一、近50年阳泉气温时空变化特征（论文文献综述）
赵恒洋[1]（2021）在《基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析》文中提出进入21世纪以来,世界各国城市化进展越来越快。城市化是指人类社会由以农业为传统的乡村型社会转向以工业和服务业等非农产业为主的现代城市型社会的过程。城市化过程中最明显的特征是城市建设面积的扩张,建成区作为城市面积扩张的重要参考能够直接、准确的洞悉城市化发展的趋势和规模,不仅能够对城市发展历程轨迹进行掌握,而且能对城市未来发展趋势和方向提供科学性参考和建议,对城市未来的规划和演变起到良好的辅助决策功能。遥感数据具有监测范围广、时效性强及历史数据源丰富等特点。本世纪以来对建成区研究方面大量采用了遥感影像作为数据来源,鉴于此本文利用遥感数据获取建成区边界,选取太原市近50年的影像数据为研究对象,探索太原市在城市化进展过程中城市发展的轨迹和规律,并且基于研究获取的近50年数据对太原市建成区内部的绿地植被、水资源及裸地等地物信息进行提取,通过在不同年份内绿地资源和水资源占比的发展演变规律对太原市建成区内部的土地利用分布特征做出进一步分析。本研究数据来源主要是基于美国NASA陆地卫星Landsat系列数据、以及USGS平台数据和Local Space Viewer平台获取的31副影像数据。获取遥感影像数据后,首先对原始影像数据分别进行辐射定标、大气校正,影像融合以及影像增强等处理步骤;通过OIF最佳指数法获取不同传感器的影像数据最佳波段组合方式,并通过影像数据处理步骤获取各研究年限内影像数据,采用人工目视解译方法并结合Google历史影像数据的辅助校正作用从而获取建成区边界;引入扩张强度、扩张速度、紧凑度、分形维数、城市重心迁移模型、扩张弹性系数等指标对建成区近50年的演变特征、扩张规律和合理性进行了评价;再通过查阅统计年鉴数据建立建成区面积与人文地理、社会经济等10个指标间的多元回归模型探讨太原市建成区扩张的主要的驱动力因素。最后基于15 m及以上的分辨率影像,通过ENVI和Arc GIS软件利用最大似然法监督分类对对应时间节点内建成区内部土地利用类型分类,对自1990年到2020年间建成区内部土地利用类型进行分类,从而获得建成区内部绿地、水体等资源的演变规律,对建成区未来的发展规划做出建议。通过研究得出以下几点内容:（1）从1973年到2020年近50年间太原市建成区面积扩张了15.12倍,平均年增长面积为7.85 km2/a。建成区紧凑度普遍较低结合太原地理位置东西临山的情况表明南北方向扩展明显,城市重心沿南西约30°方向迁移了约3500 m以上。整体太原市建成区的扩张先后经历快速增长、稳步增长和平稳增长的扩张模式。建成区整体的扩张模式与人口增长及城区结构不够协调,城市化进展快于人口增长,建成区发展需要进一步优化;（2）引起太原市建成区扩张的主要因素为经济因素,人口扩张规模和工业链产值等次之。其中国民生产总值和人均GDP数值是太原市建成区扩张的最为关键的推动作用。人口扩张也是其中主导因素之一,因此太原市建成区未来扩张和建设需要考虑当地经济情况。（3）对比40年建成区内部地物面积的统计数据发现建成区自1990年以来内部以居民区为主的建筑面积占比大于总面积的80%,先后经历减少再增长的模式;建成区内部绿地面积占比维持在14%左右,水资源面积占比保持1%不变;未开发利用土地面积占比在2013年最大,近10年内又急剧减少,说明建成区内部建筑设施逐步饱满。
吴超[2]（2020）在《山西省植被覆盖时空变化及驱动因素研究》文中研究表明植被是区域生态环境的关键要素,是区域土壤、水分和气候条件的具体表征,植被覆盖度能够直接反映出区域生态环境的健康程度。山西省生态系统较为脆弱,自然条件的改变和剧烈的人类活动会增大植被覆盖及生态环境的压力,对山西省植被覆盖时空变化及驱动因素进行研究可以为林业、农业、生态环境和自然资源部门进行政策制定和实施提供理论依据。本文利用SPOT VEG NDVI时序数据,探求1999-2018年山西省植被覆盖度时空分布及变化特征,并在此基础上分析植被覆盖与自然因素（气温、降水、高程、坡度、坡向）以及人类活动（人口、GDP、退耕还林还草政策、城镇用地）之间的关系,主要结论如下:（1）山西省植被覆盖总体呈现出东南高、西北低,山地丘陵高、平原盆地低的状态;1999-2018年山西省NDVI由0.52上升到0.74,全省植被覆盖总体改善;植被覆盖的空间变化上,改善区域面积达40.98%,主要集中于吕梁山西部、晋中市北部、临汾市北部和东部地区;退化面积较少为20.53%,主要位于各大盆地区域,整体呈现出西部大幅改善、东部小幅退化,丘陵平原明显改善、山地区域基本稳定、城区盆地明显退化的趋势。（2）山西省气温与NDVI呈现正相关的区域为55.02%,其中显着正相关区域（P<0.05）占20.25%;山西省降水与NDVI呈现正相关的区域为92.86%,其中显着正相关区域（P<0.05）占37.93%,相关系数为0.533,处于显着水平;山西省高程、坡度和坡向与NDVI均呈现正相关关系,相关系数分别为0.893、0.785和0.771,均处于显着水平;高程2400m处、坡度50°和坡向NW60°处植被覆盖度最高;高程在1100m、坡度在10-15°的区域植被覆盖改善情况最好,坡向对植被覆盖变化的分异作用不显着。（3）山西省人口密度、地均GDP与NDVI均呈现线性负相关,相关性系数分别为0.700和0.672,处于显着水平,植被覆盖度会随着人口密度和地均GDP的上升而下降,但经济发展的过程中高地均GDP地区对周边林地存在一定的正向效应。2000-2018年山西省退耕区平均NDVI上升了59%,退耕还林还草政策对于山西省植被覆盖度提升起到十分明显的促进作用。2000-2018年城镇用地增加了1461km2,其中83%来自生态用地,城镇区域NDVI下降6.6%,城镇用地扩张对植被覆盖具有显着的抑制作用。（4）提升山西省植被覆盖水平可以从以下三个方面入手:持续推进和完善退耕还林还草政策;合理利用自然资源,减少植被生态破坏;提升城镇植被覆盖,优化土地利用结构。
起永东[3]（2020）在《中国气温变化趋势及城市化和海气影响因子分析》文中提出根据气温指标我国可划分为北温带、中温带、南温带、北亚热带、中亚热带、南亚热带、北热带、中热带、南热带和高原气候区等十个气候带。为分析各气候带气温变化特征,利用全国571个气象站点1961年1月-2019年2月逐月气温数据,根据站点位置,确定各站点气候带类型,最终确定除南热带外九个气候带,采用线性倾向估计的方法,研究九个气候带年和四季平均气温、平均最低气温和平均最高气温变化趋势;以夜间灯光数据结合统计数据比较方法确定气象站点类型,将2017年逐月NPP/VIIRS夜间灯光合成年度数据,并结合住建部最新发布的2017年各省建成区面积统计数据,从而确定各省城市阈值,以气象站点周边10km内最大平均灯光亮度值进行对比,达到阈值为城市站点,否则为农村站点,同时以城市站点为中心选择周边200km内的农村站点,通过城乡对比法,确定各气候带城市化影响和贡献率;分析各气候带气温与环流和气候指数间的相关系数,确定各气候带各季节气温相关最好的环流和气候指数,研究环流和气候指数对各气候带气温变化的影响。主要结论如下:（1）全国大部分站点年和四季气温呈现升高趋势,平均最低气温升温趋势最强、平均最高气温升温趋势最弱。年际、春季和冬季平均气温变化趋势在空间上自北向南呈反“√”型特征,夏季和秋季平均气温及年际和四季的平均最低气温变化趋势自北向南呈“N”型特征,年际和四季平均最高气温变化趋势自北向南则呈反“N”型逐渐减小特征。全国总体表现为夏季升温趋势最弱,冬季升温趋势最强,平均气温和平均最高气温在中亚热带及以北气候带为春季升温趋势强于秋季,平均最低气温则为北亚热带和温带春季升温趋势强于强季。（2）气温的城市化影响总体呈增温作用,但中亚热带和北热带未体现增温作用,增温作用强的站点主要分布在温带和亚热带沿海等地,未体现增温作用站点主要集中在中亚热带西部,平均最高气温的城市化影响未体现增温作用站点数量增加。整体上平均最低气温的城市化影响和贡献率大于平均最高气温的城市化影响和贡献率,但夏季部分地区平均最高气温城市化影响贡献率明显增大,与夏季平均最高气温变化趋势较弱有关。中温带、南温带、中亚热带、南亚热带和高原气候区平均最低气温的城市化影响增温作用强于平均最高气温,北亚热带和北热带则相反,平均最低气温和平均最高气温的城市化影响贡献率对比也呈现相同特征。（3）各气候带各季节与当季或前期环流指数和气候指数均显着相关,相关性最好的环流指数中极涡指数占比最大,相关性最好的气候指数中大西洋海温指数占比最大。环流异常可直接造成气温异常;海温异常可通过海—气作用引起环流异常并通过大气波列传导造成东亚地区环流异常,涛动与遥相关异常则直接或间接通过大气波列传导引起东亚环流异常,从而造成气温异常。环流和气候指数均呈现引起升温的变化趋势,且大部分指数变化趋势显着,可为各气候带气候变暖提供相关方面的解释。
李高磊[4]（2019）在《气候变化下山西省种植业结构优化对策研究》文中进行了进一步梳理气候暖干化趋势的不断加重逐渐影响到人们生产生活的各个领域,种植业是受气候变化影响最为脆弱的领域之一。本文利用山西省近40年气象数据、种植业作物相关数据分析该地区气候变化趋势以及种植业结构发展现状,利用熵值法计算作物比较优势,并依据近10年来山西省种植业基本数据,构建引入气候要素的柯布-道格拉斯生产函数,测度各投入要素对作物增产的贡献度,在此基础上,得出气候优势指数以及气候变化下作物的优势投入要素,结合气候优势与作物比较优势提出种植业生产结构优化对策,根据气候变化下投入要素对作物产量的影响提出要素投入结构优化对策。通过研究得出以下结论:近40年来,山西省气温总体呈上升趋势,进入21世纪之后有一定的下降;降水总体呈现下降趋势,与全国降水略有增加的趋势相反;山西省第一产业占比不断降低,且波动较大,发展不稳定。种植业内部粮食作物种植越来越偏向于玉米,小麦、大豆、马铃薯以及小杂粮产量均有不同程度的下降,生产要素投入南北差异较大,存在一定的不均衡性。造成这些问题的原因主要有三点:农村劳动力流失;种植业基础设施建设不完善;气候变化影响严重。其中,气候变化对各类作物的影响在不同地区有所差异,这些差异会直接影响现有的种植业生产和要素投入结构。总体来看,气候变化不利于山西省大多数地区小麦、大豆作物的种植,但有利于玉米作物的种植,马铃薯种植受气候变化影响的地区较少,晋北地区小杂粮作物受气候变化影响为正,晋南地区小杂粮作物受气候变化影响为负;气候变化下小麦种植区投入要素多呈正向效应,玉米、马铃薯种植区生产要素投入不利于玉米的种植,大豆种植区劳动与化肥的投入不利于作物生长,小杂粮作物种植区农田灌溉的投入有利于作物生长,其他投入要素影响较小或为负。基于上述结论,本研究在遵循产业结构合理化、高级化以及适应气候变化这三个原则的基础上,提出种植业结构优化对策:调整种植业生产结构,根据作物的比较优势确定重点发展区域,规模化经营,加强科技投入,延伸产业链;调整种植业要素投入结构,依据各地区不同的资源禀赋条件,投入具有相对比较优势的生产要素,促进产业专业化发展;适应气候变化,依据不同地区气候要素的影响调整作物种类以及种植范围,加强极端天气灾害预警,提高种植业适应气候变化能力。
董思源[5]（2019）在《气候变暖对我国小麦白粉病原菌群体温度敏感性及越夏趋势的影响》文中研究指明本试验以我国小麦白粉病原菌群体为对象,通过已经建立的温度不同敏感性小麦白粉病菌群体互作关系模型,结合国际耦合模式比较计划中CMIP3（B1、A1B和A2）和CMIP5（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）两种模式中共6种不同气候排放情景下的温度数据,预测了我国六个冬小麦白粉病流行区在2050s和2080s时不同情景条件下的病菌群体敏感性的变化趋势,获得了不同流行区高、中、低3种不同温度敏感性菌株的比例,在此基础上计算了不同小麦白粉病流行区病菌群体越夏阈值,并利用地理信息软件（ArcGIS）和地统计学,对未来小麦白粉病越夏区域进行了预测。基于小麦白粉病菌不同敏感性菌株间的互作模型和CMIP3、CMIP5两种气候模型,对白粉病不同流行区CMIP3和CMIP5两种模式中6种不同情景模式下温度敏感性菌株比例进行了预测,结果表明相对于基准时段CMIP3模式2050s时段B1情景模式下华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下北部、华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下北部、华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,B1情景模式下北部、西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势;2080s时段B1情景模式下华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区、A1B情景模式下北部、华南、黄淮、西北、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区、A2情景模式下北部、华南、黄淮、西北、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,B1情景模式下北部、西北、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势。CMIP5模式2050s时段RCP2.6模式下中华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下北部、华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下北部、华南、黄淮、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,RCP2.6模式下北部、西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下西北兼冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势;2080s时段RCP2.6模式下华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下北部、华南、黄淮、长江中下游冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下北部、华南、黄淮、西南、长江中下游冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈上升趋势,RCP2.6模式下北部、西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP4.5模式下西北、西南冬小麦白粉病流行区、RCP8.5模式下西北兼冬小麦白粉病流行区温度低敏感性菌株比例呈下降趋势。CMIP3模式中尽管不同小麦白粉病流行区,不同敏感性菌株的比例变化存在一定差异,但总体来说在我国冬小麦白粉病流行区,随着气候变暖温度的上升,绝大部分地区的温度低敏感性病菌群体比例呈上升的趋势。表明随着温度上升,低敏感性菌株较另外两种敏感性菌株竞争力强。CMIP5模式温度低敏感性病菌群体比例上升趋势基本与CMIP3模式相同。模式中高排放量情景中的低敏感性病菌群体所占比例基本都高于中排放量和低排放量,表明气候变暖会促进温度低敏感性病菌群体比例的上升。对比CMIP3和CMIP5两种模式不同情景模式下不同敏感性菌株互作比例的变化情况,可以看出CMIP5的特征性没有CMIP3强烈,CMIP5上升的趋势更加平缓。在对不同小麦白粉病流行区不同气候情景下病菌群体对温度敏感性比例预测的基础上,通过计算获得了 CMIP3和CMIP5模式中不同情景模式下我国不同冬小麦白粉病流行区病原菌群体的温度终止阈值。以不同小麦白粉病流行区病菌群体的温度终止阈值作为病害的越夏阈值,采用中国高清地图和小麦白粉病流行区图为底图,结合高程图,对未来我国小麦白粉病越夏范围变化进行了预测。研究结果表明,随着气候变暖,小麦白粉病的越夏区范围总体会逐渐变小,但不同越夏概率区域的变化程度有一定差异。目前显示我国小麦白粉病越夏范围主要集中在云南西部、中部、北部,四川中部、南部,贵州西部,甘肃中部、南部,陕西中部、南部,宁夏东南部,山西中部,河北西南部,新疆青海西藏部分小麦白粉病流行区等地。在此基础上,结合ArcGIS软件渔网数据中象元单位大小预测了 CMIP3模式和CMIP5模式中不同情景模式下我国不同小麦白粉病菌流行区不同越夏概率的面积。预测结果显示情景模式越高即温室气体排放量越高,温度增幅越大,时段越靠后,越夏高概率区域减少的面积越大。部分地区越夏范围扩大,要集中在华南、黄淮、西南冬小麦白粉病流行区。
詹鑫[6]（2018）在《中国北方地区马铃薯气候适宜性及气候变化对其产量影响的研究》文中进行了进一步梳理气候变暖已对世界农业生产产生了巨大影响。作为世界主要粮食作物和重要经济作物之一的马铃薯,气候因素也是制约其生长发育和产量形成的关键因素。本研究从把握区域气候资源、保护北方地区马铃薯产业及实现气候资源的合理利用的初衷出发,在充分考虑作物与气象因素相互作用的基础上通过引入卡尔曼滤波法改进气象产量分离的统计学方法。通过对北方地区气候资源的定性和定量的分析并结合马铃薯生长的气候适宜性模型和气象产量的分离方法,探讨北方地区气候变化与作物生长发育、产量之间的关系,分析北方地区马铃薯生长的气候适宜性并找出该地区气候变化对马铃薯生长和产量形成可能带来的不良影响。研究结果表明:（1）北方地区与马铃薯产量相关性突出（显着的正相关和负相关关系）的主要气候要素为:气温、降水、光照时数,其次为潜在蒸散量、太阳辐射等。（2）北方地区五十年内平均气温显着上升,光照时数和太阳辐射量下降趋势显着,年降水量和潜在蒸散量变化幅度小。具体而言,年平均气温从1965年17.52℃上升到2014年18.51℃,增温时期主要集中在20世纪70和90年代,温度变化不稳定且变化幅度大;年降水量在时间上总体呈现小幅度下降的趋势,年际间波动变化大,空间分布上高降水量区域范围在缩小,但总体年降水量在增多;从光照条件看,光照时数一直处于显着的波动下降趋势,平均光照时数从1965年8.67小时下降到2014年7.33小时,并在20世纪60-70年代下降幅度最为明显;潜在蒸散量变化不大,而太阳辐射量则一直处于下降趋势。（3）研究区气候适宜度总体在波动中小幅上升,上升了0.01。表明气候变化对于马铃薯生长发育和产量形成起到有利的作用。北方地区马铃薯生长的气候适宜度从时间上看,温度、降水适宜度都在下降,分别从0.876下降到0.870、从0.461下降到0.443,降水仍是研究区马铃薯生长的主要气候制约因素。光照适宜度从0.732上升到了0.767,综合适宜度从0.704上升到了0.708;就空间分布而言,温度、降水、光照和综合的适宜种植区均有向西、向南扩展的趋势,这将为广大地区的马铃薯种植和生产提供良好气候环境;就生育期而言,播种-出苗期在温度、光照和综合适宜度方面均表现出上升趋势,出苗-开花期除光照适宜度和综合适宜度外均表现出下降趋势,开花-成熟期除光照适宜度和综合适宜度外均表现为下降趋势。（4）北方地区气候变化引起马铃薯生育期缩短。表现在马铃薯播种期提前,开花期和成熟期延迟。研究发现随着年平均气温的升高,播种期逐渐提前,但出苗期、开花期和成熟期则出现推迟的现象。伴随年降水量的增加播种期呈现推迟的趋势,而其他生育期却提前了。具体而言,降水量对马铃薯生育期的影响比温度的影响更大。平均气温每升高1℃播种期提前0.51天,开花期推迟0.15天,出苗期推迟0.38天,成熟期推迟0.25天。年平均降水量每增加1mm,播种期推迟0.15天,出苗期提前0.23天,开花期提前1.01天,而成熟期提前0.40天。（5）区域气候变化对马铃薯产量影响比较显着,1985-2014气候丰产年远多于气候减产年,气候变化主要起到正面的影响。气候变化的影响呈现出时间上和地域上的差异性:30年来甘肃省气候影响因子波动在-0.20-0.20之间,内蒙古自治区气候影响因子波动在-0.30-0.80之间。表明内蒙古马铃薯产量受气候变化的影响比甘肃省更为明显,波动幅度也更为剧烈。而后期两省气候影响因子和气象产量逐年趋近于0,气候条件对两省马铃薯产量的控制力在下降,但其控制力对内蒙古下降的幅度较对甘肃的更小。（6）运用卡尔曼滤波法分离气象产量取得了较好的效果和适用性。在对比5a滑动平均法基础上,两种方法均通过了显着性检验;卡尔曼滤波法分离的气象产量与各个主要气候要素之间均呈现相关关系,相关系数分别为0.328、0.302、-0.522,相邻城市气象产量变化也呈现相关关系;对比模拟的气候丰产、减产年情况也与历史气象数据、马铃薯生长需求相吻合。表明卡尔曼滤波法模拟的气象产量与实际情况具有一致性,能够更好的模拟气象产量。
周雅清,郭雪梅,王弢[7]（2017）在《山西省近50年低温气候特征分析》文中提出利用19612010年山西省67个气象站逐日最低气温资料,对山西省低温天气的时间演变、空间分布进行分析。将极端低温指数分为三类:1.极值类低温指数统称为低温极值指数（包括极端最低气温和最低气温极大值）;2.相对阈值类指数统称为低温事件指数（包括冷夜日数和暖夜日数）;3.绝对阈值指数及持续日数等指数统称为其他指数（包括霜冻日数和寒潮持续指数）。1、近50年低温极值均呈现出上升的趋势,其变化趋势都通过了0.05显着性水平检验。尤其极端最低气温的上升趋势达到0.33℃/10a,也就是说近50年极端最低气温上升了1.65℃。低温极值在全省范围内大部分区域都是上升趋势,不过指数增温强弱和范围有一定差异。极端最低气温全省除零星分散的降温趋势外,以增温为主,且大部分增温趋势都在0.4℃/10a以上,个别区域甚至达到0.8℃/10a以上;最低气温极大值除我省西南角有微弱降温外,其余大部为升温,与极端最低气温相比,升温强度和强中心范围小得多。2、近50年低温事件明显减少,且其变化趋势都通过了0.01显着性水平。从趋势变化看,冷夜日数在全省范围内都是减少的,太原、晋城、临汾等大城市附近冷夜日数减少明显。暖夜日数全省普遍为增加趋势,暖夜日数增加的强中心与冷夜日数减少的强中心基本吻合。山西省近50年来冷夜日数从20世纪70年代初开始呈现减少趋势,1991年前后发生突变,之后的变化超过了0.05显着性水平;暖夜日数20世纪80年代中期前没有明显变化趋势,之后开始增加,1996年出现突变,21世纪初超过0.05显着性水平。3、山西省近50年霜冻明显减少,趋势超过0.01显着性水平。寒潮持续指数也是明显的减少趋势。全省绝大部分地区霜冻日数呈减少趋势,大部分地区减少在2天以上,减少显着的区域分布在太原、临汾的部分地区。寒潮持续指数以减少趋势为主,山西省南部减少相对显着。山西省农业为弱势产业,受气候变化影响较为严重,属于温带大陆性季风气候类型。冬季干冷漫长,夏季湿热多雨,春季日温差大,秋季短暂且降温迅速,无霜期短。这决定了我省的作物品种以耐寒、耐旱为主。随着全球气候变暖,我省气温也呈现显着的升高态势,尤其极端最低气温上升,寒潮、低温事件减少,使得我省农作物生长受气温的制约越来越小。我省低温事件的变化趋势与全国的基本一致,值得注意的是,无论是全国还是华北区域,冷夜的减少趋势都比暖夜的增加要明显得多,而山西省暖夜和冷夜趋势强度差异不大。与华北区乃至全国的趋势相比,我省冷（暖）夜日数的减少（增多）趋势要弱得多,山西省低温事件的变化具有显着的局地性。
孟艳灵[8]（2017）在《1960-2015年晋陕蒙地区农业水热气候条件时空变化研究》文中提出农业稳定对一个国家持续发展至关重要,农业是气候变化最敏感的领域之一,晋陕蒙是中国重要的地理过渡区域,该区农业发展受气候变化影响更大。本文利用1960-2015年晋陕蒙75个气象站点日平均气温、日最低气温、月降水量和日照时数、月平均气温、最热月、最冷月平均气温数据资料,运用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、小波分析及Arcgis空间分析等方法,对晋陕蒙近56年水热气候条件进行研究,本文得出的主要结论如下:（1）晋陕蒙1960-2015年≥0℃、≥10℃积温呈增多变化,增多速率分别为76.03℃·d·10a-1、73.32℃·d·10a-1。从年代变化看,≥0℃、≥10℃积温值均在 2000s最大,1960s最小。晋陕蒙≥0℃、≥10℃积温突变年份是1992年。从空间上看,≥0℃、≥10℃积温值随纬度增大而减小,随海拔增高而减小,积温倾向率值呈现出低纬度、高海拔地区高,高纬度、低海拔地区低。（2）晋陕蒙1960-2015年≥0℃、≥10℃积温持续日数呈增多变化,增多速率分别为2.77d/10a、2.74d/10a。≥0℃积温持续日数增多速率依次为,陕西省3.25 d/10a、山西省3.08 d/10a、内蒙古2.54 d/10a。≥10℃积温持续日数增多速率依次为,陕西省3.38d/10a、山西省3.94d/10a、内蒙古2.16d/10a。三省≥0℃、≥10℃积温持续日数增多变化极显着（P<0.01）。≥0℃、≥10℃积温持续日数在空间上表现出低纬度地区持续日数时间长,高纬度地区持续日数时间短;≥0℃、≥10℃积温持续日数在整个区域整体上呈增多变化,低纬度、高海拔地区持续日数增加趋势大,高纬度地区增加趋势小。晋陕蒙≥0℃、≥10℃积温初日呈提前到来,不同地区提前幅度存在差异性;晋陕蒙大部分地区≥0℃、≥10℃积温终日呈推后到来。（3）晋陕蒙1960-2015年,无霜期天数在增多,增多速度为3.69d/10a,增多极显着（P<0.01）。三省无霜期的增多速度为别为陕西省2.38d/10a、山西省3.31d/10a、内蒙古4.22d/10a。晋陕蒙无霜期突变时间为1994年,突变不显着,内蒙古无霜期突变时间是1989年,突变不显着,陕西、山西突变时间分别为1996年、2000年,突变显着。1960-2015年晋陕蒙初霜日呈推后到来,推后9d,终霜日呈提前到来,提前12d,初、终霜日的推后、提前变化均极显着（P<0.01）。三省近56a初霜日推后天数分别为:陕西省5d、山西省8d、内蒙古10d,终霜日提前天数分别为:陕西省8d、山西省11d、内蒙古14d。纬度高的地区初霜日推后和终霜日提前幅度大于纬度低的地区。（3）1960-2015年晋陕蒙生长期内降水呈减少变化,每十年减少3.69mm,山西省、陕西省、内蒙古的降水减少速率分别为10.06mm/10a、6.17mm/10a、0.86mm/10a。晋陕蒙及三省区生长期内降水都没有出现显着性突变。晋陕蒙生长期内降水量存在2个周期变化,分别是3a,6-7a,7a为主周期。降水量少的地区,降水呈增多变化;降水量多的地区,降水呈减少变化。（4）1960-2015年晋陕蒙生长期内日照时数减少显着,减少速度为-22.29h/10a。陕西省、山西省、内蒙古日照时数变化率为别为-14.36h/10、-43.29h/10a、-18.40h/10a。陕西省、山西省、内蒙古日照时数极差变率分别为39%、32%、13%。晋陕蒙生长期内日照时数突变时间是1991/1992年,山西省突变时间是1994/1995年,内蒙古突变时间是1986/1987年。晋陕蒙生长期内日照时数主要有三个明显的震荡周期,分别是27a,10a,3a,27a为晋陕蒙生长期内日照时数的主周期。日照时数的变异系数呈现出空间差异性,自东向西、自南向北变异系数减小。日照时数表现为“西高东低、北高南低”的空间分布特征。（5）晋陕蒙最热月、最冷月气温呈升温变化,升温速度最热月气温为0.272℃/10a,最冷月气温为0.327℃/10a。晋陕蒙最热月气温存在两个周期,分别是11a,5a,11a是主周期;最冷月气温有两个周期,分别是8a、3a,8a周期为主周期。（6）晋陕蒙地区1980-2015年气候带向着温度增加的方向发展,北亚热带呈现出向周围扩张的趋势,暖温带呈现出向东向西扩张,向高纬度、高海拔扩张,中温带和寒温带面积减少。≥10℃积温、无霜期、生长季日照时数、最冷月和最热月气温对晋陕蒙小麦、玉米气候产量具有负效应,生长季降水对小麦、玉米气候产量具有正效应,晋陕蒙玉米气候产量与生长季降水正相关关系显着（P<0.05）,陕西省和山西省玉米气候产量与最热月气温呈显着负相关,内蒙古地区生长季日照时数与玉米气候产量呈显着负相关。
李海涛,王志伟,赵永强[9]（2016）在《山西省设施农业灾害特征研究——以低温寡照为例》文中研究说明基于山西省108个气象观测站1961—2010年近50年的逐日气象资料,通过查阅文献和实地调研,构建了一个适合山西本地化的日光温室低温寡照灾害指标,运用IDL编程语言对数据进行筛选,计算出不同等级灾害发生的次数;在此基础上,构建了一个低温寡照灾害指数,对灾害数据进行标准化处理,利用GIS技术进行克里金插值,得到了山西省低温寡照气象灾害时空分布特征。结果表明,（1）山西省低温寡照灾害主要发生在冬季,占全年灾害的90%之多,以1月份最为频繁;（2）山西省低温寡照灾害主要分布在大同盆地、忻定原盆地、太原晋中盆地以及长治盆地,其余地区发生较少;（3）山西省低温寡照灾害发生频率随时间推移呈不断增加趋势,90年代以后,呈几何指数增长,其中以重度灾害增加较为明显。该研究结果可为山西省设施农业布局、气候资源利用和防灾减灾决策服务提供依据。
王利娜[10]（2016）在《黄土高原油松人工林干旱风险评价》文中研究指明本文以干旱事件频发的黄土高原为研究区域,针对半干旱黄土区油松人工林稳定性问题,研究黄土高原油松人工林干旱风险评价。通过野外调查与分析,采用气候变化分析法、油松径向生长调查分析法、径向生长指标测量法及干旱风险评价法,分析了黄土高原气候变化趋势及干旱与降水的关系,阐明了油松人工林径向生长对干旱的响应规律,进行了油松人工林干旱风险评价,结果表明：（1）20世纪80年代以来,极端最低气压呈下降趋势。平均气温、平均气温距平、平均最高气温、平均最低气温和极端最低气温均有较强的增加趋势。1952年以后,平均相对湿度持续下降,年最大日降水量整体呈缓慢的下降趋势,日降水量≥0.1 mm日数呈较明显下降趋势。近60年来,黄土高原日照时数和日照百分率均呈明显的下降趋势。（2）黄土高原年降水量变化整体呈缓慢下降趋势。在阳泉和榆社出现两个相对较显着的减少中心,在华山和五台山存在两个不显着的增加中心。（3）区域内不同等级干旱发生次数年内变化显着,轻度干旱发生次数在春、夏季相对较多；中度干旱和严重干旱发生次数年内变化趋势相似,均易发生在冬季；特大干旱发生次数在春季居多；黄土高原北部多年平均年降水量低且易发生干旱。（4）随着干旱等级的增加,黄土高原形成暴雨及以上（包括暴雨、大暴雨、特大暴雨）的发生频率呈现先减小后增加的趋势,即干旱等级由轻度-中度-严重干旱的发展过程中,暴雨及以上发生频率呈减小趋势,当干旱发展成为特大干旱后,暴雨及以上发生频率反而呈增加趋势,换言之,长时间的干旱发生后更易形成暴雨。随着干旱发生次数的增加,高强度降水有所增加。（5）林分平均木及优势木油松径向生长均与当年春季轻度干旱发生次数呈显着负相关,且与前一年夏季轻度干旱发生次数呈极显着负相关,表明当年春季轻度干旱和前一年夏季轻度干旱均抑制油松径向生长,且夏季轻度干旱对油松翌年径向生长的影响更大。（6）黄土高原油松人工林干旱风险自南向北逐渐增加,位于农牧交错带的黄土高原北部地区的油松林干旱风险较大。
二、近50年阳泉气温时空变化特征（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、近50年阳泉气温时空变化特征（论文提纲范文）
（1）基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外建成区研究现状 |
| 1.3.1 遥感技术的城市扩张研究 |
| 1.3.2 国外建成区边界界定研究 |
| 1.3.3 国内建成区边界界定研究 |
| 1.3.4 国内外建成区的研究概述 |
| 1.4 论文研究技术路线图 |
| 第2章 研究区概况及数据获取 |
| 2.1 研究区总体概况 |
| 2.1.1 自然环境概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 研究区数据获取 |
| 2.2.1 遥感数据的来源 |
| 2.2.2 统计数据的来源 |
| 第3章 研究区数据预处理 |
| 3.1 研究区影像数据校正 |
| 3.1.1 遥感数据几何校正 |
| 3.1.2 遥感数据辐射校正 |
| 3.2 研究区影像数据增强 |
| 3.2.1 遥感数据影像融合 |
| 3.2.2 遥感数据波段组合 |
| 第4章 建成区获取及扩张规律分析 |
| 4.1 建成区边界获取 |
| 4.1.1 研究区建成区提取思路 |
| 4.1.2 研究区建成区提取规则 |
| 4.2 建成区内地物提取规则 |
| 4.3 人工提取建成区解译过程 |
| 4.4 建成区扩张速度分析 |
| 4.4.1 建成区扩张速率 |
| 4.4.2 建成区扩张强度 |
| 4.5 建成区扩张定性分析 |
| 4.5.1 紧凑度 |
| 4.5.2 分形维数 |
| 4.5.3 迁移重心模型 |
| 4.5.4 重心偏移角度 |
| 4.6 建成区扩张合理性评价 |
| 4.6.1 建成区扩张弹性 |
| 4.6.2 异速生长模式 |
| 4.7 建成区扩张综合评价 |
| 第5章 建成区驱动力因素及内部土地分类转变分析 |
| 5.1 扩展驱动力分析 |
| 5.1.1 太原市经济概述 |
| 5.1.2 驱动力因子提取 |
| 5.1.3 驱动力因素分析 |
| 5.1.4 驱动力因素结论 |
| 5.2 建成区内部土地利用类型变化 |
| 5.2.1 建成区内土地利用分类方法 |
| 5.2.2 建成区内土地利用监督分类结果 |
| 5.2.3 建成区内土地利用分类后处理结果图 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）山西省植被覆盖时空变化及驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 植被覆盖变化研究 |
| 1.2.2 植被覆盖变化驱动因素研究 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要工作与创新 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 自然概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 气侯条件 |
| 2.2.3 河流水系 |
| 2.2.4 土壤条件 |
| 2.2.5 植被类型 |
| 2.3 社会经济概况 |
| 2.3.1 行政区划 |
| 2.3.2 人口概况 |
| 2.3.3 经济概况 |
| 第三章 山西省植被覆盖时空变化特征 |
| 3.1 山西省植被覆盖分布特征 |
| 3.1.1 山西省植被覆盖空间分布特征 |
| 3.1.2 山西省植被覆盖时间分布特征 |
| 3.2 山西省植被覆盖变化特征 |
| 3.2.1 山西省植被覆盖空间变化特征 |
| 3.2.2 山西省植被覆盖时间变化特征 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 自然因素对山西省植被覆盖的影响 |
| 4.1 数据来源与分析方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 分析方法 |
| 4.2 气温对山西省植被覆盖影响 |
| 4.2.1 山西省气温变化特征 |
| 4.2.2 气温对植被覆盖的影响 |
| 4.3 降水对山西省植被覆盖的影响 |
| 4.3.1 山西省降水变化特征 |
| 4.3.2 降水对植被覆盖的影响 |
| 4.4 高程对山西省植被覆盖的影响 |
| 4.4.1 山西省高程分布特征 |
| 4.4.2 高程对植被覆盖的影响 |
| 4.5 坡度对山西省植被覆盖的影响 |
| 4.5.1 山西省坡度分布特征 |
| 4.5.2 坡度对植被覆盖的影响 |
| 4.6 坡向对山西省植被覆盖的影响 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 人类活动对山西省植被覆盖的影响 |
| 5.1 人口对山西省植被覆盖的影响 |
| 5.1.1 山西省人口分布特征 |
| 5.1.2 人口对植被覆盖的影响 |
| 5.2 GDP对山西省植被覆盖的影响 |
| 5.2.1 山西省GDP分布特征 |
| 5.2.2 GDP对植被覆盖的影响 |
| 5.3 退耕还林还草对山西省植被覆盖的影响 |
| 5.3.1 山西省退耕还林还草空间分布 |
| 5.3.2 退耕还林还草对植被覆盖的影响 |
| 5.4 城镇用地对山西省植被覆盖的影响 |
| 5.4.1 山西省城镇用地变化特征 |
| 5.4.2 城镇用地变化对植被覆盖的影响 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 山西省植被覆盖提升的对策建议 |
| 6.1 持续推进和完善退耕还林还草政策 |
| 6.1.1 完善退耕还林还草规划,实现区域可持续发展 |
| 6.1.2 细化退耕还林还草工程,提升退耕还林还草成效 |
| 6.1.3 加强退耕还林生态补偿,建立完善长效保障机制 |
| 6.1.4 协同生态保护修复政策,完善区域生态综合管理 |
| 6.2 合理利用自然资源,减少植被生态破坏 |
| 6.2.1 大力发展人工林,加强林业资源保护 |
| 6.2.2 科学开发矿产资源,推进矿区生态修复 |
| 6.2.3 合理发展旅游资源,加快生态旅游转型 |
| 6.2.4 优化道路开发建设,减小生态破坏影响 |
| 6.3 提升城镇植被覆盖,优化土地利用结构 |
| 6.3.1 控制城镇用地面积,提高城镇土地利用效率 |
| 6.3.2 推进绿色城镇建设,提升城镇植被覆盖 |
| 6.3.3 调整土地空间布局,提升耕地质量 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 附录 |
| 附录1 1999-2018 年山西省年均NDVI |
| 附录2 山西省气象站信息 |
| 附录3 1999-2018 年山西省气温数据 |
| 附录4 1999-2018 年山西省降水数据 |
| 附录5 高程与植被覆盖相关性数据 |
| 附录6 坡度与植被覆盖相关性数据 |
| 附录7 坡向与植被覆盖相关性数据 |
| 附录8 人口密度与植被覆盖相关性数据 |
| 附录9 地均GDP与植被覆盖相关性数据 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（3）中国气温变化趋势及城市化和海气影响因子分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 气温变化研究综述 |
| 1.2.1.1 国外研究综述 |
| 1.2.1.2 国内研究综述 |
| 1.2.2 城市化对气温变化影响研究综述 |
| 1.2.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 环流、气候指数与气温变化关系研究综述 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 数据来源与研究方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 气象资料 |
| 2.1.2 建成区面积数据 |
| 2.1.3 NPP/VIIRS夜间灯光数据 |
| 2.1.4 地理信息数据 |
| 2.1.5 气候区划 |
| 2.1.6 环流、气候指数 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 气象资料处理 |
| 2.2.2 线性倾向估计 |
| 2.2.3 夜间灯光数据处理 |
| 2.2.4 城乡站点分类 |
| 2.2.5 UMR方法 |
| 2.2.6 气温数据与环流、气候指数相关分析 |
| 第三章 全国气温变化趋势 |
| 3.1 平均气温趋势 |
| 3.2 平均最低气温趋势 |
| 3.3 平均最高气温趋势 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 全国城市化对气温变化的影响 |
| 4.1 城市化对平均气温的影响 |
| 4.2 城市化对平均最低气温的影响 |
| 4.3 城市化对平均最高气温的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全国气温变化趋势海气成因分析 |
| 5.1 各气候带气温与环流指数的关系 |
| 5.2 各气候带气温与气候指数的关系 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间发表的与学位论文相关的科研成果目录 |
| 攻读硕士学位期间参与的课题情况 |
| 致谢 |
（4）气候变化下山西省种植业结构优化对策研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 1.6 创新点 |
| 第二章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.2 理论基础 |
| 第三章 山西省气候变化趋势及种植业发展概况 |
| 3.1 山西省近40 年气候变化趋势 |
| 3.2 山西省种植业结构历史调整概况 |
| 3.3 山西省种植业结构现状 |
| 3.4 山西省种植业作物比较优势分析 |
| 3.5 气候变化下山西省种植业结构存在的主要问题及原因 |
| 第四章 气候变化对山西省种植业结构的影响 |
| 4.1 气候变化对山西省种植业结构的影响机理 |
| 4.2 研究方法及数据说明 |
| 4.3 气候变化对山西省种植业生产结构的影响 |
| 4.4 气候变化对山西省种植业要素投入结构的影响 |
| 第五章 气候变化下山西省种植业结构调整对策 |
| 5.1 气候变化下种植业生产结构优化对策 |
| 5.2 气候变化下种植业要素投入结构优化对策 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（5）气候变暖对我国小麦白粉病原菌群体温度敏感性及越夏趋势的影响（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 1.1 气候变暖 |
| 1.1.1 全球气候变暖 |
| 1.1.2 大气CO_2等温室气体 |
| 1.2 我国气候变化的主要特征 |
| 1.2.1 年均温呈上升趋势 |
| 1.2.2 冬季均温增幅要高于夏季均温增幅 |
| 1.2.3 北方温度增幅速率要高于南方 |
| 1.3 基于全球模式的气候模拟评估和预估的研究 |
| 1.4 气候变暖对植物病虫菌的影响 |
| 1.4.1 全球气候变暖对作物病虫害的影响 |
| 1.4.2 全球气候变暖对我国小麦作物的影响 |
| 1.4.3 全球气候变暖对病原菌的影响 |
| 1.5 小麦白粉病 |
| 1.5.1 小麦白粉病原菌的生物学特性 |
| 1.5.2 小麦白粉菌群体温度敏感性的研究 |
| 1.5.3 小麦白粉菌群体寄生适合度研究 |
| 1.5.4 小麦白粉病菌越夏情况 |
| 1.6 本试验研究目的和意义 |
| 1.7 研究内容 |
| 2 引言 |
| 3 材料和方法 |
| 3.1 气候变暖对小麦白粉病菌群体温度敏感性的影响 |
| 3.1.1 全国不同流行区气象数据来源 |
| 3.1.2 冬小麦白粉病流行区域划分 |
| 3.1.3 未来时段划分 |
| 3.1.4 小麦白粉病不同敏感性菌株的寄生适合度与温度关系模型 |
| 3.1.5 小麦白粉病不同敏感性菌株间的互作模型 |
| 3.1.6 计算要求 |
| 3.1.7 计算方法 |
| 3.2 CMIP模式下小麦白粉病的越夏范围的预测 |
| 3.2.1 数据整理和来源 |
| 3.2.1.1 地图数据 |
| 3.2.1.2 未来气象数据 |
| 3.2.1.3 小麦数字化种植图 |
| 3.2.1.4 高程数据 |
| 3.2.2 区划方法 |
| 3.2.2.1 区划依据和数据来源 |
| 3.2.2.2 ArcGIS渔网制作和数据提取 |
| 3.2.2.3 越夏区划图的制作 |
| 3.2.3 数据整理和渔网制作 |
| 3.2.3.1 渔网制作和数据提取 |
| 3.2.3.2 越夏年概率计算 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 小麦白粉病菌群体不同敏感性菌株起始比例的确定 |
| 4.2 CMIP3阶段中各冬麦白粉流行区不同温度敏感性病菌群体比例预测结果和分析 |
| 4.2.1 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在北部冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.2 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在华南冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.3 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在黄淮冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.4 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在西北兼冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.5 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在西南冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.6 CMIP3阶段中不同敏感性病菌群体比例在长江中下游冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.2.7 小结 |
| 4.3 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在各冬麦白粉病流行区预测结果和分析 |
| 4.3.1 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在北部冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.2 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在华南冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.3 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在黄淮冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.4 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在西北兼冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.5 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在西南冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.6 CMIP5阶段中不同敏感性病菌群体比例在长江中下游冬小麦白粉病流行区中预测结果 |
| 4.3.7 小结 |
| 4.4 CMIP3模式中不同情景模式下越夏范围的预测结果 |
| 4.4.1 基于CMIP3模式我国小麦白粉病菌越夏分区阈值的预测 |
| 4.4.2 基于初始比例下我国小麦白粉病菌越夏范围 |
| 4.4.3 基于CMIP3模式中低排放SRES B1情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.4.4 基于CMIP3模式中低排放SRES B1情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.4.5 基于CMIP3模式中中排放SRES A1B情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.4.6 基于CMIP3模式中中排放SRES A1B情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.4.7 基于CMIP3模式中中排放SRES A2情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.4.8 基于CMIP3模式中中排放SRES A2情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.4.9 CMIP3模式小麦白粉病菌越夏范围面积变化 |
| 4.4.10 小结 |
| 4.5 CMIP5模式中不同情景模式越夏范围的预测结果 |
| 4.5.1 基于CMIP5模式小麦白粉病菌越夏分区阈值的预测 |
| 4.5.2 基于CMIP5模式中低排放RCP2.6情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.5.3 基于CMIP5模式中低排放RCP2.6情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.5.4 基于CMIP5模式中低排放RCP4.5情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.5.5 基于CMIP5模式中低排放RCP4.5情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.5.6 基于CMIP5模式中低排放RCP8.5情景模式下2050s的越夏范围的预测 |
| 4.5.7 基于CMIP5模式中低排放RCP8.5情景模式下2080s的越夏范围的预测 |
| 4.5.8 CMIP5模式小麦白粉病菌越夏范围面积变化 |
| 4.5.9 小结 |
| 5 讨论 |
| 6 全文结论 |
| 6.1 预测了气候情景模式下我国小麦白粉病菌群体不同敏感性菌株比例的变化 |
| 6.2 预测了CMIP3和CMIP5模式下我国小麦白粉病越夏的范围 |
| 6.3 全球气候变暖对我国小麦白粉病菌越夏的影响 |
| 参考文献 |
| 附录A: 本研究中中国冬小麦白粉病流行区610个气象站点 |
| 作者简介 |
（6）中国北方地区马铃薯气候适宜性及气候变化对其产量影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变化研究 |
| 1.2.2 气候—作物相关关系研究 |
| 1.2.3 马铃薯气候特性 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区自然概况 |
| 2.1.2 研究区社会经济概况 |
| 2.2 数据的来源和预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.2.3 研究站点的选取 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 潜在蒸散量模型 |
| 2.3.2 克里金插值法 |
| 2.3.3 太阳辐射量的计算 |
| 2.3.4 马铃薯气候适宜性评价模型 |
| 2.3.5 气象产量分离模式 |
| 2.3.6 卡尔曼滤波法 |
| 2.3.7 突变检测方法 |
| 2.3.8 双变量相关分析 |
| 3 北方马铃薯生育期内主要气候资源及变化 |
| 3.1 影响北方地区马铃薯生长发育和产量形成的气候要素 |
| 3.2 马铃薯生育期内平均气温的时空变化 |
| 3.2.1 马铃薯生育期内平均气温的时间变化 |
| 3.2.2 马铃薯生育期内平均气温的空间变化 |
| 3.3 马铃薯生育期内降水量的时空变化 |
| 3.3.1 马铃薯生育期内降水量的时间变化 |
| 3.3.2 马铃薯生育期内降水量的空间变化 |
| 3.4 马铃薯生育期内光照时数的时空变化 |
| 3.4.1 马铃薯生育期内光照时数的时间变化 |
| 3.4.2 马铃薯生育期内光照时数的空间变化 |
| 3.5 马铃薯生育期内其他气候要素 |
| 3.5.1 马铃薯生育期内潜在蒸散量 |
| 3.5.2 马铃薯生育期内太阳辐射量 |
| 3.6 小结 |
| 4 北方地区马铃薯气候适宜性及其时空变化 |
| 4.1 温度适宜度及其变化 |
| 4.2 降水适宜度及其变化 |
| 4.3 光照适宜度及其变化 |
| 4.4 综合气候适宜度及其变化与适宜性区划 |
| 4.5 小结 |
| 5 气候要素对马铃薯生育期和产量的影响 |
| 5.1 气候要素对马铃薯生育期的影响 |
| 5.1.1 平均气温对马铃薯生育期的影响 |
| 5.1.2 年降水量对马铃薯生育期的影响 |
| 5.2 气候要素对马铃薯产量的影响 |
| 5.2.1 气候条件下北方地区马铃薯产量变化 |
| 5.2.2 北方马铃薯优势产区气象产量的分离 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 讨论 |
| 6.1.1 卡尔曼滤波法气象产量分离适用性分析 |
| 6.1.2 主要气候要素及变化 |
| 6.1.3 马铃薯气候适宜性 |
| 6.1.4 马铃薯生育期与气象产量 |
| 6.2 主要结论 |
| 6.3 不足之处 |
| 6.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
（8）1960-2015年晋陕蒙地区农业水热气候条件时空变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 国外相关研究进展 |
| 1.2.2 国内相关研究进展 |
| 第2章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与选取 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 线性倾向估计 |
| 2.4.2 Mann-Kendall突变检验 |
| 2.4.3 小波分析 |
| 2.4.4 logistic曲线模拟 |
| 2.5 技术路线图 |
| 第3章 1960-2015年晋陕蒙地区积温变化特征分析 |
| 3.1 ≥10℃积温变化特征分析 |
| 3.1.1 ≥10℃积温的时间变化特征 |
| 3.1.2 ≥10℃积温的空间分布特征 |
| 3.1.3 ≥10℃积温的变化趋势 |
| 3.1.4 ≥10℃积温持续日数的变化特征 |
| 3.1.5 ≥10℃积温初、终日期的变化特征 |
| 3.2 ≥0℃积温变化特征分析 |
| 3.2.1 ≥0℃积温的时间变化特征 |
| 3.2.2 ≥0℃积温的空间分布特征 |
| 3.2.3 ≥0℃积温的变化趋势 |
| 3.2.4 ≥0℃积温持续日数的变化特征 |
| 3.2.5 ≥0℃积温初、终日期的变化特征 |
| 第4章 1960-2015年晋陕蒙地区无霜期变化特征分析 |
| 4.1 无霜期变化特征分析 |
| 4.1.1 无霜期的时间变化特征 |
| 4.1.2 无霜期的空间变化特征 |
| 4.1.3 无霜期的突变特征 |
| 4.2 无霜期初、终霜日变化特征分析 |
| 4.2.1 无霜期初、终日的时间变化特征 |
| 4.2.2 无霜期初、终日的空间变化特征 |
| 第5章 1960-2015年晋陕蒙地区其他气候条件变化特征分析 |
| 5.1 农业生长期内降水变化特征分析 |
| 5.1.1 农业生长期内降水年际变化特征 |
| 5.1.2 农业生长期内降水变率特征 |
| 5.1.3 农业生长期内降水突变分析 |
| 5.1.4 农业生长期内降水周期变化特征 |
| 5.1.5 农业生长期内降水空间变化特征 |
| 5.2 农业生长期内日照时数变化特征 |
| 5.2.1 农业生长期内日照时数年际变化特征 |
| 5.2.2 农业生长期内日照时数的突变特征 |
| 5.2.3 农业生长期内日照时数的周期变化特征 |
| 5.2.4 农业生长期内日照时数的变异程度 |
| 5.2.5 农业生长期内日照时数空间变化特征 |
| 5.3 最热月、最冷月气温变化特征 |
| 5.3.1 最热月、最冷月气温年际及年代际变化特征 |
| 5.3.2 最热月、最冷月平均气温的突变特征 |
| 5.3.3 最热月、最冷月平均气温的周期变化特征 |
| 5.3.4 最热月、最冷月平均气温的空间变化特征 |
| 第六章 晋陕蒙地区水热气候条件变化对农业的影响 |
| 6.1 对气候带变化的影响 |
| 6.2 对晋陕蒙地区农作物的影响 |
| 6.2.1 对小麦气候产量的影响 |
| 6.2.2 对玉米气候产量的影响 |
| 6.2.3 对农业其他方面的影响 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 论文的创新点与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（10）黄土高原油松人工林干旱风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1. 选题背景、目的和意义 |
| 1.1.1. 选题背景 |
| 1.1.2. 研究目的 |
| 1.1.3. 研究意义 |
| 1.2. 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1. 气候变化及其对树木径向生长的影响研究进展 |
| 1.2.2. 干旱风险研究进展 |
| 1.3. 主要研究内容 |
| 1.4. 技术路线 |
| 1.5. 创新点 |
| 1.6. 本章小结 |
| 2. 研究区概况 |
| 2.1. 自然地理 |
| 2.1.1. 地理位置 |
| 2.1.2. 地形地貌 |
| 2.1.3. 气候特征 |
| 2.1.4. 土壤特征 |
| 2.1.5. 水文特征 |
| 2.1.6. 植被特征 |
| 2.2. 社会经济与土地利用概况 |
| 2.3. 主要生态环境问题 |
| 2.3.1. 水土流失严重 |
| 2.3.2. 水资源严重匮乏 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 气候变化特征分析及干旱风险评价方法 |
| 3.1. 气候变化分析方法 |
| 3.1.1. 气候变化趋势研究 |
| 3.1.2. 降水频率计算 |
| 3.1.3. 泰森多边形法 |
| 3.1.4. 降水变化的M-K检测 |
| 3.1.5. SOM聚类方法及分区 |
| 3.1.6. 干旱等级划分标准 |
| 3.1.7. 降雨频率分析方法 |
| 3.2. 油松人工林径向生长调查分析方法 |
| 3.2.1. 油松生长特征及其分布特征 |
| 3.2.2. 油松样品采集 |
| 3.3. 样品采集与测定方法 |
| 3.3.1. 取样方法与数据记录 |
| 3.3.2. 样品预处理 |
| 3.3.3. 交叉定年与年轮宽度测量 |
| 3.4. 油松径向生长与干旱相关性分析 |
| 3.5. 本章小结 |
| 4. 黄土高原气候变化趋势及干旱与降水的关系 |
| 4.1. 黄土高原气候变化趋势分析 |
| 4.1.1. 极端最高气压与极端最低气压变化特征 |
| 4.1.2. 平均气温与平均气温距平变化 |
| 4.1.3. 平均最高气温与平均最低气温 |
| 4.1.4. 极端最高气温与极端最低气温 |
| 4.1.5. 平均相对湿度变化特征 |
| 4.1.6. 年最大日降水量与日降水量≥0.1mm日数变化特征 |
| 4.1.7. 日照时数与日照百分率变化特征 |
| 4.2. 黄土高原降水演变规律 |
| 4.2.1. 降水时间变化特征分析 |
| 4.2.2. 降水空间变化特征分析 |
| 4.3. 黄土高原干旱与干旱结束后降水的关系 |
| 4.3.1. 不同等级干旱年内变化趋势 |
| 4.3.2. 不同分区年内及年际干旱变化趋势 |
| 4.3.3. 不同等级干旱与降水的关系 |
| 4.3.4. 干旱发生次数与降水的关系 |
| 4.4. 本章小结 |
| 5. 油松人工林径向生长对干旱的响应 |
| 5.1. 油松人工林径向生长过程 |
| 5.1.1. 平均木油松径向生长过程 |
| 5.1.2. 优势木油松径向生长过程 |
| 5.2. 样地自然地理 |
| 5.3. 干旱与油松径向生长的相关性 |
| 5.3.1. 干旱发生总次数对油松径向生长的影响 |
| 5.3.2. 不同季节干旱对油松径向生长的影响 |
| 5.3.3. 不同等级干旱对油松径向生长的影响 |
| 5.3.4. 当年不同类型干旱对油松径向生长的影响 |
| 5.3.5. 前一年不同类型干旱对油松径向生长的影响 |
| 5.4. 本章小结 |
| 6. 油松人工林干旱风险评价 |
| 6.1. 干旱及干旱风险的界定 |
| 6.1.1. 干旱的界定 |
| 6.1.2. 干旱风险的界定 |
| 6.2. 黄土高原干旱空间分布特征 |
| 6.2.1. 干旱空间分布特征 |
| 6.2.2. 不同季节干旱空间分布特征 |
| 6.2.3. 不同等级干旱空间分布特征 |
| 6.3. 干旱风险评价 |
| 6.3.1. 油松干旱风险评价总体思路 |
| 6.3.2. 油松干旱风险评价 |
| 6.4. 本章小结 |
| 7. 结论与展望 |
| 7.1. 主要结论 |
| 7.2. 本研究的创新点 |
| 7.3. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师介绍 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
四、近50年阳泉气温时空变化特征（论文参考文献）
- [1]基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析[D]. 赵恒洋. 太原理工大学, 2021(01)
- [2]山西省植被覆盖时空变化及驱动因素研究[D]. 吴超. 山西财经大学, 2020(10)
- [3]中国气温变化趋势及城市化和海气影响因子分析[D]. 起永东. 武汉大学, 2020(03)
- [4]气候变化下山西省种植业结构优化对策研究[D]. 李高磊. 山西大学, 2019(01)
- [5]气候变暖对我国小麦白粉病原菌群体温度敏感性及越夏趋势的影响[D]. 董思源. 安徽农业大学, 2019(05)
- [6]中国北方地区马铃薯气候适宜性及气候变化对其产量影响的研究[D]. 詹鑫. 四川农业大学, 2018(02)
- [7]山西省近50年低温气候特征分析[A]. 周雅清,郭雪梅,王弢. 第34届中国气象学会年会 S5 应对气候变化、低碳发展与生态文明建设论文集, 2017
- [8]1960-2015年晋陕蒙地区农业水热气候条件时空变化研究[D]. 孟艳灵. 陕西师范大学, 2017(07)
- [9]山西省设施农业灾害特征研究——以低温寡照为例[A]. 李海涛,王志伟,赵永强. 第33届中国气象学会年会 S14 提升气象科技创新能力;保障农业丰产增效, 2016
- [10]黄土高原油松人工林干旱风险评价[D]. 王利娜. 北京林业大学, 2016(08)