一、An estimate on the rainout of atmospheric CO_2（论文文献综述）
汪镇,田军[1]（2021）在《晚中新世C4植被扩张与大气二氧化碳分压的关系》文中研究说明大量陆地与海洋的地质记录证实了晚中新世C4植被发生全球异步扩张,最早在10 Ma左右开始于非洲东部与西北部,随后8～6 Ma左右大范围传播至南亚、南非、北美等地区,最终C4植被于上新世发生再次扩张,基本形成现今的生态格局。对于晚中新世C4植被扩张的解释至今仍存在疑惑,主要围绕气候变化与CO2展开争论。最新的大气二氧化碳分压（pCO2）重建记录显示,大气CO2浓度在晚中新世时期处于下降的趋势。综合考虑晚中新世C4植被的扩张区域,地质记录重建的大气CO2浓度与数值模拟实验中形成C4植被扩张所需的大气CO2浓度在数值上相吻合,突出了大气CO2浓度变化对晚中新世C4植被扩张的作用。由于现有的大气CO2浓度重建记录的分辨率较低,不管是在趋势上还是数值上,其可靠性都有待商榷,未来应该专注于晚中新世可靠的高分辨率大气CO2浓度记录的重建,这是解开晚中新世大气CO2与C4植被扩张关系的关键,对研究未来气候变化具有指导意义。
陈敏,许浩霆,郑祥旺,虞之锋,肖尚斌[2]（2021）在《夏季降雨事件对水库温室气体通量变化的影响：来自湖北官庄水库的高频观测》文中研究指明湖库淡水水域对温室气体排放的贡献不容小觑,然而观测时间的代表性不足以及缺乏对降雨因素的考虑制约了碳排放的准确估计.本研究以湖北宜昌境内官庄水库为例,选取强降雨多发的夏季时段,针对水气界面温室气体通量、水体表层和垂向剖面气体溶存浓度及环境因子开展了为期1周的原位高频观测,以探讨夏季降雨事件对水库温室气体通量变化的影响.结果表明,观测期内官庄水库水气界面CH4通量变化范围为0.007～0.077 mg/（m2·h）,CO2通量范围为5.48～57.57 mg/（m2·h）,白天和夜晚均表现为大气的碳源.小雨、中雨乃至暴雨天气条件下,CH4和CO2日均通量均较低,日通量倾向于受风速和温度调控.CH4和CO2通量变化趋势较为一致,观测期内日间排放量高于夜间排放量出现的次数更多,昼夜差异对降雨天气状况无明显响应,风速是CH4和CO2通量昼夜变化的主导因素.暴雨过程中,CH4-k600和CO2-k600与水气温差存在显着正相关,但水体垂向混合过程十分短暂.在平均雨强为3.8 mm/h的暴雨第I阶段,CH4-k600对风速和降雨的响应明显,而在雨强更大（8.5 mm/h）的第II阶段,CH4-k600与风速、降雨均未表现出相关性,通量箱在强降雨条件下的适用性可能存在雨强阈值.
黄鑫[3]（2021）在《区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测》文中研究说明自工业革命以来,全球CO2浓度急剧上升,气候变暖给人类社会的发展及生产生活带来了严重的影响。森林是陆地生态系统的重要组成部分,也是最重要的碳库,在调节全球碳平衡、缓解温室气体浓度上升方面发挥着不可替代的作用。森林生产力是评估森林固碳能力的重要指标之一,它会受到众多生物和非生物因素的影响。在全球气候变化的大背景下,了解森林生产力在多种时空尺度下对各种因素的响应规律对于森林碳循环研究及碳汇管理政策的制定具有重要意义。本文以我国南方地区重要的人工林造林树种马尾松为研究对象,以“规律探索-实测验证-模型驱动-情景预测”为研究思路,基于大量研究文献构建了我国南方区域尺度的马尾松树干、树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层生产力数据库和基于树木年代学的“年轮-气候”关系数据库,基于生产力数据库并结合全国1 km空间分辨率的土壤数据和气象插值数据探讨了马尾松生产力在经纬度和海拔上的空间分异规律与影响因素,并基于树木年轮学分析了马尾松径向生长的季节性气候影响因素及其空间分异规律,揭示了马尾松生产力空间分异特征及其形成原因。根据文献荟萃分析结果分别调查了马尾松生产力关键影响因素的野外典型样地,分析和验证了气温、降水、林分密度和林龄对马尾松生产力的影响;在利用文献数据库和野外实测数据对3-PG（Physiological Principles Predicting Growth）生产力模型进行了区域尺度的马尾松参数化的基础上,模拟了马尾松生产力对未来不同气候情景的响应,以期为马尾松林的科学经营与碳汇管理提供科学依据。本研究取得的主要结论如下:（1）基于区域尺度马尾松生产力数据库的荟萃分析表明,各器官的净初级生产力均表现出了较大的变化幅度,其中树干为0.29～8.71 t·hm-2·a-1、树枝为0.10～2.11t·hm-2·a-1、树叶为0.02～2.31 t·hm-2·a-1、树根为0.07～2.11 t·hm-2·a-1,地上部分（树干、树枝和树叶）为0.88～10.81 t·hm-2·a-1,乔木层为1.04～13.13 t·hm-2·a-1。马尾松器官生产力平均值由大到小依次为:树干(3.51 t·hm-2·a-1)>树根(0.81 t·hm-2·a-1)>树枝(0.69 t·hm-2·a-1)>树叶(0.34 t·hm-2·a-1)。马尾松各器官生产力均随着纬度的升高而表现出显着的降低趋势,而在经度和海拔上未表现出明显的空间分异规律。（2）区域尺度马尾松生产力受到气候条件、土壤性质和林分特征的共同影响,且这些因素对各器官生产力的作用机制和效应大小均有所不同。总体来看,年均温、年降水量、林龄、林分密度、土壤有效磷和有机质含量均表现出与马尾松生产力显着的正相关关系,而7～8月平均高温与马尾松生产力呈显着的负相关关系,树叶生产力与林龄也呈显着的负相关关系。方差分解结果表明,林分特征和气候条件对马尾松生产力的影响比土壤性质的影响更大。研究区内各土壤理化指标的空间变异规律比较复杂,仅土壤有效磷、p H和容重在纬度上表现出了微弱的变异趋势,而降水量的空间变异幅度也相对有限且基本能满足马尾松生长所需。值得注意的是,与马尾松生产力呈显着负相关的7～8月平均高温的空间变异幅度较小（27.94～33.45℃）,说明整个研究区内的马尾松生长均会受到夏季高温的抑制;同时,由于年均温和12月低温随着纬度的降低而显着升高,分布在南亚热带地区的马尾松比中亚热带和北亚热带地区马尾松的生长季更长,因此表现出更高的生产力。可见温度是马尾松生产力在纬度上呈现分异现象的关键因素。（3）基于“年轮-气候”关系数据库的季节性气候对马尾松生长影响的分析表明,在马尾松生长当年及上一年间的各月气候变量中,当年的1～3月气温、6～8月气温和7～9月降水是影响马尾松生产力的关键气候因素。1～3月气温和7～9月降水在绝大多数样点表现出对马尾松生长的促进作用,而6～8月气温则表现为对马尾松生长的抑制作用。马尾松生长主要受当年气温和降水的影响,上一年气候条件对马尾松生长影响的“滞后效应”相对有限。研究样点的温度季节性变幅、温度年度变幅和最干季平均温度对马尾松“年轮-气候”关系的形成具有重要影响。马尾松年轮宽度与6～8月气温表现出显着正相关、负相关和不显着关系的样地在经纬度和海拔上均不存在明显的空间分异现象,因此,季节性气候对马尾松生长影响的分析同样反映出夏季高温对马尾松生产力的抑制效应遍布于整个树种分布区。（4）针对马尾松生产力关键影响因素（气温、降水、林分密度和林龄）的野外样地实测分析结果表明,在同一降水量等级的不同气温梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:广西凭祥马尾松林（年均温:22.30℃）>湖南会同马尾松林（年均温:17.50℃）>湖北恩施马尾松林（年均温:11.16℃）,表明马尾松生产力随着样点年均温的升高而升高;在同一气温等级的不同降水梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:湖南会同（年降水量:1349.71 mm）>江西千烟洲（年降水量:1617.34 mm）>湖北太子山（年降水量:1116.65 mm）,可见中等年降水量的会同样点具有最高的生产力,而高年降水量的千烟洲样点和低年降水量的太子山样点的马尾松生产力均较低,且二者间差异不显着。随着林分密度的增加,马尾松树高、胸径以及单株木的各器官生物量均显着减小,但林分生产力却随着密度的增加而增加。马尾松单株木生物量随着林龄的增加而变大,中龄林和近熟林生产力无显着性差异,它们均低于过熟林的生产力。样地实测结果总体上与文献荟萃分析结果相吻合,反映了气候条件和林分特征对马尾松生产力的作用规律,也证实了气温对马尾松生产力在纬度上的空间异质性起着重要作用。但各种土壤理化指标在研究样点和不同深度的土层间没有表现出规律性的变异趋势,对马尾松生产力的影响也与荟萃分析得到的结果有所区别,因此土壤性质对马尾松生产力的影响比较复杂且具有一定的不确定性。（5）在基于文献资料数据库和野外样地实测数据对3-PG生产力模型进行区域尺度的马尾松参数化后,运用模型对所有典型样地马尾松的树干及树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层总生产力进行了模拟,结果表明马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟值与实测值的相关性较高,决定系数R2分别达到了0.77和0.70,相对均方根误差RMSE分别为0.85和0.79 t·hm-2·a-1,说明3-PG模型可以较好地模拟各样点的乔木层和地上部分生产力。但模型对树叶和树根生产力的模拟精度不高,这2个器官的生产力往往会被低估,而与之对应的是对树干和树枝生产力的过高估计。尽管模型对各样点马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟效果较好,但树木的生物量分配模式受到气温、降水、光照和土壤条件等众多因素的复杂影响,而马尾松分布区内的生态环境复杂且变幅较大,因此在区域尺度上对模型的生物量分配参数进行统一设定来实现对多个样点马尾松各器官生产力的准确模拟会比较困难。（6）以1981～2010年的气候为基准,利用3-PG生产力模型模拟了各实测样点马尾松乔木层生产力对未来2081～2100年间大气CO2、气温和降水变化的响应。结果表明,研究区内各样点马尾松生产力对不同气候情景的响应规律总体上趋于一致,即马尾松生产力随气温的升高而降低,随CO2浓度和降水量的升高而升高,但降水量对马尾松生产力的影响很小。在未来CO2浓度、气温和降水共同变化的情景下,CO2浓度上升和降水量增加给马尾松生长带来的正效应大于气温上升带来的负效应,因此马尾松生产力总体上呈现出上升趋势。但南亚热带地区广西凭祥样点的马尾松生产力受气温升高所引起的负效应影响较大,在典型浓度路径高排放情景（RCP 8.5）下的生产力模拟值低于基准气候下的生产力,这与其他4个中亚热带和北亚热带地区实测样点的马尾松生产力对该气候情景的正响应规律有所不同。
黄春艳[4]（2021）在《黄河流域的干旱驱动及评估预测研究》文中研究说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。
王雪竹[5]（2021）在《黄柏河流域梯级水库水体溶存CH4、CO2分布规律及水-气界面扩散通量研究》文中研究说明
王圆媛[6]（2021）在《不同CO2浓度升高水平对稻田CH4排放的影响及机理研究》文中进行了进一步梳理受人类活动干扰,大气中二氧化碳（CO2）浓度持续上升,由西方工业革命前的280ppm增加到2019年的410.5 ppm。最近10年,大气CO2浓度增速加快,年均增速达2.37ppm。在温室气体（GHGs）排放中等稳定化情景下,2100年大气CO2浓度预计达到538–670 ppm。甲烷（CH4）对全球变暖的贡献仅次于CO2,其在百年尺度上的全球增温潜势（GWP）是CO2的28–34倍。稻田是大气CH4的重要排放源之一,其排放量约为31–112 Tg yr–1,占全球CH4总排放量的5–19%。稻田CH4产生是在严格厌氧条件下,产甲烷菌作用于产甲烷底物的结果。目前,大部分研究者认为,CO2浓度升高（多在升高200ppm）促进了稻田CH4排放。但在未来不同碳排放情景下,大气CO2浓度差异很大,且大气CO2浓度升高是渐增的过程,而不是瞬间增至并保持高浓度常值。因此,CO2浓度渐增和骤增对稻田CH4排放的影响可能存在差异。此外,一般认为CO2浓度升高难以直接改变土壤产甲烷菌群落,但可以通过影响植物生长、土壤理化性质和土壤酶活性而间接影响土壤产甲烷菌,从而影响稻田CH4排放。然而由于根际过程的复杂性,很难简单解释CO2浓度升高是如何影响稻田CH4排放。在气候变化情景下,明确稻田CH4通量的时空变化规律,准确估算单位水稻产量CH4排放量,探讨影响稻田CH4排放的机理,对农业适应气候变化和碳中和具有重要意义。本研究依托2016年建成的基于开顶式气室（OTCs）的CO2浓度自动调控平台,于2018–2020年水稻（Oryza sativa L.）生长季进行了田间试验,以研究不同CO2浓度升高水平对稻田CH4排放的影响及机理。实验包括3个CO2浓度处理,分别为对照（CK）:背景大气CO2浓度;CO2浓度渐增（C1）:在背景大气CO2浓度基础上,2018年水稻季+120 ppm、2019年水稻季+160 ppm、2020年水稻季+200 ppm;CO2浓度骤增（C2）:背景大气CO2浓度+200 ppm。供试水稻品种为南粳9108。2018年的水分管理方式为实行持续淹水（CF）,而2019年和2020年实行前期淹水–中期烤田–后期干湿灌溉（FDFM）的水分管理方式。在各处理水稻关键生育期,使用透明静态箱–激光温室气体分析仪技术测定了CH4通量;借助微宇宙室内培养试验分析了水稻根际土壤（5–10 cm）产甲烷潜势（MPP）;运用实时荧光定量PCR技术（q PCR）检测了根际土壤的产甲烷菌丰度;采用Illumina Mi Seq测序技术比较了产甲烷菌的群落结构。主要研究结果如下:（1）CO2浓度升高对稻田CH4排放的影响可能体现为长期效应,CO2浓度持续升高5年才能显着增加稻田CH4排放。在2018和2019年水稻生长季,与CK相比,C1和C2处理对稻田CH4累积排放量（CAC）的增加效应并不显着。而在2020年水稻生长季,与CK相比,C1和C2处理显着增加了稻田CAC。有趣的是,CO2浓度升高显着提高了3个水稻生长季单位水稻产量CH4排放量。此外,在2018和2019年水稻生长季,单位水稻产量CH4排放量与不同CO2浓度水平之间存在显着的比例关系;在2020年水稻季,C2处理的单位水稻产量CH4排放量较C1处理显着提高了12.6%。（2）水稻植株对短期（小于4年）的CO2浓度升高存在一定的缓冲能力,CO2浓度升高（+200 ppm）持续5年才能显着增加水稻地上生物量,从而提高土壤DOC浓度。在2018和2019年水稻季,C1和C2处理对水稻地上生物量无显着影响。在2020年水稻季,C2处理的地上生物量较CK处理显着提高了25.3%;同时,C2处理的地上生物量较C1处理显着提高了12.2%。类似的,CO2浓度升高对2018和2019年水稻季的土壤可溶性有机碳（DOC）浓度影响并不显着,但显着增加了2020年水稻季的季节平均土壤DOC浓度。回归分析进一步表明,土壤DOC浓度与水稻地上生物量之间呈显着线性正相关。此外,在3个水稻季,CO2浓度升高使季节平均土壤转化酶活性显着增强,但对水稻产量、土壤铵态氮（NH4+–N）和硝态氮（NO3––N）浓度及土壤酸碱度（p H）均没有显着影响。值得注意的是,CO2浓度升高120 ppm和升高160 ppm没有显着影响脲酶和过氧化氢酶活性,但CO2浓度升高200 ppm使2018和2020年季节平均土壤脲酶及过氧化氢酶活性显着增强。同时,在2020年水稻季,C2处理的季节平均土壤脲酶活性较C1处理显着增强了3.0%。（3）短期（小于4年）CO2浓度升高引起的有机质输入和环境因素的变化可能不足以引起产甲烷菌群落结构和多样性的显着改变。总体而言,CO2浓度升高对2018和2019年水稻生长季的土壤产甲烷菌丰度影响并不显着。而在2020年水稻季,与CK相比,C1处理显着增加了分蘖期和乳熟期的土壤产甲烷菌丰度,C2处理显着增加了各个生育期的土壤产甲烷菌丰度。类似的,在2018和2019年水稻季,从分蘖期到乳熟期,与CK处理相比,C1和C2处理对土壤MPP都有一定的正效应,但这些正效应并不都显着。而在2020年水稻季,与CK处理相比,C1和C2处理使各生育期土壤MPP均显着提高。值得注意的是,在2020年水稻季,与C1处理相比,分蘖期C2处理的产甲烷菌丰度和MPP分别显着提高了59.3%和24.1%;拔节期C2处理的产甲烷菌丰度显着提高了72.2%;灌浆期C2处理的MPP显着提高了24.4%。此外,在2018年水稻季,与CK处理相比,C2处理显着提高了甲酸甲烷规则菌（Methanoregula）的相对丰度。在2020年水稻季,与CK处理相比,C1和C2处理显着提高了亨氏甲烷螺菌（Methanospirillum）的相对丰度。然而,尽管在2018年水稻季,CO2浓度显着改变了拔节期的土壤产甲烷菌群落结构,但总体而言,在3个水稻季,不同CO2浓度处理下的产甲烷菌群落结构及多样性并没有显着差异。（4）CO2浓度升高通过影响水稻地上生物量而影响土壤理化性质及酶活性,从而间接改变产甲烷菌群落的生长环境,进而影响稻田CH4排放。在2018–2020年水稻季,稻田CH4排放量与水稻地上生物量及产量之间存在显着的线性关系,同时,基于土壤产甲烷潜势、mcr A基因丰度和DOC浓度的线性模型可以解释稻田CH4通量67.5%–81.6%的变异。此外,基于土壤转化酶、DOC和NH4+–N的线性模型可以分别解释2018和2019年水稻季土壤产甲烷潜势51.0%和59.3%的变异,而基于土壤DOC、NO3––N和p H的线性模型可以解释2020年水稻季土壤产甲烷潜势72.2%的变异。同时,在3个水稻生长季,稻田产甲烷菌丰度与土壤DOC浓度均呈显着正相关。综上,虽然CO2浓度升高显着改变了个别产甲烷菌的相对丰度,但总体而言,CO2浓度升高没有显着改变产甲烷菌群落结构和多样性。CO2浓度升高对稻田生态系统的影响体现为长期效应,CO2浓度持续升高5年,才能增加水稻地上生物量,提高根际土壤DOC浓度,从而提高产甲烷菌的活性和丰度,最终增加稻田CH4排放。值得注意的是,CO2浓度升高导致3个水稻季的单位水稻产量土壤CH4排放量均显着增加。此外,在2020年水稻季,与CO2浓度渐增处理相比,CO2浓度骤增处理的单位水稻产量土壤CH4排放量、地上生物量、脲酶活性分别显着提高了12.6%、12.2%和3.0%;同时,分蘖期CO2浓度骤增处理的产甲烷菌活性和丰度分别显着提高了24.1%和59.3%。因此,不应忽视CO2浓度逐渐升高的事实,只研究固定的高CO2浓度升高对农田生态系统的影响。
邱子健[7]（2021）在《CO2浓度升高条件下不同水稻品种土壤细菌群落的响应》文中研究表明大气[CO2]升高可以影响农作物生长发育、土壤养分循环,从而改变农业生态系统的结构和功能。水稻是重要的粮食作物,不同水稻品种对[CO2]升高的响应存在差异,进而对稻田土壤微生物群落产生影响。本研究依托开放式[CO2]升高（FACE）技术,以对[CO2]升高具有不同响应水平的四种水稻品种武运粳27号（WYJ27）、淮稻5号（HD5）、甬优1540（YY1540）和隆两优1988（LLY1988）为供试材料,分别设置正常浓度（a CO2）和[CO2]升高(e CO2:a CO2+200μmol·mol-1)两种[CO2]水平处理。主要通过第二代高通量测序技术,研究水稻土壤细菌群落结构和多样性对[CO2]升高及不同水稻品种的响应规律。本研究主要结论如下:（1）[CO2]升高可以使各生育期的水稻土壤TC含量均有升高,而高响应杂交稻LLY1988分蘖期土壤TN较对照显着升高（P<0.05）,其分蘖前期的TN含量较高响应杂交稻YY1540处理显着升高（P<0.05）;（2）水稻土细菌类群均以酸杆菌门、浮霉菌门、变形菌门、放线菌门和绿弯菌门为主。[CO2]升高后,低响应常规稻HD5和高响应杂交稻YY1540各自各生育期的土壤细菌群落组成呈极显着差异（P<0.01）。在各生育期,[CO2]升高与各品种对土壤菌群多样性无显着影响。灌浆期土壤细菌显着响应类群最丰富,其次是抽穗期。高[CO2]使低响应常规稻WYJ27和HD5的土壤蓝藻门及其菌属的相对丰度分别在抽穗期和灌浆期较对照出现显着降低趋势（P<0.05）,WYJ27一类土壤产甲烷菌Rice Cluster I的丰度也在抽穗期出现显着降低。在抽穗期、灌浆期,高[CO2]条件下也使低响应常规稻较高响应杂交稻出现较多指示物种;（3）随着大气[CO2]升高,对不同水稻品种的土壤细菌群落结构影响最大的环境因子是土壤DOC,其次是土壤NO3--N、NO2--N,二者对物种相对丰度的影响均达极显着水平（P<0.01）,并与部分类群细菌呈显着相关性（P<0.05）,其中土壤DOC则与细菌群落丰富度呈直接的显着负效应（P<0.05）;（4）[CO2]升高后,水稻土细菌群落多样性与产量无显着响应关系。在高[CO2]条件下,土壤变形菌门与产量的响应关系可能较放线菌门的细菌类群更为密切,在高响应杂交稻中二者呈显着负相关性（P<0.05）,伴随变形菌门丰度提高,高响应水稻有减产趋势。综上所述,水稻抽穗期、灌浆期低响应常规稻土壤细菌群落对[CO2]升高的响应最为突出,而在[CO2]升高条件下,低响应常规稻的土壤细菌群落较高响应杂交稻也出现较多指示物种。伴随[CO2]升高,水稻土DOC含量增加有提高土壤细菌群落中部分细菌丰度、降低群落多样性的趋势,而未来在高响应杂交稻种植中可能需要对土壤变形菌门部分细菌的生长繁殖加以抑制,从而维持高产。
钱栋[8]（2021）在《太湖地区土地利用方式转变对土壤N2O和CH4排放的影响》文中进行了进一步梳理全球气候变暖是当今人类生存和发展面临的重大挑战。甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）是二氧化碳（CO2）之后最重要的两大温室气体。土壤是大气CH4和N2O的重要排放源。随着历史进程的推进,太湖地区土地利用方式经历了由自然湿地转变为稻麦轮作地,再由稻麦轮作地转变为设施栽培蔬菜地的演变。这种演变过程体现了土地利用集约化程度的提高,农民收入增加,但其对温室效应的影响还不得而知。本文选取太湖地区典型自然湿地、稻麦轮作地、设施栽培蔬菜地,通过2年野外原位观测试验探讨了土地利用方式转变对温室气体CH4和N2O排放及其综合温室效应的影响。主要研究结论如下:土地利用方式转变显着减少了CH4的排放。整个观测期间自然湿地、稻麦轮作地、设施栽培蔬菜地CH4累积排放量分别为:970.66 kg C ha-1、896.71 kg C ha-1、-71.23 kg C ha-1。自然湿地CH4排放具有明显的季节变化规律,排放主要集中在夏季。稻麦轮作地CH4排放主要集中在水稻田淹水时期,麦季CH4排放较低。设施栽培蔬菜地表现为吸收CH4的状态,是大气CH4的汇。土地利用方式转变显着增加了N2O的排放。整个观测期间自然湿地、稻麦轮作地、设施栽培蔬菜地N2O的累积排放量分别为:3.35 kg N ha-1、14.38 kg N ha-1、81.62 kg N ha-1。自然湿地N2O排放水平较低,排放集中在春、夏两季。稻麦轮作地N2O排放主要集中在麦季,稻季N2O排放量较低。设施栽培蔬菜地N2O排放主要集中在夏季休闲时期。不同土地利用方式下CH4和N2O综合温室效应的大小顺序为:稻麦轮作地(26704.16kg eq-CO2ha-1)>自然湿地(25266.30 kg eq-CO2ha-1)>设施栽培蔬菜地(22543.51 kg eq-CO2ha-1),三者差异未达到显着性水平。CH4是自然湿地的主导温室气体,其对温室效应的贡献达到96.04%。CH4也是稻麦轮作地的主导温室气体,其对温室效应的贡献达到83.95%。N2O是设施栽培蔬菜地的主导温室气体,土壤吸收的CH4部分抵消了N2O产生的温室效应,抵消量约为整个观测期N2O造成的增温潜势的7.32%。土地利用方式转变显着改变了土壤的理化性质。多元线性回归分析结果表明:驱动稻麦轮作地CH4排放的土壤因子为土壤电导率和硝态氮含量,驱动稻麦轮作地N2O排放的土壤因子为土壤铵态氮含量。驱动设施栽培蔬菜地N2O排放的土壤因子为土壤含水率和p H值。综上所述,太湖地区自然湿地转变为稻麦轮作地,增强了CH4和N2O的综合温室效应;稻麦轮作地转变为设施栽培蔬菜地,削弱了CH4和N2O的综合温室效应。在评价土地利用方式转变所引起的环境效应时,应该关注不同生态系统温室气体的排放特征,及时采取有效的固碳、固氮减排措施,缓解土地利用方式转变引起的温室气体排放。
李欣芮[9]（2021）在《长江上游典型水库中浮游植物-细菌对CH4、CO2浓度及通量的影响研究》文中研究表明大气中温室气体（GHGs）的迅速增加是全球变暖的主要原因之一。人工建造的水库在许多方面与自然系统不同,这可能会使这些系统的温室气体排放增加。水体中发生的微生物过程决定了CH4和CO2的排放,然而由于建造水库使得水体营养状态的改变而导致原有的生态平衡遭到破环,微生物的数量和结构以及各种与之相关的环境因素发生变化,最终造成了水库中实际CH4和CO2排放具有更大不确定性。因此,本论文以长江流域营养状态不同的五个典型水库,包括小坝二级、溪洛渡、向家坝、三峡和狮子滩水库为研究对象,以流式细胞术及高通量测序为研究方法,分析长江上游典型水库中CH4和CO2浓度、通量变化特征;揭示不同营养状态水库中浮游植物和浮游细菌群落丰度、多样性、群落结构与互作关系等,探索不同营养状态水库浮游植物-细菌群落与CH4、CO2浓度及通量间的相互关系,初步厘清长江上游典型水库CH4、CO2产汇过程的微生物驱动机制。本论文的主要研究结论如下:（1）通过对五个典型水库以及其他国家及气候类型的水库的温室气体通量与库龄的相关性分析,本研究发现库龄与CH4和CO2浓度及通量没有显着的关系。而水体CH4和CO2的浓度及通量与营养状态之间则具有更显着的相关性。CH4浓度随TLI指数呈指数增加（R2=0.73,p<0.001）。CO2浓度也与TLI指数具有显着的弱相关性。水-气界面CH4通量在富营养状态下测得最高且CH4通量随TLI指数具有显着的弱相关性。然而,在研究中没有观察到CO2通量或浓度与TLI的非线性增加关系。因此随着营养状态从低营养型向高营养型的转变,水库成为CH4源,富营养化加速了CH4的排放。然而对于CO2来说,营养程度对CO2排放的影响比对CH4排放的影响更为复杂,在一定程度上富营养程度高的水库甚至可能成为CO2排放的“汇”。（2）库周受人类影响程度较大的土地利用类型（如耕地,建筑用地等）,其水体更有可能出现富营养状态。水库周边不同的土地利用类型可能会造成水体中环境因素的变化不同,随着库周林地面积占比的增加,DOC、TN、TP以及NH4-N的浓度会显着降低,而这些环境因子的升高与CH4和CO2排放的加剧有显着的相关性。因此,库周缓冲区内林地面积的增加对于削减CH4和CO2的排放也可能存在潜在的积极作用。（3）基于流式细胞术,本研究发现不同营养状态下超微型浮游植物的丰度具有差异。在富营养状态下,超微型浮游植物的丰度最高。而浮游异养细菌丰度在不同营养状态下则没有显着差异。而基于分子生物学的方法,本研究发现随营养程度的逐渐升高,浮游植物群落的多样性有降低的趋势。浮游植物和细菌群落结构在不同营养状态下具有不同的特征。随着营养程度的升高,水体中的优势物种会逐渐由硅藻向蓝、绿藻转变。酸杆菌、硝化螺菌、芽孢杆菌以及异常球菌等细菌在低营养状态的水体种相对丰度最高这可能是由于藻类的大量生长或蓝藻的爆发造成水体细菌结构的改变。富营养状态下浮游植物和细菌网络较中、低营养状态更加复杂,而低营养状态的水体浮游植物物种之间存在更多竞争关系。水体的细菌网络比藻类网络对环境响应速度更快,也更易受外界环境的干扰。（4）不同营养状态水体中CH4与CO2的排放可能与浮游微生物的群落变化有关。富营养状态下,CH4的浓度会随超微型浮游植物的丰度的增加呈指数增加。而CO2的浓度,在3种营养程度下均与超微型浮游植物的丰度呈负相关关系。另外,本研究发现在不同营养状态的水体中浮游植物和细菌的Alpha多样性都影响着CH4的产生,随着浮游微生物多样性的增加,水体中的CH4浓度都有升高的趋势,出现这种现象的原因可能与微生物的碳利用率有关。本研究还发现蓝绿藻的相对丰度的增加对CH4和CO2的产生具有一定的促进作用。
齐振[10]（2021）在《草原区流域碳逸出对水库拆除的响应研究》文中指出研究水库生态系统碳循环,有助于厘清河流连通性对碳通量变化规律的影响,对全面认识湿地生态系统碳循环特征有重要的意义。本文基于静态箱-气象色谱方法,研究草原区水库拆除前后的河流上下游及水库周边湿地的碳逸出时空变化,阐明环境因子对碳逸出的影响机制,主要结论如下:1.湿地FCO2（二氧化碳通量）的平均值为313.35mmol m-2 d-1,表现为CO2的“源”。湿地的CO2浓度的时空差异性主要源于气温、含水率、p H和EC（电导率）的共同影响;湿地FCH4（甲烷通量）的平均值为1.45mmol m-2 d-1,表现为CH4的“源”。湿地CH4浓度的时空差异性主要源于气温、含水率、容重和有机碳的共同影响。2.河流FCO2的平均值为1967.94 mmol m-2 d-1,表现为CO2的“源”。河流水体CO2浓度的时空差异性主要源于气温、径流量、降雨量、陆地CO2输入和地下水补给的共同影响;FCH4值为15.68 mmol m-2 d-1,整体上河流表现为CH4的“源”。CH4浓度的时空差异性受到气温、溶解氧浓度、有机质和微生物活动的共同作用影响。3.土壤FCO2仅与0～10cm的土壤含水率呈显着正相关（R2=0.593,P<0.01）;FCH4与10～20cm的土壤含水率呈显着负相关（R2=0.25,P<0.05）。湿地生态系统中的碳逸出是通过植物呼吸、根系呼吸和微生物的分解作用的方式实现的。湿地的碳逸出变化主要是受水库拆除引起的生态环境变化的影响。4.河流FCO2与p H、水温呈显着负相关（R2=-0.579,P<0.01;R2=-0.609,P<0.01）;FCH4与p H（R2=0.617,P<0.01）、Sal（R2=0.602,P<0.01）、DO（R2=0.611,P<0.01）、TDS（R2=0.494,P<0.05）、EC（R2=0.5888,P<0.01）和Vd（R2=0.608,P<0.01）呈显着负相关。水环境参数通过影响水体内的生物化学进程来控制水体碳逸出和不同形式的碳浓度。水库拆除对河流碳逸出变化具有重要影响。
二、An estimate on the rainout of atmospheric CO_2（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、An estimate on the rainout of atmospheric CO_2（论文提纲范文）
（3）区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林生产力的研究概述 |
| 1.2.2 森林生产力的计量方法 |
| 1.2.3 马尾松生产力影响因素 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 研究区概况及研究对象 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特点 |
| 2.3 地质地貌 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.4.1 北亚热带黄棕壤 |
| 2.4.2 中亚热带红壤 |
| 2.4.3 南亚热带砖红壤性红壤 |
| 2.5 马尾松的生物学和生态学特性 |
| 3 基于生物量累积的马尾松生产力空间分异及影响因素 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 生物量和生产力数据库建立 |
| 3.3 生产力影响因素 |
| 3.3.1 林分特征 |
| 3.3.2 气候条件 |
| 3.3.3 土壤性质 |
| 3.4 数据统计分析 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 数据库林分特征统计 |
| 3.5.2 马尾松NPP统计特征 |
| 3.5.3 马尾松NPP的空间分异 |
| 3.5.4 马尾松NPP影响因素分析 |
| 3.5.5 马尾松分布区环境条件的空间变异 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 马尾松NPP的影响因素 |
| 3.6.2 纬度对马尾松NPP的影响 |
| 3.6.3 不确定性分析 |
| 3.7 小结 |
| 4 基于树木年代学的马尾松生产力影响因素及空间分异 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据源与研究方法 |
| 4.2.1 马尾松“年轮-气候”关系的数据库建立 |
| 4.2.2 数据库基本信息 |
| 4.2.3 关键气候要素的识别及其空间分异 |
| 4.2.4 样地气候特征比较 |
| 4.2.5 敏感性分析 |
| 4.2.6 统计分析方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 数据库年表统计特征 |
| 4.3.2 马尾松生长对气温和降水的敏感性对比 |
| 4.3.3 马尾松年轮宽度与月均温的关系 |
| 4.3.4 马尾松年轮宽度与月降水量的关系 |
| 4.3.5 基于关键气候要素的样地空间分异 |
| 4.3.6 关键气候要素的空间分异 |
| 4.3.7 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征识别 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 马尾松生长对气温和降水响应的敏感性 |
| 4.4.2 影响马尾松生长的关键气候要素 |
| 4.4.3 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征 |
| 4.4.4 滞后效应 |
| 4.4.5 创新与不足 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于样地实测的马尾松生产力梯度变异及影响因素 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 样地设置与选择 |
| 5.2.2 生产力的测定方法 |
| 5.2.3 土壤样品的采集与测定方法 |
| 5.2.4 气候变量 |
| 5.2.5 数理统计分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 马尾松生产力及其影响因素在气温梯度的变化 |
| 5.3.2 马尾松生产力及其影响因素在降水梯度的变化 |
| 5.3.3 马尾松生产力及其影响因素在密度梯度的变化 |
| 5.3.4 马尾松生产力及其影响因素在林龄梯度的变化 |
| 5.3.5 马尾松生产力影响因素的综合分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 气候条件对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.2 林分特征对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.3 马尾松生产力影响因素的对比验证 |
| 5.5 小结 |
| 6 基于3-PG模型的马尾松生产力模拟预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究材料与方法 |
| 6.2.1 研究区概况 |
| 6.2.2 3-PG模型原理 |
| 6.2.3 模型参数 |
| 6.2.4 模拟精度评价 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 模型拟合及验证 |
| 6.3.2 马尾松NPP对未来气候变化情景的响应 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 区域尺度马尾松NPP的模拟 |
| 6.4.2 马尾松NPP对气候变化的响应 |
| 6.5 小结 |
| 7 主要结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 Ⅰ.区域尺度马尾松生物量数据库 |
| 附录 Ⅱ.基于树木年代学的马尾松“年轮-气候”关系数据库 |
| 附录 Ⅲ.马尾松“年轮-气候”关系数据库5 个随机子集的敏感性分析结果 |
| 攻读博士期间论文成果与学术研究 |
| 致谢 |
（4）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 |
（6）不同CO2浓度升高水平对稻田CH4排放的影响及机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 稻田CH_4 排放的机理及影响因素 |
| 1.2.1 稻田CH_4 排放的机理 |
| 1.2.2 稻田CH_4 排放的影响因素 |
| 1.3 大气CO_2 浓度升高对稻田CH_4 排放及产甲烷过程的影响 |
| 1.3.1 大气CO_2 浓度升高的控制试验方法 |
| 1.3.2 CO_2 浓度升高对稻田CH_4 排放的影响 |
| 1.3.3 CO_2 浓度升高对稻田产甲烷菌的影响 |
| 1.3.4 小结 |
| 1.4 科学假设 |
| 1.5 拟解决的科学问题 |
| 1.6 研究内容和技术路线 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验区域概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 不同CO_2 浓度设置 |
| 2.2.2 田间管理 |
| 2.2.3 CO_2 浓度升高控制系统 |
| 2.3 观测方法 |
| 2.3.1 CH_4 通量观测 |
| 2.3.2 水稻地上生物量和产量的测定 |
| 2.3.3 土壤指标的测定 |
| 2.4 数据统计分析 |
| 第三章 不同CO_2 浓度升高水平对稻田CH_4 排放的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 土壤温湿度 |
| 3.2.2 稻田CH_4 季节排放动态 |
| 3.2.3 CO_2 浓度升高对稻田CH_4 排放的影响 |
| 3.2.4 稻田CH_4 通量与土壤温湿度的关系 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 稻田CH_4 排放动态 |
| 3.3.2 CO_2 浓度升高对稻田CH_4 排放的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 不同CO_2浓度升高水平对水稻地上生物量和根际土壤理化性质及酶活性的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 不同CO_2 浓度升高下水稻地上生物量及产量的差异 |
| 4.2.2 不同CO_2 浓度升高下土壤理化性质的差异 |
| 4.2.3 不同CO_2 浓度升高下土壤酶活性的差异 |
| 4.2.4 不同CO_2浓度升高下水稻地上生物量及产量、土壤理化性质和土壤酶活性的关系 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 CO_2 浓度升高对稻田地上生物量及产量的影响 |
| 4.3.2 CO_2 浓度升高对稻田土壤DOC浓度的影响 |
| 4.3.3 CO_2浓度升高对稻田土壤NH_4~+–N和 NO_3~––N浓度的影响 |
| 4.3.4 CO_2 浓度升高对稻田土壤p H的影响 |
| 4.3.5 CO_2 浓度升高对稻田土壤酶活性的影响 |
| 4.3.6 不同CO_2浓度水平下水稻地上生物量及产量、土壤理化性质和土壤酶活性的关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 不同CO_2 浓度升高水平对稻田土壤产甲烷菌的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结果 |
| 5.2.1 不同CO_2 浓度升高水平对稻田产甲烷潜势的影响 |
| 5.2.2 不同CO_2 浓度升高水平对稻田产甲烷菌丰度的影响 |
| 5.2.3 不同CO_2浓度升高水平对稻田产甲烷菌群落α多样性的影响 |
| 5.2.4 不同CO_2浓度升高水平对稻田产甲烷菌群落α多样性的影响 |
| 5.2.5 不同CO_2浓度升高水平对稻田产甲烷菌群落组成的影响 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 不同CO_2浓度升高水平对稻田产甲烷菌活性和丰度的影响 |
| 5.3.2 不同CO_2 浓度升高下产甲烷菌群落的结构和多样性 |
| 5.3.3 不同CO_2 浓度升高下产甲烷菌群落组成 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 不同CO_2 浓度升高水平对稻田CH_4 排放的影响机理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 稻田CH_4 排放与水稻地上生物量及产量的关系 |
| 6.2.2 稻田CH_4 排放与土壤理化性质及酶活性的关系 |
| 6.2.3 影响稻田产甲烷菌群落的环境因子分析 |
| 6.2.4 稻田CH_4排放与土壤产甲烷菌、理化性质及酶活性的综合关系 |
| 6.2.5 CO_2 浓度升高条件下稻田CH_4 排放的驱动机制 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 稻田CH_4 排放与水稻地上生物量及产量的关系 |
| 6.3.2 稻田CH_4 排放与土壤理化性质及酶活性的关系 |
| 6.3.3 影响稻田产甲烷菌群落的环境因子 |
| 6.3.4 稻田CH_4排放与土壤产甲烷菌、理化性质及酶活性的综合关系 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 全文结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）CO2浓度升高条件下不同水稻品种土壤细菌群落的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 全球大气[CO_2]升高与气候变化 |
| 1.2 水稻田生态系统对大气[CO_2]升高的响应 |
| 1.2.1 水稻种植概况 |
| 1.2.2 水稻植株对大气[CO_2]升高的响应 |
| 1.2.3 水稻土微生物群落对大气[CO_2]升高的响应 |
| 1.3 模拟[CO_2]升高的研究技术 |
| 1.4 土壤微生物群落结构和多样性的研究方法 |
| 1.5 本研究的目的、意义和内容 |
| 1.5.1 研究目的和意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 试验设计与田间管理 |
| 2.3 土壤样品采集 |
| 2.4 测定项目与方法 |
| 2.4.1 土壤理化性质的测定 |
| 2.4.2 土壤细菌群落的测定 |
| 2.5 数据处理与统计分析 |
| 第三章 [CO_2]升高对不同水稻品种土壤理化性质的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 土壤理化性质各生育时期的动态变化 |
| 3.2.1 土壤pH的动态变化 |
| 3.2.2 土壤EC的动态变化 |
| 3.2.3 土壤TC、TN的动态变化 |
| 3.2.4 土壤DOC的动态变化 |
| 3.2.5 土壤有效氮的动态变化 |
| 3.3 土壤理化性质的响应差异与相关性分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 [CO_2]升高条件下不同水稻品种生育期土壤细菌群落的响应 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水稻各生育时期的土壤细菌群落的响应 |
| 4.2.1 分蘖前期 |
| 4.2.2 分蘖末期 |
| 4.2.3 拔节期 |
| 4.2.4 抽穗期 |
| 4.2.5 灌浆期 |
| 4.2.6 完熟期 |
| 4.3 不同水稻品种土壤细菌群落组成与多样性的生育期动态变化 |
| 4.3.1 土壤细菌群落物种分布与组成 |
| 4.3.2 土壤细菌群落多样性随生育期的变化差异 |
| 4.4 土壤理化性质对细菌群落的影响 |
| 4.4.1 对细菌群落物种丰度的影响 |
| 4.4.2 对细菌群落多样性的影响 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 [CO_2]升高条件下土壤细菌群落与水稻产量的响应关系 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 土壤细菌群落多样性与水稻产量的响应关系 |
| 5.3 土壤细菌群落中的关键细菌与水稻产量的响应关系 |
| 5.3.1 土壤细菌群落中的关键细菌 |
| 5.3.2 水稻土关键细菌相对丰度与产量的关系 |
| 5.3.3 两种[CO_2]条件下高/低响应水稻土壤关键细菌相对丰度与产量的关系 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究特色与创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）太湖地区土地利用方式转变对土壤N2O和CH4排放的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤CH_-4 排放 |
| 1.2.2 土壤N_2O排放 |
| 1.2.3 土壤CH_4 和N_2O监测方法 |
| 1.2.4 土地利用方式转变对CH_4和N_2O排放的影响 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 野外采样方法和室内分析 |
| 2.3.1 样品采集 |
| 2.3.2 测定方法 |
| 2.3.3 结果计算 |
| 2.3.4 数据分析 |
| 第三章 土地利用方式转变对CH_4排放的影响 |
| 3.1 不同土地利用方式下CH_4排放通量动态变化 |
| 3.1.1 自然湿地CH_4 排放通量 |
| 3.1.2 稻麦轮作地CH_4 排放通量 |
| 3.1.3 设施栽培蔬菜地CH_4排放通量 |
| 3.2 不同土地利用方式下CH_4的累积排放量 |
| 3.2.1 年际CH_4 累积排放量 |
| 3.2.2 不同时期自然湿地CH_4累积排放量 |
| 3.2.3 不同时期稻麦轮作地CH_4累积排放量 |
| 3.2.4 不同时期设施栽培蔬菜地CH_4累积排放量 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 土地利用方式转变对N_2O排放的影响 |
| 4.1 不同土地利用方式下N_2O排放通量动态变化 |
| 4.1.1 自然湿地N_2O排放通量 |
| 4.1.2 稻麦轮作地N2O排放通量 |
| 4.1.3 设施栽培蔬菜地N_2O排放通量 |
| 4.2 不同土地利用方式下N_2O的累积排放量比较 |
| 4.2.1 年际N_2O累积排放量 |
| 4.2.2 不同时期自然湿地N_2O累积排放量 |
| 4.2.3 不同时期稻麦轮作地N_2O累积排放量 |
| 4.2.4 不同时期设施栽培蔬菜地N_2O累积排放量 |
| 4.3 不同土地利用方式下温室气体综合温室效应 |
| 4.3.1 年际GWP |
| 4.3.2 CH_4和N_2O对综合温室效应的贡献率 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 温室气体排放与土壤理化性质的关系 |
| 5.1 土壤理化性质动态变化 |
| 5.2 自然湿地温室气体排放与土壤理化性质的关系 |
| 5.3 稻麦轮作地温室气体排放与土壤理化性质的关系 |
| 5.4 设施栽培蔬菜地温室气体排放与土壤理化性质的关系 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 土地利用方式转变对土壤理化性质的影响 |
| 5.5.2 CH_4和N_2O排放与土壤理化性质的关系 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究特色和创新点 |
| 6.3 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）长江上游典型水库中浮游植物-细菌对CH4、CO2浓度及通量的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库碳循环与温室气体排放 |
| 1.2.2 浮游微生物生理生态特征 |
| 1.2.3 浮游微生物的研究方法进展 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 区域概况与研究方法 |
| 2.1 区域及点位概况 |
| 2.2 采样点位布置 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 理化指标分析方法 |
| 2.3.2 关键指标计算方法 |
| 2.3.3 流式细胞取样及分析方法 |
| 2.3.4 浮游植物及细菌高通量测序方法 |
| 2.3.5 数据分析方法 |
| 第三章 长江上游典型水库CH_4、CO_2浓度及通量变化特征 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水库库龄与不同营养状态对CH_4和CO_2浓度及通量的影响 |
| 3.2.1 水库库龄对CH_4和CO_2通量的影响 |
| 3.2.2 水库营养状态对CH_4和CO_2浓度及通量的影响及其回归模型 |
| 3.3 不同营养状态下水库CH_4和CO_2与环境参量之间的关系 |
| 3.4 库周土地利用变化对CH_4和CO_2的潜在影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 长江上游典型水库浮游植物-细菌群落变化及其对CH_4、CO_2的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于流式细胞术的浮游植物和细菌丰度变化特征 |
| 4.3 长江上游典型水库浮游植物-细菌群落结构特征 |
| 4.3.1 不同营养程度下浮游植物-细菌测序结果分析 |
| 4.3.2 不同营养程度浮游植物-细菌群落多样性 |
| 4.3.3 不同营养程度浮游植物-细菌群落物种组成 |
| 4.3.4 不同营养程度浮游植物-细菌群落的网络互作模式 |
| 4.4 影响浮游植物-细菌群落结构变化的主要环境因素 |
| 4.5 浮游植物-细菌群落结构变化对CH_4、CO_2的影响 |
| 4.5.1 超微型浮游植物和异养细菌丰度变化对CH_4、CO_2的影响 |
| 4.5.2 浮游植物-细菌群落多样性变化对CH_4、CO_2的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 存在问题与建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）草原区流域碳逸出对水库拆除的响应研究（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 水库拆除对生态环境的研究进展 |
| 1.2.2 河流碳逸出研究进展 |
| 1.2.3 水库湿地碳逸出研究进展 |
| 1.2.4 水库湿地环境因子对碳逸出的影响研究进展 |
| 1.3 水库类型 |
| 1.4 研究目的及研究内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 采样时间与采样点设置 |
| 2.3 样品采集与测定 |
| 2.3.1 气样的采集与测定 |
| 2.3.2 土壤样品的采集与测定 |
| 2.4 数据分析处理 |
| 2.4.1 数据分析方法 |
| 2.4.2 碳逸出计算 |
| 2.4.3 库区水面面积估算 |
| 第三章 水库库区及河流环境因子时空变化分析 |
| 3.1 库区水体面积变化分析 |
| 3.2 库区湿地环境因子时空变化分析 |
| 3.2.1 湿地土壤基本物理指标时空变化 |
| 3.2.2 土壤基本化学指标时空变化 |
| 3.3 河流环境因子变化分析 |
| 3.3.1 水文气象因子 |
| 3.3.2 水质因子 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 库区湿地及其上下游河流的碳逸出时空变化分析 |
| 4.1 库区湿地土壤碳逸出的时空变化分析 |
| 4.1.1 库区湿地土壤CO_2逸出的时间变化分析 |
| 4.1.2 库区湿地土壤 CO_2 逸出的空间变化分析 |
| 4.1.3 库区湿地土壤CH_4的逸出时间变化分析 |
| 4.1.4 库区湿地土壤CH_4的逸出空间变化分析 |
| 4.2 河流碳逸出的时空变化分析 |
| 4.2.1 河流CO_2逸出的时间变化分析 |
| 4.2.2 河流CO_2的逸出空间变化分析 |
| 4.2.3 河流CH_4的逸出时间变化分析 |
| 4.2.4 河流CH_4的逸出空间变化分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 环境因子对库区湿地及河流碳逸出的影响分析 |
| 5.1 理化指标对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.1.1 地温对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.1.2 土壤含水率对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.1.3 pH对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.1.4 容重和C/N对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.1.5 电导率对库区湿地碳逸出的影响分析 |
| 5.2 理化指标对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.1 pH对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.2 流速和风速对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.3 DO对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.4 温度对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.5 TN和TP对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.6 Sal、TDS和 EC对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.2.7 COD对河流碳逸出的影响分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 基金项目资助 |
四、An estimate on the rainout of atmospheric CO_2（论文参考文献）
- [1]晚中新世C4植被扩张与大气二氧化碳分压的关系[J]. 汪镇,田军. 海洋地质与第四纪地质, 2021(05)
- [2]夏季降雨事件对水库温室气体通量变化的影响：来自湖北官庄水库的高频观测[J]. 陈敏,许浩霆,郑祥旺,虞之锋,肖尚斌. 湖泊科学, 2021(06)
- [3]区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测[D]. 黄鑫. 华中农业大学, 2021
- [4]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)
- [5]黄柏河流域梯级水库水体溶存CH4、CO2分布规律及水-气界面扩散通量研究[D]. 王雪竹. 三峡大学, 2021
- [6]不同CO2浓度升高水平对稻田CH4排放的影响及机理研究[D]. 王圆媛. 南京信息工程大学, 2021
- [7]CO2浓度升高条件下不同水稻品种土壤细菌群落的响应[D]. 邱子健. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [8]太湖地区土地利用方式转变对土壤N2O和CH4排放的影响[D]. 钱栋. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [9]长江上游典型水库中浮游植物-细菌对CH4、CO2浓度及通量的影响研究[D]. 李欣芮. 重庆交通大学, 2021
- [10]草原区流域碳逸出对水库拆除的响应研究[D]. 齐振. 内蒙古大学, 2021