类型变化论文_杨翠萍,脱云飞,张岛,马继敏,吴耀中

导读:本文包含了类型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:土地利用,类型,草地,氮素,景观,旱涝,心室。

类型变化论文文献综述

杨翠萍,脱云飞,张岛,马继敏,吴耀中[1](2019)在《降雨对不同土地利用类型土壤水氮变化特征的影响》一文中研究指出以2018年6—10月降雨条件下园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地的标准径流小区为研究对象,裸地为对照,通过研究降雨对园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地的土壤含水率、总氮、硝态氮和铵态氮含量与土层深度和时间的变化特征,经野外试验数据统计分析,提出降雨对园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地土壤含水率、总氮、硝态氮和铵态氮含量与土层深度和时间变化特征的影响。结果表明:降雨增加园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地土壤含水率,加速土壤总氮、硝态氮和铵态氮水解转化硝化和反硝化速度,影响土壤含水率、总氮、硝态氮和铵态氮含量,降雨与土壤含水率、总氮、硝态氮、铵态氮呈显着相关性(P<0.05)。降雨条件下园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地的土壤含水率随土层深度增大而增大,土层深度100 cm处土壤含水率最大,分别为30.34%,27.67%,24.98%,24.03%和21.95%,总氮随土层深度增大呈先增大后减小,在土层深度为60 cm土壤总氮含量最大,分别为1.02,0.99,0.90,0.86,0.75 g/kg,硝态氮和铵态氮含量随土层深度增大而减小,在土层深度为100 cm硝态氮和铵态氮含量均最小,其中硝态氮含量分别为9.01,7.89,7.25,6.10,5.22 mg/kg,铵态氮含量分别为9.41,9.14,6.40,5.38,4.37 mg/kg。土壤含水率随时间的延长先减小后增大又减小,呈正余弦变化趋势,8月土壤含水率最大,分别为22.97%,22.01%,19.87%,19.03%和17.98%,总氮随时间的延长先增大后减小,8月总氮最大,分别为1.09,1.01,0.94,0.84,0.76 g/kg,硝态氮和铵态氮含量随时间的延长而逐渐减少,6月硝态氮和铵态氮含量均最大,其中硝态氮含量分别为13.40,12.37,11.20,10.39,8.67 mg/kg,铵态氮含量分别为18.89,17.02,14.54,12.02,8.36 mg/kg。不同土地利用类型土壤含水率、总氮、硝态氮和铵态氮平均值与土层深度和时间关系由大到小依次为园地、林地、荒草地、坡耕地和裸地,研究结果为农田土壤水肥流失控制和养分利用提供理论技术支持。(本文来源于《水土保持学报》期刊2019年06期)

王梦珂,翁白莎,严登华,毕吴瑕,李蒙[2](2019)在《典型土地利用类型旱涝急转事件发生时段气温变化特征》一文中研究指出基于安徽省土地利用数据遴选出灌木、草地和湿地3种典型的天然生态系统,结合灌木和湿地(1960~2013年)、草地(1967~2013年)3个相应气象站点逐日降雨和气温资料,采用连续无雨日和降雨等级标准,筛选出近50年天然生态系统中夏季(6~8月)发生的旱涝急转事件,分析3种土地利用类型在发生旱涝急转时段内气温的变化特征。结果表明,旱涝急转发生时段的平均气温均高于同时段多年平均气温;旱涝急转发生时段气温表现出先升高,后在降雨日前或降雨日开始逐渐降低,并在降雨日当天气温降幅较大;灌木、草地和湿地3种天然生态系统旱涝急转发生时段气温的变化特征基本一致。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年11期)

闫雪波,王炯[3](2019)在《RKIP在不同类型肺癌中表达的变化及临床意义》一文中研究指出目的观察Raf激酶抑制蛋白(RKIP)在不同类型肺癌中表达的变化及探讨其临床价值。方法选取鳞癌21例、腺癌23例及小细胞肺癌10例设为实验组,肺良性病变10例设为对照组,采用免疫组化的方法检测RKIP的表达,观察在不同类型肺癌中表达的差异及与临床分期的关系。结果与对照组比较,实验组中RKIP的表达水平均降低,差异有统计学意义(P<0.05)。实验组中RKIP的表达最低的是小细胞癌,其次为鳞癌,再次腺癌。对腺癌进一步研究发现,与Ⅰ及Ⅱ期比较,RKIP在Ⅲ及Ⅳ期的表达更低;与Ⅰ期比较,RKIP在Ⅱ期中表达稍有减低,但差异无统计学意义(P>0.05);与Ⅲ期比较,RKIP在Ⅳ期中表达稍有减低,但差异无统计学意义(P>0.05)。磷酸化ERK1/2(p-ERK1/2)的表达趋势与RKIP相反,与Ⅰ和Ⅱ期比较,在Ⅲ和Ⅳ期中表达明显升高。相关性分析显示,RKIP与p-ERK1/2的表达呈负相关(r=-0.893,P<0.05)。结论 RKIP表达水平的缺失可能促进了ERK1/2的磷酸化,从而促进了肺癌的发生及发展,因此检测RKIP的表达水平可能对诊断肺癌及分期预后有重要的临床价值。(本文来源于《医学信息》期刊2019年22期)

李娜,李宝新,张云良,张玛丽,李杰[4](2019)在《不同类型糖尿病视网膜病变患者血清和肽素和几丁质酶1水平的变化及影响因素》一文中研究指出目的探讨不同类型糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)患者血清和肽素和几丁质酶1(Chitotriosidase,CHIT1)水平的变化,并分析其影响因素。方法选取2型糖尿病患者197例作为研究对象,将患者分为:无糖尿病视网膜病变(non-diabetic retinopathy,NDR)组、非增生型糖尿病视网膜病变(non-proliferative diabetic retinopathy,NPDR)组、增生型糖尿病视网膜病变(proliferative diabetic retinopathy,PDR)组;另选取同期在我院进行体检的健康体检者60人作为正常对照(normal control,NC)组。收集所有受试者的一般资料,抽取受试者晨起空腹静脉血5 mL,检测总胆固醇、甘油叁酯、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、血肌酐及空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、糖化血红蛋白(hemoglobin Alc,HbA1c)、空腹胰岛素(fasting plasma insulin,FINS)水平,用稳态模型评估法计算胰岛素抵抗指数(homeostasis model assessment for insulin resistance,HOMA-IR),计算肾小球滤过率。采用ELISA法测定血清和肽素和CHIT1含量。结果 NDR组、NPDR组、PDR组患者血清的和肽素、CHIT1含量均高于NC组,且随着DR病情进展逐渐升高,差异均有统计学意义(均为P<0.05);与NC组相比,NDR组、NPDR组、PDR组患者的FPG、HbA1c、HOMA-IR水平均依次升高,PDR组最高,差异均有统计学意义(均为P<0.05);各组受试者的总胆固醇、甘油叁酯、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、血肌酐、肾小球滤过率、FINS水平组间比较,差异均无统计学意义(均为P>0.05)。Pearson相关性分析结果显示:血清和肽素含量与年龄、DM病程、SBP、FPG、HbA1c、HOMA-IR、CHIT1含量均呈正相关(r分别为0.11、0.75、0.52、0.83、0.88、0.58、0.96,均为P<0.05);血清CHIT1含量与年龄、DM病程、SBP、DBP、FPG、HbA1c、FINS、HOMA-IR、和肽素含量呈正相关(r分别为0.12、0.77、0.48、0.12、0.84、0.88、0.14、0.61、0.96,均为P<0.05)。多元线性逐步回归分析结果显示:HbA1c、SBP、FPG是血清和肽素含量的独立影响因素,HbA1c、FPG、DM病程、HOMA-IR是血清CHIT1含量的独立影响因素。结论 DR患者的和肽素和CHIT1水平显着升高,且与DR的程度相关,二者可能共同参与了DR的发生发展。(本文来源于《眼科新进展》期刊2019年11期)

苏立彬,郭永刚,吴悦,杨永涛[5](2019)在《基于RS和GIS的西藏林芝地区土地利用类型动态变化》一文中研究指出根据1990、2005和2015年共3期Landsat卫星影像资料及其他辅助资料,运用遥感(RS)人机交互目视解译方法进行监督分类,并应用地理信息系统(GIS)的空间分析和统计功能,分别制作3期土地利用转移矩阵及1990—2015年的土地利用类型动态变化图,分析西藏林芝地区土地利用的动态变化特征,以及各类型之间的转化情况。结果表明:研究区土地利用类型主要以林地、未利用土地、草地和水域为主,其中林地面积最大,占林芝地区总面积的52.5%;其次为未利用地,占25.9%。1990—2015年,林芝地区林地面积减少118.4 km~2,变化面积最大,主要转化为草地和未利用地;水域和未利用地次之,面积分别增加32.65和32.06 km~2,水域主要由未利用地和草地转化而来,未利用地的增加主要由草地和林地转化而来;耕地面积增加26.89 km~2,主要由林地转化而来;城乡、工矿、居民用地和草地面积分别增加16.96和9.84 km~2,变化幅度相对最小。土地利用变化存在明显的区域差异,林芝地区北部变化明显强于南部变化。(本文来源于《中国农业大学学报》期刊2019年10期)

张凡凡,杨开虎,于磊,和海秀,鲁为华[6](2019)在《新疆沙尔套山主要草地类型牧草营养品质季节变化规律》一文中研究指出以新疆昭苏县域内沙尔套山分布的5个重要草地型牧草为研究对象,对其产量和营养品质进行月份动态规律研究,以期揭示其综合价值最佳的草地型和利用时期。通过对针茅(Stipa capillata)+芨芨草(Achnatherum splendens)型(Ⅰ型)、紫花鸢尾(Iris ruthenica)型+假梯牧草(Phleum phleoides)(Ⅱ型)、鸭茅(Dactylis glomerata)+杂类草型(Ⅲ型)、西伯利亚羽衣草(Alchemilla sibirica)+杂类草型(Ⅳ型)和线叶嵩草(Kobresia capillifolia)+细果苔草(Carex stenocarpa)型(Ⅴ型) 5个草地类型不同月份(5月–11月)产量与干物质、粗蛋白、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、粗脂肪、粗灰分、钙、磷及总能9项营养品质指标的测定,并结合隶属函数综合各项指标进行综合价值评价,得到主要结论为:1)Ⅰ型草地综合价值最佳时期为5月,其他草地型综合价值最佳时期为7月。Ⅰ、Ⅱ和III型草地综合价值最劣时期为11月,Ⅳ和Ⅴ型草地综合价值最劣时期为8月(相比与7月)。2) 5月–7月综合价值最佳均为Ⅲ型草地,8月–11月综合价值最佳均为II型草地。5月–7月和10月综合价值最劣为Ⅰ型草地,8月综合价值最劣为Ⅴ型草地,9和11月综合价值最劣为I型和Ⅲ型草地。该研究结论为当地天然草地资源的合理利用提供了有力保障。(本文来源于《草业科学》期刊2019年10期)

万雅雯,徐强,李芳,丁雨龙,林树燕[7](2019)在《淡竹花期不同类型叶片的生理指标变化》一文中研究指出以淡竹(Phyllostachys glauca McClure)花期内佛焰苞为研究对象,选取开花植株正常叶和未开花植株正常叶作对照,根据花序发育形态分为前、中、后期,分析3种类型的叶片不同时期的激素含量(GA3、ABA、ZR、IAA)和其他生理指标含量(叶绿素、可溶性蛋白、可溶性糖、淀粉酶、SOD、POD、MDA等)的变化。结果表明:(1)佛焰苞、开花植株正常叶与未开花植株正常叶的GA3含量均呈现出先增加后降低的趋势;佛焰苞中ZR含量持续上升,开花植株正常叶与未开花植株正常叶中则不断下降;3种类型叶片ABA含量均不断增加;佛焰苞和开花植株正常叶中IAA含量开花植株正常叶中先增加而后下降,未开花植株正常叶中则是不断上升。(2)佛焰苞、开花植株正常叶与未开花植株正常叶的叶绿素含量均不断降低,且佛焰苞中降幅最大;佛焰苞与开花植株正常叶中SOD与POD的活性先上升后下降,未开花植株正常叶的SOD活性的变化与佛焰苞和开花植株正常叶中相一致,POD活性则持续升高;3种类型叶片中MDA的含量不断升高;可溶性糖含量与淀粉酶活性在开花过程中不断下降;可溶性蛋白含量在3种类型叶片中的含量均先增加后减少,且佛焰苞与开花竹正常叶中的含量始终高于未开花竹正常叶。因此,淡竹开花期间,佛焰苞中激素与各生理指标的含量变化显示开花植株处于逐渐加剧的衰老状态。(本文来源于《安徽农业大学学报》期刊2019年04期)

杨倩,刘登峰,刘慧,栾金凯,黄强[8](2019)在《近年来汉江上游土地利用类型变化分析》一文中研究指出分析汉江上游近年来土地利用类型变化,可以揭示其生态环境的变化,为南水北调水源区各县的土地利用制定政策和生态环境保护提供参考依据。基于MODIS的MCD12Q1数据2001、2005、2009、2013年共4期遥感影像,从土地利用变化速率、类型转移、利用程度3个方面对汉江上游整个区域和各县区土地利用进行时空分析。结果表明,在汉江上游92 271.44 km~2的范围内,2001—2013年,林地面积增加了13 075.4 km~2,水域增加了183.66 km~2,草地减少了7 105.69 km~2,耕地减少了6 150.45 km~2,城市建设用地变化不显着。在这3个时期,面积增加最多的是林地。草地、耕地和水域主要转化为林地,另外草地和耕地之间还相互转移,城市建设用地主要转移为耕地。各县(区)林地面积均在增加。2001—2005年土地利用的变化量相对较大,表明该时期土地利用类型进行了较大幅度调整,2005—2013年变化量较小,表明该时期土地利用转移幅度相对较小。汉江上游区域近年来土地利用结构进行了较大调整,生态环境也在向好的方向发展,这是实施生态保护的积极效果。(本文来源于《人民珠江》期刊2019年10期)

陈柯欣,丛丕福,雷威[9](2019)在《人类活动对40年间黄河叁角洲湿地景观类型变化的影响》一文中研究指出为了解人类活动对黄河叁角洲湿地景观类型变化的影响以及判别主导的人为因素,本文采用Landsat系列1976、1986、1996、2006、2016年卫星数据,利用景观转移矩阵、人类活动强度模型等方法对40 a人类活动影响下黄河叁角洲湿地景观类型变化进行定量监测并对研究区内人类活动影响大小进行分区评估,研究结果如下:(1)受人类干扰影响较大的叁种主要转换:自然湿地向人工和非湿地转移量最多、非湿地向人工湿地转移其次、人工湿地向非湿地转移最小。(2)40 a人类活动影响比率由前10 a的16.77%到后10 a达到了52.93%。1976~2006年农田开垦是影响景观类型变化的主要因素,2006~2016年间由各种人类活动影响导致的自然湿地面积变化转移分布较为均衡,向库塘转移比例较大占34%。1976~2016年整体上以农田开垦为主。(3)人类活动强度模型适用于黄河叁角洲湿地人类活动强度的评估计算,从结果可以看出1976~2016年,重度干扰主要集中于沿海区域,未干扰和干扰减弱区主要集中于自然保护区内,与实际野外调查结果较为贴合。该研究结果可为有关部门对黄河叁角洲湿地保护和管理、修复提供有利参考。(本文来源于《海洋环境科学》期刊2019年05期)

王文荣[10](2019)在《不同类型心力衰竭合并心房颤动的临床特点及心脏结构变化》一文中研究指出目的对不同类型心力衰竭合并房颤患者的临床特点以及心脏结构变化进行研究。方法以我院50例心力衰竭合并房颤患者作为研究组,以50例心力衰竭无房颤患者作为对照组,对患者疾病诱发因素、临床症状以及心脏结构进行比较。结果高血压是导致心力衰竭发生的主要因素,其次为冠心病、陈旧性心梗、心律失常、风湿性心脏病。研究组患者高血压病因数据高于对照组。研究组患者多以急性、舒张性心衰为主,对照组多以急性收缩性心衰为主,差异有统计学意义(P<0.05);患者临床中均以高血压为主要合并症。研究组患者左心房内径大于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论合并高血压的心衰患者发生房颤的几率更高。(本文来源于《中西医结合心血管病电子杂志》期刊2019年27期)

类型变化论文开题报告

(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:

基于安徽省土地利用数据遴选出灌木、草地和湿地3种典型的天然生态系统,结合灌木和湿地(1960~2013年)、草地(1967~2013年)3个相应气象站点逐日降雨和气温资料,采用连续无雨日和降雨等级标准,筛选出近50年天然生态系统中夏季(6~8月)发生的旱涝急转事件,分析3种土地利用类型在发生旱涝急转时段内气温的变化特征。结果表明,旱涝急转发生时段的平均气温均高于同时段多年平均气温;旱涝急转发生时段气温表现出先升高,后在降雨日前或降雨日开始逐渐降低,并在降雨日当天气温降幅较大;灌木、草地和湿地3种天然生态系统旱涝急转发生时段气温的变化特征基本一致。

(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。

类型变化论文参考文献

[1].杨翠萍,脱云飞,张岛,马继敏,吴耀中.降雨对不同土地利用类型土壤水氮变化特征的影响[J].水土保持学报.2019

[2].王梦珂,翁白莎,严登华,毕吴瑕,李蒙.典型土地利用类型旱涝急转事件发生时段气温变化特征[J].水电能源科学.2019

[3].闫雪波,王炯.RKIP在不同类型肺癌中表达的变化及临床意义[J].医学信息.2019

[4].李娜,李宝新,张云良,张玛丽,李杰.不同类型糖尿病视网膜病变患者血清和肽素和几丁质酶1水平的变化及影响因素[J].眼科新进展.2019

[5].苏立彬,郭永刚,吴悦,杨永涛.基于RS和GIS的西藏林芝地区土地利用类型动态变化[J].中国农业大学学报.2019

[6].张凡凡,杨开虎,于磊,和海秀,鲁为华.新疆沙尔套山主要草地类型牧草营养品质季节变化规律[J].草业科学.2019

[7].万雅雯,徐强,李芳,丁雨龙,林树燕.淡竹花期不同类型叶片的生理指标变化[J].安徽农业大学学报.2019

[8].杨倩,刘登峰,刘慧,栾金凯,黄强.近年来汉江上游土地利用类型变化分析[J].人民珠江.2019

[9].陈柯欣,丛丕福,雷威.人类活动对40年间黄河叁角洲湿地景观类型变化的影响[J].海洋环境科学.2019

[10].王文荣.不同类型心力衰竭合并心房颤动的临床特点及心脏结构变化[J].中西医结合心血管病电子杂志.2019

论文知识图

年土地利用/土地覆被分类图—2010年我国机动车驾驶员培训机...常用刀具类型时段研究区各土地利用类型面积变化圭表建筑实例巴里纳比巨石柱(图片...不同演替序列不同土层厚度土壤pH值

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