导读:本文包含了的时空变化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:时空,空间,太原市,中亚,生境,通量,指数。
的时空变化论文文献综述
萧炜鹏,龚建周,魏秀国[1]（2019）在《1980—2015年中山市基塘景观时空变化及驱动因素》一文中研究指出进行基塘土地利用景观变化及驱动力研究,可为保护这种特殊农业生态系统提供研究支持。以中山市作为研究区,运用1980—2015年5期中山市土地利用矢量图和统计年鉴数据,探明基塘景观时空变化及其驱动因素。结果表明:①中山市基塘外部面积上经历了一个倒"U"型的发展,即先增长后衰减。②城乡工矿、居民用地和基塘用地重心发生变化并存在一定互斥;③城镇化的建设为中山市基塘大幅缩减的第一主因,另外产业结构的调整升级、饮食结构变化、政策导向也影响了基塘的发展。④基塘系统内部的基面作物种植结构、基面与鱼塘比例也发生了变化;⑤其相对经济效益及生态效益发生削弱,中山市基塘未来发展方向也应更多与现实发展和社会需要相结合。作为中国特殊的传统农业生态系统模式,基塘系统保护势在必行。(本文来源于《生态科学》期刊2019年06期）
邵亚奎,朱长明,徐新良,张新,沈谦[2]（2019）在《2000—2015年安徽省林地遥感制图与时空变化分析》一文中研究指出林地作为一种重要的自然资源和生态因子在区域发展和环境保护中发挥了重要保障作用,及时获取空间分布特征和变化信息对林地资源保护和开发具有重要的意义。在2000—2015年安徽省林业遥感调查数据的基础上,完成了安徽省2000、2005、2010、2015年4期林地遥感制图和时空分析,并从时间序列和空间尺度上探讨了2000年以来安徽省林地资源的分布特征、时空动态及其主要驱动力要素。结果表明:在时间上,近15年来安徽省林地面积总体上呈下降趋势。在空间上,安徽省林地地区分布不均,空间分布差异性较大,集中分布在皖南地区,沿江丘陵和淮北平原林地比重较少。林地变化活跃区集中在年均气温15—18℃,降水量1000—2000mm,坡度小于15°、高程低于500m的地方。在变化原因上,自然因素影响了安徽林地的总体空间分布特征,但是短期内政策调控、经济发展是林地时空变化的主要驱动因子。(本文来源于《生态科学》期刊2019年06期）
王伟,阿里木·赛买提,吉力力·阿不都外力[3]（2019）在《基于地理探测器模型的中亚NDVI时空变化特征及其驱动因子分析》一文中研究指出植被是联结大气圈、土壤圈、水圈和生物圈的重要纽带,因此植被的时空变化特征及其驱动因子之间的关系在区域生态环境变化研究中具有重要意义。基于GIMMS/NDVI和CRU等多种数据集,采用趋势分析法和地理探测器模型,分析了中亚地区1991—2015年间NDVI的时空变化特征,并对NDVI的空间分布和变化趋势进行因子探测、风险探测以及交互作用分析。结果表明,近25 a来,中亚地区植被变化整体上保持平稳波动,哈萨克丘陵中低海拔区域NDVI呈极显着上升;咸海盆地西南部受干涸湖盆盐尘近距离扩散影响,NDVI则呈极显着下降;由于中亚各国间水资源开发利用的矛盾,锡尔河中游和下游的NDVI变化趋势相反;哈萨克斯坦北部旱地由于存在先弃耕后复垦的现象,NDVI下降趋势较大,但结果并不显着(P> 0. 1);根据地理探测器模型分析结果,水分因素主导着中亚地区植被的生长格局,气温与NDVI变化呈显着负相关,此外不同地形、高程、土壤类型、土地覆被类型之间,NDVI的时空变化差异也十分显着;在交互因子作用方面,双因子交互作用有助于增强对NDVI空间分布以及时空变化的解释力,潜在蒸散发与高程的协同作用对NDVI空间分布的解释力达到64%以上。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年04期）
马超,蔡盼丽[4]（2019）在《徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析》一文中研究指出内陆岛屿型封闭生境的人-地关系紧张,是区域环境变化和人类活动的敏感指示器。基于Landsat MSS/TM/OLI数据(1982—2016年)、气象站点(1982—2012年)年均降水、气温数据和ASTER GDEM数据,对山东省徂徕山—莲花山地区的气候变化要素(年均降水和气温)、人类活动要素(耕地和建筑用地面积)以及遥感指数(归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化建筑指数(normalized difference building index,NDBI)进行时序分析和相关性分析。结果表明:近35 a间,林地和灌丛向草地和稀疏草地转变,草地和稀疏草地向裸地转变的趋势明显;形成了耕地、建筑用地包围林地,林地中有耕地和建筑用地的景观格局;核心区NDVI增速为0. 006 9/10 a,NDBI降速为-0. 014/10 a;核心区周围NDVI降速为-0. 018/10 a,NDBI增速为0. 0035/10 a;耕地转出大,主要转化为建筑用地和林地;林地面积变化与耕地和建筑用地面积呈显着负相关。总体上,徂徕山—莲花山地区生态结构和景观格局均发生了不利变化。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年04期）
郝宝宝,曹四平,李阳,刘姣,强大宏[5]（2020）在《吴起县不同年限退耕还林地大中型土壤动物时空变化》一文中研究指出为了解黄土丘陵沟壑区不同年份退耕还林地对土壤动物群落组成及结构的影响,阐明其群落多样性及群落结构在退耕还林地植被修复中的变化趋势,于2017年7～8月对吴起县6个样地进行调查。结果表明:此研究区优势类群共4类,分别为鞘翅目、半翅目、膜翅目和双翅目,各退耕还林地土壤动物多样性指数、类群数、个体密度和生物量均与撂荒地有显着性差异(P<0.05),且在垂直分布上具明显表聚特性。随着退耕年限的增加:土壤动物类群数变化较小,个体密度和生物量呈现先增加后减少的趋势;植食性和捕食性动物数量占比变化幅度较小,腐食性动物呈现为先增加后减小趋势,杂食性动物反之。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2020年03期）
陶泽兴,戴君虎,王焕炯,黄文婕,葛全胜[6]（2019）在《内蒙古草原草本植物萌芽期时空变化（英文）》一文中研究指出Phenological modeling is not only important for the projection of future changes of certain phenophases but also crucial for systematically studying the spatiotemporal patterns of plant phenology. Based on ground phenological observations, we used two existing temperature-based models and 12 modified models with consideration of precipitation or soil moisture to simulate the bud-burst date(BBD) of four common herbaceous plants—Xanthium sibiricum, Plantago asiatica, Iris lactea and Taraxacum mongolicum—in temperate grasslands in Inner Mongolia. The results showed that(1) increase in temperature promoted the BBD of all species. However, effects of precipitation and soil moisture on BBD varied among species.(2) The modified models predicted the BBD of herbaceous plants with R~2 ranging from 0.17 to 0.41 and RMSE ranging from 9.03 to 11.97 days, better than classical thermal models.(3) The spatiotemporal pattern of BBD during 1980–2015 showed that species with later BBD, e.g. X. sibiricum(mean: day of year 135.30) exhibited an evidently larger spatial difference in BBD(standard deviation: 13.88 days) than the other species. Our findings suggest that influences of temperature and water conditions need to be considered simultaneously in predicting the phenological response of herbaceous plants to climate change.(本文来源于《Journal of Geographical Sciences》期刊2019年12期）
孔锋,方建,乔枫雪,王瑞[7]（2019）在《透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)》一文中研究指出极端降水事件具有小概率和高风险的特征,采用高分辨率数据有助于了解极端降水真实情况。采用1961～2013年中国小时降水数据,从极端降水的强度和频次特征出发,采用多种数理统计方法诊断中国小时极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)不同重现期下的中国小时极端降水强度具有明显的东南高-西北低的空间分异特征。不同百分位数下的中国小时极端降水阈值也具有东南高-西北低的空间分异特征。(2)不同百分位数下的1961～2013年中国小时极端降水频次变化趋势主要以增加趋势为主,且随着百分位数的增加,增加趋势趋于减小并向长江流域地区集中。中国小时极端降水频次波动特征则呈东南波动小-西北波动大的空间分异格局,且随着百分位数的增加波动大的地区从西北向东部和南部地区扩张,同时西部地区逐渐呈现出波动大小镶嵌的格局。(3)90%和95%分位数下的中国小时极端降水频次EOF分析表明,中国小时极端降水频次具有明显不同的时空变化模态,且前两个模态可以反映中国小时极端降水频次的主要时空变化模态。两种超阈值取样方法均反映了长江流域呈增加趋势的时空模态特征。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2019年12期）
刘涛泽,王宝利,朱四喜,王晓丹,杨成[8]（2019）在《红枫水库水-气界面二氧化碳分压及扩散通量的时空变化》一文中研究指出红枫水库是我国西南喀斯特地区典型的人工湖泊,具有特殊的水文地质特征。准确估算其CO_2排放通量,对了解该水库碳循环具有重要意义。因此,于2017年7月至2018年4月采用走航式监测对库区(南湖和北湖)水气界面二氧化碳分压(pCO_2)和水质参数的时空变化进行了调查。结果表明,红枫水库pCO_2的分布具有明显的时空差异。库区秋、冬季表层水体pCO_2均超过大气pCO_2,表现为CO_2的净排放;春、夏季则相反,表现为CO_2的净吸收。从空间分布上来看,春、秋季北湖pCO_2要明显高于南湖,特别是秋季更为明显。另外,基于高频的走航监测数据,计算得到红枫水库全年CO_2的排放均值约为613mmol/(m~2·d)。(本文来源于《地球与环境》期刊2019年06期）
赵莹,周义,王欣畅[9]（2019）在《太原市大气环境质量时空变化分析》一文中研究指出本研究利用太原市空气质量数据,分析太原市2013至2017年间大气环境质量的时、空变化及发展趋势.结果表明:太原市大气环境质量呈逐年好转态势,其空气质量综合指数呈逐年递减趋势,除二氧化氮外,各污染物浓度逐年下降;太原市市区的空气质量大致呈西北部空气质量最好,中部地区最差,并以太原市市区中部为中心大致呈同心圆状向外辐射,其空气质量由中心向外部逐渐变好.本研究的开展可为改善或治理太原市大气环境质量提供一些科学依据或支撑.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李欣,方斌,殷如梦,荣慧芳[10]（2019）在《江苏省县域“叁生”功能时空变化及协同/权衡关系》一文中研究指出揭示江苏省县域"叁生"功能的时空关联特征及协同/权衡关系,可为县域空间规划布局提供理论支持。从生产—生活—生态叁个维度构建国土空间叁生功能识别体系,以空间自相关和相关系数法定量测算江苏省55个县域1996年、2005年、2015年叁个时期的"叁生"功能时间效应及协同/权衡关系。结果表明:(1)江苏省"叁生"功能生态位宽度变化各异,空间分布各具特色,具体表现为:1996-2015年生产功能生态位宽度时序上总体呈增长状态,变化过程具阶段性;空间上呈"南高北低"格局特征,长江南岸条带状集中分布,长江北岸则呈多集聚斑块状。1996-2015年生活功能生态位宽度不断压缩,空间上具以市辖区为中心向外同心圆衰减规律。1996-2015年生态功能生态位宽度不断增大,空间上生态功能生态位宽度具依山傍水呈高值特征。(2)江苏省1996-2015年间,生产功能、生活功能、生态功能均有随时间变化正相关类型(高高、低低)集聚明显,"组团"式分布;负相关类型(高低、低高)集聚性低,"离散"状分布规律。(3)生产与生活功能存在空间协同关系,生产与生态功能呈协同/权衡波动变化态势,生活功能与生态功能变化趋势类似于生产与生态功能,交叉变化更明显,不同年份协同/权衡关系在不同单元有明显差异。研究表明,以上特征均与区域经济社会发展有较强的吻合性,未来应逐步改变以生产功能过速扩张压缩生活、生态功能的现象,应以保护生态环境、提升生活质量实现"叁生"更加协同。(本文来源于《自然资源学报》期刊2019年11期）
的时空变化论文开题报告
（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：
林地作为一种重要的自然资源和生态因子在区域发展和环境保护中发挥了重要保障作用,及时获取空间分布特征和变化信息对林地资源保护和开发具有重要的意义。在2000—2015年安徽省林业遥感调查数据的基础上,完成了安徽省2000、2005、2010、2015年4期林地遥感制图和时空分析,并从时间序列和空间尺度上探讨了2000年以来安徽省林地资源的分布特征、时空动态及其主要驱动力要素。结果表明:在时间上,近15年来安徽省林地面积总体上呈下降趋势。在空间上,安徽省林地地区分布不均,空间分布差异性较大,集中分布在皖南地区,沿江丘陵和淮北平原林地比重较少。林地变化活跃区集中在年均气温15—18℃,降水量1000—2000mm,坡度小于15°、高程低于500m的地方。在变化原因上,自然因素影响了安徽林地的总体空间分布特征,但是短期内政策调控、经济发展是林地时空变化的主要驱动因子。
（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。
的时空变化论文参考文献
[1].萧炜鹏,龚建周,魏秀国.1980—2015年中山市基塘景观时空变化及驱动因素[J].生态科学.2019
[2].邵亚奎,朱长明,徐新良,张新,沈谦.2000—2015年安徽省林地遥感制图与时空变化分析[J].生态科学.2019
[3].王伟,阿里木·赛买提,吉力力·阿不都外力.基于地理探测器模型的中亚NDVI时空变化特征及其驱动因子分析[J].国土资源遥感.2019
[4].马超,蔡盼丽.徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析[J].国土资源遥感.2019
[5].郝宝宝,曹四平,李阳,刘姣,强大宏.吴起县不同年限退耕还林地大中型土壤动物时空变化[J].干旱区资源与环境.2020
[6].陶泽兴,戴君虎,王焕炯,黄文婕,葛全胜.内蒙古草原草本植物萌芽期时空变化（英文）[J].JournalofGeographicalSciences.2019
[7].孔锋,方建,乔枫雪,王瑞.透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)[J].长江流域资源与环境.2019
[8].刘涛泽,王宝利,朱四喜,王晓丹,杨成.红枫水库水-气界面二氧化碳分压及扩散通量的时空变化[J].地球与环境.2019
[9].赵莹,周义,王欣畅.太原市大气环境质量时空变化分析[J].山西师范大学学报(自然科学版).2019
[10].李欣,方斌,殷如梦,荣慧芳.江苏省县域“叁生”功能时空变化及协同/权衡关系[J].自然资源学报.2019
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