一、A MESO-β SCALE SIMULATION OF THE EFFECTS OF BOREAL FOREST ECOSYSTEM ON THE LOWER ATMOSPHERE（论文文献综述）
JTTE Editorial Office,Jiaqi Chen,Hancheng Dan,Yongjie Ding,Yangming Gao,Meng Guo,Shuaicheng Guo,Bingye Han,Bin Hong,Yue Hou,Chichun Hu,Jing Hu,Ju Huyan,Jiwang Jiang,Wei Jiang,Cheng Li,Pengfei Liu,Yu Liu,Zhuangzhuang Liu,Guoyang Lu,Jian Ouyang,Xin Qu,Dongya Ren,Chao Wang,Chaohui Wang,Dawei Wang,Di Wang,Hainian Wang,Haopeng Wang,Yue Xiao,Chao Xing,Huining Xu,Yu Yan,Xu Yang,Lingyun You,Zhanping You,Bin Yu,Huayang Yu,Huanan Yu,Henglong Zhang,Jizhe Zhang,Changhong Zhou,Changjun Zhou,Xingyi Zhu[1]（2021）在《New innovations in pavement materials and engineering:A review on pavement engineering research 2021》文中研究说明Sustainable and resilient pavement infrastructure is critical for current economic and environmental challenges. In the past 10 years, the pavement infrastructure strongly supports the rapid development of the global social economy. New theories, new methods,new technologies and new materials related to pavement engineering are emerging.Deterioration of pavement infrastructure is a typical multi-physics problem. Because of actual coupled behaviors of traffic and environmental conditions, predictions of pavement service life become more and more complicated and require a deep knowledge of pavement material analysis. In order to summarize the current and determine the future research of pavement engineering, Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition） has launched a review paper on the topic of "New innovations in pavement materials and engineering: A review on pavement engineering research 2021". Based on the joint-effort of 43 scholars from 24 well-known universities in highway engineering, this review paper systematically analyzes the research status and future development direction of 5 major fields of pavement engineering in the world. The content includes asphalt binder performance and modeling, mixture performance and modeling of pavement materials,multi-scale mechanics, green and sustainable pavement, and intelligent pavement.Overall, this review paper is able to provide references and insights for researchers and engineers in the field of pavement engineering.
杨芷[2]（2021）在《泾河流域产水量空间演变与径流尺度效应研究》文中研究指明泾河流域位于黄土高原中部,沟壑纵横,水土流失严重。现有研究成果中关于该流域水文参量的空间变化及空间尺度效应研究数量不多。本文主要采用SWAT模型模拟,结合经验正交函数分解（EOF）、地理探测器以及多元回归分析等手段,揭示了泾河流域产水量的空间变化特征,分析了产水量空间变化的驱动因素,初步阐明了该流域径流系数的多空间尺度效应。取得主要研究结果如下:（1）借助泾河流域内三个水文站（庆阳、杨家坪、张家山）的流量观测数据,采用SWAT模型对流域水文参数进行单/多站点的逐一和联合校准验证。结果表明,两种校准方式下,全流域出口站径流模拟精度差异不大,纳什效率系数（NSE）、决定系数（R2）多维持在0.8、0.6左右,偏差百分比（PBIAS）多控制在15%以内;但流域内子集水区的单站点逐一校准模拟效果明显优于多站点联合校准,其中杨家坪站在与其他两站点组合中模拟精度均在0.5以上,而庆阳站在与张家山站联合模拟中效果下降最为明显,NSE和R2甚至下降到0.5以下。参数敏感性在两种校准方式下差异显着,单站点逐一校准中参数敏感性主要受局部集水区的水文特征影响,而多站点联合校准中,覆盖更大空间范围的下游站点的参数敏感性与上游站点参数敏感性保持较高的一致性。（2）泾河流域年产水量总体上呈减少趋势,多年平均年产水量在空间整体上呈现由东南向西北递减的趋势,各个子流域的产水量成显着正相关关系,但正相关关系从1980-2010年表现为微弱的下降趋势。1980-2010年流域产水量经经验正交函数分解（EOF）分解,流域产水量易形成“全区一致型”、“南北型”和“以中北部为中心型”3种空间模态,模态方差贡献率分别为77.68%、12.92%和6.67%;同时,通过旋转经验正交函数（REOF）分析,可以将流域产水量划分为南北两端区、中部区、东部区和西部区四个区域,四种区域模态的方差贡献率分别为36.2%、32.35%、23.42%和7.58%。（3）对泾河流域SWAT模型输出结果119个子流域产水量与其影响因素地理探测:气象因子（蒸发量、潜在蒸发量、降水量）以及土地利用所占比例因子（耕地、林地、草地、水域和建设用地）对于产水量的空间变化具有程度不同的风险性。其中,降水量显着性统计数占到了统计总数的70%以上,其对于产水量空间分布具有高度风险性。表征对产水量空间变化解释能力的q值在降水量因子处达0.561,其对产水量变化的贡献最大,是产水量空间变化的驱动因素。与其他影响因素相比,蒸发量对产水量变化的影响呈显着的差异性。气象因子之间存在双因子增强和非线性增强作用,土地利用因子和气象因子之间只存在非线性增强作用。因此,气象因子在产水量变化中起主要作用,当土地利用因子和气象因子共同作用时,土地利用因子会增强气象因子对产水量变化的影响。（4）研究区内,年、月径流系数均随汇水面积的增加而呈递减趋势,除2-4月的月径流系数与面积为幂函数递减关系外,其他均为指数函数关系递减;枯水季径流系数大于丰水季,流域冬季较强的地下水补充能力,使得枯水季的降水转化为径流的效率相对较高;由于降水的空间不均匀性以及地形地貌、植被的差异性导致在小尺度上的径流系数差异更大。较大尺度的流域对径流的敏感性因子较少,主要是受气候因子的影响,而植被和土地利用因子的影响主要反映在中小流域。
Yihui DING,Wen HU,Yong HUANG,Fengjiao CHEN[3]（2020）在《Major Scientific Achievements of the First China–Japan Cooperative GAME/HUBEX Experiment: A Historical Review》文中研究表明In the summers of 1998 and 1999, Chinese and Japanese scientists cooperatively conducted the first large-scale energy and water cycle experiment（WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX: World Climate Research Program/Global Energy and Water Cycle Experiment/Asian Monsoon Experiment/Huaihe River Basin Energy and Water Cycle Experiment） in the Huaihe River basin, Anhui Province of China. The main objective of this field experiment（HUBEX）was to investigate the multiple-scale structure characteristics, life cycles, and genesis and development mechanisms of the Meiyu system in East Asia as well as the cause of related flooding disasters. It was a joint China–Japan cooperative meteorological and hydrological observation experiment. On the basis of intensive observations, scientists from the two countries conducted follow-up investigations through collating and compiling data and performing scientific analysis during the following five years. It can be concluded that the HUBEX project has yielded comprehensive and remarkable achievements. This paper introduces the major scientific results derived from this field experiment and the ensuing investigations, and reassesses their merits and shortages for the purpose of providing useful experience and proposing new research targets as well as prospects for the initiation of a new joint scientific Meiyu experiment in the middle and lower Yangtze River basin.
梅嘉洺[4]（2020）在《基于SWAT模型的旬河流域径流和输沙模拟研究》文中认为径流输沙过程是流域生态水文循环的重要环节,该过程主要受气候和人类活动等因素的影响。旬河流域位于“南水北调（中线）工程”水源地—丹江口水库上游,其径流输沙的变化直接关系到丹江口水库的储水量、水质和生态功能。径流量是体现流域水量特征的重要指标。降水量和温度是影响流域径流过程的主要气候因子。当今,全球温室气体排放加剧,气候变化显着。我国局部地区极端事件（极端降水、极端干旱）发生频率有所上升,严重威胁居民经济发展安全。因此,有必要对未来气候变化如何影响流域径流状况进行系统性的研究。随着人类活动对自然环境的开发与管理力度进一步加大,流域土地利用转化特征和景观空间分布格局发生了显着变化,进而对流域土壤侵蚀状况产生强烈的影响。以景观格局指数定量的表征流域景观格局的变化,能够更好的阐述景观指数与土壤侵蚀之间的关系,从而揭示水土流失过程对景观格局变化的响应机理。可为旬河流域水土流失治理及减缓土壤侵蚀等方面提供一定的科学依据。本研究基于ArcGIS 10.2平台,首先评估了SWAT水文模型在旬河流域的适用性。然后采用英国Hadley气候中心预测的未来气候数据（2036-2055年）,构建未来气候情景,探究流域径流对气候变化的响应。选取旬河上、中、下游12个典型流域,借助SWAT模型对各支流泥沙进行模拟分析。在此基础上,通过1995年和2015年遥感影像解译及景观指数分析,探究流域内部景观格局变化及其与河流输沙量的关系。结果如下:1、SWAT模型径流量和输沙量模拟过程中,校准期的决定系数（R2）分别为0.85和0.75,Nash-Sutteliffe系数（Ens）分别为0.85和0.74,相对偏差系数（PBIAS）分别为9.5%和-4.8%。验证期的R2均大于0.86,Ens均大于0.75,PBIAS的绝对值皆小于15%。说明SWAT模型在旬河流域水文模拟过程中,模拟结果准确度较高,适用性良好。2、在历史气候情景下,第3季度降水量对全年径流量影响最大,且第4季度的径流量对第3季度的降水量存在一定滞后效应。年均温度与径流量呈显着负相关关系。年均降水量与径流量呈正相关关系,相关系数为0.88。相较于RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5这三种未来气候情景,在RCP6.0情景下,第1、4季度旬河流域平均径流量明显偏低。在RCP2.6情景下,显示第3季度平均径流量与年均径流量相关性最显着,相关系数为0.82,其次为第2季度。在RCP8.5情景下,雨季有提前趋势且持续周期延长。3、通过解译2015年研究区的遥感影像,旬河流域土地利用类型主要以林地和耕地为主。受“退耕还林还草”和“植树造林”等植被恢复措施的影响,林地面积显着增加。在年内4个季度中,位于旬河上游的子流域输沙量模拟值皆显着低于下游。上游地区最大斑块指数（LPI）和景观蔓延度指数（CONTAG）较大,说明其斑块类型（林地）优势程度和聚集程度较高,利于水沙涵养。而下游地区下垫面受人类活动频繁干预,景观中各类型斑块形状趋于复杂化,空间分布破碎化程度较深,土壤流失情况严重。4、2015年流域景观的优势化程度比1995年显着加深,景观类型之间的连通性趋于优良,斑块分布更加集中,景观格局朝着林地单一化方向发展,导致河流输沙量显着降低。在类型水平上,水体斑块密度指数（PD5）、耕地斑块类型面积百分比（PLAND3）、林地斑块密度指数（PD1）和林地景观形状指数（LSI1）等景观指数与输沙量相关性程度较强。在景观水平上,LSI与输沙量呈显着正相关关系,相关系数为0.78。景观水平上的景观分离度指数（DIVISION）和类型水平上水体的斑块密度指数（PD5）对输沙量解释度最大。此外,相较于景观水平,以类型水平指数表征对输沙量的解释能力,拟合效果优良。综上所述,流域径流输沙过程受气候（降水量、温度）和景观格局变化的影响强烈。气候条件是影响旬河径流量的主要因素。流域景观格局与河流输沙量密切相关,景观破碎化会导致土壤水土流失趋于严重。将影响水文循环的各环节因素（植被类型及长势等）与水文模型相耦合,是进一步揭示流域径流输沙时空变化规律的有效途径。
周雄冬[5]（2019）在《青藏高原底栖动物对河流地貌的响应研究》文中指出青藏高原边缘地形急变,是地球上最复杂多样的生态地貌动力系统之一。本文以大型无脊椎底栖动物为指示物种,对青藏高原南部边缘区的雅鲁藏布江中下游、怒江中下游和东北部边缘区的白河中下游开展了野外调查和试验研究,分析、总结了不同栖息地类型的环境特征和底栖动物群落特征,揭示了底栖动物群落对深切峡谷中正在发育的大型尼克点、稳定的堰塞湖群和高原草甸上的弯曲河流-牛轭湖系统等典型河流地貌的响应规律和机制。依据水流功率大小,雅鲁藏布江中下游的栖息地类型主要分为三种:低水流功率栖息地、中等水流功率栖息地和由正在发育的大型尼克点形成的高水流功率栖息地。水流功率是影响该区域底栖动物群落最重要的物理环境变量,底栖动物密度与水流功率表现出显着的负相关关系,偏好低、中、高水流功率条件的底栖动物种类分别占27.8%、63.9%和8.3%。依据与堰塞湖群的相对空间位置,怒江中下游的栖息地类型主要分为五种:正常干流、支流、堰塞坝头、堰塞湖和堰塞坝下。相比于正常干流和支流,堰塞湖群中栖息地的底栖动物α多样性偏低,但它们极大地提升了该区域干流的β多样性,并为干流提供了47.8%的特有物种。此外,怒江中下游堰塞湖群中的均匀沙滩为一种全新发现的掘沙蜉蝣Behningia nujiangensis提供了最重要的物理栖息地条件。依据底质条件和水文连通性,白河中下游的栖息地类型主要分为四种:沙质河流、卵石河流、半连通型牛轭湖和隔离型牛轭湖。水生植被湿重是影响该区域底栖动物群落的最重要的因素之一。牛轭湖连通性直接决定了水生植被湿重大小,间接影响了底栖动物密度大小。此外,隔离型牛轭湖较其它栖息地具有更复杂的底栖动物食物网结构,其贮藏的有机碳量是沙质河流的50倍,卵石河流的3倍,这对于提高该区域次级生产力具有重要意义。三个研究区域的底栖动物多样性本底水平为:怒江中下游>雅鲁藏布江中下游>>白河中下游。正在发育的大型尼克点对雅鲁藏布江中下游γ多样性的提升较小;稳定的堰塞湖群对怒江中下游γ多样性的提升较大;牛轭湖对白河中下游γ多样性的提升极大。基于底栖动物群落指标构建的多指标评价体系对青藏高原边缘区不同生态质量的栖息地斑块具有良好的区分能力。
刘希[6]（2019）在《华南前汛期极端降水成因和中尺度对流系统组织结构研究》文中研究指明华南前汛期（4-6月）华南地区强降水事件频发,人口密集且经济发展程度高的华南区域已被列为全球暴雨灾害的最高风险区之一,因此华南前汛期极端降水是我国暴雨灾害研究的重点。本文围绕华南前汛期华南极端降水事件,首先对比分析了多次事件中内陆和沿海双雨带形成的关键动力因子。在此基础上,针对2014年5月11日广东沿海暖区极端降水事件,分析了中尺度对流系统（MCS）的对流触发与发展机制,详细剖析了此次极端降水事件中MCS的多中尺度雨带（MRB）对流组织结构特征,建立了此类沿海暖区MCS的组织结构和维持发展的概念模型,并深入分析了MRB型MCS内部弓形回波的形成机制,建立了此类弓形回波分裂和重建的概念模型。主要结论如下:（1）基于2011-2017年5-6月地面自动站观测降水资料,挑选了8个同时具有沿海暖区雨带和内陆强天气尺度强迫雨带的双雨带降水事件。基于ECMWF全球集合预报资料,进行敏感性分析,结果表明双低空急流（LLJs）是华南地区双雨带形成的关键动力因子。内陆雨带主要与和天气尺度低值系统相关的低空急流（SLLJ）关系密切,尤其是地转经向风,更强的SLLJ有利于在锋面/切变线的南侧造成更强的内陆雨带。沿海暖区极端降水产生的关键动力因子主要位于边界层内,边界层急流（BLJ）中更强的非地转经向风有利于在海岸线附近形成风的辐合,在沿海区域造成更强的降水。（2）2014年5月11日,珠海和深圳一带（称为“关键区”）24小时累积降水台站纪录高达451mm,为当年华南前汛期日降水之冠。此次极端降水过程主要由两个准线状、长生命史的MCS（MCS1和MCS2）造成。两个MCS先后在阳江沿海形成,随后沿着海岸线向东偏北方向移动,相续影响珠海和深圳一带。两个MCS位于华南暖区沿海,大气环境有利于对流的初生和发展。这两个MCS的初生都与沿海中尺度地形抬升有关。龙高山（鹅凰嶂）持续抬升来自洋面的暖湿东南气流,不断触发对流新生,在迎风坡形成一条中-β尺度雨带,继而发展为MCS1（MCS2）。此外,MCS1的初生还与一条地面中尺度出流边界（MOB）有关。该MOB位于前日降水形成的冷池的南侧,持续抬升来自海上的偏南暖湿气流,造成对流连续新生,与地形抬升触发的雨带合并发展为MCS1。MCS1和MCS2的维持与另一条地面MOB有关。两个MCS先后移入关键区后,产生的降水在地面形成厚度约800m的冷池和MOB。边界两侧温差约2-4°C,有偏北冷出流和偏南暖湿海洋气流辐合。这条浅薄的MOB足以抬升来自海上的偏南暖湿空气到达其自由对流高度,继而连续触发对流,对流降水蒸发冷却进一步维持或增强冷池和MOB。这种正反馈过程有利于MCS在关键区内准静止维持,产生极端降水。（3）MCS1与MCS2中不同尺度的对流元素排列共同造成“5.11”暖区极端降水事件。MOB附近连续新生的对流单体在中层西南气流的引导下形成单体排列,依次经过相同的地面站造成局地强降水。对流单体排列过程中,产生的雨滴直径减小,数浓度显着增加。由于MOB上辐合分布不均,沿着MOB形成多条中-β尺度雨带,它们沿着海岸线近似平行排列,缓慢地向东偏北方向移动。雨带排列和单体排列共同造成关键区内的持续强降水。此外,MCS2中先后两次出现弓形雨带,东移过程中弓形雨带的南端与MOB持续相交。MOB上对流快速新生使弓形回波的南段准静止维持,低层强后向入流使得弓形回波中段快速东移,南段和中段的移动差异使得弓形回波断裂。断裂后弓形雨带的中段与MOB再次相交,使得中尺度雨带重建。至此弓形雨带的快速断裂并重建过程（RSRE）结束,形成两条新的中尺度雨带,有利于雨带数目增多以及雨带排列的形成。由于MOB准静止维持,RSRE过程可连续多次发生,直到弓形雨带的后向入流消失,或者弓形雨带彻底离开MOB。（4）“5.11”暖区极端降水事件中,MCS2内部先后出现的两个弓形回波（BE1和BE2）及其后方向前的入流（简称“后向入流”）对于RSRE过程的形成具有重要作用。弓形回波的形成与偏西后向入流的形成与发展密切相关,低层后向入流主要由弓形回波南侧的反气旋涡旋所造成。BE1形成前,对流雨带的西南侧形成反气旋涡旋,贡献了后向入流的54%。BE1发成熟后,在BE1的南北两侧出现两个涡旋对。南侧的反气旋贡献了58%的后向入流,北侧的气旋对于后向入流几乎没有贡献,南侧反气旋中的负涡度主要由拉伸项所贡献。BE2的北侧没有气旋存在,仅有南侧的反气旋。在BE2的初生阶段,反气旋对后向入流的贡献达到62%。反气旋主要由水平平流项以及倾斜项共同作用造成。BE2发展成熟时,水平平流项以及拉伸项共同造成BE2南侧的反气旋,贡献了约52%的后向入流。
Elly Josephat Ligate[7]（2018）在《人类活动对坦桑尼亚热带沿海生态系统结构的干扰和服务价值的影响》文中提出农业和放牧活动是坦桑尼亚沿海生态系统的主要威胁,因此本研究旨在调查两类活动对坦桑尼亚沿海地区生态系统结构的干扰和对服务价值的影响,即通过调查人类活动干扰地点的土壤空间特征和植被状态,建立沿海生态系统服务价值的时间动态,生成坦桑尼亚热带生态系统可持续的管理信息。具体而言,研究目标包括:1.明确坦桑尼亚沿海生态系统干扰地中土壤物理性质（电导率,土壤质地和容重）和化学性质（氮（N）,碳（C）,磷（P））,钙（Ca）,镁（Mg）,钾（K）和钠（Na）的空间变异.2.调查人类活动干扰对坦桑尼亚天然热带沿海森林中植被和再生潜力的影响;3.分析和评估坦桑尼亚人为干扰和完整的沿海森林生态系统的植被和土壤特性之间存在的相互关系;4.探讨社会经济活动如何促成土地覆盖和土地利用变化及其对坦桑尼亚沿海生态系统服务价值的影响.5.确定和评估坦桑尼亚受干扰的热带沿海生态的当前恢复干预措施并确定恢复阻碍因素。研究区域位于坦桑尼亚和肯尼亚北部边境以及坦桑尼亚和莫桑比克南部的850公里范围内。该区域是坦桑尼亚沿海生态系统最多的区域,在2000年至2016年之间具显着的生态系统扰动。为明确受农业和放牧业干扰的沿海地区的结构和服务之间的相互作用,本研究收集了生物物理和社会经济数据。先从覆盖S37 00,S3750的区域计算出土地覆盖和土地利用的分类,并从受两大典型干扰的Uzigua森林保护区采集样本。在ADS,DGS和CFS中从47个采样样地中收集土壤样品。电导率由电导率仪测定,土壤质地用移液管法测定,体积密度用土壤干重除以体积计算。通过凯氏酸消化程序测定总氮,同时通过Walkley-Black程序分析总碳。通过Bray-II方法测定有效磷。使用醋酸铵（1M NH 4 OAc）（pH 7.0）提取可交换的Ca,K,Mg和Na。然后通过火焰光度计测定K含量,同时进行乙二胺四乙酸（EDTA）滴定以测量Ca和Mg。为分析土地覆盖和土地利用,使用Arc View 1.3和ERDASimag软件8.3.1版进行地理信息系统（GIS）分析,结合地面验证以收集在图像解释的初步阶段中描述的生物物理数据和修改的土地覆盖面积。从对照、农业和放牧地点收集活植被信息,用于确定人类受干扰地点的森林结构。根据事先准备的树种清单,结合每个土地用途计算:（i）每单位面积的活树数量（N/ha）,（ii）活树基面积（m2）/ha),和（iii）每单位面积的活树体积（m3/ha）。通过基面积测量成年树干、幼树和幼苗所占的面积。采用（i）香农多样性指数,（ii）辛普森多样性指数,iii)物种均匀度和（iv）重要性价值指数（IVI）分析了生物多样性指数。所有计算通过Microsoft Excel 10和社会科学软件统计软件包（SPSS）进一步分析,为获得树参数与土壤变量之间的最佳线性组合进行了典型的多元相关分析,去趋势规范对应分析（DCCA）。结果表明:人为活动后,沿海生态系统中空间土壤性质以及森林结构参数和时间生态系统服务价值存在显着差异。1.CFS和ADS之间的电导率（μS/cm）的平均变化为 26.197±8.42;CFS 和 DGS 为 5.55±7.45;ADS和DGS为20.65 ±3.97。沙质土壤颗粒介于86.06%至86.79%之间,粘土介于11.40%至14.98%之间,土地用途淤泥介于1.81%至2.57%之间。CFS和ADS中的体积密度为0.05±0.23,在CFS中,DGS为0.13±0.02,在ADS和DGS中为0.08±0.02。氮的平均值（百分比）分别为16.07±0.34,1.75±0.25,6.5土0.20;碳分别为14.48±0.23,11.81±0.13,12.24±0.30;CFS,ADS 和 DGS 的磷分别为 14.12±6.57,17.74±3.96 和 13.31±2.86。ADS 的总碳含量略低于 DGS。CFS中的碳氮比率高于受干扰的地点。Ca2+的可溶性碱基平均值分别为3.75,3.11 和 0.63;Mg2+分别为 0.80,5.87 和 6.67;K+分别为 0.03,0.55和0.52;Na+分别为0.01,0.31和0.31;阳离子交换容量（cmol（+）/kg）分别为2.61,13.74和16.36,三个区域的基础饱和度（%体积）分别为10.29,5.86和4.42。2.同样,植被林参数和多样性指数存在显着差异。与ADS和DGS相比,CFS中的地块具有更高的成年树木,基础面积和体积平均值。ADS中的地块具有最高的Shannon-Wiener幼苗和幼树指数,其次是CFS和DGS。与DGS相比,CFS和DGS的幼苗和幼树的Simpson指数更高。ADS和DGS中的地块中Simpson指数大于封闭地点更高的成年树。幼苗和幼树的适宜性在CFS中最高,其次是ADS和DGS。与DGS和CFS相比,ADS中的地块具有更高的成年树木的均匀性。此外,ADS和DGS中的地块对幼苗的重要性价值指数高于CFS。3.多变量典型相关显示CFS,ADS和DGS之间存在显着差异。对于林分参数（TSP）和土壤物理参数（SPP）,典型相关性为F = 2.400,p<0.012。在 ADS 中,F-检验为 0.529,p = 0.938。在 DGS 中,所有规范轴的显着性为F = 1.207,p =0.242。可溶性碱基和TSP的相关性为 F = 2.448,CFS 中 p =0.018,F = 0.687,ADS 中 p =0.790,DGS中F = 0.743,p =0.808。在CGS中,不溶性碱基和TSP的值为F =0.816,p =0.572,FFS 为 0.687,p =0.790,F =0.070,p =0.020。SPP 和 Shannon 指数是 F = 1.103,CFS 中 p<0.388,F = 0.520,ADS中 p = 0.714,DGS 中 F = 0.932,p =0.444。SPP 和 IVI 为 F =0.042,CFS 中 p =0.996,F = 0.819,ADS 中 p =0.620,DGS 中 F =0.633,p = 0.724。可溶性碱和均衡性为F = 0.119,CFS中p=0.968,F = 0.001,ADS 中 p =0.001,F =0.011,DGS 中 p =0.001。在CFS,ADS和DGS之间,CNP与公平性之间几乎没有确定的相关性。4.2000年至2016年间,沿海生态系统面积（单位ha）发生了显着变化。森林面积下降为-36 441（-10%）,放牧面积为-6 347（-22%）,湿地为-112（-2%）。LCLU地区的扩张在灌木林中为11 751（37%）,农田为30 506（43%）,水体为279（14%）,人工表面为365（14%）。森林覆盖率下降12%,放牧面积下降2%,湿地面积下降2%,耕地面积下降30%,灌木面积下降27%,水体下降12%。ESV和总人口比率在2000年,2010年和2016年逐年下降,分别为80.4美元,63.8美元和46.0万美元。在农作物种植,牲畜饲养和生物能源利用方面,LCLU变化和ESV值、人口和家庭之间存在完美的正相关关系。5.本研究还发现,植树造林,重新造林和保留自然生长的树木是坦桑尼亚沿海地区使用的主要恢复干预措施。在某些情况下,可实行对森林入侵者的驱逐以允许受干扰的森林自然再生。同时,社会经济和气候因素对人工种植和自然再生树产生了显着的负面影响（p<0.050）。但目前对恢复干预的生态价值的理解仍有限,一方面缺乏改良的种植材料;另一方面,当地社区对森林资源的过度依赖也严重阻碍了恢复干预措施。调查结果表明人类活动的干扰影响了坦桑尼亚整个沿海地区的生态系统结构和服务价值。其中,人口和社会经济活动是主要驱动因素,特别是需求增加导致沿海生态系统的价值大幅流失。如果没有外力介入,生态系统有进一步受损的危险。因此,本研究建议1.规范人口和社会经济活动,以避免沿海LCLU变化产生进一步负面影响。2.通过确保充分解决沿海地区的社会经济和生态相互作用,改进目前的恢复干预措施。3.为了使社会经济活动成为一个对沿海生态系统无害的解决方案,需要调查和确定沿海地区允许的最低农作物种植和牲畜放牧一体化平衡点。
徐晶[8]（2018）在《卧虎山流域气候及土地利用变化对土壤侵蚀的影响研究》文中进行了进一步梳理研究气候及土地利用变化对土壤侵蚀的影响,对区域生态恢复、水土生态治理的发展具有重要意义。本文以济南市卧虎山流域为研究对象,利用Mann-Kendall非参数检验、滑动t检验、小波周期分析、泰森多边形及空间插值等方法,对研究区水文气象要素的时空变化特征进行了分析;基于人工模拟降雨试验结果,利用SWAT模型、土壤侵蚀RUSLE模型及情景分析等手段,探讨了不同气候及土地利用变化情景对研究区土壤侵蚀的影响,取得的主要研究成果如下:（1）研究区1980-2016年的降水量、气温及径流量均呈现不显着的增加趋势,而蒸发量呈现显着的降低趋势;多年平均降水量是731.34mm,存在着4-10a、13-20 a和25-30 a的周期变化规律,且空间分布不均,由东向西逐渐递减;多年平均气温是14.7℃,变化周期为25-30 a;多年平均蒸发量是2010.05 mm,存在着5-12 a和25-30 a的周期变化规律;多年平均径流量是5951.79×104 m3,变化周期为5-8 a和12-18 a;研究区年径流深与年降水量的相关性较高,相关系数为0.70。（2）设置 10°、15°、20°和 25°四种坡型,30、40、60、80、100 mm/h 五个降雨强度,随机种植、块状种植、条状种植、坡底种植、坡中种植、坡顶种植六种草本植被种植格局,纯灌、草灌结合和纯草三种植被配置,25%、50%和75%三类植被覆盖度,利用人工模拟降雨装置研究坡面的产流产沙规律。由结果可知,当降雨强度为30 mm/h和100 mm/h时,四种坡型的产流量分别是:66.12 L、86.89 L、102.36 L、94.51 L 和 155.00L、173.00L、210.15L、179.00L,产沙量分别是:92.66g、120.89 g、135.68 g、129.77 g 和 172.59 g、214.65 g、264.32 g、245.24 g,即降雨强度相同时,随坡度增大,产流、产沙量先增大后减小;当坡度为20°时,30-100 mm/h降雨强度下的产流、产沙量分别是:102.36 L、124.56 L、155.54 L、172.58 L、210.15 L 和 135.68 g、156.58 g、178.21 g、221.58 g、264.32 g,即坡度相同时,降雨强度增大,坡面产流、产沙量相应增大;产流速率随降雨时间呈现先增大后趋于稳定的趋势,而产沙浓度则先增大后减小,最后趋于稳定;当坡度为20°,降雨强度为30mm/h时,不同草本植被种植格局条件下的产流量由小到大依次为:随机种植（57.23 L）<块状种植（69.43 L）<条状种植（71.21 L）<坡中种植（80.07L）<坡底种植（85.06 L）<坡顶种植（94.43 L）,产沙量为:坡底种植（68.24 g）<随机种植（83.54 g）<块状种植（92.45 g）<坡顶种植（105.64 g）<坡中种植（116.25 g）<条状种植（125.32 g）;当坡度为20°,降雨强度为30 mm/h,覆盖度为50%时,不同植被配置的产流、产沙量由小到大依次为:草灌结合配置（72.24 L,81.32 g）<纯草配置（76.07 L,86.24 g）<纯灌配置（81.34L,96.54g）,且随着植被覆盖度的增大,坡面产流、产沙量均明显减小。（3）用SWAT模型模拟研究区的径流具有良好的适用性,由模拟结果可知,率定期的相关系数R2和纳什效率系数NSE值分别是0.85和0.82,验证期的R2和NSE分别是0.89和0.88。（4）由RUSLE模型模拟研究区土壤侵蚀的结果可知,除1996年属于中度土壤侵蚀外,1988、2002、2009和2014年均属于轻度土壤侵蚀;流域的土壤侵蚀模数及侵蚀量随植被覆盖度的增加而减小;随高程的增大,先增大后减小,在300-500 m范围内最大;随坡度的增大,同样是先增大后减小,土壤侵蚀模数在15-20°范围内最大,而土壤侵蚀量在25-35°范围内最大;不同坡向的土壤侵蚀模数由大到小依次为:阳坡>半阳坡>半阴坡>阴坡,土壤侵蚀量则为:半阳坡>阳坡>阴坡>半阴坡。（5）依据极端土地利用情景下径流及土壤侵蚀的模拟结果,结合流域实际的气候、地形及土地利用特征,模拟土地利用优化配置后的径流及土壤侵蚀变化。通过与2014年土地利用下的模拟结果对比可知,土地利用优化配置后的多年平均径流量降低了 483×104 m3,降低率为8.71%;土壤侵蚀模数由942.23 t.km-2.a-1降至804.81 t-km-2.a-1,土壤侵蚀量由 50.79×104 t 降至 43.38×104t,降低率为 14.59%。（6）通过模拟不同气候变异情景下的径流变化可知,径流对降水量变化的敏感性高于对气温变化的敏感性。降水量每增加10%,径流量平均增加17.42%,每减小10%,径流量平均减小13.37%;多年平均径流量随着气温的升高或者降低,均呈现减小的变化趋势,气温每升高或降低℃,径流量分别降低了 1.67%和3.39%。
程欣,帅传敏,王静,李文静,刘玥[9]（2018）在《生态环境和灾害对贫困影响的研究综述》文中进行了进一步梳理集中连片特困地区已成为中国扶贫攻坚的主战场,贫困与生态环境、灾害等诸多因素交织在一起,是中国新时期扶贫开发最难啃的硬骨头。本文分别对生态环境与贫困、灾害与贫困的关系进行了分析,探索了贫困人口的减贫诉求和扶贫模式,最后提出了兼顾环保、减灾和减贫的系统性扶贫理论模型和分析框架,以期为中国政府制定系统性减贫策略奠定理论基础。分析发现:（1）生态环境与贫困存在复杂关联,关键影响因子包括环境恶化因素、资源因素和多维贫困因素;（2）灾害与贫困的关系研究主要关注脆弱性、直接关系和农户生计三个视角;（3）贫困人口的诉求呈现多元化趋势,但扶贫模式却较少综合考虑环境和灾害等因素。因此,在未来研究中:（1）生态环境和贫困关系的研究应该更加重视可持续发展问题;（2）灾害对贫困的间接影响因素值得关注,贫困农户的脆弱性和灾后修复等问题也不容忽视;（3）应关注创新性扶贫模式开发,积极促进可再生能源与精准扶贫的有机结合;（4）应该综合地考虑生态环境、灾害和贫困关联的关键因素提出系统性减贫策略。
吴迪[10]（2018）在《青藏高原对流性降水的湿物理过程参数化及动力学研究》文中认为青藏高原夏季独特的热、动力强迫作用,使该地区的对流性降水具有特殊性。针对青藏高原对流云及其降水过程的模拟,目前中尺度模式仍存在着较大的不确定性,而云和降水的湿物理过程（积云对流和云微物理）参数化在其中扮演着重要的角色。本文利用中尺度模式WRF模式,评估了WRF对该地区对流云降水的模拟能力,基于降水模拟存在的较大偏差,在Kain-Fritsch Eta（KFeta）积云方案的基础上提出了一个新的对流调整时间尺度方案,分析研究了新方案中对流调整时间与对流云特征之间的联系,并检验了新方案对降水模拟的改进效果;分析了模式初始场资料的偏差对青藏高原地区对流降水过程的影响机制;分析了云微物理过程对于青藏高原地区对流云中对流层高层云冰的模拟效果,在WDM6云微物理方案基础上提出了云冰相过程参数化的改进方案,并进行了初步的检验。此外,通过青藏高原地区多次对流性降水过程的模拟,分析了地表非绝热加热和降水凝结潜热对高原涡生成、发展及其降水的影响,以及该地区重力波动力特征与降水之间的联系。得出以下主要结论:本文通过对青藏高原东部地区一次对流云降水过程的模拟,对比中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐时降水产品。结果表明,使用KFeta积云方案模拟的降水相比观测存在较大偏差,而Multi-Scale KFeta（MSKF）积云方案虽在一定程度上改善了模拟效果,但仍然存在偏差。进一步分析表明,目前的KFeta积云方案没有充分地考虑青藏高原局地深厚的弱对流特征,不适用于青藏高原地区的对流云降水过程。本文提出了一个新的对流调整时间方案,新方案不再依赖于水平分辨率,而是考虑了对流云内的垂直运动,适用于高分辨率的模拟。模拟结果表明,新方案减少了该地区对流不稳定耗散所需的对流调整时间,更为合理地再现了对流云的强夹卷过程和累积降水,提高了青藏高原地区夏季对流云降水的模拟分布和强度特征。模拟的对流动力过程通过改变温度倾向反馈,对深厚的弱对流实施了快速地对流调整过程;通过3个对流降水个例的模拟,检验了新方案在高原地区的适用性。敏感试验结果表明,模式初始场在该地区低层相对湿度（RH）的偏差通过对流参数化过程中的下沉冷却作用,对对流云系统传播速度的模拟有着显着影响。对于相对湿度的适当修正加强了下沉强度和近地面的对流触发,从而在一定程度上减少了模拟的对流传播偏差。云微物理方案对云特性的不准确描述会在一定程度上影响着云和降水的模拟。本文进一步利用卫星模拟器合成的卫星云图,对比FY-2E卫星观测资料表明,WDM6云微物理方案对于深对流云系统云顶亮温的模拟存在暖偏差。进一步地敏感性试验分析表明,偏差主要来源于对流层上层云冰过程的参数化不合理,模拟的对流层高层较大直径的云冰晶粒子下落速度加快,高层云冰含量显着减少,导致云顶亮温模拟偏暖。为此,本文提出了一个冰相过程参数化的改进方法,其考虑了云内温度、饱和水汽压以及垂直运动对冰晶数浓度的影响,使用了依赖温度的云冰质量—直径经验关系来描述云冰粒子特性。结果表明,改进方案对于此次过程中深对流云的云顶亮温和降水分布的模拟有所改善,并通过模拟青藏高原地区一次对流降水过程,初步检验了改进方案在该地区的适用性。在青藏高原地区对流性降水的机制研究中,非绝热加热作用有着重要作用,同时又是一个值得深入研究的问题。针对青藏高原地区的热力强迫作用,本文模拟了3次青藏高原地区的高原涡对流降水事件。基于地表热通量和降水凝结潜热的敏感性试验表明,降水发生前地表热通量存在异常大值区,配合低槽槽前500hPa正相对涡度平流共同诱发了高原涡的生成。降水的出现抑制了地表热通量,降水凝结潜热的释放没有进一步加强高原涡发展,仅是高原涡降水的产物。局地位涡的动力诊断进一步分析表明,初期低层500hPa以下与地表热通量加强有关的非绝热加热对高原涡的产生有着显着地正贡献;随后降水的发生导致了低层非绝热加热的正贡献减弱,同时中层475hPa以上由降水凝结潜热引起的非绝热加热起主导作用,对高原涡及其降水产生负贡献,导致高原涡消亡。本质上,高原涡的演变过程更应该是地表热通量与大气凝结潜热之间的转化过程。青藏高原地区对流性降水的动力机制研究中,重力波动力学特征对对流性降水有着重要的影响,通过模拟青藏高原东部地区2次强降水过程,结果表明,降水过程中的垂直速度场和散度场交替式运动完整地表现出波的传播特征,其伴随的上升运动和降水也有着密切的联系;Richardson数的分析表明,5-6 km高度上垂直切变不稳定出现的时间先于这些波传播的发生,随着波动的增强,垂直切变逐渐减弱,垂直切变的不稳定气流为重力波提供能量;Morlet小波分析结果表明,两次降水过程中以中尺度重力波为主,其中较长波长的重力波出现时间早,持续时间长,对强降水过程的加强起主要作用。
二、A MESO-β SCALE SIMULATION OF THE EFFECTS OF BOREAL FOREST ECOSYSTEM ON THE LOWER ATMOSPHERE（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、A MESO-β SCALE SIMULATION OF THE EFFECTS OF BOREAL FOREST ECOSYSTEM ON THE LOWER ATMOSPHERE（论文提纲范文）
（1）New innovations in pavement materials and engineering:A review on pavement engineering research 2021（论文提纲范文）
| 1. Introduction |
| (1) With the society development pavement engineering facing unprecedented opportunities and challenges |
| (2) With the modern education development pavement engineering facing unprecedented accumulation of scientific manpower and literature |
| 2. Asphalt binder performance and modeling |
| 2.1. Binder damage,healing and aging behaviors |
| 2.1.1. Binder healing characterization and performance |
| 2.1.1. 1. Characterizing approaches for binder healing behavior. |
| 2.1.1. 2. Various factors influencing binder healing performance. |
| 2.1.2. Asphalt aging:mechanism,evaluation and control strategy |
| 2.1.2. 1. Phenomena and mechanisms of asphalt aging. |
| 2.1.2. 2. Simulation methods of asphalt aging. |
| 2.1.2. 3. Characterizing approaches for asphalt aging behavior. |
| 2.1.2. 4. Anti-aging additives used for controlling asphalt aging. |
| 2.1.3. Damage in the characterization of binder cracking performance |
| 2.1.3. 1. Damage characterization based on rheological properties. |
| 2.1.3. 2. Damage characterization based on fracture properties. |
| 2.1.4. Summary and outlook |
| 2.2. Mechanism of asphalt modification |
| 2.2.1. Development of polymer modified asphalt |
| 2.2.1. 1. Strength formation of modified asphalt. |
| 2.2.1. 2. Modification mechanism by molecular dynamics simulation. |
| 2.2.1. 3. The relationship between microstructure and properties of asphalt. |
| 2.2.2. Application of the MD simulation |
| 2.2.2. 1. Molecular model of asphalt. |
| 2.2.2. 2. Molecular configuration of asphalt. |
| 2.2.2. 3. Self-healing behaviour. |
| 2.2.2. 4. Aging mechanism. |
| 2.2.2. 5. Adhesion mechanism. |
| 2.2.2. 6. Diffusion behaviour. |
| 2.2.3. Summary and outlook |
| 2.3. Modeling and application of crumb rubber modified asphalt |
| 2.3.1. Modeling and mechanism of rubberized asphalt |
| 2.3.1. 1. Rheology of bituminous binders. |
| 2.3.1. 2. Rheological property prediction of CRMA. |
| 2.3.2. Micromechanics-based modeling of rheological properties of CRMA |
| 2.3.2. 1. Composite system of CRMA based on homogenization theory. |
| 2.3.2. 2. Input parameters for micromechanical models of CRMA. |
| 2.3.2. 3. Analytical form of micromechanical models of CRMA. |
| 2.3.2. 4. Future recommendations for improving micro-mechanical prediction performance. |
| 2.3.3. Design and performance of rubberized asphalt |
| 2.3.3. 1. The interaction between rubber and asphalt fractions. |
| 2.3.3. 2. Engineering performance of rubberized asphalt. |
| 2.3.3. 3. Mixture design. |
| 2.3.3. 4. Warm mix rubberized asphalt. |
| 2.3.3. 5. Reclaiming potential of rubberized asphalt pavement. |
| 2.3.4. Economic and Environmental Effects |
| 2.3.5. Summary and outlook |
| 3. Mixture performance and modeling of pavement materials |
| 3.1. The low temperature performance and freeze-thaw damage of asphalt mixture |
| 3.1.1. Low temperature performance of asphalt mixture |
| 3.1.1. 1. Low temperature cracking mechanisms. |
| 3.1.1. 2. Experimental methods to evaluate the low temperature performance of asphalt binders. |
| 3.1.1. 3. Experimental methods to evaluate the low temperature performance of asphalt mixtures. |
| 3.1.1. 4. Low temperature behavior of asphalt materials. |
| 3.1.1.5.Effect factors of low temperature performance of asphalt mixture. |
| 3.1.1. 6. Improvement of low temperature performance of asphalt mixture. |
| 3.1.2. Freeze-thaw damage of asphalt mixtures |
| 3.1.2. 1. F-T damage mechanisms. |
| 3.1.2. 2. Evaluation method of F-T damage. |
| 3.1.2. 3. F-T damage behavior of asphalt mixture. |
| (1) Evolution of F-T damage of asphalt mixture |
| (2) F-T damage evolution model of asphalt mixture |
| (3) Distribution and development of asphalt mixture F-T damage |
| 3.1.2. 4. Effect factors of freeze thaw performance of asphalt mixture. |
| 3.1.2. 5. Improvement of freeze thaw resistance of asphalt mixture. |
| 3.1.3. Summary and outlook |
| 3.2. Long-life rigid pavement and concrete durability |
| 3.2.1. Long-life cement concrete pavement |
| 3.2.1. 1. Continuous reinforced concrete pavement. |
| 3.2.1. 2. Fiber reinforced concrete pavement. |
| 3.2.1. 3. Two-lift concrete pavement. |
| 3.2.2. Design,construction and performance of CRCP |
| 3.2.2. 1. CRCP distress and its mechanism. |
| 3.2.2. 2. The importance of crack pattern on CRCP performance. |
| 3.2.2. 3. Corrosion of longitudinal steel. |
| 3.2.2. 4. AC+CRCP composite pavement. |
| 3.2.2. 5. CRCP maintenance and rehabilitation. |
| 3.2.3. Durability of the cementitious materials in concrete pavement |
| 3.2.3. 1. Deterioration mechanism of sulfate attack and its in-fluence on concrete pavement. |
| 3.2.3. 2. Development of alkali-aggregate reaction in concrete pavement. |
| 3.2.3. 3. Influence of freeze-thaw cycles on concrete pavement. |
| 3.2.4. Summary and outlook |
| 3.3. Novel polymer pavement materials |
| 3.3.1. Designable PU material |
| 3.3.1. 1. PU binder. |
| 3.3.1.2.PU mixture. |
| 3.3.1. 3. Material genome design. |
| 3.3.2. Novel polymer bridge deck pavement material |
| 3.3.2. 1. Requirements for the bridge deck pavement material. |
| 3.3.2.2.Polyurethane bridge deck pavement material(PUBDPM). |
| 3.3.3. PU permeable pavement |
| 3.3.3. 1. Permeable pavement. |
| 3.3.3. 2. PU porous pavement materials. |
| 3.3.3. 3. Hydraulic properties of PU permeable pavement materials. |
| 3.3.3. 4. Mechanical properties of PU permeable pavement ma-terials. |
| 3.3.3. 5. Environmental advantages of PU permeable pavement materials. |
| 3.3.4. Polyurethane-based asphalt modifier |
| 3.3.4. 1. Chemical and genetic characteristics of bitumen and polyurethane-based modifier. |
| 3.3.4. 2. The performance and modification mechanism of polyurethane modified bitumen. |
| 3.3.4. 3. The performance of polyurethane modified asphalt mixture. |
| 3.3.4. 4. Environmental and economic assessment of poly-urethane modified asphalt. |
| 3.3.5. Summary and outlook |
| 3.4. Reinforcement materials for road base/subrgrade |
| 3.4.1. Flowable solidified fill |
| 3.4.1. 1. Material composition design. |
| 3.4.1. 2. Performance control. |
| 3.4.1. 3. Curing mechanism. |
| 3.4.1. 4. Construction applications. |
| 3.4.1.5.Environmental impact assessment. |
| 3.4.1. 6. Development prospects and challenges. |
| 3.4.2. Stabilization materials for problematic soil subgrades |
| 3.4.2.1.Stabilization materials for loess. |
| 3.4.2. 2. Stabilization materials for expansive soil. |
| 3.4.2. 3. Stabilization materials for saline soils. |
| 3.4.2. 4. Stabilization materials for soft soils. |
| 3.4.3. Geogrids in base course reinforcement |
| 3.4.3. 1. Assessment methods for evaluating geogrid reinforce-ment in flexible pavements. |
| (1) Reinforced granular material |
| (2) Reinforced granular base course |
| 3.4.3. 2. Summary. |
| 3.4.4. Summary and outlook |
| 4. Multi-scale mechanics |
| 4.1. Interface |
| 4.1.1. Multi-scale evaluation method of interfacial interaction between asphalt binder and mineral aggregate |
| 4.1.1. 1. Molecular dynamics simulation of asphalt adsorption behavior on mineral aggregate surface. |
| 4.1.1. 2. Experimental study on absorption behavior of asphalt on aggregate surface. |
| 4.1.1. 3. Research on evaluation method of interaction between asphalt and mineral powder. |
| (1) Rheological mechanical method |
| (2) Microscopic test |
| 4.1.1. 4. Study on evaluation method of interaction between asphalt and aggregate. |
| 4.1.2. Multi-scale numerical simulation method considering interface effect |
| 4.1.2. 1. Multi-scale effect of interface. |
| 4.1.2. 2. Study on performance of asphalt mixture based on micro nano scale testing technology. |
| 4.1.2. 3. Study on the interface between asphalt and aggregate based on molecular dynamics. |
| 4.1.2. 4. Study on performance of asphalt mixture based on meso-mechanics. |
| 4.1.2. 5. Mesoscopic numerical simulation test of asphalt mixture. |
| 4.1.3. Multi-scale investigation on interface deterioration |
| 4.1.4. Summary and outlook |
| 4.2. Multi-scales and numerical methods in pavement engineering |
| 4.2.1. Asphalt pavement multi-scale system |
| 4.2.1. 1. Multi-scale definitions from literatures. |
| 4.2.1. 2. A newly-proposed Asphalt Pavement Multi-scale System. |
| (1) Structure-scale |
| (2) Mixture-scale |
| (3) Material-scale |
| 4.2.1. 3. Research Ideas in the newly-proposed multi-scale sys- |
| 4.2.2. Multi-scale modeling methods |
| 4.2.2. 1. Density functional theory (DFT) calculations. |
| 4.2.2. 2. Molecular dynamics (MD) simulations. |
| 4.2.2. 3. Composite micromechanics methods. |
| 4.2.2. 4. Finite element method (FEM) simulations. |
| 4.2.2. 5. Discrete element method (DEM) simulations. |
| 4.2.3. Cross-scale modeling methods |
| 4.2.3. 1. Mechanism of cross-scale calculation. |
| 4.2.3. 2. Multi-scale FEM method. |
| 4.2.3. 3. FEM-DEM coupling method. |
| 4.2.3. 4. NMM family methods. |
| 4.2.4. Summary and outlook |
| 4.3. Pavement mechanics and analysis |
| 4.3.1. Constructive methods to pavement response analysis |
| 4.3.1. 1. Viscoelastic constructive models. |
| 4.3.1. 2. Anisotropy and its characterization. |
| 4.3.1. 3. Mathematical methods to asphalt pavement response. |
| 4.3.2. Finite element modeling for analyses of pavement mechanics |
| 4.3.2. 1. Geometrical dimension of the FE models. |
| 4.3.2. 2. Constitutive models of pavement materials. |
| 4.3.2. 3. Variability of material property along with different directions. |
| 4.3.2. 4. Loading patterns of FE models. |
| 4.3.2. 5. Interaction between adjacent pavement layers. |
| 4.3.3. Pavement mechanics test and parameter inversion |
| 4.3.3. 1. Nondestructive pavement modulus test. |
| 4.3.3. 2. Pavement structural parameters inversion method. |
| 4.3.4. Summary and outlook |
| 5. Green and sustainable pavement |
| 5.1. Functional pavement |
| 5.1.1. Energy harvesting function |
| 5.1.1. 1. Piezoelectric pavement. |
| 5.1.1. 2. Thermoelectric pavement. |
| 5.1.1. 3. Solar pavement. |
| 5.1.2. Pavement sensing function |
| 5.1.2. 1. Contact sensing device. |
| 5.1.2.2.Lidar based sensing technology. |
| 5.1.2. 3. Perception technology based on image/video stream. |
| 5.1.2. 4. Temperature sensing. |
| 5.1.2. 5. Traffic detection based on ontology perception. |
| 5.1.2. 6. Structural health monitoring based on ontology perception. |
| 5.1.3. Road adaptation and adjustment function |
| 5.1.3. 1. Radiation reflective pavement.Urban heat island effect refers to an increased temperature in urban areas compared to its surrounding rural areas (Fig.68). |
| 5.1.3. 2. Catalytical degradation of vehicle exhaust gases on pavement surface. |
| 5.1.3. 3. Self-healing pavement. |
| 5.1.4. Summary and outlook |
| 5.2. Renewable and sustainable pavement materials |
| 5.2.1. Reclaimed asphalt pavement |
| 5.2.1. 1. Hot recycled mixture technology. |
| 5.2.1. 2. Warm recycled mix asphalt technology. |
| 5.2.1. 3. Cold recycled mixture technology. |
| (1) Strength and performance of cold recycled mixture with asphalt emulsion |
| (2) Variability analysis of asphalt emulsion |
| (3) Future prospect of cold recycled mixture with asphalt emulsion |
| 5.2.2. Solid waste recycling in pavement |
| 5.2.2. 1. Construction and demolition waste. |
| (1) Recycled concrete aggregate |
| (2) Recycled mineral filler |
| 5.2.2. 2. Steel slag. |
| 5.2.2. 3. Waste tire rubber. |
| 5.2.3. Environment impact of pavement material |
| 5.2.3. 1. GHG emission and energy consumption of pavement material. |
| (1) Estimation of GHG emission and energy consumption |
| (2) Challenge and prospect of environment burden estimation |
| 5.2.3. 2. VOC emission of pavement material. |
| (1) Characterization and sources of VOC emission |
| (2) Health injury of VOC emission |
| (3) Inhibition of VOC emission |
| (4) Prospect of VOC emission study |
| 5.2.4. Summary and outlook |
| 6. Intelligent pavement |
| 6.1. Automated pavement defect detection using deep learning |
| 6.1.1. Automated data collection method |
| 6.1.1. 1. Digital camera. |
| 6.1.1.2.3D laser camera. |
| 6.1.1. 3. Structure from motion. |
| 6.1.2. Automated road surface distress detection |
| 6.1.2. 1. Image processing-based method. |
| 6.1.2. 2. Machine learning and deep learning-based methods. |
| 6.1.3. Pavement internal defect detection |
| 6.1.4. Summary and outlook |
| 6.2. Intelligent pavement construction and maintenance |
| 6.2.1. Intelligent pavement construction management |
| 6.2.1. 1. Standardized integration of BIM information resources. |
| 6.2.1. 2. Construction field capturing technologies. |
| 6.2.1. 3. Multi-source spatial data fusion. |
| 6.2.1. 4. Research on schedule management based on BIM. |
| 6.2.1. 5. Application of BIM information management system. |
| 6.2.2. Intelligent compaction technology for asphalt pavement |
| 6.2.2. 1. Weakened IntelliSense of ICT. |
| 6.2.2. 2. Poor adaptability of asphalt pavement compaction index. |
| (1) The construction process of asphalt pavement is affected by many complex factors |
| (2) Difficulty in model calculation caused by jumping vibration of vibrating drum |
| (3) There are challenges to the numerical stability and computational efficiency of the theoretical model |
| 6.2.2. 3. Insufficient research on asphalt mixture in vibratory rolling. |
| 6.2.3. Intelligent pavement maintenance decision-making |
| 6.2.3. 1. Basic functional framework. |
| 6.2.3. 2. Expert experience-based methods. |
| 6.2.3. 3. Priority-based methods. |
| 6.2.3. 4. Mathematical programming-based methods. |
| 6.2.3. 5. New-gen machine learning-based methods. |
| 6.2.4. Summary and outlook |
| (1) Pavement construction management |
| (2) Pavement compaction technology |
| (3) Pavement maintenance decision-making |
| 7. Conclusions |
| Conflict of interest |
（2）泾河流域产水量空间演变与径流尺度效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 分布式水文模拟 |
| 1.3.2 水文空间变化机理特征 |
| 1.3.3 水文过程的尺度效应 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置和地形地貌 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.1.3 植被及土壤 |
| 2.1.4 社会经济条件 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 SWAT模型 |
| 2.2.2 空间自相关分析 |
| 2.2.3 经验正交函数(EOF)与旋转经验正交函数(REOF) |
| 2.2.4 地理探测器 |
| 第三章 SWAT模型的泾河流域多站点径流模拟分析 |
| 3.1 SWAT模型原理 |
| 3.2 泾河流域SWAT模型建立 |
| 3.2.1 模型数据库建立 |
| 3.2.2 模型数据导入和运行 |
| 3.2.3 模型适用性评价 |
| 3.3 径流模拟参数敏感性 |
| 3.3.1 参数敏感性分析方法 |
| 3.3.2 参数敏感性结果分析 |
| 3.4 径流率定、验证 |
| 3.4.1 单站点逐一率定与验证 |
| 3.4.2 多站点联合率定验证 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 单站点逐一校准与多站点联合校准结果对比分析 |
| 3.5.2 单站点逐一校准与多站点联合校准参数敏感性对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 泾河流域产水量时空演变特征 |
| 4.1 SWAT模型校准验证 |
| 4.2 泾河流域年产水量时空变化分析 |
| 4.2.1 泾河流域年产水量变化 |
| 4.2.2 泾河流域年产水量空间相关性分析 |
| 4.2.3 流域年产水量正交经验函数分解分析 |
| 4.2.4 流域年产水量旋转经验正交函数分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 泾河流域产水量影响因子分析及径流系数尺度效应 |
| 5.1 SWAT模型的率定、验证 |
| 5.2 地理探测器结果 |
| 5.2.1 风险区探测结果 |
| 5.2.2 生态探测结果 |
| 5.2.3 因子探测结果 |
| 5.2.4 交互作用探测结果 |
| 5.3 泾河流域径流系数的尺度效应 |
| 5.3.1 径流系数与尺度变化关系 |
| 5.3.2 泾河流域不同尺度上的径流系数影响因子 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 需进一步开展的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）Major Scientific Achievements of the First China–Japan Cooperative GAME/HUBEX Experiment: A Historical Review（论文提纲范文）
| 1.Introduction |
| 2.GAME/HUBEX experiment review |
| 3.Major results of the GAME/HUBEX |
| 3.1 Large-scale circulation characteristics and synoptic weather systems during the Meiyu period in East Asia |
| 3.2 Mesoscale and small scale systems in the Meiyu area |
| 3.3 Precipitation system along Meiyu front,rainstorm mechanism,and conceptual model |
| 3.4 Land surface processes and development of regional hydrological model in the Huaihe River basin |
| 4.GAME/HUBEX-2 outlook |
（4）基于SWAT模型的旬河流域径流和输沙模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展与趋势 |
| 1.2.1 气候变化与径流量关系研究 |
| 1.2.2 景观格局变化与输沙量关系研究 |
| 1.2.3 SWAT模型研究进展 |
| 1.3 研究内容与目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理方位 |
| 2.1.2 自然与人文环境概况 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 SWAT水文模型的构建 |
| 2.3.1 SWAT模型运行原理 |
| 2.3.2 空间及属性数据库的构建 |
| 2.3.4 子流域的划分 |
| 2.3.5 水文响应单元的生成及运行模型 |
| 2.3.6 模型参数敏感性分析、校准和验证 |
| 2.4 未来气候变化情景下的径流量模拟分析 |
| 2.4.1 未来气候情景的设置 |
| 2.4.2 径流量对气候变化响应分析 |
| 2.5 景观格局变化情景下的输沙量模拟分析 |
| 2.5.1 景观格局变化分析 |
| 2.5.2 流域产沙过程对景观指数变化的响应分析 |
| 第三章 流域径流量对未来气候变化情景的响应 |
| 3.1 模型适用性评价结果 |
| 3.1.1 流域径流量拟合结果 |
| 3.1.2 流域输沙量拟合结果 |
| 3.1.3 模型拟合效果评价 |
| 3.2 流域径流量对未来气候变化情景的响应 |
| 3.2.1 历史与未来降水量及温度变化 |
| 3.2.2 历史和未来气候情景下流域径流量的影响 |
| 3.2.3 RCP情景下年内四季度平均径流量对比 |
| 3.2.4 流域径流量与历史气候情景之间的关系 |
| 3.2.5 流域径流量与未来气候情景(RCP)之间的关系 |
| 3.2.6 讨论 |
| 第四章 流域输沙量对景观格局变化情景的响应 |
| 4.1 流域土地利用分类 |
| 4.2 时空尺度上子流域输沙量比较 |
| 4.3 流域景观格局指数空间分异特征 |
| 4.4 流域景观格局变化对输沙量的影响 |
| 4.5 子流域景观格局指数与输沙量相关性及解释度 |
| 4.6 讨论 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（5）青藏高原底栖动物对河流地貌的响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不同空间尺度上影响底栖动物的环境变量 |
| 1.2.2 基于底栖动物的栖息地评价方法 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 研究方法 |
| 2.1 研究手段 |
| 2.2 野外采样与室内鉴定 |
| 2.2.1 底栖动物采集与环境变量测量 |
| 2.2.2 底栖动物鉴定 |
| 2.3 底栖动物群落指标 |
| 2.4 生态统计方法 |
| 2.4.1 参数检验与非参数检验 |
| 2.4.2 特定指示物种识别 |
| 2.4.3 稀疏化方法 |
| 2.4.4 排序分析 |
| 2.4.5 回归分析 |
| 2.4.6 食物网模型 |
| 第3章 底栖动物对高能量河流条件的响应 |
| 3.1 研究区域 |
| 3.2 采样点布置 |
| 3.3 栖息地环境特征与底栖动物群落特征 |
| 3.4 底栖动物对高能量河流条件的响应 |
| 3.4.1 底栖动物多样性对正在发育的大型尼克点的响应 |
| 3.4.2 底栖动物密度对水流功率的响应 |
| 3.4.3 底栖动物对水流功率的偏好性 |
| 3.4.4 底栖动物对水流功率的适应力分析 |
| 3.4.5 底栖动物对高功率水流的适应策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 底栖动物对堰塞湖群的响应 |
| 4.1 研究区域 |
| 4.2 采样点布置 |
| 4.3 栖息地环境特征与底栖动物群落特征 |
| 4.4 底栖动物对堰塞湖群的响应 |
| 4.4.1 影响底栖动物的环境变量的识别 |
| 4.4.2 底栖动物多样性对堰塞湖群的响应 |
| 4.4.3 堰塞湖群对新物种(Behningia nujiangensis)分布的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 底栖动物对高原弯曲河流演变的响应 |
| 5.1 研究区域 |
| 5.2 采样点布置 |
| 5.3 栖息地环境特征与底栖动物群落特征 |
| 5.4 底栖动物对牛轭湖演变的响应 |
| 5.4.1 底栖动物多样性对牛轭湖演变的响应 |
| 5.4.2 影响底栖动物的环境变量的识别 |
| 5.4.3 底栖动物密度对牛轭湖演变的响应 |
| 5.4.4 底栖动物食物网对牛轭湖演变的响应 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于底栖动物的青藏高原河流生态评价 |
| 6.1 三个典型研究区的底栖动物群落格局与多样性比较 |
| 6.2 河流栖息地斑块的生态质量评价 |
| 6.2.1 多指标体系的基本框架 |
| 6.2.2 底栖动物群落指标的选取 |
| 6.2.3 指标权重的确定 |
| 6.2.4 多指标体系的评价能力 |
| 6.2.5 青藏高原边缘区河流栖息地斑块的生态质量评价结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 青藏高原常见底栖动物功能类群及耐污值 |
| 附录B Behningia nujiangensis的形态和系统分类研究 |
| B.1 Behningia nujiangensis Zhou and Bisset,sp.nov |
| B.2 B.nujiangensis的分类地位与生物特征 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）华南前汛期极端降水成因和中尺度对流系统组织结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 相关研究进展回顾 |
| 1.2.1 中尺度对流系统结构特征 |
| 1.2.2 中尺度对流系统触发以及维持机制 |
| 1.2.4 弓形回波的形成机制 |
| 1.2.5 降水的微物理特征 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 研究目标和内容 |
| 第二章 华南双雨带动力因子敏感性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 资料与方法 |
| 2.2.1 资料和质量控制 |
| 2.2.2 双雨带降水事件的选取 |
| 2.2.3 低空急流的分类与定义 |
| 2.2.4 敏感性分析法 |
| 2.2.5 准地转垂直运动诊断 |
| 2.3 观测特征分析 |
| 2.3.1 降水时空特征 |
| 2.3.2 天气尺度环境背景特征 |
| 2.3.3 对流演变以及回波结构特征 |
| 2.4 敏感性分析结果 |
| 2.4.1 双雨带的动力因子敏感性分析 |
| 2.4.2 双雨带降水预报差异的动力因素分析 |
| 2.4.3 关于非地转风的讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 “5.11”华南沿海暖区极端降水事件:触发以及维持机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 资料与方法 |
| 3.2.1 地面观测与质量控制 |
| 3.2.2 探空观测与探空调整 |
| 3.2.3 雷达观测与质量控制 |
| 3.2.4 双雷达风场反演 |
| 3.3 研究个例介绍 |
| 3.3.1 降水时空演变特征 |
| 3.3.2 对流演变特征 |
| 3.3.3 天气尺度环境背景特征 |
| 3.4 中尺度对流系统的触发与维持 |
| 3.4.1 中尺度对流系统的触发 |
| 3.4.2 中尺度对流系统的维持 |
| 3.4.3 双雷达风场反演结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 “5.11”华南沿海暖区极端降水事件:单体排列和雨带排列 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料和方法 |
| 4.2.1 地面站点降水资料 |
| 4.2.2 双雷达风场反演 |
| 4.2.3 双偏振雷达观测与质量控制 |
| 4.2.4 粒子相态识别算法 |
| 4.3 极端降水与单体、雨带排列 |
| 4.3.1 雨带演变与瞬时降水的关系 |
| 4.3.2 弓形回波的动力结构 |
| 4.3.3 雨带的微物理特征差异 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 “5.11”华南沿海暖区极端降水事件:弓形回波与后向入流 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 资料与方法 |
| 5.2.1 高空观测 |
| 5.2.2 双雷达风场反演 |
| 5.2.3 计算无涡旋风场 |
| 5.2.4 涡度收支诊断 |
| 5.2.5 热动力反演 |
| 5.3 弓形回波与后向入流的演变 |
| 5.3.1 BE1 及其后向入流的演变 |
| 5.3.2 BE2 及其后向入流的演变 |
| 5.4 后向入流的形成 |
| 5.4.1 BE1 中后向入流的形成 |
| 5.4.2 BE2 中后向入流的形成 |
| 5.5 涡旋的形成与发展 |
| 5.5.1 BE1 中涡旋的形成与发展 |
| 5.5.2 BE2 中涡旋的形成与发展 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文的特色和创新点 |
| 6.3 存在的问题和未来的研究方向 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）人类活动对坦桑尼亚热带沿海生态系统结构的干扰和服务价值的影响（论文提纲范文）
| Acronyms and Abbreviations |
| 摘要 |
| Abstract |
| CHAPTER ONE:INTRODUCTION |
| 1.1.Definitions of Key Terminologies |
| 1.2.Human Activities Disturbances on Ecosystems |
| 1.3.Impacts of Human Activities on Forest |
| 1.4.Crop-agriculture and Animal Husbandry Disturbances |
| 1.4.1.Crop-agriculture |
| 1.4.2.Effects of Grazing on the Ecosystems |
| 1.5.Coastal zone Ecosystems Disturbances |
| 1.6.Problem Statement and Justification |
| 1.7.Objectives of the Study |
| 1.7.1.The Main Objective of the Study |
| 1.7.2.Specific Objectives |
| 1.7.3.Study Questions |
| 1.7.4.Activities Performed |
| 1.7.5.Expected Outputs |
| 1.8.Significance of the Study |
| 1.9.Dissemination of Research Findings |
| CHAPTER TWO:LITERATURE REVIEW |
| 2.1.Human Activity Disturbances on Ecosystems |
| 2.2.Deforestation in the Coastal Zone of Tanzania |
| 2.3.Human activity disturbances on soil properties |
| 2.3.1.Disturbances and Electrical Conductivity |
| 2.3.2.The Interplays between Soils and Vegetation Structures |
| 2.3.3.Disturbances on Soil Texture and Bulk Density |
| 2.3.4.Disturbances and Soluble Bases |
| 2.3.5.Disturbances and Soluble Bases |
| 2.4.Human Disturbances on Forest Structure |
| 2.5.Canonical Correlation of Vegetation and Soil Properties |
| 2.6.Socioeconomic Activities and Ecosystems Services Values |
| 2.6.1.Changes on Land Coastal Ecosystems |
| 2.6.2.Drivers for Land Cover and Land Uses Change |
| 2.6.3.The LCLU Changes in the Coastal Zone of Tanzania |
| 2.6.4.Threats to Coastal Ecosystems of Tanzania |
| 2.6.5.Ecosystems Services Values |
| 2.6.6.Addressing LCLU and Ecosystems Services Values |
| 2.7.Restoration Interventions of Disturbed Forests |
| 2.7.1.The Role of Restoration Interventions |
| 2.7.2.Interventions for Restoration |
| 2.7.3.Goals of Restorations Interventions |
| CHAPTER THREE:MATERIALS AND METHODS |
| 3.1.Description of the Study Area |
| 3.1.1.Location |
| 3.1.2.Population and Occupations |
| 3.1.3.Climate |
| 3.1.4.Vegetation |
| 3.2.The Technical Route of the Study |
| 3.3.Land Use Classification |
| 3.4.Sampling Approaches |
| 3.5.Determination of Soil Physical Properties |
| 3.5.1.Determination of Electrical Conductivity (EC) |
| 3.5.2.Determination of Bulk Density and Soil Texture |
| 3.6.Determination of Non Soluble Bases (C, N and P) |
| 3.7.Determination of Soluble Bases (Ca, Mg, K and Na) |
| 3.8.Tree Data Collection |
| 3.8.1.Sampling Procedures |
| 3.8.2.Sampling Design |
| 3.8.4.Sampling Intensity, Size and Shape of Plots |
| 3.8.5.Vegetation Data Analysis |
| 3.8.6.Analysis of Biodiversity Indices |
| 3.8.6.1.The Shannon Diversity Index |
| 3.8.6.2.Index of Dominance/ Simpson's Index of Diversity |
| 3.8.6.3.Species Evenness |
| 3.8.6.4.Importance Value Index (IVI) |
| 3.9.Canonical Multivariate Data Analysis |
| 3.10.Computing LCLU and ESV |
| 3.10.1.Land Use Classification |
| 3.10.2.Computing the Ecosystem Service Values |
| 3.10.3.Quantifying LCLU Changes |
| 3.10.4.Assessment of Ecosystem Service Values |
| 3.10.5.Human to Ecosystem Services Values |
| 3.10.6.Methods for Collecting Socioeconomic Data |
| 3.10.6.1.Focus Group Discussions and Field Observations |
| 3.10.6.2.Household Surveys |
| 3.10.6.3.Key Informants Interviews |
| 3.10.6.4.Wrap-up Workshop |
| 3.10.6.5.Tools for Data Collection |
| 3.10.7.Collection of Restoration Data |
| 3.11.Restoration Data Analysis |
| CHAPTER FOUR:RESULTS |
| 4.1.Electrical Conductivity, Bulk Density and Soil Texture |
| 4.1.1.Electrical Conductivity across Land Uses |
| 4.1.2.Mean Values of Soil Texture across the Land Uses |
| 4.1.3.The Mean Values of Bulk Density across Land Uses |
| 4.1.4.Electrical Conductivity versus Soil Texture |
| 4.1.5.Electrical Conductivity and Bd across Land Uses |
| 4.1.6.Mean Difference of EC and CEC within Land Use |
| 4.1.7.Correlation of EC and CEC across Land Uses |
| 4.1.8.Electrical Conductivity versus Elevation |
| 4.1.9.Elevation versus Soil Texture across Land Uses |
| 4.1.10.Elevation and Bulk Density |
| 4.2.Status of Carbon, Nitrogen and Phosphorus |
| 4.2.1.Variation of Total Nitrogen across Land Uses |
| 4.2.2.Variation of Total Carbon across Land Uses |
| 4.2.3.Variation of Available Phosphorus across Land Uses |
| 4.2.4.Carbon-Nitrogen Ratio across Land Uses |
| 4.2.5.Variation of TN, TC and P against Elevation |
| 4.2.6.Correlation(R~2)of TN,TC and P within Land Uses |
| 4.2.7.Correlation of TN, TC and P across Land Use |
| 4.3.Soluble Bases Values |
| 4.3.1.Calcium Variation across CFS, ADS and DGS |
| 4.3.2.Magnesium Variation across CFS, ADS and DGS |
| 4.3.3.Potassium Variations across CFS, ADS and DGS |
| 4.3.4.Sodium Variation in CFS, ADS and DGS |
| 4.3.5.The CEC Variation across CFS, ADS and DGS |
| 4.3.6.Base Saturation Variation across CFS, ADS and DGS |
| 4.3.7.Correlations of Soluble Bases between Land Uses |
| 4.3.8.Correlation of Soluble Bases with Elevation Levels |
| 4.4.Analysis of Tree Species |
| 4.4.1.Species Density |
| 4.4.2.Diameters of Tree across Land Uses |
| 4.4.3.Basal Area of Trees across Land Uses |
| 4.4.5.Volume of Trees Sub-Categories across Land Uses |
| 4.4.6.Shannon-Wiener Index |
| 4.4.7.The Simpson's Index across Land Uses |
| 4.4.8.Shannon Equitability |
| 4.4.9.Important Value Index across Land Uses |
| 4.5.Tree Stand Parameters and Soil Properties |
| 4.5.1.Tree Stand Parameters and Soil Physical Properties |
| 4.5.2.Tree Stand Parameters and Soil Chemical Properties |
| 4.6.Diversity Indices and Soil Properties |
| 4.6.1.Diversity Indices and Soil Physical Properties |
| 4.6.2.Diversity Indices and Soil Chemical Properties |
| 4.7.Land Cover and Land Use, and ESV Dynamics |
| 4.7.1.The LCLU Area across 2000,2010 and 2016 |
| 4.7.2.Gain or Loss of LCLU across 2000,2010 and 2016 |
| 4.7.3.Changes of Ecosystem Service Values |
| 4.7.4.Human to Ecosystem Service Values |
| 4.7.5.Interviewed Population |
| 4.7.6.Factors Causing LCLU Change Community Awareness |
| 4.8.Restoration Interventions on the Disturbed Sites |
| 4.8.1.Households Size and Ages Groups for Restoration data |
| 4.8.2.Trees per Households per Residential Duration |
| 4.8.3.Activities for Restoration of Disturbed Sites |
| 4.8.4.Strategies for Controlling Forest Disturbances |
| 4.8.5.Drivers for Planting and Retaining of Trees |
| 4.8.6.Factors Influencing Tree Planting Practices |
| 4.8.7.Factors Influencing the Retention of Trees |
| 4.8.8.Correlation Restoration Trees and Influencing Factors |
| 4.8.9.Restoration and Forest Trend in the Coastal Forests |
| CHAPTER FIVE:DISCUSSION |
| 5.1.Comparisons of Soil Physical Properties across Disturbed and Non-disturbed |
| 5.1.1.Variation of EC across Land Uses |
| 5.1.2.Correlation of EC within and across Land Uses |
| 5.1.3.Electrical Conductivity and Soil Texture |
| 5.1.4.Electrical Conductivity and Elevation |
| 5.1.5.Bulk Density Variation across Land Uses |
| 5.2.Carbon, Nitrogen and Phosphorus across Intact Uses |
| 5.2.1.Variation of Total Nitrogen across Land Uses |
| 5.2.2.Variation of Total Carbon across Land Uses |
| 5.2.3.Variation of Phosphorus across Land Uses |
| 5.2.4.Carbon-Nitrogen Ratio across Land Uses |
| 5.2.5.The Variation of TN, TC and P across Land Uses |
| 5.2.6.Correlation of TN, TC and P across Land Uses |
| 5.3.Soluble Bases across Disturbed and Intact Forests Sites |
| 5.3.1.Variations of Soluble Bases across Land Uses |
| 5.3.2.Correlation of Soluble Bases across Land Uses |
| 5.3.4.Soluble Bases, CEC and BS vs.Elevation Levels |
| 5.3.5.Soluble Bases CEC, BS and UFR Sustainability |
| 5.4.Structure of Natural Forests in the Coastal Areas of Tanzania |
| 5.4.1.Species Density across Land Uses |
| 5.4.2.Species Diameter across Land Uses |
| 5.4.3.Tree Basal Areas across Land Uses |
| 5.4.5.Species Volume across Land Uses |
| 5.4.6.Species Diversity across Land Uses |
| 5.4.7.Important Values Index across Land Uses |
| 5.5.Canonical Correlation between Vegetation and Soil Properties |
| 5.5.1.Correlation between Stand and Soil Properties |
| 5.5.2.Correlation between Diversity and Soil Properties |
| 5.6.Socioeconomic Activities and ESV in Tanzania |
| 5.6.1.Farming Activities and Changes in Shrub Land |
| 5.6.2.Farming and Impacts on Wetlands and Waterbodies |
| 5.6.3.Population and Commercial Activities Dynamics |
| 5.6.4.Urbanization and LCLU Change |
| 5.6.5.Grazing Land Use Change |
| 5.6.6.Wetland Change |
| 5.6.7.Forestland Change |
| 5.6.8.Changes on H-ESV |
| 5.6.9.Community Awareness on LCLU Changes |
| 5.7.Restoration Interventions of the Disturbed Sites |
| 5.7.1.Methods for Restoration of Disturbed Sites |
| 5.7.2.Factors Affecting Restoration |
| 5.7.2.1.Climate Change and Restoration |
| 5.7.2.2.Restoration and Enforcement |
| 5.7.2.3.Inadequate Knowledge on Restoration |
| 5.7.2.4.Exclusion as a Restoration Technique |
| 5.7.2.5.Awareness on the Aim of Restorations |
| 5.7.2.6.Restoration Responsibilities |
| 5.7.2.7.Overdependence on Forest Resources |
| 5.7.2.8.Motivation for Restoration |
| 5.7.3.Suggestions to Improve Restoration Mechanisms |
| CHAPTER SIX :THESIS CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS |
| 6.1.Overview of Findings and Future Directions |
| 6.1.1.Soil Chemical and Physical Properties in the coastal areas |
| 6.1.2.Forest Structure under the Disturbed Coastal Forests Areas |
| 6.1.3.Correlation between Vegetation and Soil Properties |
| 6.1.4.Socioeconomic Activities and Ecosystems Services |
| 6.1.5.Restoration Interventions of the Disturbed Coastal Areas |
| 6.2.Conclusions |
| 6.3.Study Limitations and Areas for Further Studies |
| 6.3.1.Study Limitations |
| 6.3.2.Areas for Further Studies |
| References |
| Acknowledgements |
| Published Papers during Study Program |
| Other Academic Achievements during the Program |
| Annex 1:Households Questionnaire |
| Annex 2:Check List for Key Informants and FGD |
| Annex 3:Field Photo |
（8）卧虎山流域气候及土地利用变化对土壤侵蚀的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变化对流域土壤侵蚀的影响 |
| 1.2.2 土地利用/植被覆盖变化对土壤侵蚀的影响 |
| 1.2.3 流域气候和土地利用变化对土壤侵蚀影响的研究方法 |
| 2 研究内容与方法 |
| 2.1 研究目标和研究内容 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 水文气象要素时空变化分析方法 |
| 2.3.2 人工模拟降雨试验法 |
| 2.3.3 模型介绍 |
| 2.4 技术路线 |
| 3 研究区水文气象要素的时空变化特征分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 水文气象要素时空变化特征分析 |
| 3.2.1 降水量时空变化特征分析 |
| 3.2.2 气温变化趋势分析 |
| 3.2.3 蒸发量变化趋势分析 |
| 3.2.4 径流量变化趋势分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 基于控制试验的研究区坡面产流产沙规律分析 |
| 4.1 试验前期处理及试验条件 |
| 4.2 试验结果分析 |
| 4.2.1 裸坡条件下人工模拟降雨试验结果分析 |
| 4.2.2 不同草本植被种植格局下人工模拟降雨试验结果分析 |
| 4.2.3 不同植被配置及覆盖度下的坡面产流产沙分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于SWAT模型的研究区径流模拟 |
| 5.1 研究区SWAT模型的构建 |
| 5.1.1 数字高程数据(DEM) |
| 5.1.2 土壤数据 |
| 5.1.3 土地利用类型数据 |
| 5.1.4 气象数据 |
| 5.1.5 水库数据 |
| 5.2 模型的运行与参数率定、验证 |
| 5.2.1 模型的运行 |
| 5.2.2 模型参数的敏感性及模型适用性分析 |
| 5.2.3 模型参数的率定及验证 |
| 5.3 小结 |
| 6 基于RUSLE模型的研究区土壤侵蚀模拟 |
| 6.1 RUSLE模型 |
| 6.1.1 降雨侵蚀力因子R |
| 6.1.2 土壤可蚀性因子K |
| 6.1.3 坡长坡度因子LS |
| 6.1.4 植被覆盖与管理因子C |
| 6.1.5 水土保持措施因子P |
| 6.1.6 土壤侵蚀模数A |
| 6.2 研究区土壤侵蚀时空分布特征 |
| 6.3 土壤侵蚀与其影响因素的关系分析 |
| 6.3.1 不同植被覆盖度下的土壤侵蚀 |
| 6.3.2 不同高程下的土壤侵蚀 |
| 6.3.3 不同坡度下的土壤侵蚀 |
| 6.3.4 不同坡向下的土壤侵蚀 |
| 6.4 小结 |
| 7 不同土地利用及气候变化情景对研究区土壤侵蚀的影响 |
| 7.1 土地利用及气候对径流及土壤侵蚀的影响 |
| 7.1.1 不同时期的土地利用类型构成 |
| 7.1.2 土地利用变化转移矩阵 |
| 7.1.3 土地利用及气候变化对径流的影响 |
| 7.1.4 土地利用及气候变化对土壤侵蚀的影响 |
| 7.2 研究区不同极端土地利用情景设置 |
| 7.2.1 极端土地利用变化情景设置 |
| 7.2.2 不同极端土地利用情景下的径流模拟分析 |
| 7.2.3 不同极端土地利用情景下的土壤侵蚀模拟分析 |
| 7.3 流域土地利用优化配置情景 |
| 7.4 不同气候变异情景下的径流模拟 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）生态环境和灾害对贫困影响的研究综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 生态环境与贫困的关系研究 |
| 2.1 生态环境与贫困关系研究的文献计量分析 |
| 2.2 生态环境与贫困关系相关研究的深度分析 |
| 2.2.1 生态环境和贫困关系分析及其理论基础 |
| 2.2.2 环境库兹涅茨曲线视角 |
| 2.2.3 自然资源视角 |
| 2.2.4 耦合关系视角 |
| 2.3 生态环境与贫困关系研究分析小结 |
| 3 灾害与贫困的关系研究 |
| 3.1 灾害与贫困关系研究的文献计量分析 |
| 3.2 灾害与贫困关系相关研究的深度分析 |
| 3.2.1 脆弱性视角 |
| 3.2.2 直接关系视角 |
| 3.2.3 农户生计视角 |
| 3.3 灾害与贫困关系研究分析小结 |
| 4 贫困人口减贫诉求和扶贫模式研究 |
| 4.1 现有贫困致因和减贫诉求相关研究的归纳总结 |
| 4.2 现有扶贫模式相关研究和创新性扶贫模式探析 |
| 4.2.1 现有扶贫模式相关研究 |
| 4.2.2 创新性扶贫模式探析 |
| 5 系统性环保、减灾和减贫理论模型的构建 |
| 5.1 环保、减灾和减贫的系统性思考 |
| 5.2 兼顾环保、减灾和减贫的系统性理论框架的构建 |
| 6 研究结论与研究展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
（10）青藏高原对流性降水的湿物理过程参数化及动力学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 青藏高原对流云和降水的研究进展 |
| 1.3 中尺度数值模式WRF中湿物理过程的研究进展 |
| 1.3.1 积云对流参数化方案的发展 |
| 1.3.2 云微物理参数化过程的发展 |
| 1.4 青藏高原非绝热加热和高原涡降水的研究 |
| 1.5 青藏高原重力波特征与降水的联系 |
| 1.6 科学问题的提出及主要研究内容 |
| 1.7 本文的主要特色和创新 |
| 第二章 WRF模式中积云参数化和云微物理方案介绍 |
| 2.1 WRF模式基本框架简介 |
| 2.2 积云对流参数化方案 |
| 2.2.1 Kain-Fritsch Eta积云对流参数化方案 |
| 2.2.2 对流触发机制 |
| 2.2.3 上升质量通量 |
| 2.2.4 下沉质量通量 |
| 2.2.5 闭合假设 |
| 2.3 云微物理方案 |
| 2.3.1 WDM6云微物理参数化方案 |
| 2.3.2 Thompson云微物理参数化方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Kain-Fritsch Eta方案在青藏高原对流降水模拟中的发展 |
| 3.1 青藏高原地区一次对流云降水过程及数值模拟 |
| 3.1.1 强降水过程 |
| 3.1.2 环流形势分析 |
| 3.1.3 卫星云图 |
| 3.1.4 模式配置及试验设计 |
| 3.1.5 模拟结果及分析 |
| 3.2 对流调整时间的尺度依赖特征 |
| 3.3 对流调整时间的改进及初步检验 |
| 3.3.1 原始的对流调整时间 |
| 3.3.2 新的对流调整时间方案 |
| 3.3.3 新方案的初步检验 |
| 3.4 对流调整时间的动力影响机制研究 |
| 3.5 两次对流降水过程的模拟及验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 初始场偏差对对流系统传播模拟的影响及机制 |
| 4.1 试验设计及方法 |
| 4.2 模拟结果分析 |
| 4.3 相对湿度的偏差对对流系统传播的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 WDM6方案在青藏高原对流云模拟中的发展 |
| 5.1 试验设计及数据方法 |
| 5.1.1 试验设计 |
| 5.1.2 卫星红外亮温资料 |
| 5.1.3 合成方法 |
| 5.2 青藏高原地区一次对流云特征的观测和模拟分析 |
| 5.3 云冰对云顶亮温模拟的影响机制 |
| 5.3.1 亮温模拟的诊断分析 |
| 5.3.2 云顶亮温的影响机制研究 |
| 5.4 云冰相过程的改进及初步检验 |
| 5.4.1 原始云冰相方案 |
| 5.4.2 改进的云冰相方案 |
| 5.4.3 改进方案的初步检验 |
| 5.5 一次对流降水过程的模拟及验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 非绝热加热对高原涡及其降水的影响及机制 |
| 6.1 高原涡降水过程及环流背景 |
| 6.2 试验设计及模拟结果 |
| 6.3 地表热通量对边界层的影响 |
| 6.4 地表非绝热加热和降水凝结潜热对高原涡的影响 |
| 6.5 高原涡演变过程中位涡收支的动力平衡 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 青藏高原强降水过程中的重力波特征 |
| 7.1 天气概况及环流背景 |
| 7.2 试验设计及模拟结果 |
| 7.3 降水过程的重力波特征 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与讨论 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
四、A MESO-β SCALE SIMULATION OF THE EFFECTS OF BOREAL FOREST ECOSYSTEM ON THE LOWER ATMOSPHERE（论文参考文献）
- [1]New innovations in pavement materials and engineering:A review on pavement engineering research 2021[J]. JTTE Editorial Office,Jiaqi Chen,Hancheng Dan,Yongjie Ding,Yangming Gao,Meng Guo,Shuaicheng Guo,Bingye Han,Bin Hong,Yue Hou,Chichun Hu,Jing Hu,Ju Huyan,Jiwang Jiang,Wei Jiang,Cheng Li,Pengfei Liu,Yu Liu,Zhuangzhuang Liu,Guoyang Lu,Jian Ouyang,Xin Qu,Dongya Ren,Chao Wang,Chaohui Wang,Dawei Wang,Di Wang,Hainian Wang,Haopeng Wang,Yue Xiao,Chao Xing,Huining Xu,Yu Yan,Xu Yang,Lingyun You,Zhanping You,Bin Yu,Huayang Yu,Huanan Yu,Henglong Zhang,Jizhe Zhang,Changhong Zhou,Changjun Zhou,Xingyi Zhu. Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition）, 2021
- [2]泾河流域产水量空间演变与径流尺度效应研究[D]. 杨芷. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [3]Major Scientific Achievements of the First China–Japan Cooperative GAME/HUBEX Experiment: A Historical Review[J]. Yihui DING,Wen HU,Yong HUANG,Fengjiao CHEN. Journal of Meteorological Research, 2020(04)
- [4]基于SWAT模型的旬河流域径流和输沙模拟研究[D]. 梅嘉洺. 西藏大学, 2020(06)
- [5]青藏高原底栖动物对河流地貌的响应研究[D]. 周雄冬. 清华大学, 2019
- [6]华南前汛期极端降水成因和中尺度对流系统组织结构研究[D]. 刘希. 南京信息工程大学, 2019
- [7]人类活动对坦桑尼亚热带沿海生态系统结构的干扰和服务价值的影响[D]. Elly Josephat Ligate. 福建农林大学, 2018(03)
- [8]卧虎山流域气候及土地利用变化对土壤侵蚀的影响研究[D]. 徐晶. 北京林业大学, 2018(04)
- [9]生态环境和灾害对贫困影响的研究综述[J]. 程欣,帅传敏,王静,李文静,刘玥. 资源科学, 2018(04)
- [10]青藏高原对流性降水的湿物理过程参数化及动力学研究[D]. 吴迪. 兰州大学, 2018(11)