导读:本文包含了生态系统净交换量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:净生态系统碳交换量,草甸湿地,温度,水分
生态系统净交换量论文文献综述
陈小平,刘廷玺,王冠丽,段利民,雷慧闽[1]（2018）在《温度和水分对科尔沁草甸湿地净生态系统碳交换量的影响》一文中研究指出基于涡度相关和波文比气象土壤监测系统,研究了2016年科尔沁草甸湿地生态系统生长季5—9月CO_2通量的动态变化特征,分析了温度、水分等环境因子与其的响应关系.结果表明:生长季累计净生态系统碳交换量(NEE)为-766.18 g CO_2·m~(-2),总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸量(R_e)分别为3379.89和2613.71 g CO_2·m~(-2),R_e/GPP为77.3%,表现为明显的碳汇.NEE各月平均日变化呈单峰"U"型曲线,其中5—7月和8月中旬表现为吸收CO_2,8月后半月和9月表现为释放CO_2.日间NEE与光合有效辐射(PAR)呈显着的直角双曲线关系,同时受饱和水汽压差(VPD)、土壤含水量(SWC)和气温(T_a)等环境要素调控.回归关系表明,日间NEE达到最大时,VPD和SWC值分别为1.75 kPa和35.5%,而NEE随T_a增加逐渐增大,当T_a达到最大时,并未对NEE产生抑制作用;夜间NEE随土壤温度(T_s)呈指数趋势上升.在整个生长季,生态系统呼吸的温度敏感性指数(Q_(10))为2.4,且SWC越高,Q_(10)越小,夜间NEE受T_s和SWC共同调控.(本文来源于《应用生态学报》期刊2018年05期）
王莉莉,杨涛,高晨,高丹,卢成芳[2]（2017）在《鄱阳湖南矶湿地净生态系统CO_2交换量的日变化特征》一文中研究指出利用涡度相关技术分未淹水期和淹水期对2015年4月—2016年10月鄱阳湖南矶湿地净生态系统CO_2交换量(net ecosystem CO_2exchange,NEE)进行观测,分析其日变化特征和影响因子。结果表明:在未淹水期,湿地NEE日变化呈现"U"型分布特征,日间最大CO_2吸收量为18.24μmol·m~(-2)·s~(-1),夜间最大CO_2释放量为24.92μmol·m~(-2)·s~(-1)。在淹水期,除较高洲滩及湖岸高地外,植被被水面覆盖,湿地NEE日变化无明显特征,日间最大CO_2吸收量为2.29μmol·m~(-2)·s~(-1),夜间最大CO_2释放量为12.66μmol·m~(-2)·s~(-1)。相关分析和主成分分析表明在未淹水期南矶湿地日间NEE月平均日变化与光量子通量密度相关性最高,与气温、降水、土壤含水量和土壤温度的相关性次之,夜间NEE月平均日变化与气温、土壤温度和土壤含水量相关性较高。在淹水期,南矶湿地日间NEE月平均日变化与光量子通量密度、土壤含水量有关,夜间变化与土壤温度、土壤含水量和气温有关。(本文来源于《生态与农村环境学报》期刊2017年11期）
龚莎莎,江洪,马锦丽,舒海燕,陈晓峰[3]（2016）在《安吉毛竹林净生态系统碳交换量及叶绿素荧光参数的变化》一文中研究指出利用涡度相关法,对安吉毛竹林生态系统的碳通量进行实时观测,同时用叶绿素荧光仪PAM-2500测定通量框架下毛竹的叶绿素荧光参数。分析了毛竹林净生态系统碳交换量(NEE)的日变化和月平均变化及荧光参数变化。结果表明,NEE值在6:00—7:00开始转为负值,至17:00—18:00转为正值;白天表现为碳汇,并且在数值上,NEE值的负值最高点表现为秋季(9月,10月,11月)>春季(3月,4月,5月)>冬季(12月,1月,2月),说明毛竹CO2通量具有明显的季节变化。逐月NEE值变化范围为-25.563 3~85.531 2 g C·m~(-2)·月-1,12和1月份NEE值较低,1月份达到最低点。叶绿素荧光参数中PSⅡ的最大光合量子产量(F_v/F_m)先降后升,12月,1月和3月份F_v/F_m低于正常水平,与其他月份差异显着(P<0.05),说明毛竹在这3个月份受到了胁迫,光化学效率降低;F_v/F_o与F_v/F_m趋势相同,12月,1月和3月份潜在活性最低,并且与其他月份差异显着(P<0.05);PSⅡ的实际光合量子产量(ФPSⅡ)变化趋势与F_v/F_m、光化学猝灭系数(q P)大致相同;在10月至翌年3月份,q P逐渐下降之后开始升高,同时伴随非光化学猝灭系数(q N)值的上升和下降。研究表明,毛竹在受到低温胁迫时,会导致其吸收的光能用于光化学电子传递的部分减少,光合碳同化率下降。(本文来源于《浙江农业学报》期刊2016年06期）
孙敏敏,王旭峰,马明国,袁文平,李香兰[4]（2016）在《黑河中游植被生长季土壤呼吸和净生态系统碳交换量的季节变化》一文中研究指出基于涡度相关法和静态箱―气相色谱法的净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与土壤呼吸(soil respiration,Rs)速率观测数据,探讨了黑河中游不同土地利用方式下净生态系统碳交换量和土壤呼吸的季节变化,以及土壤呼吸对净生态系统碳交换量的贡献率。结果表明,净生态系统碳交换量和土壤呼吸速率在时间尺度上呈现多峰变化趋势,7月底至8月初达到峰值;在空间尺度上受植被覆盖度的影响,植被稀疏的荒漠、戈壁和沙漠呈现较为一致的变化趋势,土壤呼吸对净生态系统碳交换量的贡献率达20%~68%;而植被密集的玉米地、果园和湿地则呈现较高的季节变异性,土壤呼吸对净生态系统碳交换量的贡献率为10%~21%。土壤呼吸的微小变动可能引起净生态系统碳交换量明显变化。(本文来源于《土壤学报》期刊2016年05期）
孙殿超,李玉霖,赵学勇,罗亚勇,毕京东[5]（2016）在《围封和放牧对科尔沁沙质草地净生态系统碳交换量的影响》一文中研究指出利用箱式法对科尔沁地区围封和放牧条件下的沙质草地净生态系统碳交换量(NEE)进行研究,以探讨围封、放牧对NEE的影响。结果显示:(1)围封17年样地的NEE显着小于围封22年样地的,围封22年样地的显着小于放牧样地的(P<0.01)。(2)在植物生长季内,围封样地总体表现出碳汇功能,放牧样地表现出碳源功能。(3)从碳净固定的量来看,围封17年沙质草地的净碳固定能力强于围封22年的;而围封22年比围封17年的沙质草地的在净碳固定方面持续的时间较长。(4)不同环境因子对不同处理NEE的影响程度不尽相同,其线性组合最大可解释NEE的变异依次为围封22年(39.5%)>围封17年(32.1%)>放牧(21.2%)。(本文来源于《中国沙漠》期刊2016年01期）
朱志鹍,马耀明,胡泽勇,李茂善,孙方林[6]（2015）在《青藏高原那曲高寒草甸生态系统CO_2净交换及其影响因子》一文中研究指出利用2008年中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站(下称那曲站)的观测资料,分析了青藏高原腹地的高寒草甸生态系统碳通量的日变化和季节变化特征及其影响因子。结果表明,那曲站年平均气温在0℃以下,90%降水主要集中在夏季;在生长季,生态系统白天碳吸收和夜间碳排放速率均达到最强,最大吸收速率和最大排放速率分别为5.3和1.7μmolCO_2·m~(-2)·s~(-1),与低海拔地区草地生态系统相比要偏小;高寒草甸生态系统碳汇作用较为明显,年吸收量为151.5 gCO_2·m~(-2)(即41.3gC·m~(-2));5-9月生态系统呼吸占总初级生产力的比重约为76%,这表明生态系统通过光合作用固定的碳,大部分通过呼吸作用消耗;在高寒草甸植物生长旺盛的月份,白天生态系统与大气间CO_2净交换(NEE)受光合有效辐射PAR的影响,表观光量子产率α为-0.0255±0.0105μmol CO_2·mol~(-1)photons。在生长季,尽管在昼夜温差相近时,NEE变化较大,但是随着昼夜温差的增大,NEE绝对值趋向增大,即昼夜温差越大越有利于生态系统吸收CO_2。生长季末期的降水事件促进了高寒草甸生态系统的碳排放,对生态系统的碳平衡有重要的影响。(本文来源于《高原气象》期刊2015年05期）
高艳妮,于贵瑞,闫慧敏,王秋凤,朱先进[7]（2014）在《青藏高原净生态系统碳交换量的遥感评估模型研究》一文中研究指出青藏高原作为世界海拔最高的区域,是全球气候变化的敏感区之一。定量估算这一区域的净生态系统碳交换量(NEE)有利于理解陆地生态系统碳平衡对未来气候变化的响应。本文构建了一个模拟该地区NEE动态变化的净碳收支模型(NCBM)。该模型由来源于MODIS影像的增强型植被指数(EVI)、陆地表面水分指数(LSWI)以及来源于地面观测的空气温度和短波辐射共同驱动,并利用青藏高原地区的3种植被类型(包括高寒灌丛、高寒湿地和高寒草甸)的碳通量长期观测数据对模型进行了校准和验证。结果表明,在模型校准站点年,NCBM模型可以模拟NEE观测值81%的变化,均方根误差(RMSE)为0.03mol C/m~2/d,模型效率(EF)为0.81。在模型验证站点年,NCBM模型可以预测NEE观测值84%的变化,RMSE为0.03mol C/m~2/d,EF为0.81。在大多数情况下,NCBM模型可以清晰地模拟各植被类型的NEE季节和年际变化。此外,NCBM模型因为结构简单,模型驱动变量易于获取等优势,具有在区域尺度上模拟NEE时空变化的潜力。但是该模型还需要进一步的改进和发展,特别需要提高对植被非常稀疏地区NEE变化的模拟能力。(本文来源于《第四纪研究》期刊2014年04期）
李冰,葛世栋,徐田伟,徐世晓,李善龙[8]（2014）在《放牧强度对青藏高原高寒草甸净生态系统交换量的影响》一文中研究指出放牧是青藏高原主要的土地利用方式之一。放牧强度不同,对青藏高原高寒草甸生态系统NEE的影响也不同。为揭示不同放牧强度下高寒草甸生态系统气体交换的变化规律,同时为生态系统碳收支核算提供基本数据,本研究于2012年5-10月采用Li-6400便携式光合仪和密闭式箱法,对青藏高原高寒草甸生态系统不同放牧强度下的气体交换进行分析测定。结果表明,1)净生态系统交换量(NEE)、生态系统呼吸量(Reco)和生态系统初级生产力(GPP)均表现出明显的季节变化,NEE在整个生长季的变化趋势呈"U"型,Reco和GPP为单峰型变化趋势;2)从5月中旬到9月中旬,NEE为负值,表明高寒草甸生态系统为CO2净吸收;3)在放牧率为50%的中度放牧强度下,高寒草甸的NEE和GPP具有最大值,表明中度放牧生态系统具有较高的碳汇水平。(本文来源于《草业科学》期刊2014年07期）
邵钧炯[9]（2014）在《陆地生态系统CO_2净交换的年际变异及其机制研究》一文中研究指出陆地生态系统能够吸收约30%的人为排放的CO2,具有减缓全球变暖的能力。该过程在生态系统尺度上表现为生态系统与大气间的CO2净交换(NEE),在区域尺度上表现为碳汇/源。模型模拟NEE与碳汇/源是预测气候变化背景下全球陆地生态系统能否持续吸收CO2的唯一手段；然而,目前的各类模型既无法再现NEE的年际动态,也无法精准地估算碳汇/源。只有深入研究NEE年际变异背后的机制,总结出碳汇/源估算值不确定性的来源,才能改善模型性能,提高模型预测的精准度。本研究在生态系统水平上,对全球65个通量站点的数据进行了综合分析,目的是探讨生物与气候因子对NEE年际变异的影响；在区域尺度上,综合分析了近30年来以中国陆地生态系统净初级生产力(NPP)与碳汇为对象的研究,目的是阐明不同研究出现巨大差异的原因,为今后的工作提供有效的建议。主要结果如下：(1)为了在生态系统尺度上研究生物与气候因子对NEE年际变异的影响,我们以中国江西省千烟洲亚热带人工林为例,用统计学方法将NEE的年际变异拆分成由生物因子引起的生物效应与由气候因子引起的气候效应,并探讨了两种效应对NEE年际变异的相对贡献,以及两种效应间的关系。结果发现：生物效应对NEE年际变异的相对贡献随着时间尺度的增加而增加,在天、周、月、季与年尺度上其值分别为9.2%±10.7%、17.5%±13.3%、30.5%4±17.4%、39.3%±16.7%与47.4%；与此同时,气候效应的相对贡献逐渐减少,但在年尺度上仍占到NEE年际变异的52.2%。在整个研究期间(2003-2009),气候效应使千烟洲人工林吸收的CO2逐年减少36.2g Cm-2,而生物效应几乎完全抵消了这一趋势。生物与气候效应间的这种负相关关系(r2=0.80,P<0.01),使NEE在年际间的波动相对较小,因此该人工林很可能是个稳定的碳汇(-333±47gCm-2yr-1)。(2)为了探讨不同生态系统间生物与气候效应对NEE年际变异影响方式的差异,我们以加性模型(additive model)为基础,采用基于赤池权重(Akaike weight)的模型平均(model averaging)方法,分析了全球65个观测了5年以上的通量站点的数据。结果发现：在年际尺度上,生物效应(CnBENEE)与气候效应(CnCENEE)对NEE年际变异的相对贡献分别为57%±14%与43%±14%,表明在生态系统水平生物效应比气候效应更重要。生态系统的干旱程度是造成站点间CnBENEE (或CnCENEE)差异的主要因素,在受水分胁迫的站点间,生态系统可利用水分每减少1mm,CnBENEE就下降0.18%,说明随着环境胁迫程度的加深,生态系统碳循环可能会逐渐失去自我调节能力。除此之外,植被类型与干扰体系等非气候因素对CnBENEE(或CnCENEE)没有显着影响。在空间格局上,生物效应能够解释站点间NEE年际变异差异的72%,是造成空间差异的主要原因。在草地及干旱的生态系统中,生物与气候效应间显着正相关(r>0.45,P<0.05),说明这些生态系统对碳循环的调节与气候效应作用方向相同,因此会进一步加深气候变化的影响。(3)为了进一步研究生物效应是否由气候的改变所引起,我们用结构方程模型的方法,探讨了年际尺度上气候变量对碳通量的直接与间接影响。结果发现：光合有效辐射(PAR)虽然是驱动总初级生产力(GPP)季节动态的重要因子,但在年际尺度上,其直接影响只存在于水分十分充足的生态系统中(与NEE的相关系数r=-0.24,P<0.05)。温度主要通过促进生态系统呼吸(RE)直接影响到NEE。在水分充足的生态系统(W1)中,水分条件对碳通量的直接影响不明显(P>0.05)；在水分适中的生态系统(W2)中,水分平衡指数(WBI)对GPP(r=-0.10,1P<0.05)、水汽压亏缺(VPD)对RE (r=-0.13, P<0.05)有直接影响；在水分不足的生态系统(W3)中,WBI对RE (r=0.32, P<0.05)、PPT对NEE(r=-0.25,P<0.05)有直接影响。这一结果说明随着生态系统干旱程度的加深,水分条件的直接影响变强。气候的间接影响在常绿针叶林、草地与农田中,主要表现在GPP上,而在阔叶落叶林中,主要表现在RE上。与其他植被类型相比,气候的间接影响在草地中最明显,说明在该生态系统类型中,气候与生物因子的关系总体上较密切。与W1或W3组生态系统相比,气候的间接影响在W2组中最明显,这可能是因为气候与碳通量间的时滞在W2组中最长。总体上,气候的直接与间接影响对NEE的解释程度较低(16%-55%),而且气候变量不能较好地解释生理参数的改变,说明生物效应并非主要来自气候变异,而是来自那些与气候条件无关的影响因子。(4)为了探讨中国陆地生态系统NPP与碳汇估算值不确定性的来源,我们对总共193个中国或中国主要生态系统类型(森林、灌丛、草地、农田)的NPP与碳汇的估算值进行了综合分析。结果发现：中国陆地生态系统的NPP与碳汇分别为3.35±1.25 GtCyr-1与0.14±0.094 GtCyr-1。其中,森林、灌丛、草地与农田的NPP分别占全国NPP的33%、8.3%、24%与27%,它们的碳汇则分别占全国碳汇的40%、19%、25%与18%。模型结构的差异可能是估算值不确定性的主要来源。在估算NPP的方法中,光利用效率模型的不确定性最大(50%),在光利用效率模型中,GloPEM模型的不确定性最大(45%)。这一结果说明,在缺少地面观测数据的情况下,模型不能准确模拟NPP的大小。各模型对NPP年际动态的估计一致,结果显示中国的NPP平均每年增加0.011Gt C(r2=0.37,P=0.004)。在估算碳汇的方法中,过程模型不仅不确定性最大(76%),而且低估了中国的碳汇,这可能是因为大多数过程模型没有考虑氮添加,而此因子以及大气CO2浓度是中国陆地碳汇的重要驱动力。土地覆盖与土地利用的改变可能对碳汇有较大影响,但对其的估算不确定性很大(217%)。总体而言,中国陆地生态系统的生产力、碳汇以及减缓大气CO2浓度上升的能力,都处于全球平均水平。本研究强调了生物效应对NEE年际变异的重要性,并且发现水分胁迫是影响生态系统CnBENEE差异的主要因素。针对生物效应与气候效应关系的研究揭示了生态系统碳循环对气候波动的内在响应方式。在多数生态系统中,生物效应并非来自气候因子的间接影响,因此为了改善模型性能,必须包含更多的非气候驱动力,而不能仅仅改变模型的函数形式。对区域尺度NPP与碳汇估算值的不确定性分析则揭示了造成不同研究结果差异的原因。今后对NPP的估算应更多地与地面观测数据相结合；对碳汇的估算不仅需要观测数据的支持,也需要进一步研究其动态过程的内在机理。各模型对NPP年际变异的估算相对一致,而对碳汇年际变异的估算差异很大,说明今后的重点在于结合生态系统水平上对NEE年际变异的研究结果,对异养呼吸模型结构进行改进,从而实现精准估算区域尺度碳通量的目的。(本文来源于《复旦大学》期刊2014-03-25）
刘晓琴,吴启华,李红琴,毛绍娟,李英年[10]（2013）在《不同封育年限高寒草甸植被/土壤碳密度及净生态系统CO_2交换量的比较》一文中研究指出封育是推广范围最广的草地恢复措施之一.为研究不同封育年限高寒草甸植被、土壤碳密度变化,对1a、6a和16a不同封育年限样地监测结果进行分析.结果表明:不同封育年限高寒草甸植被现存碳密度表现出封育16a>封育1a>封育6a,分别为1 522.57gC·m-2、1 323.12gC·m-2和1 148.17gC·m-2,但不同封育年限之间植被现存碳密度差异不显着(P>0.05).土壤碳密度垂直分布明显,0～5cm和5～10cm土层有机碳密度较高,随土层深度增加土壤有机碳密度明显下降,土壤容重上升;不同封育年限之间0～40cm层次土壤碳密度和土壤容重差异性均不显着,但仍可表现出土壤碳密度封育1a>封育6a>封育16a,分别为28 636.32gC·m-2、26 570.92gC·m-2和26 060.71gC·m-2;同时,土壤容重随封育时间延长而下降.对7月下旬到10月上旬净生态系统CO2交换率(NEE)监测来看,封育1a植被土壤碳吸收速率显着高于封育16a(P<0.05);而排放率与封育16a样地接近,差异不显着(P>0.05).(本文来源于《冰川冻土》期刊2013年04期）
生态系统净交换量论文开题报告
（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：
利用涡度相关技术分未淹水期和淹水期对2015年4月—2016年10月鄱阳湖南矶湿地净生态系统CO_2交换量(net ecosystem CO_2exchange,NEE)进行观测,分析其日变化特征和影响因子。结果表明:在未淹水期,湿地NEE日变化呈现"U"型分布特征,日间最大CO_2吸收量为18.24μmol·m~(-2)·s~(-1),夜间最大CO_2释放量为24.92μmol·m~(-2)·s~(-1)。在淹水期,除较高洲滩及湖岸高地外,植被被水面覆盖,湿地NEE日变化无明显特征,日间最大CO_2吸收量为2.29μmol·m~(-2)·s~(-1),夜间最大CO_2释放量为12.66μmol·m~(-2)·s~(-1)。相关分析和主成分分析表明在未淹水期南矶湿地日间NEE月平均日变化与光量子通量密度相关性最高,与气温、降水、土壤含水量和土壤温度的相关性次之,夜间NEE月平均日变化与气温、土壤温度和土壤含水量相关性较高。在淹水期,南矶湿地日间NEE月平均日变化与光量子通量密度、土壤含水量有关,夜间变化与土壤温度、土壤含水量和气温有关。
（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。
生态系统净交换量论文参考文献
[1].陈小平,刘廷玺,王冠丽,段利民,雷慧闽.温度和水分对科尔沁草甸湿地净生态系统碳交换量的影响[J].应用生态学报.2018
[2].王莉莉,杨涛,高晨,高丹,卢成芳.鄱阳湖南矶湿地净生态系统CO_2交换量的日变化特征[J].生态与农村环境学报.2017
[3].龚莎莎,江洪,马锦丽,舒海燕,陈晓峰.安吉毛竹林净生态系统碳交换量及叶绿素荧光参数的变化[J].浙江农业学报.2016
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[6].朱志鹍,马耀明,胡泽勇,李茂善,孙方林.青藏高原那曲高寒草甸生态系统CO_2净交换及其影响因子[J].高原气象.2015
[7].高艳妮,于贵瑞,闫慧敏,王秋凤,朱先进.青藏高原净生态系统碳交换量的遥感评估模型研究[J].第四纪研究.2014
[8].李冰,葛世栋,徐田伟,徐世晓,李善龙.放牧强度对青藏高原高寒草甸净生态系统交换量的影响[J].草业科学.2014
[9].邵钧炯.陆地生态系统CO_2净交换的年际变异及其机制研究[D].复旦大学.2014
[10].刘晓琴,吴启华,李红琴,毛绍娟,李英年.不同封育年限高寒草甸植被/土壤碳密度及净生态系统CO_2交换量的比较[J].冰川冻土.2013