一、安徽省土地利用现状及趋势分析（论文文献综述）
童亮[1]（2021）在《基于模糊物元的地域景观空间绩效评价 ——以皖北为例》文中认为地域景观是一定区域范围内人类地表活动最直观的体现,是地域人文过程与自然环境耦合发展的综合形式。当前随着城镇化的推进,人地矛盾越发尖锐,伴随国土空间规划的发展,对于地域景观的关注热度逐渐上升。党的十九大的召开,提出了高质量发展的新理念,在此背景下,地域景观的高质量发展逐渐提上日程,因此有必要明确地域景观的内在价值导向,通过空间绩效来评价地域景观的高质量发展状态,为地域景观可持续性和高质量发展提供可量化的参照依据。皖北地区地域景观特征显着,是安徽省乃至全国范围内的农耕平原地区,同时也是最主要的后发地区,本文首先通过大量的文献整理、资料收集,对地域景观的相关研究进展进行了深入探索,并总结出地域景观的深刻内涵,最后基于景观绩效对于建成环境的循证作用,归纳演绎了地域景观空间绩效是对地域的经济生产、社会生活和生态环境这一聚合系统的循证作用。其次选择模糊物元分析方法,从经济生产、社会生活和生态环境三个子系统选取了15个评价指标,构建了皖北地域景观空间绩效评价体系,计算了2014-2018年皖北地区地域景观在经济生产、社会生活和生态环境及其综合空间绩效指数的时间变化特征,并采用Arcgis软件和Geo Da软件分析了空间绩效指数的时空变化和相关性特点,同时基于障碍度模型和地理探测器对障碍因素进行了探测。得出结论:（1）2014-2018年间,皖北各区县地域景观空间绩效指数总体上呈现上升趋势,尤其在社会生活方面,增长率显着,经济生产和生态环境方面仅少数区县单元表现为负向增长,其余均为正向增长,综合空间绩效指数均表现为正向增长趋势;（2）从时空分异来看,皖北地区地域景观空间绩效指数均表现出一定的时空变化特征,并且呈现出空间相关性的特点;（3）从障碍度模型和地理探测器模型的计算结果来看,各要素对各区县单元均存在不同程度的影响,其中经济生产和社会生活方面的相关指标对皖北地域景观空间绩效指数的障碍效果明显,且社会生活及其各指标与各子系统及其指标的交互作用强度显着。最后基于分析结果,从皖北的历史、资源、自然地理、区位、社会以及政策等宏观环境,以及基于经济生产、社会生活和生态环境三方面的具体因素进行了差异影响分析,并据此提出相应的提升策略。同时点明了以皖北为研究区,对于皖北乃至全国范围内同类型地区可持续发展和构建高质量景观空间具有十分重要的意义。图[22]表[11]参[95]
佘淑凤[2]（2021）在《基于文献分析的长三角农田土壤重金属时空分布及数据库系统研究》文中指出土壤是生物生存的基本场所,也是人类生产生活的物质基础,土壤环境质量更是关系到人类生存发展与社会经济稳定。随着城镇化快速扩张、工业化不断发展以及农业生产的高强度利用,我国农田土壤环境受到长时期、深程度的人为扰动,正面临着严峻的环境污染压力。土壤重金属污染具有长期性、复杂性等特征,会直接影响农产品生产质量,因此对土壤重金属污染的管控与防治非常重要。摸清农田土壤重金属分布现状是准确评估污染风险等级和开展污染防治工作的重要基础。大尺度的土壤环境质量调查工作时间成本高且耗费大量人力物力,而已发表的小尺度土壤重金属含量调查结果缺乏区域代表性。本研究以我国长江三角洲（以下简称长三角）农田土壤为研究对象,基于Meta分析方法,综合小尺度土壤重金属文献研究结果以达到估测大尺度区域的土壤重金属分布现状的目的;并在此数据基础上采用数据库系统管理方法实现土壤污染数据的规范管理、安全共享及可视化表达,以期为长三角土壤重金属污染防治工作提供技术支撑。研究主要内容与成果如下:（1）本研究共收集长三角农田土壤重金属分布研究相关文献118篇,提取重金属含量数据986条。结合Meta分析基本思想及文献数据特征,引入了采样点数量、研究区面积、数据标准差作为权重因子参与土壤重金属均值计算,并根据文献数据异质性分析结果,选用随机效应模型作为计算模型。计算结果表明,长三角农田土壤中Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn和Ni的平均含量分别为0.25mg/kg,0.14 mg/kg,8.14 mg/kg,32.32 mg/kg,68.84 mg/kg,32.58 mg/kg,92.35mg/kg和29.30 mg/kg。除Zn以外,该结果与相关文献提及的全国土壤重金属含量平均水平保持一致。对比土壤环境背景值,除Cd、Hg以外其余6种重金属元素在长三角农田土壤中均未有明显的积累趋势。（2）研究分析了长三角农田土壤重金属时空分布特征。采用潜在生态风险指数法评估长三角各地区污染风险等级,结果表明,长三角整体区域土壤重金属潜在生态风险等级为中等,风险主要来自Cd、Hg元素。部分地区土壤重金属表现出较高重金属潜在生态风险,可能与矿业开采等活动相关。对长三角农田土壤重金属含量进行时间趋势分析,结果表明,1993-2020年间长三角地区农田土壤中Cd、Hg、As、Pb、Zn和Ni几种重金属元素含量均呈现出下降趋势,不同元素间下降速率有所不同。（3）为更好地实现土壤重金属数据的规范化管理、安全性共享及可视化表达,本研究采用Web GIS开发技术,开发了长三角土壤重金属共享数据库系统。该系统主要包括文献查询、数据查询和地图展示三部分功能模块,以满足操作者文献预览、污染物信息查询、污染分布地图可视化等需求。本研究通过文献分析方法初步得到了长三角地区土壤重金属分布整体情况及时空分布特征,并采用数据库系统技术进行土壤重金属数据信息化管理,以期为长三角土壤重金属污染防治决策提供有效数据参考与技术支撑。
张平平,鲁成树,张明锋[3]（2021）在《乡村振兴视域下的安徽省农村土地节约集约利用评价探究》文中研究表明在对比分析安徽省农村土地利用现状的基础上,构建农村土地节约集约利用评价指标体系,选用层次分析法,计算2012—2018年安徽省农村土地节约集约利用评价值,利用Eviews 9.5软件对评价值与地方经济社会发展水平进行关系分析。结果表明:农村土地节约集约利用评价值时空差异显着,与地方经济社会发展水平相关性明显。在乡村振兴的背景下,结论对实现农村土地节约集约利用,逐步提高农村土地利用综合效益具有重要的理论意义和实践价值。
张雪[4]（2021）在《农户玉米播种面积调整决策驱动因素研究》文中提出农业种植结构的不断优化推动了农业现代化的发展,适应了国民对农产品需求的不断升级,保障了国家粮食与食品安全,促进了农民收入的增长,也助力了我国农产品在国际国内两个市场的双循环。但目前农产品的供给结构仍然不平衡问题,部分品种存在过剩和卖难问题,又有部分品种严重依赖进口。玉米作为中国的三大主粮之一,其播种面积的快速增长为国家粮食安全提供了重要保障,特别是玉米临时收储政策实施时期。玉米播种面积的快速增长也带来了库存积压严重、优质玉米供给不足以及玉米价格国内外倒挂等一系列发展问题。2016年,国家将玉米临时收储政策调整为“市场化收购”加“补贴”形式,促进了玉米市场价格形成机制作用的发挥。农户是农业生产经营的主体,农户播种面积调整决策是诱发玉米种植结构调整的微观基础。那么农户玉米播种面积调整决策会受到哪些因素的影响?除宏观政策影响以外,是否还会受到自然因素、农户群体内部互动或者家庭资源禀赋的影响?因此,深入了解农户的农业生产和经营行为,充分挖掘影响农户玉米播种面积调整决策的因素,对玉米种植区域的优化、生产成本的降低以及玉米质量的提高均具有重要的理论和现实意义。本文基于供给视角,从外部因素和内部因素双重维度,探析农户玉米播种面积调整决策驱动因素,为优化农业种植结构调整提供经验借鉴。理论分析部分,本文借鉴参与者智力决策模型的框架结构,首先从外部因素维度,揭示气候变化和补贴政策通过影响玉米的单产和价格,进而对农户玉米播种面积调整决策的影响及其作用机理。然后从内部因素维度,剖析土地流转和社会网络通过规模经济效应和风险分担效应,对农户玉米播种面积调整决策的影响及其作用机理。实证分析部分。首先,本文基于3402份市级数据（162个市1998—2018年）,运用动态差分广义矩模型（DIF-GMM）分析气候变化对农户玉米播种面积调整决策的影响,以及农户适应性行为在其中的调节作用,并运用面板向量自回归模型（PVAR）对未来气候变化对玉米播种面积调整决策的影响进行了预测。其次,基于3402份市级数据,运用双重差分模型（DID）和倾向得分匹配双重差分模型（PSM-DID）分析了补贴政策对农户玉米播种面积调整决策的影响,并对不同政策的影响差异进行对比分析。再次,基于2015年和2018年辽宁省1175份农户调研数据,运用Logit模型和两阶段最小二乘法（2SLS）分析了土地流转对农户玉米播种面积调整决策的影响。最后,基于辽宁省467份玉米种植户调研数据,运用Probit模型、中介效应模型（Bootstrap）及工具变量方法（IVProbit）,分析了社会网络对农户玉米播种面积调整决策的影响。分析结果发现,外部因素对农户玉米播种面积调整决策具有长期动态影响。具体表现为气候变化显着影响农户玉米播种面积调整决策。进一步作用机制分析发现,气候变化主要是通过影响单产,进而影响农户玉米播种面积调整决策,且农户适应性行为在气候变化对玉米播种面积调整决策的影响中具有调节作用。此外,补贴政策有效促进了政策实施区域农户玉米播种面积调整决策。对不同政策进行对比分析发现,相较于“市场化收购”加“补贴”政策,临时收储政策对农户玉米播种面积调整决策的影响作用更强。从内部因素对农户玉米播种面积调整决策的影响来看,土地转入促进了农户提高玉米播种面积占比,主要是因为规模经营带来收益增加。从农户和村庄的异质性分析来看,土地转入会显着促进纯农业户提高玉米播种面积占比。相较于有特色产业的村庄,无特色产业村庄的土地转入户更倾向于提高玉米播种面积占比。此外,农户在玉米播种面积调整决策过程中倾向于模仿社会网络中其他农户行为,且对亲缘网络中其他农户的模仿程度强于地缘网络。进一步的作用机制分析发现,社会网络中其他农户决策对样本农户玉米播种面积调整决策的影响主要是源于学习型模仿和风险分担两种机制的推动。基于上述研究结果,提出如下政策建议。首先,政府应强化气候变化预警机制,因地制宜地订差异化气候适应策略,并充分发挥新型经营主体在应对气候变化适应中的服务功能和示范作用。其次,将补贴政策由单一的价格激励措施逐渐向多元化支持方式转变,并适当向优质玉米生产区和规模经营主体倾斜。再次,鼓励农户适度扩大经营规模,促进农业生产规模经营,保障农户农业生产经营收益和国家粮食安全。最后,完善市场信息传播机制,拓宽农户信息获取渠道,充分利用社会网络的推广作用,促进区域性专业化生产。
张嘉赓[5]（2021）在《河北省大豆种植成本收益变动及影响因素分析》文中指出大豆作为我国传统的农作物,是国民饮食结构中主要的植物性蛋白来源之一,也是农业产业中非常重要的油料作物和饲料原料。近些年,我国大豆需求不断增多,进口量剧增,进口大豆在我国大豆市场占据主导地位,对我国的粮食安全产生了不利影响。随着国家农业供给侧改革的不断推进,2019年中央一号文件明确提出要实施大豆振兴计划,国产大豆产业发展迎来转机。作为黄淮海大豆产区的河北省,曾是大豆种植大省,但近些年河北省大豆种植面积连年下降,严重制约了河北省大豆产业的发展。因此,在我国大豆振兴计划实施的背景下,研究河北省大豆种植本收益的变动,分析影响大豆收益的因素,对促进河北省大豆产业发展起着重要的推动作用。本文以河北省大豆种植成本收益情况为研究对象,运用文献研究法、趋势分析法、对比分析法以及实证分析法,首先对河北省大豆成本收益数据进行了深入细致的趋势分析,并与其他大豆主产省份和全国平均水平进行了对比分析,结果发现河北省大豆在单产水平和土地成本方面具有较大优势,但人工成本、物质与服务费用等方面远高于其他省份,由此造成河北省总成本偏高的现状。从收益来看,河北省与全国平均水平以及其他大豆主产省份相比,产值、净利润与成本利润率优势较为明显,但近些年河北省大豆收益水平逐年下降。其次,本文通过选取净利润作为被解释变量,选取土地成本、人工成本、种子费、化肥费、农药费、租赁作业费、50公斤主产品售价、单位面积产量8个要素作为解释变量运用灰色关联分析法得出各要素与净利润的关联程度。从结果来看,关联度较高的因素为单位面积产量、50公斤主产品售价、种子费。接下来采用主成分回归分析法,利用SPSS软件进行回归分析。结果表明,对净利润正向影响的几个要素是分别为单位面积产量、50公斤主产品售价、土地成本与租赁作业费;负向影响的因素为人工成本、种子费、化肥费以及农药费。最后,针对研究得出的结论提出了降低大豆种植成本,提高收益的对策建议。本文的创新之处在于,以往研究多集中于对东北地区的规模化大豆生产成本收益分析,而本文针对河北省大豆种植成本收益进行研究,并与全国平均水平与大豆主产省份进行对比分析。同时还采用灰色关联分析与主成分回归分析法两种实证分析方法对河北省大豆种植收益的影响因素进行分析,根据分析得出的结果有针对性地提出降低河北省大豆种植成本提高收益的对策与建议。
刘义[6]（2020）在《基于CASA模型的淮河流域植被净第一性生产力估算研究》文中研究指明植被净第一性生产力（NPP,Net Primary Productivity）是环境生态的重要研究内容之一,是植被生命活动与能量转换的重要指标,也是判定生态系统碳源、碳汇和调节生态过程的主要因子。淮河流域是我国重要的粮食生产基地、能源矿产基地和制造业基地。地平平坦开阔,低海拔冲积平原、低海拔低河漫滩面积广布。气候为南北气候的过渡带,温和湿润。在流域中河南省所占面积最多,其次为安徽、江苏、山东以及湖北省,流经的城市约有40个。经济增速和人口规模的增长均处在较快水平。本文基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型,利用NDVI、土地覆被等RS/GIS数据和气温、蒸散量等气象数据,就淮河流域这一研究区的2007——2016年的植被进行NPP估算,并细致地对淮河流域以及流域分区植被NPP的空间分布、时间变化以及变化趋势等进行了分析,以此为淮河流域生态系统的研究、碳循环的研究和生态修复、环境保护等提供借鉴和参考。基于模型分析结果研究发现:（1）从空间分布上来看,淮河流域植被NPP空间分布的异质性明显,植被NPP最大值为965.17 g C/m2,年均为332.57 g C/m2,由西南向东北递减。子分区的植被NPP分布各有不同。二级分区中,淮河上游区植被NPP年均为367.39 g C/m2,西至南一带为高值,东北为次高值。淮河中游区为345.29g C/m2,南部和西部的小部分有高值集中,东部洪泽湖水域植被NPP低,由中部至南、至西植被NPP逐渐减少。淮河下游区为331.53 g C/m2,西高东低。沂沭泗河区为298.66 g C/m2,南高北低,西高东低。三级分区各区域植被NPP由大到小依次为:王蚌区间南岸、王家坝以上南岸、王家坝以上北岸、里下河区、蚌洪区间北岸、王蚌区间北岸、蚌洪区间南岸、南四湖西区、高天区、沂沭河区、中运河区、日赣区以及南四湖东区。（2）从时间尺度来看,2007—2016年淮河流域植被NPP呈现波浪式上升的趋势,2008—2011年、2013—2015年缓慢下降,2012、2016年较快增加。子分区逐年变化与淮河流域逐年变化基本一致,呈现上升趋势。年内各月植被NPP先增后减,集中于5-9月,7月最高,为64.63 g C/m2,对全年的植被NPP贡献最大,所占比重接近全年的五分之一,2月最低,为2.63 g C/m2。季节上,集中在春末到秋初,夏季最高,平均为162.05 g C/（m2·a）,春季次之,秋季紧随其后,冬季最低。（3）使用趋势分析法发现,淮河流域2007—2016年的变化趋势为平均每年增长14.27g C/m2,约有89.34%的面积为增加趋势,10.66%属下降趋势。增长趋势在0.01—20.58 g C/m2区间的占比约71.41%。淮河流域增长趋势南高北低,南部、西南部、西部山区增长趋势较为明显。各月的月变化趋势均值约为每年增长1.19 g C/m2,仅11月份为下降趋势,其余月份均为增长趋势,其中7、8月增长趋势最高,12月最弱。夏季增长趋势最强,春季次之,秋季排在第三,冬季增长趋势最弱。（4）降水量、气温对植被NPP的影响:淮河流域内气候差异明显,2007—2016年平均降水量为881.38 mm,变化趋势为-3.39 mm/a,有74.65%的区域为减少趋势,25.35%为上升趋势。多年平均气温为15.08℃,变化趋势为0.02℃/a,有17.56%的区域气温变化为减少趋势,82.44%为上升趋势。植被NPP与降水的偏相关系平均为-0.1933,负相关关系与淮河流域特殊的梅雨天气和涡切变、台风等引起的暴雨等息息相关。其正、负相关区域分别为淮河流域的22.50%以及77.50%,与气温偏相关系数平均为-0.0781,正、负相关关系面积分别占流域的41.24%和58.76%。大部分区域的相关程度为中低度。与降水之间的关系强于与气温的关系。根据本文研究发现,CASA模型在淮河流域植被NPP估算中得到了较好的应用,模型有着较好的应用性和系统性。通过对淮河流域植被NPP的时空格局和变化的分析与讨论,可为淮河流域的治理提供参考,为促进淮河流域生态系统的稳定和平缓、生态修复、环境保护以及绿色发展等方面提供理论基础和决策借鉴。
张伟国[7]（2020）在《芡河湖生态安全评估》文中研究表明位于皖北的芡河湖作为当地重要的饮用水源地,具有供水、防洪滞涝、养殖、旅游等多种功能,在淮河下游地区社会、经济发展和生态环境保护方面具有重要地位,对该湖泊进行生态安全评估研究,对保障湖泊生态安全具有十分积极的意义。本研究主要围绕芡河湖主体功能,采用现场调查与资料收集相结合的方法,开展系统的生态环境调查工作。在此基础上,进行湖泊水生态健康、流域社会经济影响、生态服务功能、生态环境保护调控管理措施评估。通过综合分析流域社会经济压力、流域污染负荷、入湖河流水量水质、湖泊水环境质量、湖滨带开发利用状况、以及人类的反馈及生态系统的响应状况,对芡河湖生态安全状态进行综合评估,得出生态安全指数ESI。分析得到芡河湖生态环境的主要问题,诊断出问题产生的主要成因。根据流域内的污染分析,农业源、生活源仍是芡河湖流域主要污染类型。各乡镇排放占比差异较大,荆山镇的污染排放强度大,其次为万福镇,其COD污染排放强度分别为16.69吨/km2、11.80吨/km2,超过流域平均水平9.23吨/km2。根据湖泊及其流域生态环境现状调查,芡河湖湖体水质呈现由西向东逐步增大的空间变化趋势,但富营养化状态则呈上升趋势,其差异较小;而水生态基本呈现由西向东先上升后下降趋势的空间变化特征,主要原因包括上游芡河来水污染物入湖、湖内生产生活污染、水产养殖污染等因素。全湖平均重金属风险指数RI大于150,处于“中等风险”水平,从空间分布来看,湖体东部底泥污染较为严重,郑岗村断面沉积物中重金属风险指数最高,接近240;水生生物多样性最差,状态指数仅为0.226,底栖动物、鱼类多样性指数处于极差状态。湖体中部杨圩村断面重金属风险指数相对较好,重金属风险指数为138.1;湖体中部（杨圩村断面）、西部（万福大桥断面）水生生物多样性优于东部。经系统评估,芡河湖生态安全指数ESI为75.3,处于“较安全”状态。总体上,近年来芡河湖生态环境保护工作的开展,使得湖体水质、资金投入力度、污染治理水平、监管能力等指标均得到明显改善,为芡河湖生态安全水平的提高贡献较大。而影响芡河湖生态安全因素主要为流域污染负荷高、湖泊富营养化程度重、水源涵养功能低,这些将成为今后芡河湖生态环境保护重点解决的问题,其中,降低流域污染负荷是重中之重。
王宏宇[8]（2020）在《考虑资源配置的综合成本上升对粮食主产区产业升级的影响研究》文中提出我国劳动力、土地、资本等要素成本处于调整的重要时期,要素成本的上升已经成为新时期经济发展的主要趋势。随着经济开放和共享程度的不断增加,要素资源具有从低价值区域到高价值区域转移的倾向。区域经济差异和资源日益紧缺,粮食主产区的各要素资源成本的上升趋势更加明显。粮食主产区是我国粮食生产的重要基地和保障粮食安全的重要基础,虽然在不断发展,但总体上存在着生产效率低、生产利润低以及经济效益低的弱质状态尚未彻底改变的问题,产业升级面临着巨大挑战。要素成本的上升将会影响粮食主产区的产业升级,然而对于这种影响国内外学者尚未有统一定论。因此,如何在综合成本上升的背景下推动产业升级是粮食主产区发展的重要挑战。政府工作报告也提出要优化区域资源配置,优化区域发展格局,加快改造提升传统产业,加快培育新兴产业,优化产业结构。识别综合成本上升对粮食主产区产业升级的影响机理,对粮食主产区产业升级战略制定和政府引导对策设计具有重要的理论意义和实践意义。本文的主要内容如下:首先,识别粮食主产区资源配置现状,判断综合成本上升趋势。在界定综合成本、资源配置与产业升级的概念的基础上,理顺三者之间的逻辑关系。在此基础上,对粮食主产区资源配置现状进行分析和效益、效率测度,识别综合成本上升的趋势,判断粮食主产区资源配置中存在的问题,识别综合成本上升背景下粮食主产区资源要素优化配置和产业升级的现实需求和必然趋势。其次,在识别资源配置效率的基础上,进一步识别我国粮食主产区三次产业的合理性。根据Cobb-Douglas生产函数建立能够综合反映地区资源禀赋特点及其约束下的产业结构和资源配置有效性的综合分析模型,进一步测度我国三次产业的技术效率、效益和粮食主产区三次产业资源配置效率的合理性,对综合成本上升的趋势下,粮食主产区产业发展现状做出判断。第三,通过产业边界模型,探索综合成本上升背景下的产业升级目标。根据厂商理论,将资源配置和产业升级联系在一起,探索综合成本对产业边界、最优资源配置和最优产业配置比例的影响机制,能够识别综合成本上升背景下的最优资源配置和产业升级目标。在此基础上,根据粮食主产区的数据,分析得出综合成本上升与产业升级目标之间的变动关系,识别综合成本变动对粮食主产区产业升级目标及相应最优资源配置结构的影响。第四,根据柯布道格拉斯生产函数,识别综合成本对产业升级的两种主要的影响路径,为政府制定调整对策提供依据。首先,识别“要素资源流动-产业升级路径”,通过构建综合成本驱动的资源流动与产业结构演化模型,识别综合成本上升对资源流动的驱动下对粮食主产区产业升级的影响;其次,识别“创新拉动-产业升级路径”,构建综合成本驱动的技术创新与产业结构演化模型,识别综合成本、技术创新和产业升级之间的相互影响关系,探索综合成本对创新的影响传导下对粮食主产区产业升级的影响的路径。最后,根据综合成本上升对产业升级目标的影响及影响路径,分析总结我国粮食主产区产业升级的问题和升级偏差,从路径优化的角度对粮食主产区的产业升级提出具体政府引导对策,提高粮食主产区产业政策的针对性和有效应。研究以综合成本上升为切入点,从粮食主产区的资源约束和成本推动的角度确立我国粮食主产区产业升级的目标和定位,充分考虑了粮食主产区产业转移和升级中的资源约束和系统约束,从综合成本上升和资源配置的视角研究粮食主产区产业升级目标,不仅可以维持粮食主产区的资源优势,保障国家长期粮食安全,同时可以促进第一产业为主要规模产业的粮食主产区三次产业协同优化,既符合经济发展规律又能提高粮食主产区经济战略地位,提高相关政策制定的合理性。
胡丹丹[9]（2020）在《安徽省植被净初级生产力时空变化及其影响因素研究》文中研究表明安徽省位于我国的东部季风区,水热组合条件优越。近些年,安徽省经济处在快速发展及国民环保理念日益强化时期,土地利用与覆被变化处在不断调整之中。在植被净初级生产力的众多影响因素中,以气候及人类活动的影响居主要地位。然而两者对植被NPP的影响程度具有差异性。本文基于CASA模型,利用2001-2016年MODIS 13A1-NDVI数据、降水、温度和太阳辐射数据,对安徽省陆地生态系统进行模拟,且结合境内土地利用与覆被（LUCC）数据,分析长时间序列下区域内NPP的时空分布格局与动态变化特征,探讨NPP变化的驱动力因素,并定量分析影响因素的相对贡献度。研究结果如下:（1）2001-2016年安徽省植被NDVI在年际变化上总体呈上升趋势,其波动范围在0.46～0.53之间;年内变化趋势上呈“双峰型”,最高峰、次高峰分别出现在7、4月;四季变化上四季均呈微弱上升趋势,总体来说,其值从高到低的季节排序依次为夏季、春季、秋季、冬季。16年间安徽省植被NDVI在空间变化上均存在明显的“空间异质性”,高值区主要分布在安徽南部及西部即皖南山区及皖西大别山区等;中值区主要分布在安徽北部与中部,如皖北平原、江淮丘陵地区等,低值区主要集中分布在长江沿线、巢湖及淮河干流地区。然而,其空间分布在年际变化上没有出现明显差别。研究期间,安徽省大部分地区（11.37×104km2,81.18%）植被NDVI处于增加趋势,植被生长状况大幅度改善。植被NDVI与降水及气温均呈正相关关系的面积占研究区域的大部分;植被NDVI与降水、气温的相关性多年均值分别约为0.44、0.60,总体上均呈下降趋势。然而,安徽省植被NDVI与气温的相关性均高于降水。（2）2001-2016年,除城镇与建设用地,其余7种土地利用类型植被NDVI值从高到低依次为林地>草地>农用地/自然植被交错区>耕地>湿地>低植被覆盖区>水体,且均呈微弱上升趋势。2016年与2001年相对比,安徽省三大区域植被NDVI均值均有不同幅度的增长;与降水的相关性系数中,皖北地区呈明显下降趋势,其它两个地区反之;与气温的相关性系数中,皖南地区呈上升趋势,其它两个地区反之。总体上来说,安徽省三大区域植被NDVI与气温的相关性均高于降水,除2001年的皖北地区例外。（3）2001-2016年安徽省植被NPP均值、NPP总量在年际变化上均呈上升趋势。植被NPP均值由2001年的206.20gC/（m2·a）波动增加为2016年的226.21gC/（m2·a）;植被NPP总量由2001年的288.75×1011gC/a波动增加为2016年的316.77×1011gC/a。年内变化中,安徽省植被NPP均值呈“单峰型”,最大值约为45.01gC/（m2·a）,出现在7月。四季变化中,全省植被NPP总量从高到低的季节排序为夏季>春季>秋季>冬季。四季年际变化中,夏季植被NPP略呈下降趋势,其他三个季节反之。（4）16年间,安徽省植被NPP在空间分布上均表现为南北多、中间少的特点,然而其年际变化幅度差异不大。从各年植被NPP取值范围分组面积比例来看,植被NPP在200～250、250～300及>300gC/（m2·a）等高值区域的比例均呈上升趋势,其他范围内的比例呈下降趋势。在植被NPP年内变化的空间分布中,因受物候规律的影响,安徽省全区域植被NPP均存在从低到高再到低的分布过程。其中最为明显的区域为以农作物为主要覆被类型淮北平原,而变化幅度最小的为以自然林地为主要覆被类型的皖南山区。研究期间安徽省植被NPP变化量中,表示植被NPP增长的三个区间的面积之和（79.71%）远远超过表示植被NPP退化的区域面积之和。其中植被NPP增长量在0～50gC/（m2·a）区间的土地面积最多,约达91769 km2,约为总区域面积的65.53%,空间上遍布全省。（5）2001-2016年研究区植被NPP总的变化趋势的波动范围在-18.67～14.78之间,处在增加状态的区域面积共达96091.25km2,约占研究区面积的68.70%。其中大部分区域（67.23%）处在轻微增加状态。植被NPP处在减少在趋势下的土地面积较少,主要分布在长江沿线,而淮北平原区、皖中丘陵区及皖南山区分布较为零散。研究期间,相对于降水量,安徽省植被NPP与气温的相关性略高一些,两者pearson相关系数在年际变化上均呈下降趋势,多年均值分别为0.54、0.79。然而,NPP与降水量相关性的下降幅度较气温略大一些。（6）2001-2016年间,安徽省土地面积增加主要以林地、城镇与建设用地及湿地为主的土地利用类型,增加量分别为1687.75、1007.00、754.00km2;减少主要以耕地、农用地/自然植被交错区及草地,减少量分别为2025.25、908.00、548.75km2。研究期间,安徽省不同土地利用类型植被NPP总量从高到低排序均为:耕地>草地>林地>农用地/自然植被交错区>水体>湿地>低植被覆盖区。2016年与2001年相比,皖北地区土地利用与覆被变化面积最少,皖中地区较多,皖南地区最多。其中皖北地区增加的面积中主要以城镇与建设用地（239.25km2）及湿地（122km2）为主,减少的面积中主要以耕地（275.50km2）与草地（104.00km2）为主;皖中地区增加的面积中主要以林地（580.00km2）、城镇与建设用地（450.50km2）及湿地（417.00km2）为主,减少的面积中主要以耕地（785.25km2）、农用地/自然植被交错区（369.00km2）及草地（307.00km2）为主;皖南地区增加的面积主要为林地（1105.25km2）、城镇与建设用地（316.75km2）、湿地（21.75km2）,减少的面积中主要以耕地（945.25km2）、农用地/自然植被交错区（551.50km2）及草地（137.00km2）为主。（7）日益暖湿化的气候变化与日渐环保的人类活动均会促进安徽省植被NPP呈增加趋势,然而在相对贡献上,气候变化对安徽省植被NPP的增加的影响力度更大一些,其中原因主要与城市化进程的日益加快促使区域内气候呈暖湿性变化密切相关。
何飘[10]（2020）在《基于联系数的区域水资源承载力动态分析评价》文中提出随着经济社会发展和人口规模扩大引发的一系列水资源问题不断加重,水资源承载力研究逐渐成为当前的热点和重点问题,其中水资源承载力评价是水资源承载力研究领域的核心内容,国内外专家、学者针对水资源承载力评价做了大量的研究,但目前尚未形成统一有效的评价方法。水资源承载力的评价分析为水资源的科学调控和合理配置提供了理论基础,对实现科学发展、保障社会经济可持续发展都具有重大意义。论文在阐述集对分析基本理论的基础上,对已有的联系数伴随函数进行改进创新,提出了减法全邻联系数、效应全偏联系数和半偏减法集对势三种新颖的伴随函数;将这三种伴随函数应用到水资源承载力评价中,构建了相应的区域水资源承载力动态评价模型,并将这三种水资源承载力动态评价模型应用于安徽省、开展实证研究。论文取得的主要结论如下:（1）改进当前邻联系数构造方式得到减法全邻联系数,通过不同实例对减法全邻联系数与现有的两种邻联系数方法进行比较分析,并应用于安徽省水资源承载力评价中进行研究分析。结果表明:减法全邻联系数在差异度接近于零的情况下也适用,得到的结果较其他两种邻联系数方法更符合实际;减法全邻联系数计算的安徽省3个代表性指标的减法全邻联系数数增量曲线与级别特征值增量曲线基本呈对称状态,减法全邻联系数增量的正负可直接用于判断水资源承载力评价指标的发展趋势。（2）在一阶效应全偏联系数的基础上,提出二阶效应全偏联系数的表达式,将一阶、二阶效应全偏联系数应用到安徽省水资源承载力动态分析评价中,并与减法集对势结合起来,同目前广泛使用的二阶全偏联系数进行比较分析。结果表明:安徽省2005-2015年水资源承载力总体呈缓慢改善趋势,但是整体承载水平较低;一阶、二阶效应全偏联系数的计算结果所反映的安徽省水资源承载力发展趋势与减法集对势所反映的基本一致;与二阶效应全偏联系数相比,二阶全偏联系数的计算结果更加集中在零附近,得到的变化曲线与减法集对势的结果曲线相差较大。（3）在集对分析理论的基础上,分析现有集对势、偏联系数的主要特点,进而构造了半偏减法集对势这一新的联系数伴随函数,并以安徽省为实证区域开展应用研究。结果表明:安徽省水资源承载状况整体处于缓慢改善状态,但承载状况仍不容乐观,其中2005-2007、2013年承载状态处于偏反势、偏向超载状态,其他年份承载状况相对较好;用半偏减法集对势识别出了导致水资源承载状况差的主要指标有产水模数、植被覆盖率、生态用水率、入河污水排放达标率、水功能区水质达标率、人口密度和农田灌溉定额等七个指标是安徽省水资源承载力目前需要调控的对象;2005-2015年中人均供水量、人均GDP、万元GDP用水量、万元工业增加值需水量4个评价指标得到了明显改善,这些是改善安徽省水资源承载力的重要指标。综上所述,论文构建的三种区域水资源承载力动态评价模型取得了较好的应用效果,分析评价结果具有较强的合理性和适用性,可以为水资源承载力动态评价提供一定的方法参考,也可以为区域水资源的管理和调控提供理论基础和技术支撑。
二、安徽省土地利用现状及趋势分析（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、安徽省土地利用现状及趋势分析（论文提纲范文）
（1）基于模糊物元的地域景观空间绩效评价 ——以皖北为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 研究方法 |
| 1.4 研究区域与数据来源 |
| 1.4.1 研究区域概况 |
| 1.4.2 数据来源 |
| 第二章 地域景观空间绩效研究进展 |
| 2.1 地域景观相关研究进展 |
| 2.1.1 概念分析 |
| 2.1.2 国内外研究进展 |
| 2.2 空间绩效的研究概述 |
| 2.2.1 空间绩效的研究内容进展 |
| 2.2.2 空间绩效评价的主体辨识 |
| 2.2.3 空间绩效的研究方法概述 |
| 2.3 地域景观空间绩效的研究概述 |
| 2.4 研究述评 |
| 第三章 地域景观空间绩效评价模型及指标体系构建 |
| 3.1 地域景观视角的空间绩效内涵 |
| 3.2 地域景观视角下空间绩效评价过程 |
| 3.2.1 地域景观空间绩效评价内容 |
| 3.2.2 地域景观空间绩效评价指标体系框架 |
| 3.3 评价模型构建 |
| 3.3.1 物元可拓模型的构建 |
| 3.3.2 计算空间绩效值 |
| 3.4 影响因子探测方法介绍 |
| 3.4.1 障碍度模型 |
| 3.4.2 地理探测器 |
| 3.5 评价指标体系的构建 |
| 3.5.1 构建原则 |
| 3.5.2 指标的选取与指标体系的建立 |
| 3.5.3 指标权重的确定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 皖北地域景观空间绩效评价分析 |
| 4.1 绩效分析 |
| 4.2 时空变化特征分析 |
| 4.2.1 时空趋势分析 |
| 4.2.2 地域景观空间绩效Moran散点图和LISA聚类分析 |
| 4.3 影响因素分析 |
| 4.3.1 障碍度分析 |
| 4.3.2 交互影响分析 |
| 第五章 皖北地域景观空间绩效差异因子分析及对策 |
| 5.1 皖北地域景观空间绩效差异分析 |
| 5.1.1 宏观环境分析 |
| 5.1.2 具体因素分析 |
| 5.2 皖北地域景观空间绩效提升策略 |
| 5.2.1 加强区域联系协作,推动建设发展 |
| 5.2.2 强化地域产业结构转型 |
| 5.2.3 推进基建进程,提升人居质量 |
| 5.2.4 加强生态环境建设 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究的创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）基于文献分析的长三角农田土壤重金属时空分布及数据库系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤重金属分布调查研究进展 |
| 1.2.2 Meta分析方法研究进展 |
| 1.2.3 土壤数据库系统研究进展 |
| 2 研究区与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 Meta分析方法 |
| 2.2.1 Meta分析原理 |
| 2.2.2 Meta分析模型 |
| 2.2.3 Meta分析流程 |
| 2.3 Web GIS开发技术 |
| 2.3.1 Web GIS概述 |
| 2.3.2 Arc GIS for Server |
| 2.3.3 Arc GIS API for Java Script |
| 2.4 数据库技术 |
| 2.5 研究内容与技术路线 |
| 2.5.1 研究目标及内容 |
| 2.5.2 技术路线 |
| 3 长三角农田土壤重金属分布整体情况研究 |
| 3.1 文献数据获取方法 |
| 3.1.1 文献检索与筛选 |
| 3.1.2 文献数据提取 |
| 3.2 文献数据分析关键过程 |
| 3.2.1 权重因子的确定与计算 |
| 3.2.2 数据分布检验 |
| 3.2.3 数据异质性检验 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.0 长三角农田土壤重金属亚组分析结果 |
| 3.3.1 长三角农田土壤重金属含量均值计算结果 |
| 3.3.2 与其他地区土壤重金属均值比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 长三角农田土壤重金属时空分布特征分析 |
| 4.1 土壤重金属时空分布特征分析方法 |
| 4.1.1 土壤重金属空间分布特征分析方法 |
| 4.1.2 土壤重金属风险评估分析方法 |
| 4.1.3 土壤重金属时间分布特征分析方法 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 土壤重金属含量空间分布特征 |
| 4.2.2 土壤重金属累积生态风险评价 |
| 4.2.3 土壤重金属分布时间趋势分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 长三角土壤重金属共享数据库系统研究 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 业务需求 |
| 5.1.2 功能需求 |
| 5.1.3 性能需求 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 系统功能模块设计 |
| 5.3.1 系统管理模块 |
| 5.3.2 文献查询模块 |
| 5.3.3 数据查询模块 |
| 5.3.4 地图展示模块 |
| 5.4 系统数据库设计 |
| 5.4.1 研究数据获取 |
| 5.4.2 系统数据库组成 |
| 5.5 系统实现与应用 |
| 5.5.1 系统开发及运行环境 |
| 5.5.2 系统功能实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 作者简历 |
（4）农户玉米播种面积调整决策驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 技术路线 |
| 1.7 研究创新与不足之处 |
| 第二章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 农户多目标效用理论 |
| 2.1.2 农户供给反应理论 |
| 2.1.3 参与者智力决策理论 |
| 2.2 文献回顾 |
| 2.2.1 关于农户行为相关研究 |
| 2.2.2 关于农户播种面积调整决策相关研究 |
| 2.2.3 外部因素对农户播种面积调整决策影响相关研究 |
| 2.2.4 内部因素对农户播种面积调整决策影响相关研究 |
| 2.2.5 文献述评及本文的改进之处 |
| 第三章 理论分析和研究框架 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.1.1 气候变化对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 3.1.2 补贴政策对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 3.1.3 土地流转对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 3.1.4 社会网络对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 3.2 研究框架 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 玉米播种面积变化趋势分析 |
| 4.1 全国玉米播种面积变化趋势分析 |
| 4.2 ‘镰刀弯’地区玉米播种面积变化趋势分析 |
| 4.3 收储制度改革对玉米播种面积变化影响分析 |
| 4.4 调研区域玉米播种面积变化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 气候变化对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 5.1 假说提出 |
| 5.2 数据来源、变量设置与模型选择 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 变量设置 |
| 5.2.3 模型选择 |
| 5.3 气候变化对农户玉米播种面积调整决策影响结果分析 |
| 5.4 单产的中介效应分析 |
| 5.5 农户适应性行为的调节效应分析 |
| 5.6 未来影响预测 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 补贴政策对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 6.1 假说提出 |
| 6.2 数据来源、变量设置与模型选择 |
| 6.2.1 数据来源 |
| 6.2.2 变量设置 |
| 6.2.3 模型选择 |
| 6.3 补贴政策对农户玉米播种面积调整决策影响结果分析 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 样本匹配检验 |
| 6.4.2 平衡性检验 |
| 6.4.3 改变时间窗宽检验 |
| 6.4.4 安慰剂检验 |
| 6.5 异质性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 土地流转对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 7.1 假说提出 |
| 7.2 数据来源、变量设置与模型选择 |
| 7.2.1 数据来源 |
| 7.2.2 变量设置 |
| 7.2.3 模型选择 |
| 7.3 土地流转对农户玉米播种面积调整决策影响结果分析 |
| 7.4 内生性处理 |
| 7.5 作用机制分析 |
| 7.6 异质性分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 社会网络对农户玉米播种面积调整决策的影响 |
| 8.1 假说提出 |
| 8.2 数据来源、变量设置与模型选择 |
| 8.2.1 数据来源 |
| 8.2.2 变量设置 |
| 8.2.3 模型选择 |
| 8.3 社会网络对农户玉米播种面积调整决策影响结果分析 |
| 8.4 内生性处理 |
| 8.5 作用机制分析 |
| 8.6 异质性检验 |
| 8.7 本章小结 |
| 第九章 研究结论与研究展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 对策与建议 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表文章 |
（5）河北省大豆种植成本收益变动及影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 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 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 本文创新点 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 大豆种植成本 |
| 2.1.2 大豆种植收益 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 农产品成本收益理论 |
| 2.2.2 成本核算理论 |
| 2.2.3 成本分析理论 |
| 3 河北省大豆种植现状 |
| 3.1 河北省大豆种植分布 |
| 3.2 河北省大豆种植面积与产量 |
| 3.2.1 种植面积变动情况 |
| 3.2.2 总产量变动情况 |
| 3.2.3 单位面积产量变动情况 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 河北省大豆种植成本变动分析 |
| 4.1 单位面积总成本 |
| 4.1.1 单位面积总成本变动分析 |
| 4.1.2 单位面积总成本结构变动分析 |
| 4.2 单位面积土地成本 |
| 4.2.1 单位面积土地成本变动分析 |
| 4.2.2 单位面积土地成本构成分析 |
| 4.3 单位面积人工成本 |
| 4.3.1 单位面积人工成本变动分析 |
| 4.4 单位面积物质与服务费用 |
| 4.4.1 单位面积物质与服务费用变动分析 |
| 4.4.2 物质与服务费用构成分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 河北省大豆种植收益变动分析 |
| 5.1 单位面积产值 |
| 5.2 单位面积净利润 |
| 5.3 成本利润率 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 河北省大豆种植成本收益影响因素分析 |
| 6.1 变量的选取与数据来源 |
| 6.1.1 变量选取 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.2 模型选取 |
| 6.3 模型建立 |
| 6.3.1 灰色关联分析 |
| 6.3.2 主成分回归分析 |
| 6.4 实证分析及结果解释 |
| 6.4.1 大豆成本收益影响因素灰色关联分析 |
| 6.4.2 大豆成本收益影响因素主成分回归分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与对策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 对策建议 |
| 7.2.1 注重大豆科技研发,提升大豆产量 |
| 7.2.2 整合土地资源,推进大豆规模化、规范化生产 |
| 7.2.3 提升机械化水平,降低人工成本 |
| 7.2.4 规范大豆农资市场,稳定农资价格 |
| 7.2.5 加大大豆补贴力度,提高种植积极性 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（6）基于CASA模型的淮河流域植被净第一性生产力估算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 NPP的研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 植被NPP的研究进展 |
| 1.2.2 植被NPP的研究趋势 |
| 1.2.3 植被NPP研究的主要模型 |
| 1.3 研究内容及论文组织 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 研究区基本情况分析 |
| 2.1 淮河流域自然环境分析 |
| 2.1.1 地形地势概况 |
| 2.1.2 流域气候水文 |
| 2.1.3 流域土壤概况 |
| 2.2 淮河流域社会经济环境分析 |
| 2.2.1 淮河流域与行政区划 |
| 2.2.2 淮河流域人口规模 |
| 2.2.3 淮河流域经济发展 |
| 第3章 CASA模型构建与研究方法 |
| 3.1 CASA模型介绍 |
| 3.2 CASA模型构建 |
| 3.2.1 植被净第一性生产力(NPP)的估算 |
| 3.2.2 光和有效辐射(APAR)的估算 |
| 3.2.3 光能利用率(ε)估算 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 文献法 |
| 3.3.2 植被NPP均值法 |
| 3.3.3 一元线性回归分析法(趋势分析法) |
| 3.3.4 偏相关分析 |
| 第4章 数据来源和处理 |
| 4.1 矢量数据来源 |
| 4.2 植被NDVI数据预处理与浅析 |
| 4.2.1 植被NDVI数据来源与预处理 |
| 4.2.2 植被NDVI时空分布 |
| 4.3 太阳辐射总量SOL数据预处理 |
| 4.4 气候数据预处理 |
| 4.5 土地利用类型数据预处理 |
| 第5章 植被净第一性生产力结果分析 |
| 5.1 淮河流域植被NPP空间格局 |
| 5.1.1 淮河流域植被NPP总体分布 |
| 5.1.2 淮河流域二级分区植被NPP总体分布 |
| 5.1.3 淮河流域三级分区植被NPP总体分布 |
| 5.2 不同地貌类型下的淮河流域植被NPP |
| 5.3 淮河流域各省、市植被NPP分析 |
| 5.4 淮河流域植被NPP逐年变化分析 |
| 5.4.1 淮河流域植被NPP年际逐年变化 |
| 5.4.2 淮河流域二级分区植被NPP逐年变化 |
| 5.4.3 淮河流域三级分区植被NPP逐年变化 |
| 5.5 淮河流域植被NPP逐月/季节变化分析 |
| 5.5.1 淮河流域年内各月/季节植被NPP总体变化 |
| 5.5.2 淮河流域年内各月/季节植被NPP逐年变化 |
| 5.5.3 淮河流域子分区年内各月/季节植被NPP变化 |
| 5.6 淮河流域植被NPP变化趋势分析 |
| 5.6.1 淮河流域植被NPP总体变化趋势分析 |
| 5.6.2 淮河流域植被NPP子分区变化趋势分析 |
| 第6章 降水量、气温变化对淮河流域植被NPP的影响 |
| 6.1 淮河流域年均降水量、气温动态变化 |
| 6.1.1 淮河流域年均降水、气温时空特征 |
| 6.1.2 淮河流域年降水量、气温趋势变化 |
| 6.2 气温、降水量对植被NPP的影响 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 结论与总结 |
| 7.2 研究中的不足 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）芡河湖生态安全评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 生态安全 |
| 1.2.2 评估模型和指标体系 |
| 1.2.3 评估案例 |
| 1.3 研究湖泊基本概况 |
| 1.3.1 湖泊流域自然环境 |
| 1.3.2 土地利用状况 |
| 1.3.3 湖泊水环境特征 |
| 1.4 研究内容和选题意义 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 选题意义 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 技术路线 |
| 2.2 评估指标体系的建立 |
| 2.3 评估标准及方法 |
| 2.3.1 参照标准的确定原则 |
| 2.3.2 权重的确定 |
| 2.3.3 生态安全分级标准 |
| 第三章 流域内的污染分析 |
| 3.1 流域社会经济状况概述 |
| 3.1.1 行政区划 |
| 3.1.2 人口概况 |
| 3.1.3 经济概况 |
| 3.2 流域水污染源概述 |
| 3.2.1 系统界定 |
| 3.3 流域点源污染状况 |
| 3.3.1 工业企业污染 |
| 3.3.2 城镇生活污染 |
| 3.3.3 规模养殖污染 |
| 3.4 流域面源污染状况 |
| 3.4.1 农村生活污染 |
| 3.4.2 农业种植污染 |
| 3.4.3 分散养殖污染 |
| 3.4.4 城镇地表径流 |
| 3.4.5 水土流失污染 |
| 3.5 流域内源污染状况 |
| 3.6 流域污染负荷分析 |
| 3.6.1 污染负荷总量分析 |
| 3.6.2 点源污染负荷分析 |
| 3.6.3 面源污染负荷分析 |
| 3.6.4 内源污染负荷分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 湖泊及其流域生态环境现状及变化趋势 |
| 4.1 流域水质现状及变化趋势分析 |
| 4.1.1 湖区水质情况、变化趋势及原因分析 |
| 4.1.2 水体污染物分布特征 |
| 4.2 入湖河流水环境现状、变化趋势及原因分析 |
| 4.3 湖区底质现状调查 |
| 4.3.1 湖区底质调查点位布设 |
| 4.3.2 湖区底质物理指标 |
| 4.3.3 湖区底质化学指标 |
| 4.4 湖泊水生态环境状况调查 |
| 4.4.1 浮游植物现状及变化趋势 |
| 4.4.2 浮游动物现状及变化趋势 |
| 4.4.3 底栖动物现状及变化趋势 |
| 4.4.4 水生植物现状与变化趋势 |
| 4.4.5 鱼类现状与变化趋势 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 湖泊生态服务功能和流域生态环境保护调查 |
| 5.1 湖泊生态服务功能调查 |
| 5.1.1 饮用水服务功能调查 |
| 5.1.2 水产品供给服务功能 |
| 5.1.3 栖息地服务功能 |
| 5.1.4 拦截净化功能调查 |
| 5.1.5 人文景观功能 |
| 5.2 湖泊流域生态环境保护调查 |
| 5.2.1 环保投入调查 |
| 5.2.2 污染治理情况调查 |
| 5.2.3 产业结构调整情况调查 |
| 5.2.4 生态建设 |
| 5.2.5 监管能力 |
| 5.2.6 长效机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 湖泊生态安全评估结论和建议 |
| 6.1 方案层评估 |
| 6.1.1 社会经济影响评估 |
| 6.1.2 水生态健康评估 |
| 6.1.3 生态服务功能评估 |
| 6.1.4 调控管理评估 |
| 6.2 目标层评估 |
| 6.3 结论和建议 |
| 6.3.1 研究结论 |
| 6.3.2 研究特色和创新点 |
| 6.3.3 研究建议 |
| 参考文献 |
（8）考虑资源配置的综合成本上升对粮食主产区产业升级的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 论文的总体思路、主要内容和研究方法 |
| 1.3.1 论文研究的总体思路 |
| 1.3.2 论文的主要内容 |
| 1.3.3 论文的研究方法 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第2章 粮食主产区资源配置和综合成本上升趋势分析 |
| 2.1 综合成本、资源配置与产业升级 |
| 2.1.1 概念界定 |
| 2.1.2 资源配置在综合成本对产业升级影响中的中介作用 |
| 2.2 粮食主产区资源配置现状分析 |
| 2.2.1 基本模型与变量设计 |
| 2.2.2 资源配置的效率、效益测度 |
| 2.2.3 结果分析 |
| 2.3 综合成本识别与上升趋势分析 |
| 2.3.1 综合成本构成 |
| 2.3.2 综合成本的影响因素识别 |
| 2.3.3 综合成本趋势分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 粮食主产区三次产业与资源配置协同性分析 |
| 3.1 基本模型 |
| 3.2 粮食主产区第一产业与资源配置的协同性分析 |
| 3.2.1 变量设计与数据来源 |
| 3.2.2 随机前沿的第一产业技术效率测度 |
| 3.2.3 固定影响变系数模型分析结果 |
| 3.2.4 结果分析 |
| 3.3 粮食主产区第二产业与资源配置的协同性分析 |
| 3.3.1 变量设计与数据来源 |
| 3.3.2 随机前沿的工业技术效率测度 |
| 3.3.3 工业区域资源利用效率测度 |
| 3.3.4 工业对区域资源使用效益测度 |
| 3.3.5 结果分析 |
| 3.4 粮食主产区第三产业与资源配置的协同性分析 |
| 3.4.1 变量设计与数据来源 |
| 3.4.2 相对前沿的服务业技术效率测度 |
| 3.4.3 各地服务业发展形态分析 |
| 3.4.4 粮食主产区服务业发展与区域资源的协同性分析 |
| 3.4.5 结果分析 |
| 3.5 三次产业总体资源配置效率分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于综合成本上升的粮食主产区产业升级目标识别 |
| 4.1 基本模型 |
| 4.1.1 产业升级目标与产业边界 |
| 4.1.2 产业边界模型 |
| 4.1.3 模型分析 |
| 4.2 综合成本上升对产业升级目标及最优资源配置结构的影响机理 |
| 4.2.1 综合成本对产业升级目标的驱动机理分析 |
| 4.2.2 综合成本对资源配置最优结构的驱动机理分析 |
| 4.2.3 综合成本对产业资源配置最优比例的驱动机理分析 |
| 4.3 综合成本上升对粮食主产区产业升级目标的影响 |
| 4.3.1 数据获取及主要指标计算 |
| 4.3.2 基于当前综合成本现状的粮食主产区产业升级目标 |
| 4.3.3 综合成本上升对粮食主产区产业升级目标的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 综合成本上升对粮食主产区产业升级的影响——基于资源流动路径 |
| 5.1 相关理论分析 |
| 5.2 基本模型 |
| 5.3 综合成本对产业结构升级的驱动作用 |
| 5.3.1 资源成本对产业产出的驱动作用 |
| 5.3.2 资源成本对产业结构升级的驱动作用 |
| 5.4 粮食主产区仿真分析 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 综合成本上升对粮食主产区产业升级的作用——基于技术创新路径 |
| 6.1 相关理论分析及研究假设 |
| 6.1.1 概念界定 |
| 6.1.2 研究假设 |
| 6.2 基于技术创新路径的研究设计 |
| 6.3 技术创新路径的数据检验与结果分析 |
| 6.3.1 信度和效度分析 |
| 6.3.2 结构方程模型 |
| 6.3.3 路径系数分析 |
| 6.3.4 各变量之间的效应 |
| 6.3.5 结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 考虑综合成本上升对粮食主产区产业升级影响的引导策略分析 |
| 7.1 考虑综合成本上升对粮食主产区产业升级影响的对策设计 |
| 7.2 考虑资源流动影响路径的引导对策 |
| 7.2.1 提升劳动力素质 |
| 7.2.2 加强金融创新力度 |
| 7.2.3 引导资源有序流动 |
| 7.2.4 推动劳动密集型和资本密集型产业创新转型 |
| 7.3 考虑创新影响路径的引导对策 |
| 7.3.1 发挥成本上升对创新的正面作用 |
| 7.3.2 鼓励技术创新 |
| 7.3.3 规范产品创新制度和新产品发展保障对策 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）安徽省植被净初级生产力时空变化及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 研究综述 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然概况 |
| 2.1.1.1 地理位置 |
| 2.1.1.2 地形地貌 |
| 2.1.1.3 气候水文 |
| 2.1.1.4 植被现状 |
| 2.1.2 经济区域划分与社会经济概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 .遥感数据来源及预处理 |
| 2.2.2 气象数据来源及预处理 |
| 2.2.3 土地利用类型数据来源及预处理 |
| 2.2.4 CASA模型 |
| 2.2.5 趋势分析法 |
| 2.2.6 Pearson相关系数法 |
| 第三章 安徽省植被覆盖时空变化研究 |
| 3.1 数据来源与处理方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 安徽省植被覆盖时间变化 |
| 3.2.1.1 安徽省植被覆盖年际变化 |
| 3.2.1.2 安徽省植被覆盖年内变化 |
| 3.2.1.3 安徽省植被覆盖四季变化 |
| 3.2.2 安徽省植被覆盖空间分布变化 |
| 3.2.2.1 安徽省植被覆盖年际空间分布变化 |
| 3.2.2.2 安徽省植被覆盖趋势变化 |
| 3.2.3 安徽省植被覆盖与气象因子的相关性分析 |
| 3.2.4 安徽省土地利用与覆被变化对植被覆盖的影响 |
| 3.2.5 安徽省三大区域植被覆盖及其与降水、气温的相关性系数对比 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 安徽省植被净初级生产力时空变化 |
| 4.1 数据来源与处理方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 CASA模型精度验证 |
| 4.2.2 安徽省植被净初级生产力时间变化 |
| 4.2.2.1 安徽省植被净初级生产力年际变化 |
| 4.2.2.2 安徽省植被净初级生产力年内变化 |
| 4.2.2.3 安徽省植被净初级生产力四季变化 |
| 4.2.3 安徽省植被净初级生产力空间分布变化 |
| 4.2.3.1 安徽省植被净初级生产力年际空间分布变化 |
| 4.2.3.2 安徽省植被净初级生产力年内变化空间分布 |
| 4.2.3.3 安徽省植被净初级生产力变化量空间分布 |
| 4.2.3.4 安徽省植被净初级生产力趋势变化空间分布 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 安徽省植被净初级生产力影响因素分析 |
| 5.1 数据来源与处理方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 安徽省植被净初级生产力对气象因子的响应 |
| 5.2.2 逐像元相关性分析年降水量与月均温对安徽省植被净初级生产力的影响 |
| 5.2.3 安徽省土地利用与覆被变化对植被净初级生产力的影响 |
| 5.2.3.1 安徽省土地利用与土地覆被转移矩阵分析 |
| 5.2.3.2 不同土地利用类型植被净初级生产力总量 |
| 5.2.4 安徽省三大区域对比分析 |
| 5.2.4.1 安徽省三大区域土地利用与覆被变化对比 |
| 5.2.4.2 安徽省三大区域植被净初级生产力与降水、气温的相关性系数对比 |
| 5.2.4.3 安徽省三大区域植被净初级生产力对比 |
| 5.2.5 气候变化与人类活动对安徽省植被净初级生产力定量研究 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新之处 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间研究成果 |
（10）基于联系数的区域水资源承载力动态分析评价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 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 水资源承载力研究进展 |
| 1.2.2 水资源承载力评价分析研究进展 |
| 1.3 主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 区域水资源承载力动态分析评价的联系数方法研究 |
| 2.1 联系数的理论基础 |
| 2.2 邻联系数 |
| 2.3 减法集对势 |
| 2.4 偏联系数 |
| 2.5 半偏减法集对势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于减法全邻联系数的区域水资源承载力动态分析评价研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于减法全邻联系数的区域水资源承载力动态分析评价模型的构建 |
| 3.2.1 减法全邻联系数 |
| 3.2.2 实例分析 |
| 3.3 减法全邻联系数在安徽省水资源承载力趋势分析评价中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于三元效应全偏联系数的区域水资源承载力动态分析评价研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于三元效应全偏联系数分析评价模型的构建 |
| 4.3 三元效应全偏联系数在安徽省水资源承载力趋势分析评价中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于半偏减法集对势的区域水资源承载力动态分析评价研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于半偏减法集对势的区域水资源承载力动态分析评价模型的构建 |
| 5.3 半偏减法集对势方法在安徽省水资源承载力动态分析评价中的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
四、安徽省土地利用现状及趋势分析（论文参考文献）
- [1]基于模糊物元的地域景观空间绩效评价 ——以皖北为例[D]. 童亮. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [2]基于文献分析的长三角农田土壤重金属时空分布及数据库系统研究[D]. 佘淑凤. 浙江大学, 2021
- [3]乡村振兴视域下的安徽省农村土地节约集约利用评价探究[J]. 张平平,鲁成树,张明锋. 云南农业大学学报(社会科学), 2021(02)
- [4]农户玉米播种面积调整决策驱动因素研究[D]. 张雪. 沈阳农业大学, 2021(05)
- [5]河北省大豆种植成本收益变动及影响因素分析[D]. 张嘉赓. 河北农业大学, 2021(05)
- [6]基于CASA模型的淮河流域植被净第一性生产力估算研究[D]. 刘义. 合肥学院, 2020(12)
- [7]芡河湖生态安全评估[D]. 张伟国. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [8]考虑资源配置的综合成本上升对粮食主产区产业升级的影响研究[D]. 王宏宇. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [9]安徽省植被净初级生产力时空变化及其影响因素研究[D]. 胡丹丹. 安徽师范大学, 2020(01)
- [10]基于联系数的区域水资源承载力动态分析评价[D]. 何飘. 合肥工业大学, 2020