有机碳密度论文-王燕,高志海,孙斌,李长龙,宋张亮

有机碳密度论文-王燕,高志海,孙斌,李长龙,宋张亮

导读:本文包含了有机碳密度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:SOCD,半干旱区,MODIS,NPP

有机碳密度论文文献综述

王燕,高志海,孙斌,李长龙,宋张亮[1](2019)在《半干旱区土壤有机碳密度遥感估算》一文中研究指出定量估算半干旱区土壤有机碳密度(soil organic carbon density,SOCD)及空间分布规律对了解该区域的土壤碳收支情况具有重要意义。该研究基于陆地碳循环平衡原理,结合2012—2016年MODIS数据和CASA模型估算了浑善达克沙地及其周边地区的年均NPP和年均土壤基础呼吸,将年均NPP与年均土壤基础呼吸分别与实测SOCD进行相关性分析,构建最优的SOCD估算模型。结果表明,研究区土壤表层(0~10cm)平均SOCD约为1.68kg C/m~2,SOCD介于0.5~6.61kg C/m~2之间;SOCD具有高度的空间变异性,由西至东逐渐增大,东部稀疏林地以及灌木林区域SOCD较高,西部荒漠草原地区SOCD较低。研究发现,SOCD与植被、人类生产活动以及气候特征密切相关。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期)

王志康,许晨阳,耿增超,刘莉丽,侯琳[2](2019)在《基于扣除根系体积新方法的秦岭辛家山2种林分土壤有机碳密度特征》一文中研究指出【目的】比较秦岭辛家山林场云杉和红桦天然林土壤有机碳密度的估算结果,检验新方法通过扣除根系体积而提高的估算精度。【方法】分别估算矿质土层(表土层、心土层和底土层)和有机土层(凋落物的未/半分解层和完全分解层)的有机碳密度。在现有方法的基础上通过扣除林木根系体积含量来提高矿质土层有机碳密度的估算精度。各层林木根系体积含量的估算方法为:首先,使用前人提出的回归方程估算出单株林木根系生物量,乘以林木生长密度得到单位面积林地的根系总生物量;其次,通过采集部分根系样品测定其生物量和体积,并计算出根系样本的密度以代表整体根系的密度;然后,通过单位面积林地的根系总生物量除以根系的密度计算出单位面积林地的根系总体积;最后,利用前人研究得出的根系沿深度的分布规律,将单位面积根系总体积分配到各土层,计算出根系体积含量。对有机土层有机碳密度的估算,使用林木平均地径估算林木根基部所占面积,将有机土层中含有的林木体积扣除。此外,由于有机土层的各组分分布极不均匀,本研究依据来源器官和物理形态对凋落物(有机土层)中的不同成分进行了细致的分组,分别测定各组分的有机碳密度。【结果】云杉林表土层、心土层和底土层的厚度分别为19.10、14.20和31.03 cm,红桦林则分别为18.57、15.13和28.13 cm;云杉林表土层、心土层和底土层的有机碳含量分别为(44.56±3.72)、(25.63±1.77)和(10.79±2.28)g·kg~(-1),红桦林的分别为(34.11±5.46)、(19.06±4.95)和(11.02±3.86)g·kg~(-1); 2种林分有机土层各组分有机碳含量差异显着(P<0.05),凋落物中枝条、根系、云杉球果和苔藓的有机碳含量均大于600 g·kg~(-1),叶片次之,云杉林和红桦林分别为(458.90±46.81)和(420.72±55.66)g·kg~(-1),其余难以分辨的细颗粒含量最低均小于300 g·kg~(-1);在矿质土层,云杉林各层每公顷根系体积(及体积比例)分别为表土层66.81(3.5%)、心土层20.69(1.5%)以及底土层9.18(0.3%)m~3,红桦林则分别为50.57(2.7%)、31.75(2.1%)和17.22(0.6%)m~3;使用改进公式估算的云杉林矿质土层有机碳密度为16.58 kg·m~(-2),有机土层有机碳密度为4.26 kg·m~(-2),完全分解层和半分解层分别占84%和16%,矿质土层和有机土层有机碳密度分别较原方法降低2.13%和0.73%;使用改进公式估算的红桦林矿质土层有机碳密度为14.06 kg·m~(-2),有机土层碳密度为3.49 kg·m~(-2),分解层和半分解层分别占90%和10%,矿质土层和有机土层有机碳密度分别较原方法降低1.61%和0.48%。【结论】去除根系体积含量后,云杉林与红桦林的土壤总有机碳密度估算值分别降低1.85%和1.39%,这意味着目前预测的林地土壤碳储量可能普遍偏高。(本文来源于《林业科学》期刊2019年06期)

李珂[3](2019)在《空心莲子草对土壤有机碳和土壤微生物的影响及其对养分和密度响应》一文中研究指出生物入侵对全球生态环境、社会经济以及人类健康造成了严重的威胁,目前已成为生态研究的热点问题。空心莲子草(Alternanthera philoxeroides(Mart.)Griseb.)是一种世界性的恶性入侵植物,也是我国原环保部公布的首批入侵植物之一。南四湖是我国华北平原地区面积最大的淡水湖泊,也是空心莲子草入侵较为严重的湖泊之一。本研究在调查南四湖流域空心莲子草分布趋势的基础上,探究其对土壤有机碳和微生物群落多样性的影响,并通过温室控制实验研究空心莲子草对养分和密度的响应,揭示其在湿地的入侵机制和对土壤有机碳以及土壤微生物的影响,以期为空心莲子草的管控提供科学的依据。通过对南四湖流域7条主要入湖河流的空心莲子草分布情况进行野外调查,结合本课题组前期连续3年的调查数据,分析空心莲子草在南四湖流域主要入湖河流的入侵趋势。选取5条入侵程度不同的河流,分析土壤有机碳含量并与前期进行对比,研究空心莲子草盖度的增加对土壤有机碳含量的影响。选取新薛河、新薛河人工湿地和十字河,采集有无空心莲子草入侵的样点进行土壤有机碳含量和土壤微生物群落多样性的测定,探讨土壤有机碳含量与土壤微生物群落多样性和组成结构的关系。野外调查研究发现,2018年空心莲子草在各河流的相对盖度均显着增加,其中南四湖水位的波动很可能是影响其分布的重要环境因子。空心莲子草平均盖度的增加使各样点的有机碳含量均显着增加。空心莲子草的入侵显着提高土壤有机碳的含量,并且与其入侵的生境类型存在着显着关系,人工湿地中的有机碳含量要明显高于河流湿地。土壤微生物群落多样性和结构组成的研究显示,空心莲子草的入侵在不同湿地类型对微生物群落多样性存在不同的影响,其可以通过改变土壤微生物菌群的结构和丰富度从而影响土壤有机碳的形成。总的来说,空心莲子草的入侵提高了土壤微生物群落的多样性,这种影响在河流湿地中更为明显。在微生物群落组成结构方面,不同入侵程度和入侵生境空心莲子草所产生的影响也有所不同。相比未入侵点,入侵点中的变形菌门、绿弯菌门的相对丰度高,而放线菌门的相对丰度低。根据绿弯菌门的固碳作用和放线菌门的矿化作用说明空心莲子草的入侵和生境类型通过影响微生物群落的组成,进而影响土壤有机碳的含量。通过分析不同入侵生境中土壤有机碳含量和微生物群落相关性,发现土壤微生物群落对上壤有有机碳的影响过程受环境因子的影响。在河流湿地中,有机碳含量与微生物群落多样性存在显着正相关,而人工湿地中,,二者之间的关系并不显着。并且土壤有机碳含量与相对丰度前1 0的微生物菌群之间的相关关系在不同生境中也不相同,而排名前10的菌群中多种菌群均与环境因素有不同的显着关系,说明空心莲子草通过改变微生物而对上壤有机碳的存储产生影响。温室控制实验的研究结果显示,在同一种养分水平下,中等植株密度的条件可以更好地提高空心莲子的光合特性从而促进其生长。在同一养分水平下,虽然空心莲子草植株密度的增加会导致其单株生理指标例的降低,但整个实验盆中空心莲子草的生物量均有增加的趋势。这些特性可能会增加空心莲子草种群密度从而增加其竞争优势,有助于空心莲子草种群发展为单优群落。综上所述,本研究通过野外调查和温室控制实验分析发现,在南四湖流域主要入湖河流中空心莲子草的分布呈现逐渐增加的趋势,并且可能受水位波动的影响较大;与此同时,其盖度的增加提高了土壤有机碳含量;空心莲子草可以通过改变土壤微生物的结构和丰富度从而影响土壤有机碳含量,该过程受到环境因子的影响。土壤养分水平和空心莲子草的植株密度都会对其自身的生长和扩散产生不同的影响,在中等种群密度下其生长状况最好,有利于空心莲子草的种群扩散,从而增加其在野外的竞争优势,利于其形成单优群落。本研究对于理解空心莲子草及其他类似的入侵植物与环境之间的相互作用关系具有重要意义。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-30)

卫玮,党坤良[4](2019)在《秦岭南坡林地土壤有机碳密度空间分异特征》一文中研究指出【目的】研究陕西秦岭南坡林地土壤有机碳密度空间分异特征,为秦岭林区土壤有机碳科学管理提供理论依据。【方法】在陕西秦岭南坡不同林区(洋县长青、佛坪县龙草坪、太白县太白山、宁陕县宁东和宁陕县宁西)及立地条件(海拔、坡向、坡位和坡度)设置样地,通过调查、取样和测定,采用差异性检验分析不同立地因子对土壤有机碳密度(tC·hm~(-2))的影响,并通过逐步回归分析量化各因子对土壤有机碳密度影响的相对重要性。【结果】秦岭南坡林地土壤有机碳密度均值为125.41 tC·hm~(-2)(52.60~307.36 tC·hm~(-2)),在0~10,10~30和30~60 cm土层分别为59.04,41.65和24.73 tC·hm~(-2),分别占土壤有机碳总密度的47.07%,33.21%和19.72%;秦岭南坡不同林区土壤有机碳密度差异较大,表现为龙草坪(143.55 tC·hm~(-2))>宁东(138.37 tC·hm~(-2))>宁西(134.09 tC·hm~(-2))>太白山(109.29 tC·hm~(-2))>长青(90.22 tC·hm~(-2));土壤有机碳密度随海拔升高先增后降,在海拔800~1 200 m最低(平均90.24 tC·hm~(-2)),在海拔2 000~2 400 m最大(平均166.43 tC·hm~(-2)),当海拔高于2 400 m后下降(平均132.51 tC·hm~(-2));阴坡土壤有机碳密度(127.23 tC·hm~(-2))稍高于阳坡(123.25 tC·hm~(-2));土壤有机碳密度随坡度增大而降低,由147.52 tC·hm~(-2)减至87.06 tC·hm~(-2);土壤有机碳密度在下坡位(166.36 tC·hm~(-2))大于中坡位(129.43 tC·hm~(-2))和上坡位(77.14 tC·hm~(-2))。【结论】秦岭南坡林地土壤有机碳密度存在显着的区域差异,并随海拔升高先升后降,在各海拔间和不同坡位间均差异显着(P<0.05)或极显着(P<0.01),但在阴坡与阳坡间无显着差异。逐步回归分析表明,坡位和海拔是影响土壤有机碳密度差异的主导立地因子。与我国其他主要林区相比,陕西秦岭南坡林地土壤有机碳密度处于较高水平,在我国森林土壤碳库中具有重要地位,应加强管理。(本文来源于《林业科学》期刊2019年05期)

黄雅楠,黄丽,薛斌,成莉娟,李小坤[5](2019)在《保护性耕作对水-旱轮作土壤有机碳组分的影响——基于密度分组法》一文中研究指出以武穴市10年水-旱轮作长期定位试验的传统耕作(CT)、传统耕作+秸秆还田(CTS)、免耕(NT)、免耕+秸秆还田(NTS)4个处理的水稻土为对象,通过密度分组方法研究各组分有机碳(游离态轻组、闭蓄态轻组、重组)含量的变化特征,探讨秸秆还田与免耕对土壤有机碳及其组分的影响。结果表明,游离态轻组、闭蓄态轻组和重组有机碳含量分别为1.25~3.02 g kg~(-1),0.85~3.05 g kg~(-1)和18.46~23.23 g kg~(-1),占总有机碳的4.44%~12.36%、3.53%~10.86%和77.85%~82.73%。NTS处理显着增加土壤闭蓄态轻组和重组有机碳含量;免耕对各组分土壤有机碳的影响不明显。闭蓄态轻组和重组有机碳与总有机碳含量呈极显着正相关,闭蓄态轻组对耕作方式改变的敏感性最强(敏感性指标为4.00),能够敏感地反映不同耕作措施对土壤有机碳库的影响。与常规还田相比,NTS处理促进游离态轻组有机碳向闭蓄态轻组有机碳转化,有利于土壤有机碳的积累,是本研究中提升土壤有机质的最佳保护性耕作措施。(本文来源于《土壤通报》期刊2019年01期)

孙忠祥,李勇,赵云泽,黄元仿,郭孝理[6](2019)在《旱作区土壤有机碳密度空间分布特征与其驱动力分析》一文中研究指出为直观显示0~40 cm深度不同层次的土壤有机碳密度空间分布特征,并深入分析不同空间位置上有机碳密度的主要影响因素,根据2017年分层采样点的测试数据计算了旱作区土壤有机碳密度,采用反距离加权法模拟了有机碳密度空间叁维分布特征,用地理加权回归分析了有机碳密度的影响因素。结果表明:旱作区土壤有机碳密度呈东北高、西南低的趋势;不同类型土壤的有机碳密度差别较大。气候(温度、降水)是旱作区有机碳密度的主要影响因素。随着土层深度的增加,气候和黏粒含量对土壤有机碳密度的解释度呈增大的趋势。年平均气温与土壤有机碳密度呈负相关性,在不同区域不同深度土层中,年降水量与土壤有机碳密度的回归系数都低于0. 01,相关性很小,黏粒含量与土壤有机碳密度呈正相关性。研究成果可为探究有机碳储量估算和科学制定固碳减排政策提供数据和理论支撑。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年01期)

赵明松,李德成,张甘霖,王世航[7](2018)在《1980-2010年安徽省土壤有机碳密度及储量时空变化分析》一文中研究指出利用安徽省第二次土壤普查资料和2010-2011年土壤调查数据,运用GIS技术,研究1980-2010年安徽省表层(0~20 cm)和1 m土体中土壤有机碳(SOC)密度和储量的时空变化,并探讨土地利用变化对SOC储量变化的影响。研究表明:① 1980-2010年安徽省表层和1 m土体中SOC密度平均减少0.37 kg/m~2和1.63 kg/m~2,但耕地的SOC密度增加。② 1980-2010年,全省SOC密度空间变化呈现北增南减的趋势,且增加幅度由北向南依次减小。表层和1 m土体的SOC密度增加的面积为56.97%和58.21%。③ 1980-2010年,全省表层SOC储量减少34.23×10~9kg,1 m土体中SOC储量减少197.26×10~9kg。淮北平原、江淮丘陵岗地和沿江平原的SOC储量增加,皖西大别山区和皖南丘陵山区减少。④非耕地转换为耕地,比保持用地类型不变或变为其他非耕地类型,SOC密度和储量减少较慢。耕地类型内部转换(水田和旱地间转换)比保持类型不变的SOC密度和储量增加较多。研究成果为区域土壤固碳潜力、土壤肥力变化等研究提供科学依据。(本文来源于《地理研究》期刊2018年11期)

田耀武,刘谊锋,王聪,王罡,和武宇恒[8](2019)在《伏牛山森林土壤有机碳密度与环境因子的关联性分析》一文中研究指出【目的】建立森林土壤有机碳(SOC)密度与环境因子之间的回归关系,为快速评估森林土壤有机碳密度的空间分布提供理论参考。【方法】在河南省伏牛山区玉皇顶和鸡角尖山体上,设置21块不同海拔、树种、地形等环境因子的典型样地,测定各样地不同深度土层的SOC密度,分析SOC密度与环境因子之间的回归关系,确定预测土壤有机碳密度的一般性因子。【结果】研究区0~40 cm深度的土壤有机碳密度变化范围为8.93~14. 38kg/m2,平均值为11.52 kg/m2。树种类型、山体间的SOC密度差异不显着,同一树种SOC密度与同一山体方位、坡度等地形因子回归关系显着;所有样地SOC密度与树木密度、凋落物厚度和叶面积指数等植被因子回归关系显着,与地形因子回归关系不显着; SOC密度与植被因子间的回归关系可解释73.3%的针叶林地SOC密度的变异,76. 7%的阔叶林地SOC密度变异,以及71. 8%的研究区所有林地的SOC密度变异。【结论】同一山体同一树种SOC密度,可以用方位、坡度等地形因子来描述;同一山体不同树种或不同山体不同树种林地的SOC密度,可以用植被因子来描述;植被因子是土壤有机碳密度预测的一般性因子,可以通过遥感等手段快速评估复杂地形内土壤有机碳的空间分布。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期)

沈非,任雅茹,黄艳萍,王甜甜,麻金继[9](2018)在《芜湖城市绿地表层土壤有机碳密度分布特征》一文中研究指出研究城市绿地土壤碳密度的分布特征,有助于进一步了解城区绿地土壤碳固定与植被、人类活动的关系,对促进生态化城市建设有重要的意义。以芜湖市区绿地土壤为研究对象,多视角分析绿地表层土壤有机碳密度的分布特征。结果表明:芜湖市城区绿地表层土壤有机碳密度介于1.01~8.75 kg m~(-2)之间,并在垂直方向上随土壤深度增加而减小;不同植被类型下土壤有机碳密度均值差异显着,乔木>灌木>草本;不同绿地类型间,土壤有机碳密度均值排序为道路绿地>公园绿地>附属绿地>生产绿地>防护绿地>街头绿地,以0~10 cm深度层差异显着;文教、居住、工业、商业4种城市功能区绿地土壤有机碳密度差异极显着,均值依次减小,各深度层变化态势一致;在相同土层深度下,土壤有机碳密度随绿地年龄的增加而增大。城市绿地土壤有机碳密度的空间差异是自然与人为因素共同作用的结果,不同利用方式/功能区下的人为活动干扰是造成其变化的主要原因。(本文来源于《土壤通报》期刊2018年05期)

刘林馨,王健,杨晓杰,刘传照,王秀文[10](2018)在《大兴安岭不同森林群落植被多样性对土壤有机碳密度的影响》一文中研究指出区域碳循环是全球变化研究中的核心内容,大兴安岭森林生态系统是对全球温度变化最敏感的植被类型之一,其植被多样性对土壤有机碳密度和碳循环具有重要影响,深入理解该区土壤有机碳密度分布特征对于未来区域生态环境的可持续发展具有重要的科学意义。采用野外调查和室内测试分析相结合的手段,研究了大兴安岭4种主要森林类型(针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林、落叶林)的植被多样性和土壤有机碳密度分布特征,并采用多因素方差分析确定植被类型和土层深度对土壤有机碳密度的交叉影响。结果表明,大兴安岭4种林型Margalef丰富度指数、Shannon-Wiener多样性指数和Mclntosh均匀度指数表现为落叶林>针阔混交林>阔叶混交林>针叶混交林;Simpson优势度指数则表现为针叶混交林>阔叶混交林>针阔混交林>落叶林;Cody指数表现为落叶林>针阔混交林>针阔混交林>针叶混交林;Sorenson指数表现为针叶混交林>阔叶混交林>针阔混交林>落叶林。土壤有机碳含量和有机碳密度均呈一致的变化规律,其中以表层土壤最高,随土壤深度的增加逐渐降低;随剖面深度的增加,土壤有机碳密度逐渐降低,以表层土壤(0~20 cm)有机碳密度最高,针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林、落叶林土壤有机碳密度分别占土壤剖面总有机碳密度的35.24%、31.61%、31.70%、32.39%。相关性分析表明,4种林型Margalef丰富度指数、Shannon-Wiener多样性指数、Cody指数和Sorenson指数与有机碳含量和有机碳密度呈显着或极显着的正相关;从相关系数绝对值来看,多样性指数与有机碳含量的相关系数高于有机碳密度的相关系数。双因素分析表明,林型对有机碳含量和有机碳密度具有显着的影响(P<0.05),林型×深度的交互作用对有机碳含量具有显着的影响(P<0.05);林型和林型×深度的交互作用对Margalef丰富度指数和Shannon-Wiener多样性指数具有显着的影响(P<0.05);林型对Cody指数和Sorenson指数具有显着的影响(P<0.05)。综合分析表明,大兴安岭林型和土壤深度对土壤有机碳密度的影响存在一定的交互作用。(本文来源于《生态环境学报》期刊2018年09期)

有机碳密度论文开题报告

(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:

【目的】比较秦岭辛家山林场云杉和红桦天然林土壤有机碳密度的估算结果,检验新方法通过扣除根系体积而提高的估算精度。【方法】分别估算矿质土层(表土层、心土层和底土层)和有机土层(凋落物的未/半分解层和完全分解层)的有机碳密度。在现有方法的基础上通过扣除林木根系体积含量来提高矿质土层有机碳密度的估算精度。各层林木根系体积含量的估算方法为:首先,使用前人提出的回归方程估算出单株林木根系生物量,乘以林木生长密度得到单位面积林地的根系总生物量;其次,通过采集部分根系样品测定其生物量和体积,并计算出根系样本的密度以代表整体根系的密度;然后,通过单位面积林地的根系总生物量除以根系的密度计算出单位面积林地的根系总体积;最后,利用前人研究得出的根系沿深度的分布规律,将单位面积根系总体积分配到各土层,计算出根系体积含量。对有机土层有机碳密度的估算,使用林木平均地径估算林木根基部所占面积,将有机土层中含有的林木体积扣除。此外,由于有机土层的各组分分布极不均匀,本研究依据来源器官和物理形态对凋落物(有机土层)中的不同成分进行了细致的分组,分别测定各组分的有机碳密度。【结果】云杉林表土层、心土层和底土层的厚度分别为19.10、14.20和31.03 cm,红桦林则分别为18.57、15.13和28.13 cm;云杉林表土层、心土层和底土层的有机碳含量分别为(44.56±3.72)、(25.63±1.77)和(10.79±2.28)g·kg~(-1),红桦林的分别为(34.11±5.46)、(19.06±4.95)和(11.02±3.86)g·kg~(-1); 2种林分有机土层各组分有机碳含量差异显着(P<0.05),凋落物中枝条、根系、云杉球果和苔藓的有机碳含量均大于600 g·kg~(-1),叶片次之,云杉林和红桦林分别为(458.90±46.81)和(420.72±55.66)g·kg~(-1),其余难以分辨的细颗粒含量最低均小于300 g·kg~(-1);在矿质土层,云杉林各层每公顷根系体积(及体积比例)分别为表土层66.81(3.5%)、心土层20.69(1.5%)以及底土层9.18(0.3%)m~3,红桦林则分别为50.57(2.7%)、31.75(2.1%)和17.22(0.6%)m~3;使用改进公式估算的云杉林矿质土层有机碳密度为16.58 kg·m~(-2),有机土层有机碳密度为4.26 kg·m~(-2),完全分解层和半分解层分别占84%和16%,矿质土层和有机土层有机碳密度分别较原方法降低2.13%和0.73%;使用改进公式估算的红桦林矿质土层有机碳密度为14.06 kg·m~(-2),有机土层碳密度为3.49 kg·m~(-2),分解层和半分解层分别占90%和10%,矿质土层和有机土层有机碳密度分别较原方法降低1.61%和0.48%。【结论】去除根系体积含量后,云杉林与红桦林的土壤总有机碳密度估算值分别降低1.85%和1.39%,这意味着目前预测的林地土壤碳储量可能普遍偏高。

(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。

有机碳密度论文参考文献

[1].王燕,高志海,孙斌,李长龙,宋张亮.半干旱区土壤有机碳密度遥感估算[J].遥感信息.2019

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[3].李珂.空心莲子草对土壤有机碳和土壤微生物的影响及其对养分和密度响应[D].山东大学.2019

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[8].田耀武,刘谊锋,王聪,王罡,和武宇恒.伏牛山森林土壤有机碳密度与环境因子的关联性分析[J].南京林业大学学报(自然科学版).2019

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