一、内蒙古大兴安岭西坡北部林区森林更新规律分析评价（论文文献综述）
王冰[1]（2021）在《大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制》文中研究表明森林是陆地生态系统的重要组成部分,是大气温室气体的重要源与汇,在区域和全球碳循环中发挥着关键作用。森林土壤碳库是陆地生态系统最大的碳库,森林土壤碳循环,尤其是森林土壤碳库源/汇功能转换已成为全球变化研究的重要方向,对估算区域碳收支和制定应对气候变化的森林经营措施与政策具有重要意义。为精准预测全球气候变化背景下寒温带森林土壤有机碳库变化趋势及其潜力,本研究以大兴安岭林区为研究区,以兴安落叶松林为主要研究对象,采用野外样地调查和室内实验分析相结合的方法,以有机碳组分研究为基础,从有机碳组分的保护机制出发,探讨土壤总有机碳、不同保护机制组分有机碳和植硅体碳的空间分布格局,并分析其与土壤理化性质间的关系。系统探讨不同环境条件下各组分有机碳的特征及其影响机制,深入揭示不同组分有机碳的稳定与累积机制,评估大兴安岭林区土壤的碳汇潜力,为大兴安岭林区及寒温带森林生态系统碳循环研究提供基础数据,为精确、定量评估大兴安岭林区及寒温带森林土壤碳库提供方法借鉴。主要研究结果如下:（1）大兴安岭林区表层土壤（0-20cm）的化学指标呈现一定的空间特征。p H值较稳定,气候、植被、土壤等结构性因素对铵态氮（NH4+-N）、速效钾（AK）和有效磷（AP）的空间变异影响较大,而总磷（TP）、有机磷（OP）同时受到结构性因素和人类活动等随机因素的影响。各化学指标含量总体沿东北-西南走向呈现一定东西对称分布特征,总磷和有机磷随纬度降低先增后减,其它各指标呈斑块状分布。兴安落叶松林的土壤理化指标呈现一定剖面特征。随土层深度增加,铵态氮、速效钾、有机磷等养分指标含量和土壤含水量呈下降趋势,p H、容重和除CaO外的各金属氧化物含量呈增加趋势,且表层含量与其它土层间差异显着。不同林龄、不同林型兴安落叶松林土壤的理化性质存在一定差异。随着林龄增加,土壤含水量、容重、速效钾表现出“V”字型变化趋势,而有机磷呈现倒“V”字型趋势,p H随林龄增加而增加;铵态氮和有效磷随林龄增加而减少。（2）大兴安岭林区土壤表层（0-20cm）总有机碳含量均值为48.60 g/kg,高值主要分布在林区中部。兴安落叶松林土壤总有机碳含量均值为53.35 g/kg,随土层深度增加呈幂函数方式下降,表聚性特征明显,表层（0-10cm）土壤总有机碳平均贡献率为71.83%。土壤总有机碳含量与土壤含水量、铵态氮、速效钾、总磷、有机磷均呈极显着正相关关系,与土壤容重、p H和除CaO外其它金属氧化物含量均呈显着负相关关系。在兴安落叶松林生长过程中,土壤总有机碳含量呈先减后增的“V”字型变化特征,不同林龄阶段的含量大小依次为幼龄林（64.49 g/kg）>成过熟林（55.34 g/kg）>中龄林（53.22 g/kg）>近熟林（46.81 g/kg）;不同林龄阶段,各土壤理化指标对土壤总有机碳的影响存在差异。兴安落叶松林各林型的土壤总有机碳含量大小依次为杜香-兴安落叶松林（64.14 g/kg）>杜鹃-兴安落叶松林（63.48 g/kg）>草类-兴安落叶松林（39.99 g/kg）;在0-10cm土层,草类-兴安落叶松林显着小于杜香-兴安落叶松林和杜鹃-兴安落叶松林,随土层深度增加,各林型间差异减小;林型不同,其土壤总有机碳的主导因子不同。（3）大兴安岭林区不同保护机制有机碳组分含量大小依次为:非保护有机碳（uPOM,21.51 g/kg）>化学保护有机碳（CPOM,10.00 g/kg）>物理保护有机碳（pPOM,2.9 g/kg）>物理化学保护有机碳（pcPOM,2.72 g/kg）。4种组分均表现为高度空间自相关性,沿东北-西南方向（大兴安岭山脉走向）发生变化。兴安落叶松林不同保护机制有机碳的含量大小依次为:uPOM（36.91 g/kg）>CPOM（6.90 g/kg）>pPOM（2.78g/kg）>pcPOM（1.09 g/kg）;除pcPOM外,其它各组分含量均随土层深度增加而逐渐降低,且表聚特征明显。林龄、林型对兴安落叶松林土壤有机碳组分含量具有一定影响。随着林木生长,uPOM先减后增,pPOM和CPOM先增后降又增,pcPOM的变化趋势先增后减。uPOM在各林型中大小依次为杜香-兴安落叶松林（52.72 g/kg）>杜鹃-兴安落叶松林（35.33 g/kg）>草类-兴安落叶松林（28.61 g/kg）;pPOM和CPOM在各林型中的大小依次为杜香-兴安落叶松林>草类-兴安落叶松林>杜鹃-兴安落叶松林;pcPOM在各林型中的大小依次为草类-兴安落叶松林>杜香-兴安落叶松林>杜鹃-兴安落叶松林。各有机碳组分不仅与总有机碳存在显着正相关性,各组分间也存在密切关系。各组分均与土壤含水量呈显着正相关关系,均与土壤容重呈极显着负相关关系;与养分和金属氧化物间也存在一定相关性,但组分间相关程度存在差异性。（4）大兴安岭林区土壤植硅体形态以平滑棒形居多,平均含量为16.42g/kg,土壤植硅体碳平均含量为274.09 mg/kg,约占土壤总有机碳的0.56%。土壤植硅体及植硅体碳含量呈现一定的经、纬度地带性特征,各含量均随纬度升高而增加,随经度升高先增后降,基本沿山脊呈对称分布。土壤植硅体及土壤植硅体碳含量受到土壤化学性质和气候因素的影响。随降水量的增加,土壤植硅体和植硅体碳含量逐渐增加;随气温的降低,土壤植硅体碳含量逐渐增加。兴安落叶松林土壤植硅体的平均含量为19.10 g/kg,土壤植硅体碳的平均含量为588.57 mg/kg。随着土层深度的增加,土壤植硅体碳含量呈降低趋势,表聚效应明显。林型和林龄对兴安落叶松林土壤植硅体碳具有一定影响,兴安落叶松林不同林龄阶段土壤植硅体碳含量呈现先增后减趋势,不同林型兴安落叶松林土壤植硅体碳含量大小依次为杜鹃-兴安落叶松林>杜香-兴安落叶松林>草类-兴安落叶松林。（5）大兴安岭林区表层土壤（0-20cm）总有机碳储量为99.32t/hm2,各组分（非保护、物理保护、物理化学保护、化学保护）有机碳储量分别为44.69、6.35、5.88、21.75 t/hm2,分别占土壤总有机碳的44.99%、6.39%、5.92%、21.90%;土壤植硅体碳储量为0.59 t/hm2,占土壤总有机碳储量的0.6%。兴安落叶松林0-40cm土壤总有机碳储量为218.47 t/hm2,各组分（非保护、物理保护、物理化学保护、化学保护）有机碳储量分别为155.95、11.35、3.90、28.12 t/hm2,分别占土壤总有机碳储量的71.38%、5.19%、1.79%、12.87%;土壤植硅体碳储量为2.13 t/hm2,占土壤总有机碳储量的1.0%。不同林龄、不同林型间土壤有机碳组分储量存在一定差异。
孟勐[2]（2020）在《大兴安岭火烧迹地植被-土壤协同恢复机制》文中指出大兴安岭林区是我国北方重要的生态安全屏障,也是我国重要的木材战略储备基地。林火是造成森林退化的主要因子之一,影响了其多种功能的发挥,对火干扰后森林生态系统的恢复及其功能的提升的研究具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本研究以大兴安岭北部林区火烧迹地为研究对象,基于Landsat系列遥感数据和野外调查数据,采用相关性分析、冗余分析、通径分析和结构方程模型等统计方法,研究了不同强度火烧迹地植被-凋落物-土壤的恢复过程及主要驱动因素,揭示了植被-凋落物-土壤之间的协同恢复机制,为火烧迹地的植被恢复与重建提供科技支撑。主要研究结果如下:1.大兴安岭北部林区火烧迹地植被的自然演替过程主要为:中度火干扰当年以灌木为主,15年后演替为兴安落叶松-白桦混交林（7落3白）;重度火干扰当年以草本为主,8-15年后形成灌丛,30年后为兴安落叶松-白桦混交林（5落5白）。轻度火烧对植被演替有促进作用,中度/重度火烧迹地自然恢复年限需要15-30年。2.不同强度火干扰后植被覆盖度有明显下降,4年是植被的快速恢复期,之后趋于平稳。随着干扰强度的增加,植被覆盖度的变化表现出明显的滞后性和不稳定性:轻度火干扰后1-10年间不可持续地、相对稳定地快速恢复,10-30年间持续地缓慢恢复;中度火干扰后1-10年间不可持续地、不稳定地显着恢复,10-30年间持续地、稳定地快速恢复;重度火干扰后1-20年间不可持续地、不稳定地快速恢复,20-30年间持续地、稳定地快速恢复。3.轻度火干扰后,直径结构呈右偏峰状,与未干扰无明显变化,中度/重度火干扰后,直径结构呈右偏峰状,大径级（14-20cm）林木占比68～100%,30年后,更新林木生长成6-10cm径阶的林木,直径结构呈左偏峰状。未干扰的林分兴安落叶松和白桦均呈聚集分布,火干扰后聚集强度均明显增加。火干扰促进了更新,更新苗呈聚集分布,随干扰强度的增加,更新速度减缓。火干扰后,喜光植物柴桦、兴安杜鹃、柳兰等侵入,增加了林下植被多样性,其中,中度/重度的柴桦、兴安杜鹃、柳兰在群落中占优势。4.火干扰后,草本层、灌木层、乔木层生物量的恢复时间分别为2个月、3-8年、30年。轻度/中度/重度火干扰后,凋落物现存量分别损失了 56.58%、87.23%、99.37%,30年内未恢复。5.未干扰的凋落物 TC、TN、TP 含量分别为 322.56～442.78g/kg、19.37～27.43g/kg、0.25～0.51g/kg,相比对照样地,轻度/中度/重度火干扰后,TP含量分别增加了 10～18%、33～75%、50～100%,TC和TN含量分别减少了 4～7%、10～16%、30～39%和8～11%、15～20%、40～52%。相比对照样地,轻度/中度/重度火干扰后,凋落物C/P分别下降了 5～19%、22～34%、36～60%。轻度火干扰后,土壤 TOC、TN、TP、TK、AP 含量分别上升30～33%、1～2%、2～9%、1～4%、15～17%,30年内恢复至火前水平;中度火干扰后,土壤TOC、TN分别下降了 11～18%、24～28%,TP、AP、TK、AN含量分别上升了 6～7%、15～16%、19～23%、2～4%,重度火干扰后,土壤TOC、TN、AP含量分别下降了 47～51%、21～24%、11～16%,TP、TK、AN含量分别上升了 33～35%、41～48%、29～34%,其中,AP含量30年内未能恢复,其他营养元素在30年内恢复至火前水平。火干扰后,土壤C/N上升了 48～53%、27～32%、1～2%、C/P下降了0～3%、6～8%、61～64%。火干扰加快了凋落物中磷元素的释放,促进了土壤氮和磷的矿化作用。6.轻度/中度火干扰后,细菌群落多样性分别降低了5～6%、9～10%,真菌群落多样性分别降低了7～8%、8～10%;重度火干扰后,细菌群落多样性降低了9～11%,以变形菌和绿弯菌为主,真菌群落多样性降低了 12～14%,以古根菌为主,除重度真菌外均能在30年内恢复。火干扰后,土壤固碳、木质素降解、有机氮的矿化作用和有机态磷的水解作用增强,反硝化作用减弱。林火对土壤碳、氮、磷循环有一定的积极作用。7.植被-土壤之间表现为正向互作效应:土壤中营养元素的积累有利于地表植被的生长和凋落物营养元素的积累,进而促进土壤养分的恢复;土壤微生物受到植被和土壤共同驱动,同时参与到养分循环中,促进了土壤和植被的恢复。其中,土壤TN、TOC、AP含量是植被恢复的主要驱动因子,土壤功能恢复受到乔灌草生物量、凋落物现存量及土壤微生物的群落结构的驱动。火干扰后,植被群落的恢复速度快于土壤恢复速度（演替协同度指数>1）。8.根据植物和土壤功能恢复的主要驱动因子,综合考虑不同强度火烧迹地的生境和自然演替规律,为了促进演替进程,提出抚育改造、人工促进天然更新、土壤调控、菌根菌剂等人工快速恢复和功能提升技术模式。
王梓璇[3]（2020）在《内蒙古大兴安岭冻土区土壤呼吸对林火干扰与火烧迹地管理的响应》文中进行了进一步梳理土壤呼吸是大气中二氧化碳（CO2）的重要来源之一,也是陆地碳循环的重要节点,对温室气体的排放有直接影响,在全球碳收支中占据重要地位。森林土壤呼吸,是一个重要且复杂的化学过程,受多种因素共同作用。火是森林生态系统中重要干扰因子,会改变森林的演替进程和植物间的相互作用,影响森林生物量和生物地球化学循环等过程。近年来,国内外研究森林火灾与火烧迹地管理方式对土壤释放CO2的内容相对较少。火烧木采伐与更新管理对火烧迹地潜在的影响目前还存在争议。本文以火干扰后森林恢复初期、不同火烧木管理方式（皆伐、择伐、未采伐）与不同更新方式（人工更新、人更促进天然更新、天然更新、天然无乔木更新）的草类-兴安落叶松林（Larix gmelinii）火烧迹地为研究对象,采用土壤呼吸定位观测技术,结合取样试验与室内分析,研究土壤呼吸及其影响因素,揭示林火干扰后森林恢复初期与不同火烧迹地管理方式下冻土区土壤呼吸规律与释放途径,探索适宜火烧迹地恢复的管理对策。主要研究结果如下:1.火干扰后森林恢复初期火烧迹地、不同火烧木管理方式火烧迹地与不同更新方式火烧迹地土壤呼吸月均值最大值出现在生长季旺季（6-8月）,最小值出现在冻土融化期（4-5月）或冻结期（10月）。2.火干扰后森林恢复初期火烧迹地土壤呼吸的研究中发现:（1）火烧迹地恢复的前3年较未火烧区相比土壤呼吸速率增加13.14%,土壤异养呼吸速率显着增加38.38%,而土壤自养呼吸显着降低34.09%（P<0.05）;火烧迹地土壤自养呼吸贡献率降低,随着恢复时间的推移,土壤自养呼吸贡献率呈上升趋势。（2）林火干扰后土壤温度（Ts、T10）和土壤湿度（W10）均升高;林火干扰后土壤pH值和微生物生物量碳氮比降低,而土壤有机碳、速效磷、速效钾、土壤微生物生物量碳、氮含量和土壤转化酶与过氧化氢酶活性升高;火烧迹地恢复初期土壤真菌、放线菌和细菌数量均显着下降,经过2个月的恢复土壤真菌和放线菌数量大幅度上升,且大于未火烧样地。（3）火烧迹地恢复初期土壤温湿度升高是影响土壤呼吸速率及其组分的主要因素,土壤的其它性质变化会对土壤呼吸速率及其组分产生变化,但影响相对较小。森林植被变化,细根生物量变化会对土壤自养呼吸速率产生显着影响。3.不同火烧木管理方式下土壤呼吸研究,选择火灾发生13年,火烧木管理12年的火烧迹地进行试验,结果发现:（1）火烧迹地较未火烧区域相比,土壤呼吸速率与土壤异养呼吸速率无明显差异,而土壤自养呼吸速率与贡献率分别显着高出54.76%和49.98%（P<0.05）;火烧木择伐使火烧迹地土壤呼吸速率与土壤异养呼吸速率增加,而土壤自养呼吸速率降低;火烧木皆伐使火烧迹地土壤呼吸速率及其组分均降低;火烧木采伐降低了土壤自养呼吸贡献率,且采伐强度越大土壤自养呼吸贡献率越小;（2）火烧迹地土壤温度（T5、T10）和土壤湿度（W10）仍高于未火烧区域;火烧迹地土壤有机碳、全钾含量和脲酶活性显着低于未火烧区（P<0.05）。火烧木择伐对火烧迹地土壤有机碳、速效磷、速磷钾的含量有显着降低作用,对过氧化氢酶活性有明显抑制作用,对脲酶活性有明显增强作用（P<0.05）。火烧木皆伐对火烧迹地土壤有机碳、全氮和速效磷含量有显着降低作用,对转化酶和过氧化氢酶均有抑制作用（P<0.05）。（3）火干扰后土壤温度升高,从而促进土壤异养呼吸速率与自养呼吸速率,使土壤呼吸速率增加。细根生物量对土壤自养呼吸速率有直接显着效应,火烧木采伐样地细根生物量降低,对土壤自养呼吸速率影响较大。火烧迹地湿度较高,土壤pH降低,放线菌数量较高可能是该区域土壤自养呼吸速率增加的关键。4.不同更新方式下土壤呼吸研究,选择更新10年后的火烧迹地,结果表明:（1）天然更新样地土壤呼吸速率最大为3.37 μmol·m-2·s-1,人工促进天然更新样地土壤呼吸速率最小为2.23 μmol·m-2·s-1。（2）4种类型更新样地土壤温度（T5、T10）和土壤湿度（W10）)均无明显差异,不同更新方式下T10和W10不同,从而对土壤呼吸速率的影响不同（3）天然更新样地土壤脲酶活性最高,对土壤呼吸速率有促进作用,天然无乔木更新样地土壤过氧化氢酶活性最高对土壤呼吸速率有抑制作用;人工更新样地土壤呼吸速率与细根生物量相关关系最大,人工促进天然更新样地土壤呼吸速率与细根生物量相关关系最小。综上所述,火干扰对冻土区土壤呼吸速率有增强作用,火烧迹地恢复初期土壤呼吸速率的增强主要是因为土壤异养呼吸速率增强所致。火烧木未伐迹地土壤呼吸速率的增强,主要是因为土壤自养呼吸速率增强所致。火烧迹地管理对土壤呼吸速率及驱动因子均有影响,火烧木择伐对火烧迹地土壤呼吸速率有增强作用,主要因为择伐后土壤异养呼吸速率增加所致,火烧木皆伐对火烧迹地土壤呼吸速率有降低作用。天然更新样地内乔木数量最高且土壤呼吸速率最大。火烧迹地恢复过程中,由于机械和人为干扰,冻土区植被恢复,土壤结构会发生改变,土壤呼吸随之改变。因此,呼吁森林发生火灾后应减少火烧木采伐,如果已经采伐,应尽量减少人为扰动,避免人为干扰再次对植被演替与土壤碳循环产生影响。研究火干扰及火烧迹地管理对土壤呼吸的影响在火烧迹地的生态恢复与森林生态系统碳循环等方面都具有重要意义。
张冉[4]（2020）在《大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型》文中指出森林可燃物含水率是林火预测预报的重要指标之一,森林地被死可燃物含水率的变化规律对于预报林火发生,控制林火蔓延具有重要意义。构建森林可燃物含水率模型是林火预测预报的关键技术,气象因子是控制森林地被死可燃物含水率变化的主要影响因子,系统深入地研究气象因子对野外森林细小死可燃物含水率的变化规律对构建森林细小死可燃物含水率预测模型至关重要。目前基于气象因子的林火预测和预报已有一些预测模型研究,但所构建的预测模型计算方法和使用范围还非常有限,与我国森林火险天气预警监测系统的需求还有很大的距离。大兴安岭地区是中国北方森林生态系统的主要区域,同时是森林火灾的高发频发区域,森林火灾是影响这一地区生态系统平衡主要的影响因子。本文针对大兴安岭林区两个森林火灾危险期的林火预测预报的关键技术问题展开研究,利用大兴安岭林区典型林分（兴安落叶松-白桦（Larix gmelinii-Betula platyphylla）混交林、兴安落叶松（L.gmelinii）林、蒙古栎（Quercus mongolica）林）及沟塘草甸的2015～2016年度5月和6月采集的细小死可燃物含水率数据与林外气象数据构建了基于气象因子的森林细小死可燃物含水率预测模型,模型构建方法易于推广,检验结果精度较高,为大兴安岭地区森林火灾发生预报提供理论依据。主要研究结果如下:（1）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率实时变化预测模型根据统计分析方法,在假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用各林分及沟塘草甸内的细小死可燃物含水率数据和林外气象站的气象数据,通过回归分析、相关性分析、最小二乘法及场论思想构建了大兴安岭林区各典型林分和沟塘草甸基于气象因子的细小死可燃物含水率实时变化预测模型,即t时刻细小死可燃物含水率值、林外t时刻和t-1时刻气温差、t时刻和t-1时刻相对湿度差与t时刻和t-1时刻之间的降雨量来估算t+1时刻细小死可燃物含水率,利用最小二乘法估算出典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。模型检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸的细小死可燃物含水率实时变化预测模型准确率分别为91.1%、90.0%、91.0%和81.0%（相对误差不超过5%）,平均准确率为88.3%。研究结果表明:构建的细小死可燃物含水率实时变化预测模型预测效果良好,模型具有较好的实用性,可以用于大兴安岭林火实时预测预报系统。（2）基于降雨量的大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用回归分析、相关性分析及最小二乘法构建了细小死可燃物含水率实时预测模型,并在该模型的基础上,推导出大兴安岭林区各典型林分和沟塘草甸基于降雨量的细小死可燃物含水率预测模型。该预测模型可以描述在林外气象因子恒定不变时,林分内细小死可燃物含水率在持续恒定降雨强度时的变化规律,主要选择的气象因子包括林外的气温、相对湿度、风速和降雨量,利用最小二乘法估算出典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。模型检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸基于降雨量的细小死可燃物含水率变化预测模型准确率分别为87.7%、83.9%、93.9%和81.8%（相对误差不超过5%）,平均准确率为86.8%,研究结果表明:构建的基于降雨量的细小死可燃物含水率变化预测模型是正确的,对于描述野外林分内细小死可燃物的“吸水”过程是可行的,该模型对于林地降雨持续时间较长时预测细小死可燃物含水率变化效果较好。（3）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型利用回归分析、相关性分析论、最小二乘法和插值理论,在假定区域尺度上在某时刻气象因子一致的条件下,利用林外生态保护站的气象数据,构建了大兴安岭林区典型林分基于气象因子的细小死可燃物含水率日变化预测模型,模型包括多个子模型:细小死可燃物含水率日平均值模型、细小死可燃物含水率日最高值模型、细小死可燃物含水率日最低值模型、细小死可燃物含水率日最高值出现时刻模型、细小死可燃物含水率日最低值出现时刻模型和细小死可燃物含水率日变化曲线模型,即用当日林外的气象因子估算出次日林地内细小死可燃物含水率日最高值、日最低值以及日最高值和日最低值出现的时刻,进而利用样条插值理论给出次日24小时细小死可燃物含水率变化曲线,利用最小二乘法估算出各典型林分及沟塘草甸相应模型中参数。检验结果可知:典型林分（兴安落叶松-白桦混交林、兴安落叶松林、蒙古栎林）和沟塘草甸的细小死可燃物含水率日变化预测模型准确率分别为80.0%、83.3%、83.3%和83.3%（相对误差不超过10%）,平均准确率为82.5%,研究结果表明:建立的细小死可燃物含水率日变化预测模型是可行的,模型具有较好的实用性,可以用于林火日预测预报系统。综上所述,以时间尺度构建大兴安岭林区各典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型并进行模拟,揭示了林地地表细小死可燃物含水率的变化规律,研究结果将为大兴安岭林区两个防火期林火的预测预报提供重要的数据基础和理论支撑,对我国北方森林生态系统的保护具有积极的意义。
阎合[5]（2020）在《中国东北地区杨树腐烂病时空流行特点与风险分析》文中指出由金黄壳囊孢（Cytospora chrysosperma）引起的杨树腐烂病是一种枝干病害,在中国“三北”地区发生严重,已造成大量杨树死亡。控制杨树腐烂病的核心是预防,而摸清病害的流行规律是预防的前提和基础。本文在整理分析中国东北地区自2002年至2015年共14年间杨树腐烂病发生数据的基础上,按照不同纬度、海拔,不同森林经营区,不同功能区等分类方式,对比分析杨树腐烂病在不同类型区域的流行趋势;并以县（区、市）行政单元作为样本统计单元,采用时空扫描统计量（Sa TScan）技术,并结合回顾性时空扫描方法,分析了14年间中国东北地区杨树腐烂病的时空分布与流行特点及其聚集模式;通过Max Ent模型与Arc GIS技术,结合不同环境变量对病害发生的贡献率,对杨树腐烂病潜在分布区及其适宜性进行了分析,预测了不同气候变化下未来30年和50年潜在分布区的变化情况,并利用多指标综合评价方法对杨树腐烂病在东北地区传播扩散的风险性进行分析。旨在为该病害的防控工作提供科学依据。主要结果如下:1、中国东北地区杨树腐烂病的发生趋势与纬度区间的相关性并不显着,但相同纬度下高海拔地区的发病率明显低于低海拔地区。不同森林经营区中,杨树腐烂病发生程度差异较大,松辽平原农田防护林区林木种类相对单一,构成了一个相对集中的杨树腐烂病地理分布区;在长白山脉沿线与大兴安岭南部,常年以中、低程度发生;大兴安岭北部与小兴安岭基本不发生。不同功能区中,城市园林绿化区的发病率高于农田防护林区,且在整体发病率越高的地区,差异越显着。2、中国东北地区的杨树腐烂病平均发生率整体呈波动上升趋势,年均上升速度为27.62%。14年间共有149个县累计901县（次）受害,但不同地区发病率差异较大。病害的时空分布呈现“爆发-聚集-蔓延-稳定”的特点。病害的空间聚集效应明显。2002-2015年累计发病面积扫描显示1个一类聚集区和4个以上的二类聚集区;分年度空间扫描统计,探测到14个一类聚集区和37个二类聚集区,显示出“扩张-集中-扩张”的三阶段变化规律。一类聚集区主要集中在辽宁省（LLR=86469.86,p<0.001）。病害也表现出显着时空聚集效应,2002-2015年连续时间维度的时空扫描结果显示,存在1个一类聚集区和6个二类聚集区。一类聚类区集中在辽宁省,出现于2009-2015年（LLR=64182.00,p<0.001）。时空动态分析显示未来杨树腐烂病在局部区域的爆发流行可能更加趋于频繁和严重。3、杨树腐烂病在中国东北地区的适宜分布区覆盖黑龙江、吉林、辽宁三省的大部分地区以及内蒙古东北部地区。在19个环境变量中,对腐烂病的发生影响最大的环境变量是降水量变异系数、最暖季度降水量和温度季节性变化的标准差,它们对病害发生的影响分别达到模型贡献率的28.0%、25.3%、24.8%。未来30年和50年杨树腐烂病在不同气候变化情景下的潜在分布区和适宜程度出现扩张、加重的趋势。其中辽宁、吉林、黑龙江的大部分地区与内蒙古自治区东北部的最适宜分布区呈现出加重趋势,内蒙古北部和西部的各等级适宜区在向外扩张,适宜等级有上升趋势。4、风险性分析结果显示,杨树腐烂病的寄主在中国东北地区分布广泛,病害的发生给当地造成了严重的经济、生态、环境和社会危害。同时,该病害的潜伏侵染特征,造成苗木调运过程中的检疫鉴定困难,定殖后的防治难度大。杨树腐烂病风险综合评价值R=1.87,在中国东北地区属于中度危险性林业有害生物,扩散蔓延的风险较大,监测和防控的重点应以发生区的防治和检疫为主。
浮媛媛[6]（2020）在《中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究》文中研究表明森林生态系统是陆地生态系统的主要组成部分,在全球碳循环中发挥着非常重要的作用。温带和北方森林是大气二氧化碳的主要汇源,与低纬度相比,中高纬度地区的气候变暖幅度更大,因此温带和北方森林受到越来越多的关注,获取其空间上明确的地上生物量信息对于估算区域尺度的碳储量至关重要。中国东北林区处于中纬度全球环境变化敏感带,森林资源丰富,是中国最主要的碳库,包含的寒温带针叶林和温带针阔叶混交林是中国特有的森林类型。然而之前对中国东北林区地上生物量的研究主要是对所有树种总地上生物量的估计,几乎没有对整个东北林区树种水平地上生物量以及密度进行估算的研究,而树种水平的地上生物量和密度可以为了解森林动态提供重要的额外信息。此外,由于中国东北林区主要树种对气候变化的敏感度不同,随着全球气候变化,该区域未来的树种组成与结构可能会发生显着变化。因此,定量获取中国东北林区主要树种空间上连续分布的地上生物量与密度并预测其在不同气候变化情景下未来树种组成的动态变化,有助于掌握东北林区主要树种对气候变化的潜在响应及反馈机制,为林业部门应对气候变化的森林管理政策的制定提供科学依据。本研究以中国东北林区为研究对象,以森林调查数据为基础,结合遥感数据和环境变量数据,共建立了630个kNN（k-Nearest Neighbor）生物量估算模型,通过模型评估,选出适合东北林区的最优kNN模型首次对其17个主要树种的地上生物量进行估算,并对其各树种的空间分布特征与环境因子的关系进行讨论;之后基于上述17个树种地上生物量的估算结果对各树种在各径阶和各林龄的分布密度进行估算,并对各树种的胸径和林龄分布特征进行分析;最后基于上述估算的东北林区17个树种在各径阶的分布密度,利用森林生态系统过程模型LINKAGES v3.0,模拟并预测在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下未来100年（20012100年）中国东北林区的树种组成动态,并对其主要树种在不同时期的潜在空间分布特征进行分析。研究的主要结论如下:（1）基于6个不同的距离度量指标、15个k值以及7组多时相MODIS数据和环境变量的组合设计的630个kNN生物量估算模型中,基于RF（Random Forest）距离度量指标的kNN模型表现出最佳的估算性能。应用生长季所有6个月份的MODIS预测变量与只使用生长季9月份的MODIS预测变量,并没有显着提高kNN生物量估算模型的精度。虽然随着k值的增加,kNN生物量估算模型的精度会有所提高,但是当k>7时,使用9月份MODIS预测变量的基于RF距离度量指标的kNN模型估算精度提高的幅度基本可以忽略不计。因此,基于RF距离度量指标、k=7和9月份MODIS光谱反射变量与环境变量组合的kNN模型被认为是估算东北林区树种水平地上生物量的最优kNN模型。（2）东北林区主要树种的地上生物量及其空间分布受环境变量影响显着。落叶松和白桦的地上生物量与温度呈显着负相关,在东北林区分布最为广泛,是目前东北林区的两大优势树种;云杉和臭冷杉地上生物量与海拔呈正相关,主要分布在高海拔地区;红松、枫桦、色木槭、紫椴、水曲柳、春榆、黄菠萝和胡桃楸的地上生物量与降水、温度和太阳辐射呈正相关,主要分布在相对湿度和温度较高的小兴安岭和长白山地区,在严寒的大兴安岭地区很少分布;樟子松对干旱和低温具有较高的耐受性,主要分布在大兴安岭北段的阳坡上;而钻天柳主要沿河流两岸分布。由于钻天柳和黄菠萝在研究区的分布有限,其地上生物量很低。总体而言,大兴安岭的地上生物量低于小兴安岭和长白山地,并且本研究中树种水平地上生物量估算结果的准确性从小班尺度到生态型尺度有明显的提高。（3）通过将两参数的Weibull概率密度函数与kNN模型相结合,可对整个东北林区主要树种在各径阶以及各林龄的分布密度进行合理估算。本研究估算的东北林区17个树种的总林分密度在7003000株/ha之间,并且整个研究区总林分密度的平均值为1464株/ha。整体来看,大兴安岭的总林分密度依次高于小兴安岭和长白山地。其中,山杨、樟子松、云杉、水曲柳、黄菠萝和钻天柳的胸径分布规律整体上都呈倒“J”型曲线,在小径阶林木株数居多;而其他树种的胸径分布规律整体上都呈左偏单峰山状分布,其林木株数分布都偏向于中小径阶。此外,东北林区主要树种林龄大都呈左偏单峰山状分布,虽然大多数树种幼龄林、中龄林占的比例较大,但是其中一些树种（如蒙古栎、色木槭、水曲柳）近熟林或者成熟林占的比例也较大。整体来说,东北林区的树种组成及其胸径和年龄结构是比较复杂的。（4）未来100年不同气候变化情景下东北林区树种组成差异不大,但是各树种对气候变化的潜在响应存在显着差异。未来100年,在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下,东北林区树种组成中阔叶树种都以蒙古栎、山杨、白桦和色木槭为主,同时伴有相对少量比例的紫椴、黑桦、春榆、水曲柳和枫桦,胡桃楸、黄菠萝和钻天柳所占的比例几乎可以忽略;针叶树种都以红松和兴安落叶松为主,同时伴有少量樟子松和极少量的云杉、臭冷杉。对单个树种来说,现行气候条件已经接近兴安落叶松、云杉、臭冷杉以及枫桦生存适宜条件的边缘,温度进一步快速上升将导致这些树种无法在短期内适应环境的变化而面临退化;21世纪末期,蒙古栎和红松将分别成为东北林区最具优势的阔叶和针叶树种;在三种气候变暖情景增温幅度适中的情况下,东北林区大多数温带阔叶树种以及红松在空间分布上都有北移的趋势,并且增暖幅度越大,移动趋势越明显。
焦小梅[7]（2020）在《兴安落叶松林火烧迹地幼苗更新特征及其对土壤养分的响应》文中研究指明森林火灾是大兴安岭林区森林生态系统退化的干扰因子之一,研究火烧迹地土壤和植被恢复特征,对于退化生态系统的恢复具有重要的理论和现实意义。本文以内蒙古大兴安岭阿龙山林业局2010年雷击火火烧迹地为研究对象,研究了不同强度火干扰幼苗的更新情况、空间分布格局和土壤养分变化特征。此外,还分析了幼苗更新与土壤养分的相互关系。主要结果如下:（1）不同强度火烧迹地幼苗更新密度不同,中度（M）>重度（H）>对照(O>轻度（L）,且从方差均值比率（C0）、格林指数（GI）、平均拥挤度（m*）和丛生指数（I0）等4个聚集度指标判定幼苗空间分布格局总体呈聚集分布,中度火干扰幼苗聚集强度最大,重度次之,轻度最小。兴安落叶松幼苗空间分布格局呈聚集分布,中度聚集强度最大,重度最小。（2）不同强度火烧迹地植被幼苗更新效果不同,中度火干扰幼苗更新效果最好,更新指数最大为0.73,轻度植被幼苗更新效果最差,更新指数最小为0.43。就兴安落叶松更新幼苗而言,轻度火干扰更新效果最好,更新指数为0.74,中度次之,重度更新效果最差,更新指数为0.49。由此可见,轻度火干扰有利于兴安落叶松幼苗的更新。（3）不同强度火干扰对土壤养分有明显的影响,与未经林火干扰的对照相比,火烧迹地枯枝落叶层中有机质、全N、全K含量显着降低,全P含量增加,且随火干扰强度的增大,有机质和全N含量减少,全P含量增加,全K含量呈现先减少后逐渐上升趋势。火干扰后土壤层也有明显变化,土壤深度在0-20cm时pH值、有效P含量均低于对照样地,土壤有机质、全N、全K含量大量增加,全P含量变化不显着。土壤深度在20-40cm中pH值无明显变化规律,而有机质、全N、全P、全K含量均明显增加,各项指标含量均为深度0-20cm高于20-40cm。（4）火烧迹地幼苗更新与土壤养分有显着的相关性。用主成分分析（PCA）进一步表明,幼苗更新指数与枯枝落叶层中有机质、全氮和全钾指标及土壤深度0-20cm中有效磷、pH值和速效氮指标均呈显着正相关,与枯枝落叶层中全磷和土壤层中全氮、全磷、全钾、有机质等指标成负相关关系。影响火干扰后幼苗更新的主要养分因子为土壤深度0-20cm中的有效磷和pH值,影响兴安落叶松幼苗更新的主要养分因子是枯枝落叶层中全氮和有机质。
于鹏跃[8]（2020）在《内蒙古大兴安岭森林健康与气候变化的响应》文中研究说明本研究以内蒙古大兴安岭森林区域作为研究对象,借助内蒙古大兴安岭林区内部5个气象站点的气象数据及1988年、1998年、2008年、2018年四期Landsat系列（Landsat5、landsat8）遥感影像作为数据基础,采用叠置分析法、反距离权重法、相关性分析、重心转移等方法,探索1988～2018年时间段内蒙古大兴安岭地区森林健康变化特征以及与气候的响应关系,以此为森林保护以及恢复不健康、亚健康森林植植被给予理论支持。研究结果如下:（1）气候特征1988～2018年时间段研究区气温呈上升趋势,降雨量、蒸发量呈下降趋势;且在该时间段气温以北低南高空间格局为主,降雨量以北多南少空间格局为主,蒸发量以北少南多空间格局为主。（2）内蒙古大兴安岭森林健康变化特征从时间尺度上来看,内蒙古大兴安岭1988～1998年森林健康状态主要呈下降趋势,1998～2008年森林健康状态呈上升趋势,2008～2018年森林健康状态呈下降趋势。从空间尺度来看,内蒙古大兴安岭森林健康重心主要集中在针阔混交林地区,不健康、亚健康、优质健康等级森林逐渐向北部针叶林区转移,其中健康等级森林逐渐向南部落叶阔叶林区转移。（3）内蒙古大兴安岭森林健康与气候的响应关系从森林健康与气候的响应分析得出:1988～2018年内蒙古大兴安岭三个林区当气温相对较低,降雨量及蒸发量相对较高时,森林健康状况相对较好;从相关系性分析表明,气温相较于降雨量、蒸发量与内蒙古森林健康的相关性较高,呈现为负相关。
徐智涛[9]（2020）在《内蒙古额尔古纳地区铅锌多金属矿床成因与成矿地球动力学背景》文中研究表明研究区位于内蒙古自治区东北部额尔古纳地区,大兴安岭成矿带西坡得耳布干成矿带内东北段,地处中亚造山带东部额尔古纳地块与兴安地块交汇地带的额尔古纳地块东部、得尔布干断裂中段西侧,是我国重要铅锌（银）多金属成矿带之一的得耳布干成矿带的重要组成部分。研究区内从西南至东北沿得耳布干深大断裂依次发育着东珺铅锌银多金属矿床（小型）、下护林铅锌多金属矿床（中型）、二道河子铅锌多金属矿床（大型）、得耳布尔铅锌多金属矿床（大型）、比利亚铅锌多金属矿床（大型）等铅锌多金属矿床。为了深入探讨该区铅锌多金属矿床成因和成矿地球动力学背景,本次研究在前人的工作与科研基础之上,选择研究区重要且具有代表性的二道河子、得耳布尔和比利亚大型铅锌多金属矿床作为主要研究对象,在对矿区、矿床地质调研基础上,系统开展了岩（矿）相学、流体包裹体、矿物同位素年代学、元素和同位素地球化学等方面工作,深入探讨矿床成因、成岩成矿时代和成岩成矿动力学背景与成矿地质过程,并建立了研究区内铅锌多金属矿床的“成岩与成矿地球动力学模型”和“成矿地质模式”,取得的主要进展与成果如下:1.典型矿床地质特征研究揭示,二道河子铅锌多金属矿床赋存于中侏罗世满克头鄂博组酸性火山岩、塔木兰沟组中基性火山岩、晚侏罗世石英斑岩及早白垩世安山玢岩与晚侏罗世石英斑岩接触带附近,矿体主要呈脉状形式产出,其次为透镜状、角砾状,具有膨胀收缩、分支复合和侧方再现特征;得耳布尔铅锌多金属矿床赋矿围岩为中侏罗世塔木兰沟组中基性火山岩、满克头鄂博组酸性火山岩、玛尼吐组安山岩和晚侏罗世石英斑岩中,矿体主要呈脉状形式产出,其次为扁豆状、角砾状,具分支复合和侧方再现特征明显;比利亚铅锌多金属矿床主要赋存于满克头鄂博组酸性火山岩中,矿体主要呈脉状形式产出,具有分支复合和侧向再现特征。整体上,三座铅锌多金属矿床的矿体均赋存于NE向得耳布干深大断裂与NNE向吉尔布干深大断裂交汇处的次一级NW向张扭性断裂体系中;在成矿体系中,发育着石英斑岩、安山玢岩和碱性侵入岩体二长斑岩,前两者与矿体共伴生产出,后者穿切矿体。2.野外地质观察和矿相学研究揭示,二道河子矿床围岩蚀变主要发育硅化、绢云母化、泥化、萤石化、青磐岩化,并可见冰长石、蛋白石、方解石;与二道河子相类比而言,得耳布尔矿床的萤石化、蛋白石化及青磐岩化低温蚀变尤为明显。而比利亚矿床中绢云母化、萤石化、蛋白石化及青磐岩化围岩蚀变相对较为发育;三座矿床与铅锌多金属矿化有密切关系的围岩蚀变为硅化和绢云母化;矿石类型主要为铅锌矿石,其次为银铅锌矿石和铜铅锌矿石;矿石构造主要为脉状构造,其次为团块状、细脉状、角砾状构造等;矿石结构包括自形-半自形粒状结构、交代结构、乳滴状结构等;矿石矿物为黄铁矿、方铅矿、闪锌矿、黄铜矿、黝铜矿以及表生金属氧化矿物褐铁矿、铜蓝等,含银矿物主要为辉银矿;脉石矿物主要有石英、方解石、萤石、蛋白石、绿泥石等;其成矿过程可划分为表生期和热液成矿期两个期次,其中热液期为主要的铅锌多金属成矿期次,所对应的矿化阶段划分为3个主成矿阶段和7个亚阶段。综上,研究区内三座铅锌多金属矿床具有浅成低温低硫化型的矿床地质特征。3.对三座铅锌多金属矿区内与成矿有关的火山岩（围岩）、次火山岩或斑岩体和晚期侵入岩的LA-ICP-MS单颗粒锆石U-Pb测年和成矿热液期主阶段的闪锌矿、黄铁矿、方铅矿开展的Rb-Sr同位素测年工作揭示:（1）二道河子矿区内石英斑岩成岩年龄为160.3±1.4Ma,安山玢岩成岩年龄为133.9±0.9Ma,热液期成矿主阶段金属硫化物Rb-Sr等时线年龄为130.5±3.6Ma;（2）得耳布尔矿区内满克头鄂博组流纹质凝灰岩成岩年龄为164.0±1.6Ma,塔木兰沟组中基性火山岩成岩年龄为167.0±2.0Ma;玛尼吐组安山岩成岩年龄为140.2±2.6Ma;穿切矿体的碱性侵入岩体二长斑岩成岩年龄为125.2±1.1Ma;（3）比利亚矿区内满克头鄂博组流纹岩成岩年龄为163.7±1.1Ma,热液期成矿主阶段金属硫化物Rb-Sr等时线年龄为131.3±2.4Ma;（4）研究区内塔木兰沟组中基性岩浆与满克头鄂博组酸性岩浆喷溢发生在167164Ma,两期岩浆活动作用时间相近,限定铅锌多金属矿化时间于晚侏罗世（160Ma）与早白垩世之间（125Ma）,精确成矿时代应发生在早白垩世（130131Ma）,与早白垩世安山质岩浆作用有密切关联。4.研究区内火山岩和次火山岩或斑（玢）岩体的地质、岩相学、地球化学和Sr-Nd-Pb-Hf同位素分析研究揭示:（1）塔木兰沟组中基性火山岩（含矿围岩）具有高铝富碱,明显富集大离子亲石元素（LILE）和轻稀土元素（LREE）,亏损高场强元素（HFSE）的特征,且具低的(87Sr/86Sr)i（0.7050070.705240）、εNd（t）值（+0.6+1.7）和较老的Nd模式年龄（699883Ma）,结合其全岩中铅同位素数据,综合认为其成岩岩浆具有下地壳和亏损型地幔混合或造山带混合源区,为新元古代幔源玄武质岩浆底侵下地壳,并由增生中元古界下地壳部分熔融形成;而满克头鄂博组流纹质火山岩则表现为弱负铕异常（δEu平均为0.64）和明显的Sr元素亏损,176Hf/177Hf在0.282721-0.282870,所对应εHf（t）值变化范围在1.7-6.8（均大于0）,所对应锆石二阶段模式年龄TDM2为693-985Ma,指示了其成岩岩浆应为中元古界下地壳物质部分熔融的产物。研究区内酸性火山岩喷发作用是伴随塔木兰沟组火山喷发作用逐渐减弱的过程发生,两者在区域上构成了“双峰式火山岩作用”特征。（2）晚侏罗世石英斑岩属酸性、强过铝质、高钾钙碱性岩系列,早白垩世安山玢岩属中性、强过铝质、钾玄岩系列,富集大离子亲石元素（LILE）Rb、Th、U、K和LREE,相对亏损HREE和高场强元素（HFSE）Nb、Ta、Zr、Hf等,亏损Sr、Ba、Ti等元素,成岩岩浆均具有火山弧或者活动大陆边缘岩浆属性。并且它们的εHf（t）特征值分别为5.78.0和3.15.8,二阶段模式年龄TDM2分别为9201130Ma和11061343Ma,176Hf/177Hf值均落于亏损型地幔与下地壳之间,指示了它们成岩岩浆应主要来源于具有亏损型属性的地幔物质部分熔融了中元古界从亏损型地幔新增生的年轻下部大陆地壳（部分熔融作用是不同程度的）,并在岩浆上侵或成岩过程中受到了壳源物质的混染。5.在以上岩石地球化学研究基础之上,区内火山岩、次火山岩或斑（玢）岩体中成矿元素中的Cr、Ni、Co、Cu、Pb、Zn,它们普遍持有相近的元素含量特征值。相对原始地幔标准化元素成分值而言,均普遍亏损亲铁元素或相容元素Cr、Ni、Co,强烈富集亲硫元素或大离子亲石元素Pb,双重属性元素Cu（即亲铁又亲硫）和亲硫元素Zn与原始地幔成分值接近或相同。它们普遍持有≥100数量级以上的Pb元素含量（与Cu和Zn相比）,Cu与Zn元素特征值与原始地幔中成分值相匹配。这可能说明了它们在成岩过程中所持有的岩浆热液均具有提供成矿物质Pb、Zn、Cu或受到成岩后期含Pb、Zn、Cu热液作用的特征,这些分析结果为区域矿化提供了有利的信息。6.对应热液期阶段不同成矿阶段的矿物特征、流体包裹体、金属硫化物中铅-铷-锶同位素、石英脉和萤石脉中氢-氧同位素综合分析表明:（1）区内浅成热液铅锌多金属矿床包裹体类型以气液两相（W型）为主,含少量CO2三相包裹体;初始含矿流体具有中低温、高低盐度共存、中低密度含少量CO2的H2O-NaCl(富含Fe2+、Zn2+、S2-等)以中性还原为主的多相流体体系;主阶含矿流体为有大气降水混入的低温、高低盐度共存、低密度少量CO2的H2O-NaCl±CH4(富含Fe2+、Zn2+、Pb2+等)中性还原流体体系;晚阶段残余含矿流体为以大气降水为主的H2O-NaCl(富含Ca2+、Cl-、F-1等)富液相或纯液相中性还原体系。（2）初步研究认为含矿流体弱沸腾或局部沸腾与不同源流体等温混合或流体不混溶是区内（银）铅锌多金属热液期成矿重要机理。（3）锶-钕-铅-铪同位素以及元素地球化学证据表明,（银）铅锌多金属矿床热液期成矿物质主要来源于中元古界新生下地壳,并有少量亏损型地幔源成矿物质加入,具有壳幔混合来源的特征。7.综合以上分析研究,并与区域上其他（银）铅锌多金属矿床类比分析,我们初步认为究区内三座铅锌多金属矿床是与陆相中酸性火山岩浆作用有关的浅成低温热液低硫化型的金属矿床;区域上与“双峰式火山岩”成岩相关的岩浆可能为铅锌多金属成矿供了部分成矿物质,为区域上的大规模银、铅锌的成矿作用奠定了基础;区内酸性岩浆大规模活动与浅成就位发生在晚侏罗世早期（160Ma）古太平洋俯冲后伸展环境,成岩岩浆起源于亏损型地幔部分熔融了新增生的玄武质下地壳;中性岩浆侵位作用发生在早白垩世早阶段古太平洋板块（伊泽奈奇）俯冲后伸展环境,成岩岩浆起源于增生下地壳拆沉引发的软流圈地幔物质上涌部分熔融新生下地壳过程;成矿动力学背景是在古亚洲洋闭合、新生中元古界玄武质下地壳部分熔融产生流纹质岩浆（160.3Ma±1.4Ma）基础上,转入古太平洋板块（伊泽奈奇）俯冲挤压背景下的弧后伸展环境导致残余新生下地壳拆沉作用,地幔物质上涌与残留新生中元古界下地壳相互作用形成了富含铅锌多金属成矿物质的岩浆热液,可能是该区形成浅成热液铅锌多金属矿集区的根源;基于上述研究,系统建立了研究区内铅锌多金属矿床的“成岩与成矿动力学模型”和“成矿模式”,以期为该领域成矿理论深化和深度找矿提供理论基础
张岐岳[10]（2019）在《基于RS大兴安岭火烧迹地地表温度与遥感指数相关分析》文中研究说明本研究以内蒙古大兴安岭2003年金河一根河森林火灾火烧迹地为研究区,使用多源遥感数据,结合实测地表温度和地形数据,分析了研究区过火区域的提取方法,最优地表温度反演算法,地表温度的时空变化趋势,建立一种探索性模型探索影响地表温度的最优解释因子,并对比了两种地表温度的影响模型,主要得出结论如下:（1）随机森林分类法火烧迹地判别在精度和可操作性上优势巨大。使用主流的6种算法应用于LANDSAT 8数据10、11波段反演的地表温度,通过对比得出不同算法下两波段反演精度由高到低排序为:ISC10>ISC11>MW10>SWA>IMW10>IMW11>RTE10>JSW>RTE11。（2）森林火灾发生前地表温度相对较低,火灾发生的2003年地表温度达到最高值320.26K,其后3年逐年降低,在2006年达到阶段最低值312.56K,而在2007年到2010年间变化为震荡上升,在2010年达到火灾发生后的最高值318.94K。结合长时间序列NDVI分布可以发现植被分布与地表温度在年际变化上具有显着相关关系。（3）地表温度随海拔变化速率较空气随海拔变化速率慢,不同季节地表随海拔变化而变化的速率也有所不同,冬夏两季地表温度变化具有特殊的形态。不同坡向下,地表温度从东坡到东北坡沿顺时针方向表现为先增高,后降低,又升高的趋势。（4）DNBR、NDISI、VNDWI、NDVI、SGI、MNDWI6 种指数对于地表温度的解释效应较好。DNBR、NDVI、NDISI与地表温度呈现正相关关系,VNDWI和MNDWI与地表温度呈现负相关关系。解释地表温度模型中,局部回归GWR模型比全局回归OLS模型具有更加理想的回归分析结果。综合五种遥感指数建立的GWR模型可以发现,MNDWI具有更好的解释性。（5）通过对比研究区无人机遥感指数影像值与实测值,发现NGRDI反演植被盖度与实际值拟合较好,使用NGRDI植被盖度与NDVI植被盖度建立的降尺度模型为y=1.27x3-1.63x2+0.95x+0.6,R2达到0.923。
二、内蒙古大兴安岭西坡北部林区森林更新规律分析评价（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、内蒙古大兴安岭西坡北部林区森林更新规律分析评价（论文提纲范文）
（1）大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤有机碳组分划分研究 |
| 1.2.2 森林土壤有机碳特征研究 |
| 1.2.3 森林土壤有机碳影响因素研究 |
| 1.2.4 森林土壤植硅体碳特征研究 |
| 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 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 大兴安岭林区概况 |
| 2.1.2 兴安落叶松原始林试验区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地设置与调查 |
| 2.2.2 土壤样品采集与处理 |
| 2.2.3 土壤样品测定 |
| 2.2.4 数据处理 |
| 2.2.5 数据统计分析 |
| 3 大兴安岭林区土壤理化特征 |
| 3.1 大兴安岭林区土壤化学性质空间变异特征 |
| 3.1.1 土壤化学性质描述性统计特征 |
| 3.1.2 土壤化学性质空间变异特征 |
| 3.2 兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.1 兴安落叶松林土壤理化指标的剖面分布特征 |
| 3.2.2 不同林龄兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.3 不同林型兴安落叶松林土壤理化特征 |
| 3.2.4 兴安落叶松林各理化指标间的相关关系 |
| 3.3 讨论与小结 |
| 3.3.1 讨论 |
| 3.3.2 小结 |
| 4 大兴安岭林区土壤总有机碳特征 |
| 4.1 大兴安岭林区土壤总有机碳空间变异特征 |
| 4.1.1 土壤总有碳的数据检验与变换 |
| 4.1.2 土壤总有机碳的模型筛选 |
| 4.1.3 土壤总有机碳的空间分布特征 |
| 4.1.4 土壤总有机碳的影响因子分析 |
| 4.1.5 土壤总有机碳的通径回归分析 |
| 4.2 兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.2.1 土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.2.2 土壤总有机碳与土壤理化指标间的相关分析 |
| 4.3 不同林龄兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.3.1 不同林龄土壤总有机碳含量 |
| 4.3.2 不同林龄土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.3.3 不同林龄土壤总有机碳与土壤理化性质的关系 |
| 4.4 不同林型兴安落叶松林土壤总有机碳特征 |
| 4.4.1 不同林型土壤总有机碳含量 |
| 4.4.2 不同林型土壤总有机碳剖面特征 |
| 4.4.3 不同林型土壤总有机碳与土壤理化性质的关系 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 4.5.1 讨论 |
| 4.5.2 小结 |
| 5 大兴安岭林区土壤有机碳组分特征 |
| 5.1 大兴安岭林区土壤有机碳组分空间特征 |
| 5.1.1 有机碳组分团聚体含量特征 |
| 5.1.2 有机碳组分特征 |
| 5.1.3 不同保护机制有机碳组分特征 |
| 5.2 兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.2.1 有机碳组分总体特征 |
| 5.2.2 有机碳组分剖面分布特征 |
| 5.2.3 有机碳组分间关系 |
| 5.2.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.3 不同林龄兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.3.1 不同林龄土壤有机碳组分比较 |
| 5.3.2 不同林龄土壤有机碳组分剖面特征 |
| 5.3.3 有机碳组分间的相互关系 |
| 5.3.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.4 不同林型兴安落叶松林土壤有机碳组分特征 |
| 5.4.1 不同林型土壤有机碳组分比较 |
| 5.4.2 不同林型土壤有机碳组分剖面分布特征 |
| 5.4.3 有机碳组分间的相互关系 |
| 5.4.4 有机碳组分影响因素分析 |
| 5.5 讨论与小结 |
| 5.5.1 讨论 |
| 5.5.2 小结 |
| 6 大兴安岭林区植硅体碳特征 |
| 6.1 大兴安岭林区土壤植硅体碳空间特征 |
| 6.1.1 土壤植硅体形态特征 |
| 6.1.2 土壤植硅体碳描述性统计特征 |
| 6.1.3 土壤植硅体碳地带性特征 |
| 6.1.4 土壤植硅体与土壤植硅体碳含量间的相关关系 |
| 6.1.5 土壤植硅体碳与土壤化学性质间的相关关系 |
| 6.1.6 土壤植硅体碳与气候因子的关系 |
| 6.2 兴安落叶松林土壤植硅体特征 |
| 6.2.1 土壤植硅体剖面特征 |
| 6.2.2 土壤植硅体与土壤各指标的相关关系 |
| 6.3 兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.3.1 土壤植硅体碳统计特征 |
| 6.3.2 土壤植硅体碳剖面特征 |
| 6.3.3 土壤植硅体碳指标间的相关关系 |
| 6.3.4 土壤植硅体碳影响因素分析 |
| 6.4 不同林龄兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.4.1 不同林龄土壤植硅体碳含量比较 |
| 6.4.2 不同林龄土壤植硅体碳剖面分布特征 |
| 6.5 不同林型兴安落叶松林土壤植硅体碳特征 |
| 6.5.1 不同林型土壤植硅体碳含量比较 |
| 6.5.2 不同林型土壤植硅体碳剖面分布特征 |
| 6.6 讨论与小结 |
| 6.6.1 讨论 |
| 6.6.2 小结 |
| 7 大兴安岭林区土壤碳储量估算 |
| 7.1 大兴安岭林区土壤总有机碳储量 |
| 7.2 大兴安岭林区土壤各组分有机碳储量 |
| 7.3 大兴安岭林区土壤植硅体碳储量 |
| 7.4 讨论与小结 |
| 7.4.1 讨论 |
| 7.4.2 小结 |
| 8 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（2）大兴安岭火烧迹地植被-土壤协同恢复机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林火灾及其恢复过程的监测与评价 |
| 1.2.2 火干扰后植被群落的演替特征 |
| 1.2.3 火干扰后凋落物和土壤的养分特征 |
| 1.2.4 火干扰后土壤微生物群落的演替特征 |
| 1.3 研究区域概况 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 火烧迹地景观尺度时空变化特征 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.1.1 火烧迹地提取和分级 |
| 2.1.2 土地覆盖时空变化分析 |
| 2.1.3 植被覆盖度变化趋势的分析 |
| 2.2 火烧迹地的分布特征 |
| 2.2.1 火烧迹地识别结果评价 |
| 2.2.2 不同火烈度火烧迹地面积统计 |
| 2.3 火烧迹地土地覆盖时空变化特征 |
| 2.3.1 土地覆盖类型时空分布 |
| 2.3.2 不同类型火干扰区土地覆盖类型变化特征 |
| 2.4 火烧迹地植被覆盖时空变化趋势 |
| 2.4.1 FVC时间变化特征 |
| 2.4.2 FVC空间变化趋势 |
| 2.4.3 FVC稳定性的空间格局 |
| 2.4.4 FVC持续性的空间格局 |
| 2.5 讨论与小结 |
| 2.5.1 讨论 |
| 2.5.2 小结 |
| 3 火烧迹地植被演替特征 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 样地设置 |
| 3.1.2 植被因子调查 |
| 3.1.3 乔木及更新苗的直径分布 |
| 3.1.4 乔木及更新苗的空间分布格局 |
| 3.1.5 林下植被物种多样性特征和种间格局 |
| 3.1.6 植被生物量测定 |
| 3.1.7 演替阶段划分 |
| 3.2 乔木的数量特征及分布格局 |
| 3.2.1 乔木的数量特征 |
| 3.2.2 林分直径结构特征 |
| 3.2.3 乔木层空间分布格局 |
| 3.3 更新苗的数量特征及分布格局 |
| 3.3.1 更新苗的数量特征 |
| 3.3.2 更新苗的空间分布格局 |
| 3.4 林下灌草的群落特征 |
| 3.4.1 林下灌木的群落特征 |
| 3.4.2 林下草本植被的群落特征 |
| 3.4.3 林下灌草群落种间关联性 |
| 3.5 地上生物量垂直分布特征 |
| 3.5.1 地上生物量分配特征 |
| 3.5.2 地上生物量恢复特征 |
| 3.6 演替阶段的识别 |
| 3.6.1 火干扰后植被群落演替程度的量化 |
| 3.6.2 火干扰后植被群落演替阶段的识别 |
| 3.7 讨论与小结 |
| 3.7.1 讨论 |
| 3.7.2 小结 |
| 4 火烧迹地土壤恢复特征 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 样品采集 |
| 4.1.2 凋落物和土壤化学性质的测定 |
| 4.1.3 土壤微生物群落的高通量测序 |
| 4.1.4 数据处理 |
| 4.2 凋落物层现存量和养分特征 |
| 4.2.1 凋落物层现存量 |
| 4.2.2 凋落物层养分元素含量 |
| 4.2.3 凋落物层化学计量特征 |
| 4.2.4 凋落物层营养元素储量特征 |
| 4.3 土壤养分含量与化学计量特征 |
| 4.3.1 土壤养分含量 |
| 4.3.2 土壤营养元素化学计量特征 |
| 4.4 土壤微生物群落特征 |
| 4.4.1 土壤细菌群落特征 |
| 4.4.2 土壤真菌群落特征 |
| 4.4.3 土壤元素循环相关功能特征 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 4.5.1 讨论 |
| 4.5.2 小结 |
| 5 植被-土壤协同恢复机制 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 植被-土壤驱动因子分析 |
| 5.1.2 植被-土壤协同恢复作用 |
| 5.2 树木生长特征与土壤养分因子的耦合关系 |
| 5.2.1 树木生长特征与土壤养分因子之间的RDA分析 |
| 5.2.2 树木生长特征与土壤养分因子之间的Pearson相关性分析 |
| 5.3 更新苗密度与环境因子的耦合关系 |
| 5.3.1 更新苗密度与主导环境因子的相关分析 |
| 5.3.2 更新苗密度与主导环境因子的通径分析 |
| 5.4 林下灌草群落特征与环境因子的耦合关系 |
| 5.4.1 林下灌草物种分布与环境因子RDA分析 |
| 5.4.2 林下灌草群落特征与环境因子之间的Pearson相关分析 |
| 5.5 凋落物养分特征与环境因子的耦合关系 |
| 5.5.1 凋落物养分特征与植被因子间的Pearson相关性 |
| 5.5.2 凋落物养分特征与土壤养分因子间的Pearson相关性 |
| 5.6 土壤微生物群落特征与环境因子的耦合关系 |
| 5.6.1 土壤细菌群落特征与环境因子RDA分析 |
| 5.6.2 土壤细菌群落特征与环境因子之间Pearson相关分析 |
| 5.6.3 土壤真菌群落特征与环境因子CCA分析 |
| 5.6.4 土壤真菌群落特征与环境因子之间Pearson相关分析 |
| 5.7 植被-土壤协同演变特征 |
| 5.7.1 植被-土壤结构方程模型 |
| 5.7.2 植被-土壤系统协同效应 |
| 5.8 讨论与小结 |
| 5.8.1 讨论 |
| 5.8.2 小结 |
| 6 火烧迹地恢复和重建模式 |
| 6.1 火烧迹地恢复和重建模式 |
| 6.2 火烧迹地恢复和重建技术 |
| 7 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）内蒙古大兴安岭冻土区土壤呼吸对林火干扰与火烧迹地管理的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 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 国内外研究概况 |
| 1.3.1 林火干扰与火烧迹地管理对土壤呼吸的影响 |
| 1.3.2 林火干扰与火烧迹地管理方式下土壤环境因子的变化 |
| 1.3.3 林火干扰与火烧迹地管理方式下土壤呼吸与驱动因子关系 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 技术路线 |
| 1.7 项目支撑 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地质地貌 |
| 2.1.3 水文特征 |
| 2.1.4 土壤特征 |
| 2.1.5 气候特征 |
| 2.1.6 森林资源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 试验样地布设 |
| 2.2.2 样地调查 |
| 2.2.3 土壤呼吸及呼吸组分观测方法 |
| 2.2.4 土壤水热因子监测方法 |
| 2.2.5 土壤样品采集 |
| 2.2.6 土壤样品测定 |
| 2.2.7 细根生物量测定 |
| 2.2.8 数据分析与处理 |
| 3 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分与影响因子变化 |
| 3.1 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分分析 |
| 3.1.1 土壤呼吸及其组分月动态差异 |
| 3.1.2 土壤呼吸及其组分年差异 |
| 3.1.3 土壤呼吸贡献率差异 |
| 3.2 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分对土壤温湿度变化的响应 |
| 3.2.1 土壤温度变化 |
| 3.2.2 土壤呼吸及其组分与土壤温度关系 |
| 3.2.3 土壤湿度变化 |
| 3.2.4 土壤呼吸及其组分与土壤湿度关系 |
| 3.2.5 土壤呼吸及其组分与10 cm土壤温湿度关系 |
| 3.3 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分与土壤化学性质关系 |
| 3.3.1 土壤化学性质变化 |
| 3.3.2 土壤呼吸及其组分与土壤化学性质关系 |
| 3.4 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分与土壤生物学属性关系 |
| 3.4.1 土壤酶活性差异 |
| 3.4.2 土壤微生物生物量碳、氮差异 |
| 3.4.3 土壤微生物数量特征 |
| 3.4.4 土壤微生物多样性分析 |
| 3.4.5 土壤呼吸及其组分与土壤微生物关系 |
| 3.5 火干扰后森林恢复初期土壤呼吸及其组分对细根生物量变化的响应 |
| 3.5.1 地下细根生物量变化 |
| 3.5.2 土壤呼吸及其组分与细根生物量关系 |
| 3.5.3 土壤呼吸及其组分与土壤环境驱动因子关系 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 林火干扰对土壤呼吸及其组分的影响 |
| 3.6.2 土壤环境因子对林火干扰的响应 |
| 3.6.3 冻土区火烧迹地土壤呼吸及其组分与驱动因子关系 |
| 3.7 小结 |
| 4 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分与影响因子变化 |
| 4.1 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分分析 |
| 4.1.1 土壤呼吸及其组分月动态差异 |
| 4.1.2 土壤呼吸及其组分年差异 |
| 4.1.3 土壤呼吸贡献率差异 |
| 4.2 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分对土壤温湿度变化的响应 |
| 4.2.1 土壤温度差异 |
| 4.2.2 土壤呼吸及其组分与土壤温度关系 |
| 4.2.3 土壤湿度差异 |
| 4.2.4 土壤呼吸及其组分与土壤湿度关系 |
| 4.2.5 土壤呼吸及其组分与10 cm土壤温湿度关系 |
| 4.3 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分与土壤化学性质关系 |
| 4.3.1 土壤化学性质差异 |
| 4.3.2 土壤呼吸及其组分与土壤化学性质关系 |
| 4.4 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分与土壤生物学属性关系 |
| 4.4.1 土壤酶活性差异 |
| 4.4.2 土壤微生物生物量碳、氮差异 |
| 4.4.3 土壤微生物数量特征 |
| 4.4.4 土壤微生物多样性分析 |
| 4.4.5 土壤呼吸及其组分与土壤微生物关系 |
| 4.5 不同火烧木管理方式下土壤呼吸及其组分与地下细根生物量关系 |
| 4.5.1 地下细根生物量差异 |
| 4.5.2 土壤呼吸及其组分与细根生物量关系 |
| 4.5.3 土壤呼吸及其组分与土壤环境驱动因子关系 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 火烧木管理对土壤呼吸及其组分影响 |
| 4.6.2 土壤环境因子对火烧木管理的响应 |
| 4.6.3 火烧木管理迹地土壤呼吸对驱动因子变化的响应 |
| 4.7 小结 |
| 5 不同更新方式下土壤呼吸特征 |
| 5.1 不同更新方式下土壤呼吸动态分析 |
| 5.1.1 土壤呼吸月动态差异 |
| 5.1.2 土壤呼吸年差异 |
| 5.2 不同更新方式下土壤呼吸对土壤温湿度变化的响应 |
| 5.2.1 土壤温度变化 |
| 5.2.2 土壤呼吸与土壤温度关系 |
| 5.2.3 土壤湿度变化 |
| 5.2.4 土壤呼吸与土壤湿度关系 |
| 5.2.5 土壤呼吸与10cm土壤温湿度关系 |
| 5.3 不同更新方式下土壤呼吸与土壤化学性质关系 |
| 5.3.1 土壤化学性质变化 |
| 5.3.2 土壤呼吸与土壤化学性质关系 |
| 5.4 不同更新方式下土壤呼吸与土壤生物学属性关系 |
| 5.4.1 土壤酶活性差异 |
| 5.4.2 土壤微生物生物量碳、氮差异 |
| 5.4.3 土壤微生物数量特征 |
| 5.4.4 土壤呼吸与土壤微生物关系 |
| 5.5 不同更新方式下土壤呼吸与细根生物量关系 |
| 5.5.1 地下细根生物量差异 |
| 5.5.2 土壤呼吸与细根生物量关系 |
| 5.5.3 土壤呼吸与土壤环境驱动因子关系 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 不同更新方式对土壤呼吸的影响 |
| 5.6.2 不同更新方式下土壤呼吸影响因子变化 |
| 5.6.3 不同更新方式下土壤呼吸对驱动因子变化的响应 |
| 5.7 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 森林火灾 |
| 1.1.2 森林地表死可燃物含水率和相关概念 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火险预测 |
| 1.2.2 森林可燃物含水率影响因子 |
| 1.2.3 森林可燃物含水率预测研究 |
| 1.2.4 森林地表死可燃物含水率预测模型 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地质地貌 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 植被状况 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.5 森林火灾情况 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 实验设计和研究方法 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 技术路线 |
| 3.3 研究地概况及研究对象 |
| 3.3.1 研究地概况 |
| 3.3.2 研究对象 |
| 3.4 数据来源 |
| 3.4.1 森林地表细小死可燃物含水率测量 |
| 3.4.2 气象数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率实时变化预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据统计分析 |
| 4.3 预测模型构建方法 |
| 4.4 预测模型与模型检验 |
| 4.4.1 相关性分析 |
| 4.4.2 细小死可燃物含水率变化率模型 |
| 4.4.3 细小死可燃物含水率实时变化预测模型 |
| 4.4.4 模型检验 |
| 4.5 结论与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于降雨量的大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据统计分析 |
| 5.2.1 数据统计 |
| 5.2.2 相关性分析 |
| 5.3 预测模型构建方法 |
| 5.4 预测模型与检验 |
| 5.4.1 基于降雨量的兴安落叶松-白桦混交林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.2 基于降雨量的兴安落叶松林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.3 基于降雨量的蒙古栎林细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.4.4 基于降雨量的沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型与检验 |
| 5.5 结论与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据统计分析 |
| 6.2.1 数据统计 |
| 6.2.2 相关性分析 |
| 6.3 预测模型构建方法 |
| 6.3.1 细小死可燃物含水率日最高值和最低值预测模型构建 |
| 6.3.2 细小死可燃物含水率日最高值和最低值出现时刻预测模型构建 |
| 6.3.3 细小死可燃物含水率日变化预测模型构建 |
| 6.4 预测模型与检验 |
| 6.4.1 兴安落叶松-白桦混交林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.2 兴安落叶松林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.3 蒙古栎林细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.4.4 沟塘草甸细小死可燃物含水率日变化预测模型及检验 |
| 6.5 结论与讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）中国东北地区杨树腐烂病时空流行特点与风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 杨树腐烂病的研究概况 |
| 1.1.1 杨树腐烂病的病原菌 |
| 1.1.2 杨树腐烂病症状 |
| 1.1.3 杨树腐烂病的侵染循环 |
| 1.1.4 影响杨树腐烂病发生的因素 |
| 1.1.5 杨树腐烂病的综合防治 |
| 1.2 林业有害生物预测预报 |
| 1.3 在时-空尺度上研究植物病害流行的方法 |
| 1.3.1 扫描统计量(Scan statistic)的发展 |
| 1.3.2 扫描统计量的工作原理 |
| 1.4 物种适生区预测与有害生物风险性分析研究概况 |
| 1.4.1 物种适生区预测研究概况 |
| 1.4.2 有害生物风险分析研究概况 |
| 1.5 研究目的意义和主要研究内容 |
| 1.5.1 拟解决的关键问题 |
| 1.5.2 研究目的 |
| 1.5.3 研究意义 |
| 1.5.4 研究内容 |
| 1.6 研究技术路线 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 大兴安岭地区 |
| 2.2 呼伦贝尔护牧林区 |
| 2.3 松辽平原地区 |
| 2.4 小兴安岭地区 |
| 2.5 长白山脉地区 |
| 3 中国东北地区不同类型区域对杨树腐烂病流行的影响 |
| 3.1 数据获取 |
| 3.1.1 测报数据 |
| 3.1.2 NDVI数据 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 杨树腐烂病的发生与纬度和海拔的关系 |
| 3.2.2 杨树腐烂病的发生与不同森林经营区的关系 |
| 3.2.3 杨树腐烂病发生与不同功能区的关系 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 杨树腐烂病在不同纬度与海拔地区的流行趋势 |
| 3.3.2 杨树腐烂病在不同森林经营区的流行趋势 |
| 3.3.3 杨树腐烂病在不同功能区的流行趋势 |
| 3.4 小结与讨论 |
| 4 中国东北地区杨树腐烂病时空传播与聚集效应 |
| 4.1 数据获取 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 杨树腐烂病整体发生趋势 |
| 4.3.2 杨树腐烂病分县区发生趋势 |
| 4.3.3 杨树腐烂病时空分布规律 |
| 4.3.4 杨树腐烂病空间聚集效应 |
| 4.3.5 杨树腐烂病时空聚集效应 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 5 中国东北地区杨树腐烂病潜在分布区预测及风险性分析 |
| 5.1 数据获取 |
| 5.1.1 测报数据 |
| 5.1.2 生物气候数据 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 潜在分布区预测分析 |
| 5.2.2 风险性分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 潜在分布区预测分析 |
| 5.3.2 风险性分析 |
| 5.4 小结与讨论 |
| 6 主要结论与创新 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（6）中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究（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 国内外研究进展 |
| 1.3.1 地上生物量估算研究 |
| 1.3.2 基于光学遥感数据的地上生物量估算 |
| 1.3.3 树种密度遥感估算研究 |
| 1.3.4 气候变化背景下森林动态模拟研究 |
| 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 |
| 第二章 研究区概况、数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地貌及水系特征 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 森林特征 |
| 2.2 数据收集及处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.1.1 二类调查小班数据 |
| 2.2.1.2 野外样地调查数据 |
| 2.2.2 MODIS遥感产品数据 |
| 2.2.3 环境变量数据 |
| 第三章 中国东北林区主要树种地上生物量估算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 技术路线 |
| 3.2.2 kNN建模方法 |
| 3.2.3 响应变量 |
| 3.2.4 预测变量 |
| 3.2.5 kNN模型参数优化及制图 |
| 3.2.6 精度评估 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 空间预测变量的重要性 |
| 3.3.2 不同kNN生物量估算模型的表现及模型优化 |
| 3.3.3 东北林区主要树种地上生物量空间分布特征 |
| 3.3.4 不同尺度地上生物量制图精度评估 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 最佳距离度量、k值和MODIS数据时相的选择 |
| 3.4.2 环境因子对树种空间分布的影响 |
| 3.4.3 与前人研究成果的对比 |
| 3.4.4 预测精度和不确定性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 中国东北林区主要树种密度估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 技术路线 |
| 4.2.2 Weibull分布模型的参数估计 |
| 4.2.3 Weibull分布参数预估模型的建立 |
| 4.2.4 Weibull分布参数估计的检验指标 |
| 4.2.5 Weibull分布参数预估模型的检验 |
| 4.2.6 像元水平林分平均胸径和树种密度的检验 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 Weibull分布参数估计的检验及预估模型的建立 |
| 4.3.2 像元水平林分平均胸径估算结果与精度检验 |
| 4.3.3 东北林区主要树种密度空间分布特征 |
| 4.3.4 东北林区主要树种在不同径阶的分布 |
| 4.3.5 东北林区主要树种在不同林龄的分布 |
| 4.3.6 精度评估 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 胸径分布模型和参数估计方法的选择 |
| 4.4.2 东北林区主要树种胸径以及林龄分布 |
| 4.4.3 精度评估和不确定分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 气候变化对中国东北林区树种组成和分布的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 LINKAGES v3.0模型原理 |
| 5.2.2 LINKAGES v3.0模型结构 |
| 5.2.3 LINKAGES v3.0模型参数化 |
| 5.2.3.1 气象参数估计 |
| 5.2.3.2 土壤参数估计 |
| 5.2.3.3 树种参数估计 |
| 5.2.3.4 林分参数估计 |
| 5.2.4 LINKAGES v3.0模型验证 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 模型模拟结果验证 |
| 5.3.2 东北地区气候变化特征分析 |
| 5.3.2.1 不同情景下降水和温度的时间序列变化特征 |
| 5.3.2.2 不同情景下降水和温度变化趋势空间分布特征 |
| 5.3.3 气候变化对东北林区17个树种总地上生物量的影响 |
| 5.3.4 不同气候变化情景下东北林区17个树种总地上生物量时空分布格局 |
| 5.3.5 东北林区树种组成动态及各树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.3.6 不同气候变化情景下东北林区主要树种的潜在空间分布 |
| 5.3.7 不同气候变化情景下东北林区地上生物量估算的不确定性 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 东北林区主要树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.4.2 与其他模型预测结果的对比验证 |
| 5.4.3 不确定性分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究中的不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（7）兴安落叶松林火烧迹地幼苗更新特征及其对土壤养分的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 林火干扰对林木更新的影响 |
| 1.3.2 林火干扰对土壤养分的影响 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 植被分布类型 |
| 2.1.4 土壤类型 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地选取与设置 |
| 2.2.2 更新苗的调查 |
| 2.2.3 土壤样品的采集 |
| 2.2.4 幼苗空间分布格局数据处理 |
| 2.2.5 更新指数的处理与计算 |
| 2.2.6 数据处理与分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 火烧迹地幼苗更新特点 |
| 3.1.1 不同强度火烧迹地幼苗株数分布 |
| 3.1.2 火烧迹地幼苗空间分布格局 |
| 3.1.3 林火干扰下幼苗更新特征 |
| 3.2 土壤养分变化特征 |
| 3.2.1 枯枝落叶层养分变化 |
| 3.2.2 土壤层养分变化 |
| 3.3 幼苗更新与土壤养分的关系 |
| 3.3.1 总体幼苗更新与土壤养分的关系 |
| 3.3.2 落叶松幼苗更新与土壤养分的关系 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.1.1 林火干扰对幼苗更新的影响 |
| 4.1.2 林火干扰对土壤养分的影响 |
| 4.1.3 火烧迹地幼苗更新与土壤养分的关系 |
| 4.2 结论 |
| 4.2.1 火烧迹地幼苗更新特点 |
| 4.2.2 火烧迹地土壤养分变化特征 |
| 4.2.3 火烧迹地幼苗更新与土壤养分的关系 |
| 4.3 问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）内蒙古大兴安岭森林健康与气候变化的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 森林健康国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林健康概念的提出 |
| 1.2.2 基于森林调查的健康研究进展 |
| 1.2.3 基于遥感数据的健康研究进展 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理概况 |
| 2.2 土壤状况 |
| 2.3 气候状况 |
| 2.4 森林植被状况 |
| 2.5 社会经济状况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 数据来源及技术路线 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 技术路线 |
| 3.2 林地信息的提取 |
| 3.3 森林健康遥感模型的应用 |
| 3.3.1 模型提取指标及方法 |
| 3.3.2 遥感模型 |
| 3.4 统计计算方法 |
| 3.4.1 重心迁移模型 |
| 3.4.2 反距离权重法 |
| 3.4.3 叠置分析法 |
| 3.4.4 相关性分析法 |
| 4 研究内容 |
| 5 结果与分析 |
| 5.1 气候特征分析 |
| 5.1.1 气温特征分析 |
| 5.1.2 降雨量特征分析 |
| 5.1.3 蒸发量特征分析 |
| 5.1.4 降雨量与蒸发量对比分析 |
| 5.2 森林健康动态变化 |
| 5.2.1 森林动态变化 |
| 5.2.2 内蒙古大兴安岭多年森林健康分析 |
| 5.2.3 不同区域森林健康动态变化 |
| 5.2.4 内蒙古大兴安岭森林健康重心迁移分析 |
| 5.3 森林健康与气候变化的响应 |
| 5.3.1 森林健康与气温的响应 |
| 5.3.2 森林健康与降雨量的响应 |
| 5.3.3 森林健康与蒸发量的响应 |
| 5.3.4 气温、降雨量、蒸发量与森林健康相关性分析 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）内蒙古额尔古纳地区铅锌多金属矿床成因与成矿地球动力学背景（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究区范围及自然地理概况 |
| 1.1.1 研究区范围 |
| 1.1.2 自然经济地理 |
| 1.2 研究背景及选题依据 |
| 1.3 研究现状及存在问题 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 存在问题 |
| 1.4 研究内容、研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 项目依托与实物工作量 |
| 第2章 区域成矿地质背景 |
| 2.1 区域地层概况 |
| 2.1.1 元古界 |
| 2.1.2 古生界 |
| 2.1.3 中生界 |
| 2.1.4 新生界 |
| 2.2 区域侵入岩概况 |
| 2.2.1 加里东期 |
| 2.2.2 海西期 |
| 2.2.3 燕山期 |
| 2.3 区域构造 |
| 2.3.1 断裂构造 |
| 2.3.2 褶皱构造 |
| 2.4 区域矿产 |
| 2.5 区域构造演化 |
| 2.5.1 元古代 |
| 2.5.2 古生代 |
| 2.5.3 中生代 |
| 第3章 区域浅成热液铅锌多金属矿床地质特征 |
| 3.1 二道河铅锌矿床 |
| 3.1.1 矿区地质特征 |
| 3.1.2 矿床地质特征 |
| 3.2 得耳布尔铅锌矿床 |
| 3.2.1 矿区地质特征 |
| 3.2.2 矿床地质特征 |
| 3.3 比利亚铅锌矿床 |
| 3.3.1 矿区地质特征 |
| 3.3.2 矿床地质特征 |
| 第4章 成岩与成矿年代学研究 |
| 4.1 分析方法与测试手段 |
| 4.1.1 实验测试样品 |
| 4.1.2 实验分析测试方法 |
| 4.2 实验测试结果 |
| 4.2.1 锆石LA-ICP-MS U-Pb测年结果 |
| 4.2.2 硫化物中Rb-Sr同位素测年结果 |
| 第5章 成矿系统岩浆岩的地质、地球化学特征 |
| 5.1 分析方法与测试手段 |
| 5.2 地质、岩相学特征 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.3.1 中-晚侏罗世火山-次火山岩 |
| 5.3.2 早白垩世次火山岩 |
| 5.3.3 早白垩世侵入岩 |
| 5.3.4 火山岩-次火山岩成矿元素 |
| 5.3.5 Sr-Nd-Pb同位素特征 |
| 第6章 矿物流体包裹体研究 |
| 6.1 实验方法及样品采集 |
| 6.1.1 流体包裹体 |
| 6.1.2 氢-氧同位素 |
| 6.1.3 铅同位素 |
| 6.1.4 样品采集 |
| 6.2 流体包裹体研究 |
| 6.2.1 二道河子铅锌矿区 |
| 6.2.2 得耳布尔铅锌矿区 |
| 6.2.3 比利亚铅锌矿区 |
| 6.3 氢-氧同位素特征 |
| 6.4 铅同位素特征 |
| 第7章 矿床成因与成矿地质模式 |
| 7.1 成岩与成矿时代 |
| 7.1.1 成岩时代 |
| 7.1.2 成矿时代 |
| 7.2 矿床成因 |
| 7.2.1 矿床地质 |
| 7.2.2 含矿流体起源、性质与成矿物质来源 |
| 7.2.3 流体演化与成矿机理 |
| 7.2.4 地质过程与形成地质模式 |
| 第8章 岩浆-构造作用与成岩成矿动力学过程 |
| 8.1 岩浆-构造作用与成矿关系 |
| 8.1.1 中侏罗世中-基性岩浆与构造作用 |
| 8.1.2 中侏罗世酸性岩浆与构造作用 |
| 8.1.3 晚侏罗世酸性岩浆与构造作用 |
| 8.1.4 早白垩世中性岩浆与构造作用 |
| 8.2 岩浆作用对成矿制约 |
| 8.3 成岩成矿过程与地球动力学模式 |
| 第9章 结论 |
| 9.1 取得主要成果 |
| 9.2 存在问题 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于RS大兴安岭火烧迹地地表温度与遥感指数相关分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 研究背景及意义 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 遥感地表温度反演方式研究 |
| 1.3.2 地表温度及火烧迹地地表温度变化研究 |
| 1.3.3 地表温度与火烧迹地植被恢复关系 |
| 1.3.4 无人机在植被监测中的应用 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 水文条件 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.5 气候条件 |
| 2.6 植被 |
| 2.7 森林火灾情况 |
| 3 研究内容、方法及实验方案 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 火烧迹地过火区域提取方法 |
| 3.2.2 相关指数因子提取方法 |
| 3.2.3 经验模型分析法 |
| 3.2.4 地理回归分析法 |
| 3.3 实验方案 |
| 3.3.1 地表温度数据实测 |
| 3.3.2 无人机数据实测 |
| 3.4 技术路线 |
| 4 数据来源与数据处理 |
| 4.1 实测数据来源与预处理 |
| 4.1.1 地表温度数据处理 |
| 4.1.2 无人机数据预处理 |
| 4.2 遥感数据来源与预处理 |
| 4.2.1 MODIS数据来源与预处理 |
| 4.2.2 LANDSAT数据来源与预处理 |
| 4.2.3 DEM数据获取与处理 |
| 5 火烧迹地区域提取与分析 |
| 5.1 基于随机森林模型的火烧迹地区域提取 |
| 5.2 火烧迹地火烧强度分析 |
| 6 地表温度不同反演方式精度对比 |
| 6.1 地表温度反演算法选择 |
| 6.2 不同算法精度验证 |
| 7 火烧迹地地表温度时空变化趋势 |
| 7.1 火烧迹地地表温度年际变化趋势 |
| 7.2 火烧迹地地表温度变化与植被指数相关性 |
| 7.3 不同火烧强度下地表温度及其变化趋势 |
| 7.4 地形与地表温度 |
| 8 遥感指数与地表温度的作用及其影响机理探索 |
| 8.1 遥感指数选取 |
| 8.1.1 火烧指数 |
| 8.1.2 植被指数 |
| 8.1.3 水体指数 |
| 8.1.4 土壤指数 |
| 8.2 遥感建模因子的选取 |
| 8.3 火烧迹地地表温度主要影响因素判定 |
| 8.4 GWR与OLS模型的构建 |
| 8.5 GWR与OLS对比 |
| 9 无人机在火后植被恢复中的应用 |
| 9.1 可见光建模因子选取 |
| 9.2 植被盖度回归模型建立 |
| 9.3 模型精度验证 |
| 10 结论与讨论 |
| 10.1 结论 |
| 10.2 讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、内蒙古大兴安岭西坡北部林区森林更新规律分析评价（论文参考文献）
- [1]大兴安岭林区森林土壤有机碳库空间分布特征及影响机制[D]. 王冰. 内蒙古农业大学, 2021
- [2]大兴安岭火烧迹地植被-土壤协同恢复机制[D]. 孟勐. 内蒙古农业大学, 2020
- [3]内蒙古大兴安岭冻土区土壤呼吸对林火干扰与火烧迹地管理的响应[D]. 王梓璇. 内蒙古农业大学, 2020
- [4]大兴安岭典型林分及沟塘草甸细小死可燃物含水率预测模型[D]. 张冉. 东北林业大学, 2020
- [5]中国东北地区杨树腐烂病时空流行特点与风险分析[D]. 阎合. 北京林业大学, 2020(03)
- [6]中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究[D]. 浮媛媛. 东北师范大学, 2020(01)
- [7]兴安落叶松林火烧迹地幼苗更新特征及其对土壤养分的响应[D]. 焦小梅. 内蒙古农业大学, 2020
- [8]内蒙古大兴安岭森林健康与气候变化的响应[D]. 于鹏跃. 内蒙古农业大学, 2020(02)
- [9]内蒙古额尔古纳地区铅锌多金属矿床成因与成矿地球动力学背景[D]. 徐智涛. 吉林大学, 2020(08)
- [10]基于RS大兴安岭火烧迹地地表温度与遥感指数相关分析[D]. 张岐岳. 内蒙古农业大学, 2019(01)