一、GIS技术在区域土壤有机碳储量估算方面的应用——以柴达木盆地为例（论文文献综述）
辛莹,舒锴,戴黎聪,钱大文,郭小伟,杜岩功[1]（2021）在《青藏高原柴达木盆地高寒荒漠土壤有机碳空间特征》文中研究表明采用克里格插值方法,对柴达木盆地高寒荒漠中11种典型物种分布区的235个样点土壤有机碳含量进行分析,明确该地区土壤有机碳的空间分布特征。结果表明:高寒荒漠生态系统0～100cm土壤各层次有机碳含量变化范围为0.50～40.20g/kg。在0～100cm土壤剖面内,11种优势植物群落的有机碳含量存在较大差异,可划分为3个等级,其中芨芨草群落有机碳平均含量最高（38.99±7.95g/kg）,梭梭群落有机碳平均含量最低（4.01±0.42g/kg）。在0～100cm土层深度,土壤有机碳含量与土壤黏粒和粉粒含量呈极显着正相关关系（P<0.001）,与土壤砂粒含量呈极显着负相关关系（P<0.001）。0～100cm土层深度的土壤有机碳含量呈现出,东西两侧较高、中部地区偏低的空间分异特征,低值区域主要分布于都兰县、乌兰县、德令哈市与大柴旦行政区。综上所述,明确土壤有机碳空间分布特征,对准确估算青藏高原土壤碳库储量和积极应对全球气候变化均具有重要意义。
郭玉东[2]（2021）在《库布齐沙漠地区人工灌木林生物量与碳密度研究》文中研究表明灌木林是我国干旱、半干旱地区的主要森林植被类型,在防风固沙、保持水土、净化空气及维持区域生态安全等方面发挥着不可替代的作用。库布齐沙漠位于我国西北内陆干旱、半干旱地区,是典型生态脆弱区。多年来,库布齐沙漠地区营造了大面积的人工灌木林,对改善区域生态环境、维持生态平衡起到了积极作用,同时也发挥着重要的固碳功能。本研究以库布齐沙漠地区四种人工灌木林（柠条锦鸡儿Caragana korshinskii（以下简称柠条）、沙棘Hippophae rhamnoides、沙柳Salix psammophila和杨柴Corethrodendron fruticosum var.mongolicum）为研究对象,基于Landsat8OLI遥感影像数据和样地调查数据,利用逐步回归法,建立了四种灌木林生物量遥感估测模型,同时采用生物量模型法构建了四种灌木各器官、地上及全株生物量模型,并分析了各器官生物量分配特征规律;对四种人工灌木林灌木层、草本层、凋落物层和土壤层碳密度进行估算,分析不同层次碳库特征,为系统、准确估算库布齐沙漠四种灌木林生态系碳储量提供基础参考,同时对区域生态系统保护、恢复与重建、准确评价生态系统服务功能提供科学支撑。主要结论如下:（1）四种灌木林生物量各异,从大到小依次为沙柳林(4.09 t·hm-2)>柠条林(2.29 t·hm-2)>沙棘林(1.61 t·hm-2)>杨柴林(0.59 t·hm-2);四种灌木平均全株生物量从大到小为沙柳(7.42 kg·株-1)>柠条(3.97 kg·株-1)>沙棘(2.31 kg·株-1)>杨柴(0.32 kg·株-1),四种灌木全株生物量间存在极显着差异（p<0.001）。（2）同种灌木各器官生物量存在明显差异,四种灌木的干质比介于0.23-0.30,枝质比介于0.22-0.28,叶质比介于0.15-0.17,根质比介于0.26-0.30,表明干、枝或根为全株生物量的主要贡献者,叶生物量所占比例最小;四种灌木地上生物量与地下生物量均存在显着正相关关系（p<0.01）,地上生物量占全株生物量比重介于65%-75%,其中柠条地上生物量所占比重最大,其次为沙柳和沙棘,杨柴最小;四种灌木根冠比均小于1,表明并未将较多的光合产物分配到地下部分。（3）不同灌木林草本层、凋落物层生物量各不相同。草本层生物量从大到小依次为柠条林(0.42 t·hm-2)>沙棘林(0.34 t·hm-2)>杨柴林(0.30 t·hm-2)>沙柳林(0.25 t·hm-2);凋落物层生物量从大到小依次为沙棘林(0.36 t·hm-2)>柠条林(0.24t·hm-2)>沙柳林(0.09 t·hm-2)=杨柴林(0.09 t·hm-2);不同灌木林间草本层、凋落物层差异均不显着（p>0.05）。（4）利用逐步回归法,建立了四种灌木林遥感生物量最优估算模型,所有方程均达到极显着水平（p<0.001）。柠条、沙棘、沙柳、杨柴遥感生物量估算模型判别系数（R2）分别为0.49、0.51、0.47和0.41,预估精度分别为72.1%、62.5%、76.5%和72.2%,具有一定的参考价值。（5）不同树种、不同器官之间碳含量各不相同,四种灌木全株碳含量依次为沙棘（0.4396）>沙柳（0.4352）>柠条（0.4329）>杨柴（0.4131）,不同树种各器官中均为叶碳含量最大。凋落物层碳含量表现为沙棘林（0.4915）>沙柳林（0.4738）>柠条林（0.4586）>杨柴林（0.4229）;草本层碳含量从大到小依次为杨柴林（0.4893）>沙柳林（0.4783）>沙棘林（0.4267）>柠条林（0.4072）;不同灌木林不同深度土壤碳含量各异,柠条林随着土层厚度加深,土壤碳含量呈现先下降后上升再下降的变化趋势,沙柳林随土层深度增加呈下降趋势,杨柴林和沙棘林土壤碳含量随着土层深度增加先上升,至60-100 cm深度后土壤碳含量剧减。（6）碳密度热点主要集中分布于库布齐沙漠地区东北部,碳密度冷点主要集中分布于中部,表明库布齐沙漠地区碳密度空间分布不均匀,东北部是碳密度分布较高的区域,中部为碳密度分布较低的区域。（7）四种灌木林中,灌木层碳密度分别为沙柳林(3.1519 t·hm-2)>柠条林(1.9011t·hm-2)>沙棘林(0.8890 t·hm-2>杨柴林(0.3768 t·hm-2);凋落物层碳密度大小顺序依次为为沙棘林(0.1629 t·hm-2)>柠条林(0.1167 t·hm-2)>沙柳林(0.0436 t·hm-2)>杨柴林(0.0375 t·hm-2);草本层碳密度表现为柠条林(0.1729 t·hm-2)>沙棘林(0.1459t·hm-2)>杨柴林(0.1430 t·hm-2)>沙柳林(0.1189 t·hm-2)。（8）四种灌木林总碳密度中,柠条林最大(35.40 t·hm-2),其次为沙棘林(16.18t·hm-2)和沙柳林(13.64 t·hm-2),杨柴林最小(13.11 t·hm-2)。柠条林、沙柳林和杨柴林各层次碳密度所占比重均表现为土壤层>灌木层>草本层>凋落物层,沙棘林则表现为土壤层>灌木层>凋落物层>草本层。
徐玲梅[3]（2020）在《末次盛冰期以来内流河流域有机碳汇变化及人类活动影响定量评估》文中认为联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC）第五次报告明确指出,人类活动造成的温室气体排放极有可能是二十世纪中期以来全球变暖的主要原因,因此全球碳循环问题引起了国际社会的广泛关注。内流河流域约占全球陆地面积的五分之一,对全球碳平衡有重要的影响,其拥有相对封闭的地理环境和相对独立的碳循环系统,是研究陆地碳汇过程的理想对象。之前的碳循环研究较少把内流河流域作为一个独立的地理单元,而是融合到了其他陆地碳汇研究中,使得内流河流域碳循环机制和实际碳库大小尚不明确。且内流河流域大部分分布在干旱区,生态环境脆弱,受人类活动影响强烈,但内流河流域人类活动对碳汇影响定量评估的研究较少。本文针对内流河流域终端湖泊有机碳汇的流域性指示意义、碳库效应影响、碳汇量化、碳汇演变、人类活动影响等问题进行了区域和全球尺度上的验证和评估,重建了内流河流域终端湖泊千年尺度的有机碳来源、明确了终端湖泊碳汇的流域性指示意义、计算了终端湖泊末次盛冰期（Last Glacial Maximum,LGM）以来的有机碳汇变化、评估了晚全新世人类活动对内流河流域有机碳汇影响、并在此基础上提出了内流河流域固碳管理策略。本研究有助于理解内流河流域长时间尺度碳循环机制,也为干旱区退化生态系统可持续恢复以及缓解气候变化的决策制定提供了一定的科学依据。本研究得到的主要结论如下:（1）通过对祁连山内流河流域230个表土样品和12个终端湖泊沉积物的有机地球化学指标数据综合分析,探明了祁连山内流河流域终端湖泊有机碳的来源,并使用全球43个内流河流域终端湖泊有机地球化学指标对区域研究结果进行了验证,得出内流河流域终端湖泊有机碳包含了整个流域的陆生有机碳信息,可以指示内流区有机碳汇的变化。（2）收集了祁连山内流河流域不同位置12个终端湖泊的放射性同位素(14C)年代和光释光（OSL）年代数据,以祁连山内流河流域为例探讨了碳库效应对内流河流域终端湖泊年代序列的影响。分析结果显示祁连山内流河流域湖泊沉积物碳库效应较小,在千年尺度对内流河流域有机碳汇估算影响较小。全球内流河流域年代验证结果与区域一致,说明碳库效应不会对内流河流域终端湖泊年代序列产生太大的影响。（3）基于12个终端湖泊有机碳记录,计算得到末次盛冰期以来祁连山内流河流域终端湖泊有机碳汇量为0.90 Pg C,现代有机碳埋藏速率为10.74 g C m-2yr-1,中全新世有机碳埋藏速率为6.31 g C m-22 yr-1,末次盛冰期时期有机碳埋藏速率为1.76 g C m-22 yr-1。为准确评估全球碳汇,本文收集了全球82个内流河流域终端湖泊的面积与湖水理化数据,定义了一个权重系数,来表征碳酸盐型、硫酸盐型、岩盐型3种不同湖泊类型有机碳含量的比例（碳酸盐型:硫酸盐型:岩盐型=0.021:0.221:0.757）。之后基于全球39个不同位置的终端湖泊有机碳记录,计算得到末次盛冰期以来全球内流河流域终端湖泊有机碳汇量为80.56 Pg C,现代有机碳埋藏速率为17.54 g C m-22 yr-1,中全新世有机碳埋藏速率为6.36 g C m-2yr-1,末次盛冰期时期有机碳埋藏速率为2.25 g C m-22 yr-1。发现祁连山和全球内流河流域终端湖泊末次盛冰期以来有机碳汇均呈现出逐渐增加的趋势,即末次盛冰期时期碳汇较少,中全新世出现较高的碳积累,现代时期有机碳沉积最多。（4）基于内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义和定量评估研究得出,全球内流河流域终端湖泊有机碳汇相比于泥炭、土壤、植被碳汇较小,但其包含整个流域的陆生有机碳信息,可以指示内流区有机碳汇的变化。在此基础上,本文定量评估了人类活动对内流河流域有机碳汇的影响,结果显示人类活动对内流河流域有机碳汇的强烈影响始于三千年前,影响率为22.79%,造成的土壤有机碳排放为207 Pg C。
袁杰[4]（2019）在《祁连山黑河源区土壤储碳蓄水能力及潜力研究》文中研究表明黑河源区作为祁连山国家公园青海片区的重要组成单元,不仅是西北内陆干旱区的重要水源补给区域和天然绿色屏障,更是一个生态敏感区和脆弱区。随着“绿水青山就是金山银山”这一科学论断的提出,黑河源区生态保护和环境治理问题更加显得尤为迫切。土壤作为生态系统中最重要的组成因子,不仅能够直观反映区域自然因素和人为因素相互作用下对生态环境所产生的影响,而且更是区域环境内最主要的水分储藏所和调节器。因此,明晰该区土壤储碳蓄水能力及潜力不仅对挖掘区域潜在碳汇功能至关重要,同时在维持生态环境安全方面也起到不可忽视的作用,对该区生态环境保护可提供理论参考和借鉴。基于此,选取祁连山国家公园青海片区的重要组成单元黑河源区为研究对象,以野外调查数据和遥感数据为基础,应用多种统计方法对研究区土地利用现状、植被覆盖现状及土壤物理性状系统分析的基础上,对研究区土壤储碳蓄水能力及影响因素进行分析,揭示影响土壤储碳蓄水能力的主导因素。在此基础上,量化了研究区现阶段主要生态系统的土壤储碳蓄水量,并以土壤储碳蓄水量为现估算值不变,土地利用方式变化情景预测下,对2030年研究区土壤储碳蓄水量进行预估,最后对研究区土壤储碳蓄水潜力进行探讨,为该区域生态环境可持续发展乃至祁连山国家公园后期建设提供基础数据和参考。分析结果表明:（1）近15年以来研究区植被盖度整体自西北向东南呈逐渐增加趋势,增加面积占到研究区面积的50.58%;研究区土地利用类型主要以草地、冰川/裸岩、林地为主,占到研究区面积的90%以上,对土地利用综合动态度计算后发现,研究区近15年内土地利用变化强度较小;各生态系统中,除草地土壤质地为砂-粉砂壤级外,其余生态系统土壤质地均为粉砂-砂壤级;各生态类型土壤容重基本随土层深度的增加而增大,土壤总孔隙度随土层深度的增加逐层变小。（2）土壤储碳能力总体上随土层的增加而减弱。（1）草地生态系统中,单位质量和单位面积土壤储碳能力大小顺序一致,均表现为湿地>高山草地>高寒草甸>高寒沼泽;（2）林地生态系统中,青海云杉单位质量和面积上土壤储碳能力均大于祁连圆柏;（3）灌丛生态系统中,单位质量和单位面积土壤储碳能力大小顺序一致,均表现为混合灌丛>箭叶锦鸡儿灌丛>金露梅灌丛。（4）生态系统间,单位质量和单位面积土壤储碳能力均表现出湿地>林地>灌丛>草地>耕地。（5）020cm土层中土壤容重、土壤质量含水量、土壤总孔隙度、NDVI、高程及坡向等6个环境因素的变化是影响土壤储碳能力的主导因子,解释率为66%;3050 cm土层中土壤质量含水量、土壤粉砂含量、坡度、NDVI等4个环境因素的变化是影响土壤储碳能力的主导因子,解释率为62.80%。（3）土壤实际蓄水能力在土层深度范围内差异不大,土壤饱和蓄水能力随土层的增加而减小。（1）草地生态系统中,土壤实际蓄水能力大小顺序为湿地>高寒沼泽>高寒草甸>高山草地;土壤饱和蓄水能力大小顺序为湿地>高寒沼泽>高山草地>高寒草甸;（2）林地生态系统中,青海云杉土壤实际蓄水能力和土壤饱和蓄水能力均强于祁连圆柏;（3）灌丛生态系统间土壤实际蓄水能力和土壤饱和蓄水能力大小顺序相反,其中土壤实际蓄水能力表现为混合灌丛>箭叶锦鸡儿灌丛>金露梅灌丛。（4）不同生态系统间,土壤实际蓄水能力大小顺序为湿地>灌丛>草地>林地>耕地,土壤饱和蓄水能力大小顺序为林地>湿地>灌丛>草地>耕地。（5）020 cm土层中土壤容重、土壤质量含水量、坡度及坡向是影响土壤蓄水能力的主导因素,解释率为89.1%。3050 cm土层中土壤容重、土壤质量含水量、平均粒径、高程、土壤砂粒、土壤粉砂、坡向及NDVI是影响土壤饱和蓄水量的主导因素,解释率为69.1%。（4）研究区土壤储碳蓄水能力在空间上分布规律较为一致,基本表现出自西北向东南逐渐增强的分布规律。（1）2015年不同生态系统050 cm土层土壤储碳量由大到小顺序分别为草地（1.10?108 t）>灌丛（2.83?107 t）>沼泽湿地（6.27?106t）>林地（4.23?106 t）>耕地（1.26?106 t）>裸地（2.18?105 t）>人工用地（1.57?105 t）,其中土壤储碳量为现估算值的情景预测下,至2030年草地和裸地土壤有机碳储量将分别减少9.41?106 t和6.49?102 t,耕地、灌丛、林地、人工用地、沼泽湿地土壤有机碳储量将分别增加2.04?104 t、5.64?106 t、7.06?105 t、3.06?104 t、6.22?105t。（2）2015年不同生态系统050 cm土层土壤蓄水储量由大到小顺序分别为草地（17.27?108 t）>灌丛（4.63?108 t）>沼泽湿地（8.70?107 t）>林地（5.80?107 t）>耕地（1.60?107 t）>裸地（3.50?106 t）>人工用地（2.14?106 t）,其中土壤蓄水储量为现估算值的情景预测下,至2030年草地和裸地土壤蓄水储量将分别减少1.38?108 t和3.12?104 t,耕地、灌丛、林地、人工用地、沼泽湿地土壤蓄水储量将分别增加2.14?105 t、8.10?107 t、8.99?106 t、4.57?105 t、8.88?106 t。（5）研究区土壤储碳储碳蓄水量为现估算值不变的情景预测下,各生态系统中灌丛、林地、湿地土壤储碳蓄水潜力最大,而草地作为研究区面积最大的生态系统,土壤储碳蓄水储量至2030年将明显减少且减少幅度远大于其它生态系统。
张淑洁[5]（2018）在《“城—郊—乡”上土壤表层有机碳分布特征及其影响因素研究 ——以昆明主城区为例》文中研究表明土壤有机碳库的细微变化都将会影响到全球气候变化以及全球碳平衡。随着社会的发展,城市对环境的改变与影响也变得愈来愈强烈,越来越多的农业和自然土地转化为城市用地,改变了城市土壤理化性质以及地表植被覆盖特征,影响了土壤有机碳含量的变化。因此,城市土壤有机碳含量的研究对了解人类活动对土壤有机碳库的影响具有重要的意义。本研究基于遥感影像与地理信息系统技术,采用主成分分析构建了“城-郊-乡”梯度模型,完成了对昆明市城区、郊区与乡村的划分,此划分结果表现出了昆明市“城-郊-乡”景观空间分布的差异性,可为今后城市相关规划与发展提供科学依据。文章以“城-郊-乡”梯度划分结果为基础,在研究区内设置了连续的城乡交错样带,研究了样带上各城市化指标的变化特征,并在样带上进行了土壤采样,对土壤容重、土壤含水量、土壤有机碳含量、全氮、全磷、全钾、pH与土壤质地进行了测定。进一步分析了昆明市“城-郊-乡”梯度上土壤表层有机碳含量、土壤表层有机碳密度的分布特征,对研究区土壤表层有机碳储量进行了估算,并基于所测得的土壤理化性质指标分析了其对土壤表层有机碳含量的影响,得出了如下结论:（1）研究区土壤表层有机碳含量在“城-郊-乡”梯度上表现为:乡村>城区>郊区,乡村土壤表层有机碳含量是分别是城区、郊区土壤表层有机碳含量的1.376倍和3.063倍;研究区城区、郊区与乡村的土壤表层有机碳含量变异系数都较大,其中城区的变异系数最大为84.078%。（2）研究区土壤表层有机碳密度在“城-郊-乡”梯度上表现为:乡村>城区>郊区,乡村土壤表层有机碳密度为8.473kg/m2,分别是城区、郊区土壤表层有机碳密度的1.343倍、2.943倍;城区、郊区与乡村的土壤表层有机碳密度都呈现较强的空间变异。（3）研究区土壤表层有机碳储量约为10.186Tg,其中乡村型土壤表层有机碳储量最多为9.975Tg,占区域碳储量的97.929%;城区型土壤表层有机碳储量为0.136Tg,占区域碳储量的1.325%;郊区型土壤表层有机碳储量最低为0.074Tg,仅总区域碳储量的0.726%。（4）研究区“城-郊-乡”梯度上土壤全氮含量表现为:乡村>城区>郊区,与土壤有机碳呈极显着正相关关系;土壤全磷含量表现为:城区>乡村>郊区,与土壤表层有机碳含量呈正相关关系;土壤全钾含量表现为:城区>郊区>乡村,与土壤表层有机碳含量无相关关系;研究区土壤pH主要为碱性与中性,且pH与土壤表层有机碳含量无相关关系;研究区土壤质地类型主要包含壤土、砂壤土、砂粉土和粉土,其中壤土中土壤表层有机碳含量最高,砂粉土中土壤表层有机碳含量最低;粉土与壤土之间的土壤表层有机碳含量具有显着差异性;粉土与砂粉土、砂壤土之间的土壤表层有机碳含量不具有差异性;壤土土壤表层有机碳含量与粉土、砂粉土和砂壤土之间均具有显着差异性。（5）人类活动对土壤表层有机碳含量的影响主要是通过改变土地利用方式、农业管理措施以及生产生活方式等行为,影响地表植被类型以及土壤中各种营养元素、有机物质的输入输出,从而影响了土壤中有机碳含量。人为因素对土壤表层有机碳含量的影响较为复杂,不合理的土地利用方式以及耕种措施均会导致土壤中有机碳含量的下降,退耕还林还草、合理的灌溉与施肥等均能增加土壤表层有机碳含量。
郑欣颖[6]（2018）在《火力楠和樟树人工林生态系统碳和养分储量研究》文中研究指明森林碳储量的研究是全球碳循环研究的热点,森林碳库的变化对全球气候变暖、维护生态平衡具有重要的意义。本文以韶关市曲江县小坑国家森林公园（原小坑林场）内的火力楠（Michelia macclurei）和樟树（Cinnamomum camphora）人工林为研究对象,采用径级标准木法对两种人工林乔木层生物量进行计算,并对单位面积内乔灌草、凋落物生物量分配格局进行分析,同时估算了人工林系统（乔木层、灌木层、草本层、土壤层和凋落物层）的单位面积碳储量、营养元素储量,并进一步探讨元素化学计量特征、土壤理化性质对两种人工林的影响,分析比较两种林分各指标的异同,以期为优良碳汇人工林树种的筛选提供理论依据。结果表明:（1）采用已建立的生物量回归模型,对火力楠及樟树林木个体的生物量进行拟合后得到火力楠乔木层各器官生物量大小排序为:干（50.4±1.10）%>枝（20.3±0.63）%>叶（17.2±0.16）%>根（12.1±0.31）%;樟树乔木层各器官生物量大小排序为:干（50.8±3.56）%>根（26.9±0.24）%>枝（15.8±2.86）%>叶（6.5±0.86）%。火力楠和樟树林分不同层次生物量分配规律为:乔木层>凋落物层>草本层>灌木层。火力楠乔木层生物量大于樟树乔木层生物量,而灌木层、草本层反之。（2）火力楠林乔木层各器官碳含量总体上差异不大,碳含量的大小顺序为:叶>干>枝>根;樟树林乔木层各器官碳含量有所差异,碳含量的大小顺序为:枝>叶>干>根,火力楠林乔木层干器官碳含量显着大于樟树林,而根器官反之。两种林分各层碳含量的大小顺序均为:乔木层>灌木层>草本层>凋落物层,火力楠林下凋落叶层的碳含量大于樟树林,而乔木层、灌木层和草本层反之。火力楠林乔木层不同器官碳储量分配规律为:干>枝>叶>根,总碳储量为11.04 t/hm2,地上部分碳储量约为地下部分的8.5倍;樟树林乔木层不同器官碳储量分配规律为:干>枝>根>叶,总碳储量为6.42t/hm2,地上部分碳储量约为地下部分的3倍,火力楠林叶、枝、干的碳储量显着大于樟树林,而根反之。两种林分乔木层、灌木层和草本层地上部分碳储量均比其地下部分（根）大。（3）火力楠和樟树乔木层不同器官全N储量排序分别为:叶>枝>干>根,叶>枝>根>干,火力楠叶、枝、干的全N储量显着大于樟树;全P储量排序分别为:叶>干>枝>根,叶>根>枝>干,根器官反之;全K储量排序均为:叶>根>枝>干。两种林分乔木层叶的全N、全P、全K元素总储量最高,而干最低。三种营养元素储量呈现N储量>K储量>P储量。两种林分乔木层、灌木层和草本层地上部分N、P和K元素储量均大于地下部分。（4）随着土层的加深,火力楠林地各层土壤pH波动幅度小,而樟树林地土壤pH呈现小幅度上升趋势,两种林分各层土壤C、N、碱解N及速效K含量呈现下降趋势,火力楠林地各层土壤全P、全K含量差异均不显着,而有效P含量显着降低,樟树林地各层土壤P、K含量呈现小幅度下降趋势,而有效P含量差异均不显着。（5）火力楠0-20cm、20-40cm、40-60cm土层土壤过氧化氢酶含量差异不显着,60-80cm、80-100cm土层呈现下降趋势,而樟树林地各层土壤过氧化氢酶含量随着土层的加深呈现下降的趋势;两种林地各层土壤酸性磷酸酶、脲酶含量也均呈现下降的趋势。火力楠林地土壤各土层过氧化氢酶含量、60-80cm、80-100cm土层土壤酸性磷酸酶含量及20-40cm、40-60cm、60-80cm和80-100cm土层土壤脲酶含量均显着大于樟树林地。（6）火力楠林地土壤总C储量为259.26t/hm2,其土壤C储量随土层的加深而呈现上升的趋势;樟树林地土壤总C储量为203.97t/hm2,其土壤C储量随土层的加深整体呈现下降的趋势。两种林地土壤P储量和K储量均随土层的加深而呈现上升的趋势,而土壤N储量呈现波动状。火力楠林地各层土壤P储量均大于樟树林地,K储量反之,两种林地中三种土壤营养元素储量排序均为:K>N>P。（7）火力楠和樟树林分系统碳储量分配格局均为土壤层>乔木层>凋落物层>草本层>灌木层。火力楠林分系统总碳储量显着大于樟树林分系统,其中乔木层碳储量显着大于樟树乔木层碳储量,而灌木层、草本层及凋落物层差异不显着。火力楠和樟树林分系统N、P、K储量分别为238628.68kg/hm2和326579.02kg/hm2,排序均为土壤层>乔木层>凋落物层>草本层>灌木层。火力楠乔木层N、P、K储量均大于樟树乔木层,而灌木层反之。（8）两种林分乔木层C:N最小值均出现在叶,火力楠叶、枝、干的C:P、C:K比值均大于樟树,而根反之。火力楠林乔木层的C:N、C:P、C:K和N:P均大于樟树,而灌木层和草本层反之。
舒洋[7]（2017）在《大兴安岭落叶松林碳储量监测及碳层分配特征研究》文中研究说明全球变暖会使全球降水量重新分配、海平面上升、冰川和冻土消融等,不但危害自然生态系统的平衡,而且威胁人类的生存。国际上在应对全球气候变化中主要是采用直接减排和间接减排两大措施,其中间接减排即是森林吸收二氧化碳（CO2）,而森林作为陆地生态系统的主体,在减缓全球气候变化、调节全球气候和碳平衡中具有独特的作用,使得森林生物量碳储量的监测尤为重要。内蒙古大兴安岭林区是我国四大重点国有林区中纬度最高,面积最大、国有林地最集中,生态地位最重要的国家森林生态功能区。落叶松是寒温带干燥寒冷气候条件下最具代表性的森林植被类型,也是我国代表性的北方森林。因此本研究以大兴安岭林区兴安落叶松林为研究对象,采用实测法、遥感法、模型模拟法对落叶松林碳储量进行监测,探索各方法优缺点和适用条件;同时采用实测法较全面的对大兴安岭林区典型树种兴安落叶松林（不同龄组、坡位、林分类型）碳储量及各碳层分配特征进行研究,并对人为干扰因素（林分密度、采伐方式、更新造林方式）对兴安落叶松林碳储量及各碳层分配特征的影响进行了分析。本研究结果对准确地评价大兴安岭林区森林碳汇功能和价值,制定应对全球气候变化策略具有重要意义。主要结论如下:（1）基于实测法、遥感法、模型模拟法落叶松林碳储量监测本研究通过实测法、基于Landsat-8遥感影像的遥感法、基于异速生长方程的模型模拟法对兴安落叶松人工林碳储量进行监测。其中遥感法共建立了6种模型,决定系数R2分别在0.580.74之间,精度在80.684.7%之间;模型模拟法建立了以胸径D为自变量的幂指数函数模型,其建立的模型决定系数在0.920.98之间,精度在82.8896.11%之间。通过分析对比可知,模型模拟法决定系数和精度均高于遥感法。在未来研究中,如在小尺度研究基础上,条件允许情况下,首选实测法对森林碳储量进行监测。若在不破坏植被的基础下,应该考虑以自变量胸径建立的幂指数函数模型进行森林碳储量监测。若对大区域尺度森林碳储量进行监测,且缺少地面胸径等较易测定的参数情况下,可以选择以Landsat-8遥感影像的特征向量为自变量建立的遥感模型进行监测。（2）落叶松林碳储量及各碳层分配特征兴安落叶松天然林不同龄组生态系统总碳储量在350.16713.18 t·hm-2之间,植被层在92.64376.28 t·hm-2之间,枯落物层在2.253.69 t·hm-2之间,土壤层在255.27333.77 t·hm-2之间;兴安落叶松人工林不同龄组生态系统总碳储量在261.98323.78 t·hm-2之间,植被层在5.059.18 t·hm-2之间,枯落物层在0.220.45t·hm-2之间,土壤层在242.01267.43 t·hm-2之间。通过分析可知,不同龄组植被层、土壤层、生态系统总碳储量均随着龄组增加而增加,而枯落物层无显着变化规律。兴安落叶松天然林不同坡位生态系统总碳储量分别为:坡下（281.72 t·hm-2）>坡中（243.28 t·hm-2）>坡上（214.24 t·hm-2）,植被层分别为:32.63、37.28、70.36t·hm-2,枯落物层分别为:6.93、5.26、6.90 t·hm-2,土壤层分别为:242.17、200.74、136.98 t·hm-2。不同坡位土壤层、生态系统总碳储量均随着坡位降低而减少,而植被层则与之相反。不同坡位对乔木层、生态系统碳储量的分配特征并没有显着影响。兴安落叶松不同林分类型生态系统总碳储量分别为:柴桦-林型（334.79t·hm-2）>真藓-林型（226.24 t·hm-2）>杜香-林型（167.44 t·hm-2）>草类-林型（119.55t·hm-2）,植被层分别为:81.15、20.20、63.60、49.80 t·hm-2,枯落物层分别为:2.67、0.93、4.87、1.22 t·hm-2,土壤层分别为:250.96、205.11、98.97、68.54 t·hm-2。生态系统总碳储量与土壤层变化规律一致,均以柴桦林型最大,杜香林型最小。（3）人为干扰因素对落叶松林碳储量及分配特征影响不同林分密度兴安落叶松人工林生态系统总碳储量在182.01338.38 t·hm-2之间,植被层在3.7080.18 t·hm-2之间,枯落物层在0.141.43 t·hm-2之间,土壤层在178.17256.76 t·hm-2之间。通过分析可知,林分密度对各碳层碳储量及其分配特征影响显着。其中植被层、枯落物层、生态系统碳储量均随着林分密度增加而增加,林下植被层与之相反,土壤层碳储量则没有较明显的变化规律。不同采伐方式兴安落叶松原始林、渐伐林、皆伐林总生态系统碳储量分别为:176.99、120.73、22.49 t·hm-2,植被层分别为:63.65、29.45、11.81 t·hm-2,枯落物层分别为:4.91、2.98、2.38 t·hm-2,土壤层分别为:108.43、88.30、8.30 t·hm-2。与原始未伐林相比,渐伐和皆伐后,植被层、枯落物层、土壤层、生态系统的总碳储量均存在显着下降（P<0.01）。不同更新造林方式兴安落叶松人工林生态系统总碳储量在257.85316.19t·hm-2之间,植被层在5.0457.51 t·hm-2之间,枯落物层在0.200.85 t·hm-2之间,土壤层在244.00257.92 t·hm-2之间。通过分析可知,不同更新造林方式对各碳层碳储量及分配特征产生显着影响。其中,各碳层碳储量均以水湿地造林碳储量最小;在幼龄林中,植被层、土壤层碳储量均以火烧迹地最大,而在中龄林阶段,则以荒山荒地最大;不同更新造林方式下枯落物层碳储量没有较一致的变化规律。
李会[8]（2016）在《喀斯特小流域土壤有机碳空间分布及影响因素研究》文中指出喀斯特土壤有机碳在全球碳循环中发挥着重要的作用,但因喀斯特地区特殊的地质背景和复杂的地形地貌特征,土壤表现出高度的空间异质性,土壤有机碳研究远比其他地区困难。后寨河流域属高原型喀斯特小流域,地形破碎,地貌复杂,土壤空间分布复杂,土壤有机碳研究难度大。在流域内基于150m×150m网格法挖掘土壤剖面,分层采集土壤样品,同时调查背景信息,结合室内分析和GIS技术,系统研究了流域内土壤有机碳的空间分布特征及影响因素,并应用相关分析和主成分分析方法探讨影响流域土壤有机碳含量的主导因素。对促进流域土壤资源的开发与合理利用及喀斯特生态系统恢复与重建具有重要的理论和现实意义。主要结论如下:1、流域土壤有机碳空间分布特征（1）流域内土壤有机碳表现出含量高、变异性强、密度小的特征。表层土壤有机碳平均含量为25.07g·kg-1,变幅为1.61g·kg-1119.11g·kg-1;剖面土壤有机碳平均含量为20.71g·kg-1,变幅为1.35119.11g·kg-1。各土层土壤有机碳含量变异系数变幅为52.6875.28%,呈中等强度变异,具有高度变异性。流域土壤有机碳含量处于相当高的水平,91.7%的样点表层土壤有机碳含量高于11.6g·kg-1。而土壤有机碳密度较小,剖面土壤平均有机碳密度为102.05tC·hm-2,低于全国平均水平105.30t C·hm-2。（2）流域内土壤有机碳含量呈破碎斑块状分布格局,由上游向下游递减,东南部高于西北部,基本与流域起伏多变的地形特征相吻合。随土层加深斑块破碎化程度加剧。各土层土壤有机碳密度空间分布特征基本与有机碳含量分布特征一致,但剖面土壤有机碳密度分布倾向均匀化,高值区破碎,呈零星分布,除少数明显低值区外,斑块破碎严重,高值区与低值区交错分布。（3）流域内土壤有机碳平均含量和密度随土层加深减少,表聚性明显。040cm土层内随土层加深减少较快,40cm以下减少幅度变小并趋于稳定,05cm土层土壤有机碳含量最高,为29.28g·kg-1,010cm土层土壤有机碳密度最大,为29.57tC·hm-2,050cm土层有机碳密度对全剖面的贡献率达69.97%,上层土壤是有机碳的主要储存空间。2、流域土壤有机碳影响因素:土壤有机碳含量和密度受土壤发生相关因子、地形因子、环境及人为因子影响。（1）土壤发生相关因子不同母质发育土壤有机碳含量大小顺序为石灰岩和白云岩发育土壤>泥灰岩发育土壤>第四纪黄粘土和砂页岩发育土壤;剖面土壤有机碳密度变幅为97.21111.01tc·hm-2,大小顺序为:泥灰岩发育土壤>砂页岩发育土壤>第四纪黄粘土发育土壤>白云岩发育土壤>石灰岩发育土壤;石灰土土壤有机碳含量较高,水稻土次之,黄壤最低,不同土属剖面土壤有机碳密度变幅为74.60140.62tc·hm-2,大小顺序为:813>551>821>531>552>511>553>351>554。土壤有机碳含量总体随土层厚度和容重增加而减少,随岩石裸露率增大而增大。土层越浅薄,土壤容重越小,岩石裸露率越高,土壤有机碳含量越高,石砾含量对土壤有机碳含量的影响较复杂。剖面土壤有机碳密度总体随土壤容重和土层厚度增大而增大,随石砾含量增加而减小,岩石裸露率对土壤有机碳密度的影响较为复杂。（2）地形因子地势较高处土壤有机碳含量高,地势低洼处含量低,不同坡位土壤有机碳含量上坡>坡顶>中坡>下坡>坡脚>洼地。不同坡位剖面土壤有机碳密度变幅为82.57112.29tc·hm-2,大小顺序为:洼地>坡脚>中坡>坡顶>下坡>上坡;不同坡向土壤有机碳含量大小顺序为:南坡>北坡>西坡>东坡>无坡向,剖面土壤有机碳密度变幅为90.95109.85tc·hm-2,大小顺序为:无坡向>北坡>东坡>西坡>南坡。土壤有机碳含量及表层土壤有机碳密度基本随坡度和海拔增大而增加。剖面土壤有机碳密度随坡度增大减小。不同海拔等级区剖面土壤有机碳密度差异不显着。（3）环境及人为因素林地土壤有机碳含量高于灌草地,混交林高于纯林。不同植被土壤有机碳含量大小顺序为:常绿落叶阔叶混交林>稀疏灌木林>针阔混交林>常绿针叶林>落叶阔叶林>常绿阔叶林>灌草地。不同植被剖面土壤有机碳密度差异不显着。不同小生境土壤有机碳含量大小顺序为:石土面>石坑>石沟>石槽>土面,剖面土壤有机碳密度差异不显着。不同土地利用类型土壤有机碳含量大小顺序为:有林地>灌木林地>未利用地>旱地>水田。剖面土壤有机碳密度变幅为86.71123.07tc·hm-2,大小顺序为:水田>旱地>未利用地>有林地>灌木林地。3、土壤有机碳主导影响因素:（1）剖面土壤有机碳含量与坡度、海拔、岩石裸露率极显着正相关,与土层厚度极显着负相关,与容重显着负相关;剖面土壤有机碳密度与容重和土层厚度极显着正相关,与石砾含量极显着负相关。（2）主成分分析结果表明,地形因子（坡度、坡向、坡位、坡长）是影响后寨河流域土壤有机碳的主导因子,必须高度重视。土壤发生相关因子（容重、土壤类型、母岩和土层厚度）是次要因子,不容忽视。植被因子是第三主成分,应予以考虑。
颜安[9]（2015）在《新疆土壤有机碳/无机碳空间分布特征及储量估算》文中研究指明干旱生态系统占陆地总面积的47%,约占全球“碳失汇”的1/3,是全球变化最为敏感的区域之一。新疆作为中国典型的干旱与半干旱地区,对中国陆地生态系统的碳循环及环境气候变化产生深刻的影响。然而,受研究尺度及观测数据的限制,有关新疆全区碳储量及其分布特征尚不清楚。本研究基于详实的调查数据资料,应用计量土壤学相关原理,研究分析新疆土壤有机碳和无机碳的剖面分布特征,并结合地形地貌特征、气候特征、植被指数及土地利用状况等影响因素,建立地理空间分析模型定量预测新疆土壤有机碳和无机碳的空间分布特征,在此基础上估算新疆地区土壤碳库储量,探讨新疆五大生态区,不同土壤类型及不同土地利用类型的碳储量特征。为干旱区生态系统碳循环研究提供科学依据。全文主要结论如下：（1）总体上,新疆土壤有机碳含量随深度（0-100cm）增加呈不断减少,而无机碳则呈不断增加的趋势。不同生态类型区土壤有机碳密度在10-20cm土层低于相邻土层,在20-40cm层次含量最高,在40cm以下随深度增加呈逐渐递减趋势。五大生态区中,阿尔泰、准噶尔西部山地半干旱草原针叶林生态区（Ⅰ）和天山山地干旱草原——针叶林生态区（Ⅲ）的有机碳密度高于其它生态类型区,在表层土壤（0-10cm）的差异性达到显着水平,在20-100cm深度内天山山地干旱草原——针叶林生态区（Ⅲ）的有机碳密度显着高于其它生态类型区,对新疆土壤有机碳库的贡献最大。除天山山地干旱草原——针叶林生态区（Ⅲ）之外,其余生态类型区的无机碳密度在0-40cm深度内递增,在40-100cm深度内递减。塔里木盆地暖温带极干旱沙漠、戈壁及绿洲生态区（Ⅳ）的无机碳密度高于其它生态类型区,并且在60cm以下深度内的差异性达到显着水平,该区土壤特别是60cm以下的土壤对新疆土壤无机碳库的贡献最大。（2）新疆土壤剖面（0-100cm）各层次有机碳和无机碳含量均呈非正态分布（P<0.05）。不同土层有机碳含量属于强变异性,随深度的增加呈先减少后增加的特点：无机碳含量属于中等变异强度,随深度的增加变化幅度较小。指数模型可以较好的模拟不同层次土壤有机碳和无机碳含量的空间分布特征,各层次的决定系数达到了显着水平。随着深度的增加,新疆土壤有机碳小于5g kg-1的分布面积逐渐增大,10-20g kg-1含量的面积逐渐减少,随深度降低的趋势明显。土壤无机碳含量随深度变化特征在南北疆表现不同,北疆地区,土壤无机碳含量随深度增加有不断增加趋势；而在南疆地区,土壤无机碳含量在0-40cm深度内不断减少,在40-100cm深度内无机碳含量逐渐增加。（3）普通克里格（OK）、多元线性回归（MLR）、回归克里格（RK）、地理加权回归（GWR）、地理加权回归克里格（GWRK）五个模型的预测结果基本一致。预测结果显示：新疆天山山脉中段至西段的土壤有机碳密度大于21kg m-2,高于新疆其他区域,新疆东部及中部塔里木盆地区域内土壤有机碳密度小于6kg m-2,其中大部分区域甚至小于3kg m-2,是新疆土壤有机碳密度最低的区域。南疆塔里木盆地东部和西部无机碳密度大于24kg m-2,高于新疆其它区域,新疆北部无机碳密度小于5kg m-2,是无机碳密度最低的区域。地理加权回归模型（GWR）较多元线性回归模型（MLR）能够较好的拟合新疆土壤有机碳和无机碳及其解释变量之间的关系。新疆土壤有机碳和无机碳密度预测的最佳模型分别是地理加权回归（GWR）模型和地理加权回归克里格（GWRK）模型。（4）新疆土壤有机碳和无机碳空间分布的影响因素分析结果显示,影响土壤有机碳空间分布的关键因素是归一化植被指数（NDVI）,控制着整个新疆的土壤有机碳空间分布。影响新疆土壤无机碳密度空间分布的关键因素及控制面积所占的百分比从高到低依次为：多年平均降水（P）（47.76%）,地表蒸散量（ET）（21.38%）,多年平均气温（T）（17.36%）,坡度（S）（9.44%）,土地利用综合指数（La）（4.05%）。（5）基于定性数据和定量数据估算的新疆碳储量差异明显,分别为38.45Pg和46.60Pg。定量数据估算结果显示,有机碳储量为19.56Pg,土壤无机碳储量为27.04Pg,分别占新疆土壤碳库储量的41.97%和58.03%。新疆五大生态区土壤有机碳储量由大到小的顺序为:Ⅲ>Ⅴ>Ⅳ>Ⅰ>Ⅱ；土壤无机碳储量由大到小的顺序为：Ⅳ>Ⅲ>Ⅴ>Ⅱ>Ⅰ。新疆土壤有机碳储量较高的土壤类型为棕钙土和棕漠土,约占土壤总有机碳储量的10.26%和10.05%；土壤无机碳储量较高的为风沙土和棕漠土,约占土壤总无机碳储量的29.07%和14.83%。土壤有机碳密度最高的是灰褐土和黑毡土,密度最低的是风沙土和粗骨土；土壤无机碳密度最高的是林灌草甸土和漠境盐土,密度最低的是灰色森林土和棕色针叶林土。新疆不同土地利用类型的土壤碳储量由高到低的顺序为：未利用土地、草地、耕地、林地及城镇居民用地,与各类型的土地面积成正比。
赵广帅,李发东,李运生,李静,欧阳竹[10]（2014）在《GIS空间插值模拟法与土壤类型法估算比较土壤碳储》文中进行了进一步梳理为研究GIS空间插值模拟与土壤类型法估算土壤有机碳（soil organic carbon,SOC）储量的适用性是否一致,该文以山东省3个典型县为例,通过实地取样,采用GIS空间插值模拟和土壤类型法计算020 cm SOC储量以及分析土壤有机碳密度（soil organic C density,SCD）空间分布,比较GIS方法与土壤类型法计算县域尺度C储量的差异,验证GIS空间插值模拟的适用性。结果表明:1)依据GIS空间插值和土壤类型法获得的3个典型县020 cm土层SOC储量分别为:平邑3.88、3.93 Tg,莱阳3.54、3.57 Tg,禹城2.78、2.86 Tg;估算的平均SCD为:平邑2.2、2.23 kg/m2,莱阳2.08、2.1 kg/m2,禹城2.74、2.82 kg/m2;2)在满足一定采样量的条件下,两种方法在计算县域尺度上C储量时,结果基本一致,但GIS空间插值模拟与土壤类型法相比,更能突显SCD空间分布特征及空间递变规律,更利于分析不同因素对SCD空间分布的影响。该文可为缺失土壤类型分类或土地变更频率高区域的C储量计算提供依据。
二、GIS技术在区域土壤有机碳储量估算方面的应用——以柴达木盆地为例（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、GIS技术在区域土壤有机碳储量估算方面的应用——以柴达木盆地为例（论文提纲范文）
（1）青藏高原柴达木盆地高寒荒漠土壤有机碳空间特征（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 试验设计及分析方法 |
| 1.3 数据统计分析方法与地统计学方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 柴达木盆地高寒荒漠生态系统土壤有机碳含量的垂直分布特征 |
| 2.2 柴达木盆地不同植物群落土壤有机碳含量对比分析 |
| 2.3 土壤pH值与机械组成对柴达木盆地土壤有机碳含量的影响 |
| 2.4 土壤有机碳含量空间分布特征 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（2）库布齐沙漠地区人工灌木林生物量与碳密度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生物量研究方法 |
| 1.2.2 植被生物量研究现状 |
| 1.2.3 植被碳密度及碳储量研究现状 |
| 1.2.4 基于遥感技术植被生物量及碳储量研究现状 |
| 1.2.5 土壤有机碳研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地质地貌 |
| 2.3 气候与水文 |
| 2.4 土壤 |
| 2.5 植被 |
| 2.6 矿产资源 |
| 2.7 社会经济概况 |
| 3 四种灌木林生物量调查与分析 |
| 3.1 生物量获取 |
| 3.1.1 样地设置 |
| 3.1.2 样品收集 |
| 3.1.3 样品处理 |
| 3.2 四种灌木林灌木层生物量 |
| 3.2.1 灌木层生物量 |
| 3.2.2 全株生物量分配 |
| 3.2.3 不同营养器官生物量分配指标 |
| 3.2.4 各部分生物量之间相关关系 |
| 3.3 草本层生物量 |
| 3.4 凋落物生物量 |
| 3.5 小结 |
| 4 四种灌木生物量模型建立 |
| 4.1 模型拟合方法 |
| 4.1.1 自变量筛选 |
| 4.1.2 模型选取 |
| 4.1.3 最优方程选择 |
| 4.1.4 模型检验 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 四种灌木参数实测区间 |
| 4.2.2 自变量与因变量相关性 |
| 4.2.3 生物量模型的拟合 |
| 4.2.4 模型精度检验 |
| 4.3 小结 |
| 5 四种灌木林生物量遥感反演 |
| 5.1 数据来源 |
| 5.1.1 遥感数据来源 |
| 5.1.2 实测样地数据 |
| 5.1.3 其他数据 |
| 5.2 方法 |
| 5.2.1 遥感影像预处理 |
| 5.2.2 遥感生物量自变量设置 |
| 5.2.3 模型建立 |
| 5.2.4 模型精度检验 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 生物量与各估测指标的相关性分析 |
| 5.3.2 生物量模型构建 |
| 5.3.3 模型检验 |
| 5.4 小结 |
| 6 四种灌木林碳密度分配 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 样品收集 |
| 6.1.2 室内测定与分析 |
| 6.1.3 碳密度计算方法 |
| 6.1.4 空间分析方法 |
| 6.2 各组分及各层次碳含量 |
| 6.2.1 灌木层碳含量 |
| 6.2.2 凋落物碳含量 |
| 6.2.3 草本层碳含量 |
| 6.2.4 土壤层碳含量 |
| 6.3 灌木林各层次碳密度 |
| 6.3.1 灌木层碳密度分析 |
| 6.3.2 凋落物层碳密度 |
| 6.3.3 草本层碳密度 |
| 6.3.4 土壤层碳密度 |
| 6.4 灌木林总碳密度分配 |
| 6.5 小结 |
| 7 讨论与结论 |
| 7.1 讨论 |
| 7.1.1 灌木林生物量分配规律 |
| 7.1.2 生物量模型法方程建立 |
| 7.1.3 基于遥感法生物量模型构建 |
| 7.1.4 灌木林碳含量分析 |
| 7.1.5 四种灌木林碳密度分析 |
| 7.2 结论 |
| 7.2.1 灌木林生物量分配 |
| 7.2.2 四种灌木林生物量模型拟合 |
| 7.2.3 四种灌木林遥感法生物量方程拟合 |
| 7.2.4 灌木林各组分碳含量 |
| 7.2.5 灌木林碳密度 |
| 7.3 创新点 |
| 7.4 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）末次盛冰期以来内流河流域有机碳汇变化及人类活动影响定量评估（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状与问题 |
| 1.2.1 干旱区碳汇研究现状 |
| 1.2.2 人类活动影响评估研究现状 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.3 研究内容与目标 |
| 1.3.1 研究内容与目标 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 祁连山内流河流域 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地貌特征 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 植被和土壤特征 |
| 2.1.5 土地利用和人口分布状况 |
| 2.2 中国内流河与外流河流域 |
| 2.2.1 中国内流河流域 |
| 2.2.2 中国外流河流域 |
| 2.3 全球内流河流域 |
| 第三章 材料与方法 |
| 3.1 样品采集与实验方法 |
| 3.1.1 祁连山内流河流域表土样品采集与实验方法 |
| 3.1.2 石羊河流域终端湖泊猪野泽沉积物样品采集与实验方法 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 有机地球化学指标数据收集 |
| 3.2.2 岩性数据收集 |
| 3.2.3 年代数据收集 |
| 3.3 长时间尺度终端湖泊有机碳汇计算 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 计算方法 |
| 3.4 土壤有机碳汇计算 |
| 3.4.1 数据来源 |
| 3.4.2 计算方法 |
| 3.5 人类活动对内流河流域有机碳汇影响定量评估 |
| 第四章 内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义探讨 |
| 4.1 祁连山内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义探讨 |
| 4.1.1 表土有机地球化学指标分析 |
| 4.1.2 终端湖泊有机碳来源分析与流域性指示意义探讨 |
| 4.2 全球内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义探讨 |
| 4.3 基于中国内、外流河流域土壤和湖泊有机碳关系的内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义验证 |
| 4.3.1 中国内、外流河流域湖泊有机碳数据描述性分析 |
| 4.3.2 中国内、外流河流域土壤有机碳数据描述性分析 |
| 4.3.3 基于中国内、外流河流域土壤和湖泊有机碳关系的内流河流域终端湖泊有机碳汇流域性指示意义验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 末次盛冰期以来内流河流域终端湖泊有机碳汇变化 |
| 5.1 内流河流域碳库效应影响评估 |
| 5.1.1 祁连山内流河流域终端湖泊碳库效应影响评估 |
| 5.1.2 全球内流河流域终端湖泊碳库效应影响评估 |
| 5.2 末次盛冰期以来祁连山内流河流域终端湖泊有机碳汇变化 |
| 5.2.1 有机碳埋藏速率计算及数据描述性分析 |
| 5.2.2 有机碳含量与埋藏速率变化分析 |
| 5.2.3 有机碳汇估算 |
| 5.3 末次盛冰期以来全球内流河流域终端湖泊有机碳汇变化 |
| 5.3.1 有机碳埋藏速率计算及数据描述性分析 |
| 5.3.2 有机碳含量与埋藏速率变化分析 |
| 5.3.3 有机碳汇与同时期全球其他陆地碳汇对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 人类活动对内流河流域有机碳汇影响定量评估 |
| 6.1 人类活动对内流河流域有机碳汇的影响 |
| 6.2 人类活动对内流河流域有机碳汇影响定量评估 |
| 6.2.1 人类活动影响率计算 |
| 6.2.2 人类活动导致土壤有机碳排放估算 |
| 6.3 内流河流域湖泊和土壤固碳管理策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）祁连山黑河源区土壤储碳蓄水能力及潜力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤储碳能力研究现状 |
| 1.2.2 土壤蓄水能力研究现状 |
| 1.2.3 其它研究内容研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究中存在问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究目标及特色创新点 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究特色创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 水文水资源 |
| 2.1.5 土壤 |
| 2.1.6 植被 |
| 2.2 人文社会经济概况 |
| 第三章 数据来源及研究方法 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 土壤数据 |
| 3.1.2 遥感数据 |
| 3.1.3 其它数据 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 土壤理化指标测定与计算 |
| 3.2.2 遥感数据处理 |
| 3.2.3 数据分析方法 |
| 3.3 技术路线 |
| 第四章 土地利用/覆被及土壤现状 |
| 4.1 土地利用/覆被现状 |
| 4.1.1 植被覆盖现状 |
| 4.1.2 土地资源利用现状 |
| 4.2 土壤物理性状 |
| 4.2.1 土壤质地 |
| 4.2.2 土壤容重 |
| 4.2.3 土壤总孔隙度 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 土壤储碳能力及影响因素 |
| 5.1 土壤储碳能力指标总体特征 |
| 5.2 土壤储碳能力指标垂直变化特征 |
| 5.2.1 草地土壤储碳能力指标垂直变化 |
| 5.2.2 林地土壤储碳能力指标垂直变化 |
| 5.2.3 灌丛土壤储碳能力指标垂直变化 |
| 5.2.4 生态系统间土壤储碳能力比较 |
| 5.3 土壤储碳能力影响因素分析 |
| 5.3.1 地形因素对土壤储碳能力的影响 |
| 5.3.2 土壤物理性状对土壤储碳能力的影响 |
| 5.3.3 植被覆盖对土壤储碳能力的影响 |
| 5.4 基于广义可加模型的土壤储碳能力主导因素分析 |
| 5.4.1 土壤储碳能力的广义可加模型精度评价 |
| 5.4.2 土壤储碳能力主导因素分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 土壤蓄水能力及影响因素 |
| 6.1 土壤蓄水能力指标总体特征 |
| 6.2 土壤蓄水能力指标垂直变化特征 |
| 6.2.1 草地土壤蓄水能力指标垂直变化 |
| 6.2.2 林地土壤蓄水能力指标垂直变化 |
| 6.2.3 灌丛土壤蓄水能力指标垂直变化 |
| 6.2.4 生态系统间土壤蓄水能力比较 |
| 6.3 土壤蓄水能力影响因素分析 |
| 6.3.1 地形因素对土壤蓄水能力的影响 |
| 6.3.2 土壤物理性状对土壤蓄水能力的影响 |
| 6.3.3 植被覆盖对土壤蓄水能力的影响 |
| 6.4 基于广义可加模型的土壤蓄水能力主导因素分析 |
| 6.4.1 土壤蓄水能力的广义可加模型精度评价 |
| 6.4.2 土壤蓄水能力主导因素分析 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 土壤储碳蓄水能力空间分布及潜力预测 |
| 7.1 土壤储碳蓄水能力空间分布特征 |
| 7.1.1 土壤储碳蓄水能力半方差函数分析 |
| 7.1.2 土壤储碳蓄水能力空间分布特征 |
| 7.2 土壤储碳蓄水潜力预测 |
| 7.2.12030 年研究区土地利用预测 |
| 7.2.22015 ~2030 年土壤储碳蓄水潜力预测 |
| 7.3 土壤储碳蓄水潜力提升建议 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间研究成果及获奖情况 |
（5）“城—郊—乡”上土壤表层有机碳分布特征及其影响因素研究 ——以昆明主城区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 “城-郊-乡”梯度划分 |
| 1.2.2 土壤有机碳研究 |
| 1.2.3 城市土壤有机碳研究 |
| 1.3 问题的提出及研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 “城-郊-乡”梯度的划分 |
| 2.2.2 土壤采样方法 |
| 2.2.3 土壤有机碳密度与储量计算方法 |
| 2.2.4 土壤有机碳影响因子分析方法 |
| 2.3 技术路线 |
| 第三章 “城-郊-乡”梯度的划分及样带设置 |
| 3.1 资料和方法 |
| 3.1.1 数据源 |
| 3.1.2 指标的计算方法 |
| 3.1.3 分析方法 |
| 3.1.4 “城-郊-乡”梯度模型的构建 |
| 3.2 样带设置 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 “城-郊-乡”梯度上土壤表层有机碳的分布特征及碳储量估算 |
| 4.1 土壤表层有机碳含量分布特征 |
| 4.2 土壤表层有机碳密度分布特征 |
| 4.3 土壤表层有机碳储量特征 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 土壤表层有机碳影响因素分析 |
| 5.1 土壤化学性质对土壤表层有机碳的影响 |
| 5.1.1 全氮 |
| 5.1.2 全磷 |
| 5.1.3 全钾 |
| 5.1.4 土壤pH |
| 5.2 土壤物理性质对土壤表层有机碳的影响 |
| 5.2.1 “城-郊-乡”梯度上土壤质地分布特征 |
| 5.2.2 土壤质地对土壤表层有机碳的影响 |
| 5.3 其他因素对土壤表层有机碳的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）火力楠和樟树人工林生态系统碳和养分储量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 森林生物量研究 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 森林碳储量研究 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 生物量测量及碳储量计算方法研究进展 |
| 1.5 森林生态系统营养元素研究进展 |
| 1.6 土壤化学性质研究进展 |
| 1.7 土壤酶研究进展 |
| 1.8 研究内容与目的 |
| 2 研究材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验材料 |
| 2.3 试验设计及方法 |
| 2.3.1 样地设置与林分调査 |
| 2.3.2 生物量调查与样品采集 |
| 2.4 指标测定及计算 |
| 2.4.1 营养元素测定方法 |
| 2.4.2 林分生物量方程模拟及碳储量计算方法 |
| 2.4.3 林分植被层营养元素储量计算方法 |
| 2.4.4 土壤化学性质测定方法 |
| 2.5 数据处理与分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 两种林分生物量回归模型 |
| 3.2 两种林分生物量 |
| 3.2.1 两种林分乔木层生物量拟合 |
| 3.2.2 两种林分乔木层生物量分配格局 |
| 3.2.3 两种林分不同层次生物量分配格局 |
| 3.3 两种林分碳含量比较 |
| 3.3.1 两种林分乔木层各器官碳含量 |
| 3.3.2 两种林分乔灌草地上和地下部分碳含量 |
| 3.3.3 两种林分不同层次碳含量分配格局 |
| 3.4 两种林分碳储量比较 |
| 3.4.1 两种林分乔木层不同器官碳储量分配格局 |
| 3.4.2 两种林分乔灌木草地上和地下部分碳储量分配格局 |
| 3.5 两种林分营养元素储量 |
| 3.5.1 两种林分乔木层不同器官营养元素储量 |
| 3.5.2 两种林分乔灌草地上和地下部分营养元素储量 |
| 3.6 两种林分土壤化学性质及酶活性比较 |
| 3.6.1 土壤化学性质 |
| 3.6.2 土壤酶特性 |
| 3.7 两种林分各层土壤储量 |
| 3.7.1 两种林地各层土壤碳储量比较 |
| 3.7.2 两种林地各层土壤营养元素储量 |
| 3.8 两种林分系统各层储量 |
| 3.8.1 两种林分系统碳储量 |
| 3.8.2 两种林分系统营养元素储量 |
| 3.9 两种林分系统各层营养元素计量比值 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 林分生物量及分配格局研究 |
| 4.2.2 林分碳含量及碳储量研究 |
| 4.2.3 林分营养元素储量研究 |
| 4.2.4 林分土壤化学性质及酶活性研究 |
| 4.2.4.1 土壤化学性质研究 |
| 4.2.4.2 土壤酶特性 |
| 4.2.5 林地土壤储量研究 |
| 4.2.5.1 两种林地各层土壤碳储量 |
| 4.2.5.2 两种林地各层土壤营养元素储量 |
| 4.2.6 林分系统各层储量研究 |
| 4.2.6.1 林分系统各层碳储量研究 |
| 4.2.6.2 林分系统各层营养元素储量研究 |
| 4.2.7 林分系统各层营养元素计量比值研究 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）大兴安岭落叶松林碳储量监测及碳层分配特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 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 森林生物量、碳储量国内外研究进展 |
| 1.2.2 森林土壤碳储量研究进展 |
| 1.2.3 森林碳储量估算方法国内外研究进展 |
| 1.2.4 森林土壤碳储量估算方法研究进展 |
| 1.3 研究目标和拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 拟解决的关键问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 大兴安岭林区落叶松林碳储量监测 |
| 1.4.2 落叶松林碳储量及碳层分配特征研究 |
| 1.4.3 人为干扰因素对落叶松林碳储量及碳层分配特征影响研究 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 1.6.1 区域创新 |
| 1.6.2 思路创新 |
| 1.6.3 方法创新 |
| 1.7 课题支撑 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 土壤 |
| 2.3 冻土 |
| 2.4 气候 |
| 2.5 植被 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 实测法 |
| 3.1.1 标准地设置与调查 |
| 3.1.2 植被层调查 |
| 3.1.3 土壤层调查 |
| 3.1.4 植物及土壤各指标测定 |
| 3.1.5 含碳率、生物量、碳储量的计算 |
| 3.1.6 数据处理 |
| 3.2 遥感法 |
| 3.2.1 实测样地数据处理 |
| 3.2.2 遥感数据的获取与处理 |
| 3.2.3 遥感模型的建立 |
| 3.3 模型模拟法 |
| 3.3.1 模型的选取与建立 |
| 3.3.2 模型的评价与比较 |
| 4 落叶松林碳储量监测研究 |
| 4.1 基于实测法落叶松林碳储量监测研究 |
| 4.1.1 样地设置与调查 |
| 4.1.2 兴安落叶松人工林植被层生物量 |
| 4.1.3 兴安落叶松人工林植被层各器官含碳率 |
| 4.1.4 兴安落叶松人工林植被层碳储量 |
| 4.2 基于Landsat-8 OLI的特征变量优化提取及森林碳储量反演 |
| 4.2.1 数据获取与处理 |
| 4.2.2 遥感数据处理 |
| 4.2.3 特征向量优化提取和模型变量的选取 |
| 4.2.4 生物量遥感模型建立 |
| 4.2.5 精度检验与模型应用 |
| 4.2.6 森林碳储量遥感模型的建立 |
| 4.3 基于异速生长方程森林碳储量模型建立 |
| 4.3.1 实测样地数据获取与处理 |
| 4.3.2 变量及模型设定与选取 |
| 4.3.3 模型检验与评价 |
| 4.3.4 森林碳储量模型的建立 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 基于Landsat-8 OLI特征向量的遥感法森林碳储量监测 |
| 4.4.2 基于异速生长方程森林碳储量监测 |
| 4.4.3 基于实测法、遥感法、模型法多途径森林碳储量监测 |
| 5 落叶松林碳储量及碳层分配特征 |
| 5.1 不同龄组兴安落叶松天然林碳储量及碳层分配特征 |
| 5.1.1 植被层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.1.2 土壤层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.1.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 5.2 不同龄组兴安落叶松人工林碳储量及碳层分配特征 |
| 5.2.1 植被层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.2.2 土壤层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.2.3 生态系统各碳储量及各碳层分配特征 |
| 5.3 不同坡位兴安落叶松天然林碳储量及碳层分配特征 |
| 5.3.1 植被层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.3.2 土壤层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.3.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 5.4 不同林分类型兴安落叶松天然林碳储量及碳层分配特征 |
| 5.4.1 植被层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.4.2 土壤层碳储量及碳层分配特征 |
| 5.4.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 龄组对兴安落叶松林碳储量及碳层分配特征的影响 |
| 5.5.2 坡位对兴安落叶松天然林碳储量及各碳层分配特征的影响 |
| 5.5.3 林分类型对兴安落叶松天然林碳储量及各碳层分配特征的影响 |
| 6 人为干扰因素对落叶松林碳储量及碳层分配特征影响 |
| 6.1 林分密度对兴安落叶松人工林碳储量及碳层分配特征影响 |
| 6.1.1 植被层统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.1.2 土壤层碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.1.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.2 采伐方式对兴安落叶松人工林碳储量及碳层分配特征影响 |
| 6.2.1 植被层统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.2.2 土壤层碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.2.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.3 更新造林方式对兴安落叶松人工林碳储量及碳层分配特征影响 |
| 6.3.1 植被层统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.3.2 土壤层碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.3.3 生态系统碳储量及各碳层分配特征 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 林分密度对落叶松林碳储量及各碳层分配特征的影响 |
| 6.4.2 采伐方式对落叶松林碳储量及各碳层分配特征的影响 |
| 6.4.3 更新造林方式对落叶松林碳储量及各碳层的影响 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 基于实测法、遥感法、模型模拟法森林碳储量监测 |
| 7.1.2 落叶松林碳储量及各碳层分配特征研究 |
| 7.1.3 人为干扰因素对落叶松林生态系统碳储量及分配特征的影响 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）喀斯特小流域土壤有机碳空间分布及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 土壤有机碳空间分布 |
| 1.1.1 全球-区域土壤有机碳空间分布 |
| 1.1.2 中国土壤有机碳分布研究 |
| 1.1.3 土壤有机碳的垂直分布 |
| 1.2 土壤有机碳分布特征影响因素 |
| 1.2.1 成土母质 |
| 1.2.2 土壤类型 |
| 1.2.3 植被 |
| 1.2.4 地形 |
| 1.2.5 土地利用方式 |
| 1.3 喀斯特土壤空间异质性及其有机碳研究 |
| 1.4 存在问题及发展趋势 |
| 1.4.1 存在问题 |
| 1.4.2 发展趋势 |
| 1.5 研究目的意义 |
| 第2章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究的主要内容 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.3 研究方案 |
| 2.3.1 野外样品采集 |
| 2.3.2 室内测定与分析 |
| 2.3.3 统计分析 |
| 2.4 技术路线 |
| 第3章 流域土壤有机碳空间分布特征 |
| 3.1 土壤有机碳水平分布特征 |
| 3.1.1 土壤有机碳含量水平分布特征 |
| 3.1.2 土壤有机碳密度水平分布特征 |
| 3.2 土壤有机碳垂直分布特征 |
| 3.2.1 土壤有机碳含量垂直分布特征 |
| 3.2.2 土壤有机碳密度垂直分布特征 |
| 3.2.3 土壤有机碳垂直分布主要类型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 土壤发生相关因子及理化性质对土壤有机碳空间分布的影响 |
| 4.1 母质 |
| 4.1.1 母质对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.1.2 母质对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.2 土壤类型 |
| 4.2.1 土壤类型对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.2.2 土壤类型对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.3 土层厚度 |
| 4.3.1 土层厚度对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.3.2 土层厚度对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.4 土壤容重 |
| 4.4.1 土壤容重对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.4.2 土壤容重对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.5 石砾含量 |
| 4.5.1 石砾含量对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.5.2 石砾含量对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.6 岩石裸露率 |
| 4.6.1 岩石裸露率对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 4.6.2 岩石裸露率对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 地形因子对土壤有机碳空间分布的影响 |
| 5.1 坡位 |
| 5.1.1 坡位对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 5.1.2 坡位对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 5.2 坡向 |
| 5.2.1 坡向对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 5.2.2 坡向对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 5.3 坡度 |
| 5.3.1 坡度对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 5.3.2 坡度对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 5.4 海拔 |
| 5.4.1 海拔对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 5.4.2 海拔对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 环境及人为因素对土壤有机碳空间分布的影响 |
| 6.1 植被 |
| 6.1.1 植被对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 6.1.2 植被对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 6.2 小生境 |
| 6.2.1 小生境对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 6.2.2 小生境对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 6.3 土地利用方式 |
| 6.3.1 土地利用方式对土壤有机碳含量空间分布的影响 |
| 6.3.2 土地利用方式对土壤有机碳密度空间分布的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 土壤有机碳主导影响因素分析 |
| 7.1 土壤有机碳影响因素相关和回归分析 |
| 7.2 土壤有机碳含量影响因素主成分分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 讨论 |
| 第9章 结论与建议 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）新疆土壤有机碳/无机碳空间分布特征及储量估算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究进展 |
| 1.4 研究目标、内容及方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 数据准备与建模原理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.3 建模原理 |
| 第三章 新疆土壤有机碳/无机碳的剖面分布特征 |
| 3.1 新疆不同生态区土壤剖面有机碳/无机碳含量及分布特征 |
| 3.2 新疆不同生态区土壤有机碳/无机碳密度的剖面分布特征 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 新疆土壤有机碳/无机碳的空间变异特征 |
| 4.1 新疆土壤剖面有机碳/无机碳含量的统计结果 |
| 4.2 新疆土壤有机碳/无机碳含量的结构分析 |
| 4.3 新疆土壤有机碳/无机碳的空间分布格局 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 新疆土壤有机碳/无机碳的空间分布预测及影响因素分析 |
| 5.1 环境辅助数据 |
| 5.2 预测因子选择 |
| 5.3 基于OK、MLR、RK、GWR、GWRK的土壤有机碳空间分布预测 |
| 5.4 基于OK、MLR、RK、GWR、GWRK的土壤无机碳空间分布预测 |
| 5.5 土壤有机碳空间分布影响因素分析 |
| 5.6 土壤无机碳空间分布影响因素分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 新疆土壤有机碳/无机碳的储量估算 |
| 6.1 基于土壤类型分布图的土壤有机碳/无机碳储量估算 |
| 6.2 基于模型预测分布图的土壤有机碳/无机碳储量估算 |
| 6.3 基于五大生态区的新疆碳储量分析 |
| 6.4 基于土壤类型的新疆碳储量分析 |
| 6.5 基于土地利用的新疆碳储量分析 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）GIS空间插值模拟法与土壤类型法估算比较土壤碳储（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 土壤采样与分析 |
| 1.3 计算方法 |
| 1.3.1 土壤类型法 |
| 1.3.2 GIS空间插值模拟 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 土壤实测数据统计 |
| 2.2 土壤类型法计算的SOC和SCD |
| 2.3 GIS空间插值模拟和土壤类型法估算结果比较 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
四、GIS技术在区域土壤有机碳储量估算方面的应用——以柴达木盆地为例（论文参考文献）
- [1]青藏高原柴达木盆地高寒荒漠土壤有机碳空间特征[J]. 辛莹,舒锴,戴黎聪,钱大文,郭小伟,杜岩功. 中国草地学报, 2021(11)
- [2]库布齐沙漠地区人工灌木林生物量与碳密度研究[D]. 郭玉东. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [3]末次盛冰期以来内流河流域有机碳汇变化及人类活动影响定量评估[D]. 徐玲梅. 兰州大学, 2020
- [4]祁连山黑河源区土壤储碳蓄水能力及潜力研究[D]. 袁杰. 青海师范大学, 2019(01)
- [5]“城—郊—乡”上土壤表层有机碳分布特征及其影响因素研究 ——以昆明主城区为例[D]. 张淑洁. 云南大学, 2018(01)
- [6]火力楠和樟树人工林生态系统碳和养分储量研究[D]. 郑欣颖. 华南农业大学, 2018(08)
- [7]大兴安岭落叶松林碳储量监测及碳层分配特征研究[D]. 舒洋. 内蒙古农业大学, 2017(10)
- [8]喀斯特小流域土壤有机碳空间分布及影响因素研究[D]. 李会. 贵州大学, 2016(03)
- [9]新疆土壤有机碳/无机碳空间分布特征及储量估算[D]. 颜安. 中国农业大学, 2015(07)
- [10]GIS空间插值模拟法与土壤类型法估算比较土壤碳储[J]. 赵广帅,李发东,李运生,李静,欧阳竹. 农业工程学报, 2014(20)