 4.3.2 土壤异养呼吸年空间分布 |
| 4.3.3 土壤异养呼吸年际变化 |
| 4.3.4 土壤异养呼吸季节变化 |
| 4.4 1990-2018 年川西高原草地NEP的模拟 |
| 4.4.1 NEP空间分布 |
| 4.4.2 NEP年际变化 |
| 4.4.3 NEP季节变化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 未来气候变化下川西高原草地NEP的预估 |
| 5.1 2019-2050 年川西高原气候变化 |
| 5.1.1 气候变化的空间分布 |
| 5.1.2 气候年际变化 |
| 5.2 2019-2050 年川西高原草地NEP的预估 |
| 5.2.1 NPP预估 |
| 5.2.2 土壤异养呼吸预估 |
| 5.2.3 NEP预估 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的土壤呼吸研究 ——以瓦颜山为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 冻融侵蚀研究状况 |
| 1.2.2 冻融侵蚀区土壤呼吸 |
| 1.3 研究内容及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 技术路线图 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 土壤与植被特征 |
| 第三章 样品采集与方法 |
| 3.1 试验设计 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 土壤呼吸测定 |
| 3.2.2 空气温度、空气相对湿度、土壤温度和含水量的测定 |
| 3.2.3 地上生物量和地下生物量测定 |
| 3.2.4 土壤硝态氮、铵态氮、全氮和全碳测定 |
| 3.3 数据处理 |
| 第四章 青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的环境生物因子的变化 |
| 4.1 空气温度和相对湿度 |
| 4.1.1 空气温度和空气相对湿度变化特征 |
| 4.1.2 冻融侵蚀区中空气温度和空气相对湿度的变化 |
| 4.2 土壤温度和土壤含水量 |
| 4.2.1 5cm土壤温度和土壤含水量的变化特征 |
| 4.2.2 冻融侵蚀区中的5cm土壤温度和土壤含水量的变化 |
| 4.3 冻融侵蚀区中的地上生物量与地下生物量的变化 |
| 4.4 冻融侵蚀区中的土壤硝态氮、铵态氮与全碳的变化 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 冻融侵蚀区中的空气温度、相对湿度及土壤温度和含水量的变化 |
| 4.5.2 冻融侵蚀区中地上-地下生物量与土壤养分物质的变化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的土壤呼吸变化 |
| 5.1 冻融侵蚀区中土壤呼吸的日变化 |
| 5.2 冻融侵蚀区中土壤呼吸的季节变化 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 冻融侵蚀区中的土壤呼吸日变化 |
| 5.3.2 冻融侵蚀区中的土壤呼吸季节变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中环境生物因子变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.1 空气温度的变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.2 空气相对湿度变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.3 土壤温度变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.4 土壤含水量变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.5 地上-地下生物量变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.6 土壤养分物质的变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.7 讨论 |
| 6.7.1 冻融侵蚀区中环境-生物因子变化对土壤呼吸的影响 |
| 6.7.2 冻融侵蚀区中环境-生物因子相互作用对土壤呼吸的影响 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.1.1 高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中环境-生物因子的变化 |
| 7.1.2 高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中土壤呼吸的变化 |
| 7.1.3 高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中环境-生物因子的变化对土壤呼吸的影响 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间的学术成果 |
（3）模拟氮沉降对藏北高寒草甸温室气体排放的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模拟氮沉降对植被生产力和土壤养分的影响 |
| 1.2.2 氮沉降对CO_2的影响 |
| 1.2.3 氮沉降对CH_4排放的影响 |
| 1.2.4 氮沉降对N_2O排放的影响 |
| 1.3 研究目的、内容和思路 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究思路及工作流程 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 氮素添加水平 |
| 2.2.2 研究区内样地设置 |
| 2.3 测定方法 |
| 2.3.1 温室气体排放通量测定 |
| 2.3.2 生物量测定 |
| 2.3.3 凋落物采集 |
| 2.3.4 土壤样品采集与分析 |
| 2.3.5 微生物量C、N的测定 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 气体通量计算公式 |
| 2.4.2 温室气体增温潜势的计算公式 |
| 2.4.3 土壤微生物量C、N和微生物熵的计算方法 |
| 2.4.4 数据分析方法 |
| 第三章 模拟氮沉降对高寒草甸生产力和土壤特征的影响 |
| 3.1 模拟氮沉降对高寒草甸地上生物量的影响 |
| 3.2 模拟氮沉降对高寒草甸土壤养分含量的影响 |
| 3.3 模拟氮沉降对藏北高寒草甸微生物量C、N的影响 |
| 3.4 氮沉降条件下高寒草甸凋落物分解特征 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 模拟氮沉降对藏北高寒草甸生产力的影响 |
| 3.5.2 模拟氮沉降对藏北高寒草甸土壤养分的影响 |
| 3.5.3 模拟氮沉降对藏北高寒草甸凋落物的影响 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 模拟氮沉降对高寒草甸CO_2、CH_4和N_2O排放的影响 |
| 4.1 模拟氮沉降对CO_2排放的影响 |
| 4.1.1 模拟氮沉降条件下CO_2排放通量季节变化 |
| 4.1.2 模拟氮沉降对CO_2排放总量的影响 |
| 4.1.3 模拟氮沉降下CO_2排放的即时效应 |
| 4.2 模拟氮沉降对CH_4排放的影响 |
| 4.2.1 模拟氮沉降条件下CH_4排放通量季节变化 |
| 4.2.2 模拟氮沉降对CH_4排放总量的影响 |
| 4.2.3 模拟氮沉降下CH_4排放的即时效应 |
| 4.3 模拟氮沉降对N_2O排放的影响 |
| 4.3.1 模拟氮沉降条件下N_2O排放通量季节变化 |
| 4.3.2 模拟氮沉降对N_2O排放总量的影响 |
| 4.3.3 模拟氮沉降下N_2O排放的即时效应 |
| 4.4 模拟氮沉降对温室气体全年排放总量的影响 |
| 4.5 藏北高寒草甸环境因子对CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.5.1 地上生物量对CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.5.2 土壤养分对CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.5.3 微生物量C、N含量对CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.5.4 凋落物分解对CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.5.5 温湿度对高寒草甸CO_2、CH_4和N_2O的影响 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 模拟氮沉降对藏北高寒草甸CO_2排放的影响 |
| 4.6.2 模拟氮沉降对藏北高寒草甸CH_4排放的影响 |
| 4.6.3 模拟氮沉降对藏北高寒草甸N_2O排放的影响 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）青藏高原北缘3种高寒草地的CH4、CO2和N2O通量特征的初步研究（论文提纲范文）
| 1材料与方法 |
| 1. 1 研究区地理位置 |
| 1. 2 样地设置与样品采集 |
| 1. 3 样品分析 |
| 1. 4 计算公式 |
| 1. 5 影响因子的测定 |
| 1. 6 数据处理 |
| 2 结果 |
| 2. 1 3 种草地的甲烷通量特征 |
| 2. 2 3 种草地的二氧化碳通量特征 |
| 2. 3 3 种草地氧化亚氮通量特征 |
| 2. 4 3 种草地温室气体排放与环境因子之间的关系 |
| 3 讨论与结论 |
| 3. 1 3 种草地的温室气体排放 |
| 3. 2 3 种草地温室气体排放与环境因子的关系 |
| 3. 3 不同草地的温室效应比较 |
（5）全球草地生产力时空动态定量评估及其驱动因素分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1. 选题背景 |
| 1.2. 文献综述 |
| 1.2.1. 草地生态系统及其分类 |
| 1.2.2. 草地生态系统碳循环研究进展 |
| 1.2.3. 影响草地生态系统碳循环的因素 |
| 1.2.4. 草地遥感监测研究进展 |
| 1.3. 目前研究中的不足 |
| 1.3.1. 草地分类方法研究不足 |
| 1.3.2. 长时间序列大空间尺度草地生产力本底资料不足 |
| 1.3.3. 大面积草地退化遥感监测研究不足 |
| 1.4. 研究方案 |
| 1.4.1. 研究目标 |
| 1.4.2. 研究内容 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 参考文献 |
| 第二章 研究区概况、数据来源与研究方法 |
| 2.1. 全文研究区概介 |
| 2.1.1. 全球草地生态系统 |
| 2.1.2. 中国草地生态系统 |
| 2.1.3. 北美草地生态系统 |
| 2.1.4. 欧洲草地生态系统 |
| 2.1.5. 澳大利亚草地生态系统 |
| 2.2. 主要数据来源 |
| 2.2.1. 气象数据 |
| 2.2.2. 全球土壤有机碳数据 |
| 2.2.3. 自修正的帕默尔干旱指数 |
| 2.2.4. 草地分类数据—MODIS IGBP |
| 2.3. 主要研究方法 |
| 2.3.1. 中国、北美、欧洲和澳大利亚草地土壤呼吸估算模型 |
| 2.3.2. 改进的草地综合顺序分类法 |
| 2.3.3. 不同草地类组迁移距离和迁移方向 |
| 2.3.4. 全球草地NPP估算模型—分段模型 |
| 2.3.5. 全球草地NEP估算模型—单室模型 |
| 2.3.6. 草地覆盖度的计算 |
| 2.3.7. 草地退化遥感监测方法的构建 |
| 2.3.8. 相关性分析 |
| 2.4. 小结 |
| 2.5. 参考文献 |
| 第三章 典型区草地生产力时空动态定量评估及驱动因素分析—以中国、北美、欧洲和澳大利亚为例 |
| 3.1. 前言 |
| 3.2. 材料与方法 |
| 3.2.1. 研究区概况 |
| 3.2.2. 数据来源与处理 |
| 3.2.3. 研究方法 |
| 3.3. 研究结果 |
| 3.3.1. 1981-2010年4个地区气候因子的变化 |
| 3.3.2. 1981-2010年4个地区草地空间分布特征 |
| 3.3.3. 1981-2010年4个地区草地NPP动态变化 |
| 3.3.4. 1981-2010年4个地区草地R_s和R_h的动态变化 |
| 3.3.5. 1981-2010年4个地区草地NEP动态变化 |
| 3.3.6. 4个地区草地NPP与气候因子的相关性 |
| 3.4. 讨论 |
| 3.4.1. 草地生产力模拟结果的对比分析 |
| 3.4.2. 气候变化对4个地区草地生产力的影响 |
| 3.5. 小结 |
| 3.6. 参考文献 |
| 第四章 全球草地面积时空动态定量评估及驱动因素分析 |
| 4.1. 引言 |
| 4.2. 材料与方法 |
| 4.2.1. 数据来源与处理 |
| 4.2.2. 研究方法 |
| 4.3. 结果与分析 |
| 4.3.1. 全球年平均气温(MAT)与年降水量(MAP)时空动态变化 |
| 4.3.2. 全球草地类及类组空间分布特征 |
| 4.3.3. 全球草地类组时间动态变化特征 |
| 4.3.4. 全球各大洲草地类组时间变化动态及未来演变趋势 |
| 4.3.5. 全球不同草地类组迁移距离和迁移方向 |
| 4.4. 讨论 |
| 4.4.1. 数据来源与CSCS分类方法的讨论 |
| 4.4.2. 气候变化对全球草地分布的影响 |
| 4.5. 小结 |
| 4.6. 参考文献 |
| 第五章 全球草地净初级生产力时空动态定量评估及驱动因素分析 |
| 5.1. 引言 |
| 5.2. 材料与方法 |
| 5.2.1. 数据来源与处理 |
| 5.2.2. 研究方法 |
| 5.3. 结果与分析 |
| 5.3.1. 全球草地NPP空间分布特征 |
| 5.3.2. 全球不同草地类组NPP时间动态分析 |
| 5.3.3. 各大洲不同草地类组NPP时间动态变化 |
| 5.3.4. 草地NPP与气候因子的相关性分析 |
| 5.4. 讨论 |
| 5.4.1. NPP估算方法的讨论 |
| 5.4.2. 气候变化对草地NPP的影响 |
| 5.5. 小结 |
| 5.6. 参考文献 |
| 第六章 全球草地净生态系统生产力时空动态定量评估及驱动因素分析 |
| 6.1. 引言 |
| 6.2. 材料与方法 |
| 6.2.1. 数据来源与处理 |
| 6.2.2. 研究方法 |
| 6.3. 结果与分析 |
| 6.3.1. 全球草地NEP空间分布特征 |
| 6.3.2. 全球不同草地类组NEP时间动态分析 |
| 6.3.3. 各大洲不同草地类组NEP时间动态变化 |
| 6.3.4. 全球草地类组NEP与气候因子相关性分析 |
| 6.4. 讨论 |
| 6.4.1. NEP估算方法的讨论 |
| 6.4.2. 气候变化对草地NEP的影响 |
| 6.5. 小结 |
| 6.6. 参考文献 |
| 第七章 全球草地主要干扰因素(退化)遥感监测及驱动因素分析 |
| 7.1. 引言 |
| 7.2. 材料与方法 |
| 7.2.1. 研究区概况 |
| 7.2.2. 数据来源与处理 |
| 7.2.3. 研究方法 |
| 7.2.4. 大面积草地退化驱动因素定量评估方法的构建 |
| 7.3. 结果与分析 |
| 7.3.1. 2000-2013年全球草地NPP和覆盖度变化的空间动态分布 |
| 7.3.2. 2000-2013年全球草地NPP和覆盖度变化的时间动态变化 |
| 7.3.3. 2000-2013年草地动态变化分布 |
| 7.3.4. 气候变化和人类活动在草地退化中的作用 |
| 7.3.5. 气候变化和人类活动在草地改善中的作用 |
| 7.4. 讨论 |
| 7.4.1. 草地退化遥感监测方法的讨论 |
| 7.4.2. 气候变化和人类活动对全球草地退化的影响 |
| 7.5. 小结 |
| 7.6. 参考文献 |
| 第八章 最后总结 |
| 8.1. 研究结论 |
| 8.2. 研究创新 |
| 8.3. 研究不足 |
| 8.4. 研究展望 |
| 附录一、研究生期间发表的主要成果 |
| 附录二、个人简历 |
| 附录三、论文中部分彩图 |
| 致谢 |
（6）中国草地生态系统生产力时空动态及其影响因素分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1. 选题背景 |
| 1.2. 文献综述 |
| 1.2.1. 陆地生态系统碳循环研究进展 |
| 1.2.2. 草地生态系统碳循环和碳源/汇研究进展 |
| 1.2.3. 土地利用/覆盖变化对陆地碳循环影响的研究进展 |
| 1.2.4. 草地退化遥感监测和退化治理研究进展 |
| 1.3. 目前研究中存在的不足 |
| 1.4. 研究方案 |
| 1.4.1. 研究目标 |
| 1.4.2. 研究内容 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 参考文献 |
| 第2章 中国草地覆盖度的时空动态及其对气候因子变化的响应研究 |
| 2.1. 引言 |
| 2.2. 材料与方法 |
| 2.2.1. 研究区概况 |
| 2.2.2. 数据来源与处理 |
| 2.2.3. 草地覆盖度的计算 |
| 2.2.4. 研究方法 |
| 2.3. 结果与分析 |
| 2.3.1. 中国草地覆盖度的空间分布特征 |
| 2.3.2. 中国草地覆盖度的时间变化特征分析 |
| 2.3.3. 草地覆盖度年际变化与温度、降水量的相关性分析 |
| 2.3.4. 草地覆盖度月变化与温度、降水量的相关性及滞后性分析 |
| 2.4. 讨论 |
| 2.4.1. 气候因素对草地覆盖度变化的影响 |
| 2.4.2. 人为因素对草地覆盖度变化影响 |
| 2.5. 本章小结 |
| 2.6. 参考文献 |
| 第3章 中国草地净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系分析 |
| 3.1. 引言 |
| 3.2. 材料与方法 |
| 3.2.1. 研究区概况 |
| 3.2.2. 数据来源与处理 |
| 3.2.3. 陆地生态系统NPP的模型模拟和精度验证 |
| 3.2.4. 研究方法 |
| 3.3. 结果与分析 |
| 3.3.1. 中国草地NPP的空间分布特征 |
| 3.3.2. 中国草地NPP的时间动态分析 |
| 3.3.3. 草地NPP年际变化与气温、降水量的相关性分析 |
| 3.3.4. 不同草地类型的植被NPP与气温、降水量的相关性分析 |
| 3.4. 讨论 |
| 3.4.1. 草地NPP模拟结果的对比分析 |
| 3.4.2. 气候水热因子变化对草地NPP的影响分析 |
| 3.5. 本章小结 |
| 3.6. 参考文献 |
| 第4章 中国草地净生态系统生产力的时空变化及其与气候因子的关系分析 |
| 4.1. 引言 |
| 4.2. 材料与方法 |
| 4.2.1. 研究区概况 |
| 4.2.2. 数据来源与处理 |
| 4.2.3. BEPS模型介绍 |
| 4.2.4. 研究指标的选取 |
| 4.3. 结果与分析 |
| 4.3.1. BEPS模型模拟精度验证 |
| 4.3.2. 中国草地NEP的空间分布特征 |
| 4.3.3. 中国草地NEP的年际和月际变化趋势 |
| 4.3.4. 中国草地CSE和RUE的年际变化趋势 |
| 4.3.5. 草地NEP与气温、降水量的相关性分析 |
| 4.4. 讨论 |
| 4.4.1. 草地NEP模拟精度对比分析 |
| 4.4.2. 气候水热因子变化对NEP的影响 |
| 4.4.3. 草地管理措施对NEP的影响 |
| 4.5. 本章小结 |
| 4.6. 参考文献 |
| 第5章 草地NPP变化过程中气候和人为因素的驱动作用分析—以石羊河流域为例 |
| 5.1. 引言 |
| 5.2. 材料与方法 |
| 5.2.1. 研究区概况 |
| 5.2.2. 数据来源与处理 |
| 5.2.3. NPP的模型估算 |
| 5.2.4. 研究方法 |
| 5.3. 结果与分析 |
| 5.3.1. 草地覆盖类型转化的空间分布特征 |
| 5.3.2. 草地转化对NPP变化的驱动分析 |
| 5.3.3. 气候变化和人类活动对NPP变化的驱动贡献分析 |
| 5.4. 讨论 |
| 5.4.1. NPP变化中驱动因素的定量评估方法 |
| 5.4.2. 人类活动对草地NPP和生态环境的影响 |
| 5.4.3. 气候变化对草地NPP的影响 |
| 5.5. 本章小结 |
| 5.6. 参考文献 |
| 第6章 主要牧区草地植被时空格局及演变趋势分析 |
| 6.1. 引言 |
| 6.2. 材料与方法 |
| 6.2.1. 研究区概况 |
| 6.2.2. 数据来源与处理 |
| 6.2.3. 景观指数的计算 |
| 6.2.4. NPP估算模型及输入数据 |
| 6.3. 结果与分析 |
| 6.3.1. 草地面积动态变化的时空分析 |
| 6.3.2. 草地景观格局的动态变化分析 |
| 6.3.3. 草地NPP的时空变化特征分析 |
| 6.4. 讨论 |
| 6.4.1. 气候变化对草地景观格局和生产力变化的影响 |
| 6.4.2. 人为因素对草地覆盖面积和生产力的影响 |
| 6.4.3. 生态恢复措施对草地生产力的影响 |
| 6.5. 本章小结 |
| 6.6. 参考文献 |
| 第7章 中国草地退化遥感监测及驱动力定量评估 |
| 7.1. 引言 |
| 7.2. 材料与方法 |
| 7.2.1. 研究区概况 |
| 7.2.2. 数据来源与处理 |
| 7.2.3. 草地覆盖度和NPP的模拟 |
| 7.2.4. 草地退化驱动因素定量评估方法的构建 |
| 7.3. 结果与分析 |
| 7.3.1. 2001-2010年中国草地NPP和覆盖度的空间分布 |
| 7.3.2. 中国草地退化现状的空间分布特征 |
| 7.3.3. 中国草地退化和改善的驱动力定量评估 |
| 7.3.4. 中国主要牧区草地退化和改善的定量评估 |
| 7.4. 讨论 |
| 7.4.1. 草地退化驱动因素定量评估方法的讨论 |
| 7.4.2. 气候年际变化对草地退化的影响 |
| 7.4.3. 生态恢复措施对草地退化的影响 |
| 7.5. 本章小结 |
| 7.6. 参考文献 |
| 第8章 最后总结 |
| 8.1. 本研究的结论 |
| 8.2. 本研究的创新 |
| 8.3. 本研究的不足 |
| 8.4. 本研究的展望 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）三江源区退化和人工草地生态系统CO2通量及其影响机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 陆地生态系统碳收支与全球变化 |
| 1.1.1 陆地生态系统碳收支 |
| 1.1.2 全球变化对陆地生态系统碳收支的影响 |
| 第二节 青藏高原生态的重要地位 |
| 1.2.1 青藏高原环境的特殊性 |
| 1.2.2 三江源区的生态重要性 |
| 1.2.3 高寒草甸生态系统的脆弱性 |
| 1.2.4 人类活动对高寒草甸生态系统的影响 |
| 第三节 国内外研究进展 |
| 第二章 研究目的、意义和技术路线 |
| 第一节 研究目的、意义和内容 |
| 2.1.1 本研究的目的、意义 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 第二节 本研究的技术路线 |
| 第三章 研究地与研究方法 |
| 第一节 实验地概况 |
| 3.1.1 气候特征 |
| 3.1.2 退化草地的植被和土壤状况 |
| 3.1.3 人工草地的植被和土壤状况 |
| 第二节 研究方法 |
| 3.2.1 涡度相关通量观测技术 |
| 3.2.2 微气象环境要素观测 |
| 3.2.3 植物状况调查 |
| 3.2.4 植物根系呼吸测定 |
| 3.2.5 数据插补方法 |
| 3.2.6 能量闭合分析 |
| 第四章 环境因子与植被的变化特征 |
| 第一节 环境因子的季节变化特征 |
| 4.1.1 光量子通量密度 |
| 4.1.2 温度 |
| 4.1.3 水分 |
| 第二节 环境因子的日变化特征 |
| 4.2.1 光量子通量密度 |
| 4.2.2 温度 |
| 4.2.3 水分 |
| 第三节 退化与人工草地的植被变化 |
| 第五章 碳通量变化特征与影响机制 |
| 第一节 生态系统碳通量的季节变化 |
| 5.1.1 净生态系统交换(NEE) |
| 5.1.2 生态系统的呼吸(R_e) |
| 5.1.3 总初级生产力(GPP) |
| 第二节 生态系统碳通量的日变化 |
| 5.2.1 净生态系统交换(NEE) |
| 5.2.2 生态系统的呼吸 |
| 5.2.3 总初级生产力 |
| 第三节 环境因子和植被对CO_2通量的影响 |
| 5.3.1 人工草地CO_2通量对光量子通量密度的响应 |
| 5.3.2 退化草地CO_2通量对光合有效辐射的响应 |
| 5.3.3 人工草地CO_2通量对温度的响应 |
| 5.3.4 退化草地CO_2通量对温度的响应 |
| 5.3.5 人工草地CO_2通量对水分变化的响应 |
| 5.3.6 退化草地CO_2通量对水分变化的响应 |
| 5.3.7 通径分析 |
| 第六章 综合讨论 |
| 第一节 退化与人工草地生态系统碳通量 |
| 第二节 与其他生态系统碳通量的比较 |
| 第七章 结论和展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 |
（8）三江源区高寒草原不同退化程度对土壤呼吸的影响（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样地概况 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 测定方法 |
| 1.4 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同退化程度高寒草原土壤呼吸特征 |
| 2.2 不同退化程度高寒草原土壤呼吸日变化动态 |
| 2.3 不同退化程度高寒草原土壤呼吸与土壤温度、土壤湿度的相关性 |
| 3 结论 |
（9）三江源区不同退化程度高寒草原土壤呼吸特征（论文提纲范文）
| 1研究区自然概况 |
| 2实验设计和方法 |
| 3结果和分析 |
| 3.1玛多县不同退化程度高寒草原群落特征 |
| 3.2不同退化程度高寒草原不同生育期的土壤呼吸特征 |
| 3.3不同退化程度下高寒草原生长季平均土壤呼吸特征 |
| 3.4地上和地下生物量对土壤呼吸的影响 |
| 3.5土壤呼吸与土壤温、湿度的相关关系 |
| 3.5.1不同退化高寒草原土壤呼吸对土壤温度的响应 |
| 3.5.2不同退化水平下土壤呼吸对土壤湿度的响应 |
| 4讨论 |
（10）青藏高原高寒草甸生长期CO2排放对气温升高的响应（论文提纲范文）
| 1 研究地区与研究方法 |
| 1.1 研究区域概况 |
| 1.2 研究方法和数据采集 |
| 1.3 统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 开顶式增温小室的增温效果 |
| 2.2 不同处理CO2排放的动态特征 |
| 2.3 不同增温处理CO2排放通量与环境因子的关系 |
| 2.3.1 相关性分析 |
| 2.3.2 不同增温处理CO2排放通量和地温的关系 |
| 2.3.3 不同增温处理CO2排放通量和土壤湿度的关系 |
| 2.3.4 不同增温处理CO2排放通量和气温的关系 |
| 3 讨 论 |
| 3.1 CO2排放通量的日变化与季节变化 |
| 3.2 CO2排放通量与地温的关系 |
| 3.3 CO2排放通量与土壤水分的关系 |
| 3.4 CO2排放通量与气温的关系 |
| 4 结 论 |
四、青藏高原高寒草原生态系统土壤CO_2排放及其碳平衡（论文参考文献）
- [1]基于IBIS模型的气候变化下川西高原草地碳平衡模拟与预估研究[D]. 冷蓉. 四川师范大学, 2021(12)
- [2]青藏高原高寒沼泽草甸冻融侵蚀区中的土壤呼吸研究 ——以瓦颜山为例[D]. 丁俊霞. 青海师范大学, 2020(02)
- [3]模拟氮沉降对藏北高寒草甸温室气体排放的影响[D]. 梁艳. 中国农业科学院, 2016(02)
- [4]青藏高原北缘3种高寒草地的CH4、CO2和N2O通量特征的初步研究[J]. 郭小伟,杜岩功,林丽,李以康,张法伟,李茜,刘淑丽,欧阳经政,曹广民. 草业科学, 2016(01)
- [5]全球草地生产力时空动态定量评估及其驱动因素分析[D]. 刚成诚. 南京大学, 2015(01)
- [6]中国草地生态系统生产力时空动态及其影响因素分析[D]. 周伟. 南京大学, 2014(05)
- [7]三江源区退化和人工草地生态系统CO2通量及其影响机制的研究[D]. 王斌. 南开大学, 2014(04)
- [8]三江源区高寒草原不同退化程度对土壤呼吸的影响[J]. 魏卫东,刘育红. 湖北农业科学, 2014(08)
- [9]三江源区不同退化程度高寒草原土壤呼吸特征[J]. 温军,周华坤,姚步青,李以康,赵新全,陈哲,连利叶,郭凯先. 植物生态学报, 2014(02)
- [10]青藏高原高寒草甸生长期CO2排放对气温升高的响应[J]. 白炜,王根绪,刘光生. 生态学杂志, 2011(06)