导读:本文包含了森林动态模拟论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:LANDIS模型,森林景观,自然演替,天宝岩自然保护区
森林动态模拟论文文献综述
周梦遥,游巍斌,林美娇,刘君成,林雪儿[1]（2018）在《基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟》一文中研究指出【目的】了解天宝岩国家级自然保护区森林演替发展趋势,可以更好地为保护区制定管理政策保护珍稀植物和生物多样性提供科学依据。【方法】借助空间直观景观模型LANDIS Pro 7.0对福建天宝岩国家级自然保护区未来300年(2016—2316年)的森林景观演变进行模拟,采用Fragstats 3.3景观格局分析软件对树种面积变化、景观聚集度、分维度、多样性指数进行分析,并对各个树种在模拟时间内的龄级组成进行分析。【结果】在演替时段内,除毛竹林外所有树种斑块分维度均在1.00~1.06之间,表明其景观斑块形状较规则且变化不大。多样性指数呈现先上升后下降趋势,均匀度指数呈现先下降后上升的趋势,且变化速度在逐渐变缓,表明树种逐渐趋于稳定。阔叶林聚集度先增加后保持稳定,其面积则始终保持增长,至演替结束,以成熟林和幼龄林为主;猴头杜鹃林、长苞铁杉林聚集度在整个演替时段内呈增加趋势,其面积在演替中后期有所增加,且以幼龄林的增加为主;杉木林面积在前150年增长,此期间幼龄林比重也在逐渐上升;后150年面积保持稳定,至演替结束,以中龄林和近熟林为主;聚集度虽保持稳定但略有增加;柳杉林聚集度在演替前100年保持稳定而后200年有所降低,至演替后期,整个柳杉林以过熟林为主,中龄林次之;马尾松林在整个演替过程中均以过熟林为主,幼龄林和中龄林比例很低;毛竹林在演替后期以过熟林占据主要地位,其次是成熟林;且马尾松林和毛竹林在演替期间聚集度均呈现降低的趋势。【结论】天宝岩森林景观的演替会依据一定的规律向顶级群落常绿阔叶林演替;马尾松林、柳杉林、毛竹林在群落中随时间的推移会逐渐被取代;杉木林、长苞铁杉林和猴头杜鹃林,在演替时段内表现出良好的发展趋势。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2018年08期）
赵大川,赵选,周远博,刘光哲,赵鹏祥[2]（2018）在《基于LANDIS的西水林场森林景观动态模拟研究》一文中研究指出以甘肃省张掖市祁连山西水林场为研究区,基于资源3号卫星遥感影像和该林场森林资源二类调查数据,应用空间直观景观模型LANDIS模拟、预测林区300a(2013—2313年)内森林景观的自然演替,并通过优势树种所占的斑块面积百分比、相对聚集度指数、景观Shannon-Weaver多样性指数、分维数指数以及Shannon均匀度等景观评价指数对模拟结果进行分析评价。结果表明,在西水林场森林景观未来300a演替模拟过程中,青海云杉一直占据优势地位,祁连圆柏和山杨处于弱势地位,对研究区景观格局的影响小;西水林场景观中的斑块聚集程度较高,连通性好,但景观多样性较低,分布不均匀。该研究结果可为该林场开展森林经营、合理配置森林资源、维持森林景观及提高森林质量提供参考。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2018年02期）
王瑞利[3]（2017）在《基于多模型的森林—草原交错带碳动态模拟研究》一文中研究指出草地生态系统的碳动态研究在全球变化研究领域中具有非常重要的地位。准确评估草地生态系统碳源/汇关系及其对气候变化和人类干扰的响应和反馈作用是一个重大的科学问题。森林-草原交错带是生态交错带中受人类活动干扰最为敏感的区域之一,具有对气候变化的潜在指示作用。本研究以赛罕乌拉自然保护区这一典型森林-草原交错带为研究对象,针对该区域的草地生态系统,利用生物地球化学循环模型(CENTURY模型和DNDC模型),将样地实测数据、站点观测数据、遥感影像和模型模拟耦合在一起,进行了一系列的参数本地化、模型验证和分析,将验证好的模型进一步分析森林-草原交错带草地生态系统在气候变化和自然保护条件下的碳动态情况。主要结论如下:(1)经过大量参数本地化后的CENTURY模型、DNDC模型能够很好地反映研究区的碳动态,都通过了实测数据、文献数据的多方位检验和验证。在模拟精度方面,以日为时间步长的DNDC模型要比以月为时间步长的CENTURY模型精度高,在一些动态分析上更具有优势。(2)在过去的55年中,研究区地上生物量为71.01gC/m2,地下生物量为601.96gC/m2,总生物量为672.97gC/m2。研究区地上生物量和总生物量的变化趋势与年降水量一致,与年平均气温关系不明显。降水是影响地上生物量和总生物量的重要气象因子。(3)自1961年以来,研究区单位面积碳储量总体呈上升趋势,1968年、1988年和2006年出现急剧下降,随后持续上升。总碳储量密度为73295.41kgC/hm2,其中,植被碳密度为6729.69kgC/hm2,土壤碳密度(0-50cm)为66565.73kgC//hm2,总碳储量为 0.22TgC。(4)研究区55年当中,共有17年为碳源,其余均为碳汇。1961-2015年共增加碳蓄积22108.24kgC/hm2,平均每年增汇量为401.96kgC/hm2。研究发现,碳汇与地上生物量、降水量、总生物量、地下生物量、相对湿度为极显着正相关(p<0.01),与地上生物量和降水量的相关系统分别达到0.785和0.756;碳汇与潜在蒸散量和日平均气温为极显着负相关(p<0.01),相关系数分别为-0.637和-0.395。(5)基于CENTURY模型预测未来30-50年,研究区地上、地下生物量和单位面积土壤碳储量呈略增态势。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2017-06-01）
苏永莉,阎建忠,周洪[4]（2016）在《重庆市的森林转型:时空格局与动态模拟》一文中研究指出以重庆市宏观、动态的遥感影像为主要信息源,基于RS和GIS技术,以林地为研究对象,从土地利用角度对重庆市的森林转型进行分析,并在此基础上对重庆市2020年和2030年的森林转型分布进行预测.研究表明:1重庆市林地面积呈增加趋势,重庆市正处于森林转型的第二个阶段——林地面积净增加阶段,且时间特征和空间特征显着.2由于各区域和各区县发展重点不同,森林转型的程度也各不相同.3随着各项林业政策的实施、林果业的不断发展,耕地、草地成为了林地增加的主要来源,林地的流失主要是流向耕地、草地、建设用地.4根据对重庆市2020年和2030年土地利用变化预测,未来20年重庆市森林转型仍将继续.重庆市森林转型发展进程及其动态模拟研究,在为重庆市制定加快森林转型相关的政策措施提供依据的同时,也能为区域森林转型提供典型的案例.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
王蕾[5]（2016）在《基于LANDIS的森林景观格局动态模拟》一文中研究指出森林景观动态变化会导致森林生态系统内部物质、能量和生物在空间上分布和运动方面的差异,由于森林演替更新时间长、空间范围大,传统的野外观测方法不能进行有效的动态变化监测。随着技术的发展,计算机模型模拟成为有效方法,通过森林景观格局的动态模拟研究,揭示森林景观结构变化的过程与规律,为保护生态环境、可持续森林经营提供指导。本研究主要集森林景观可视化与森林景观定量空间分析方法于一体,实现森林景观格局的指数定量和视觉定性分析,并运用LANDIS PRO 7.0模型模拟在有无采伐机制两种情况下的森林动态变化,采用景观指数方法分析了森林景观在150年内的树种组成及景观格局的时空变化,并且实现了不同时期林分的可视化动态模拟。本文主要研究内容及成果如下:(1)从森林景观格局研究、森林景观的动态模拟和森林景观可视化叁个方面对国内外研究现状进行综述,指出当前研究的不足;并对相关理论基础如景观格局指数法、LANDIS PRO 7.0模型的原理和虚拟森林环境的构建方法进行了概括。(2)在本研究团队自主研发的森林可视化VisForest软件中实现景观指数方法集成,并进行森林景观格局的定量和可视化定性分析。以闽侯县白沙国有林场的森林景观为例,以2013年森林二类调查数据为基础,分析得出杉木林、马尾松林、湿地松林、木荷林、非林地是白沙国有林场的主要景观类型。结果表明,总体景观类型丰富、景观异质性较高;木荷作为隔离带树种,以小面积狭长斑块居多,其形状指数和分形维数最大,斑块形状复杂而不规则。虚拟森林环境与景观指数计算模型的集成是直观判断和定量数据分析相结合的模拟技术,综合了二叁维信息,具有直观性、交互性。(3)以闽侯县白沙国有林场二类调查数据为主要数据源,运用LANDIS PRO 7.0模型模拟在有无采伐机制两种情况下的该区域森林景观格局的长期动态变化,并且实现了不同模拟时期林分的可视化变化模拟。根据物种面积百分比、物种平均斑块面积、斑块数量、聚集度指数等,分析了研究区的景观格局变化趋势和各树种的龄级组成变化,结果表明采伐明显降低了各物种的平均斑块面积和聚集度,增加了斑块数量和斑块密度,说明采伐对森林景观类型造成一定的破碎度,并且采伐明显降低了各物种过熟林的面积比例,提高了幼龄林的面积比例,其中对桉树的影响不明显。(本文来源于《福州大学》期刊2016-06-01）
黄国贤[6]（2016）在《基于CBM-CFS3模型的江西省森林生态系统碳动态模拟》一文中研究指出森林是陆地生态系统中碳储最大的一个组成部分,研究森林生态系统碳动态变化对于了解森林生态系统在全球碳循环作用具有非常重要的意义。本文以加拿大碳收支模型(CBM-CFS3)为主要研究方法,以江西省第七次森林资源规划设计调查小班数据为基础数据,估算江西省6大林业分区及全省碳储量;并根据相关森林火灾数据,对江西省2005-2014年间因火灾发生引起含碳气体排放进行估算。主要研究结果如下:⑴年龄-蓄积生长方程本文以Richards方程对全省不同分类森林蓄积生长进行拟合,共得到245个生长方程。就回归拟合系数R2而言,赣东北分区在0.52-0.91之间,赣南分区在0.58-0.93之间,赣鄱阳分区在0.56-0.97,赣西北分区在0.55-0.97,赣中东分区在0.54-0.96之间,赣中西分区0.55-0.93之间。并对所有生长方程进行适用性检验,结果表现良好,说明所构建的蓄积生长方程可在一定范围内预测林分蓄积生长情况。⑵江西省森林碳储量估算得到6个分区森林生物量碳库碳储量分别为:赣东北分区为54.33 Tg C(Tg=1012g),赣南分区为159.49 Tg C,赣鄱阳分区为55.7374 Tg C,赣西北分区为68.02 Tg C,赣中东分区为51.19 Tg C,赣中西分区为104.77 Tg C;6个分区的森林生物量碳密度分别为:赣东北分区为47.57 t·hm-2,赣南分区为61.94 t·hm-2,赣鄱阳分区为51.84t·hm-2,赣西北分区为55.68 t·hm-2,赣中东分区为64.24 t·hm-2,赣中西分区为75.26t·hm-2。全省森林生物量碳库平均碳密度为59.42 t·hm-2。江西省6大分区森林死有机质(DOM)碳库碳储量分别为:赣东北分区为258.32Tg C,赣南分区为611.63 Tg C,赣鄱阳分区为224.88 Tg C,赣西北分区为278.91 Tg C,赣中东分区为185.75 Tg C,赣中西分区为347.62 Tg C;6大分区森林DOM碳库碳密度分别为:赣东北分区为226.18 t·hm-2,赣南分区为237.53 t·hm-2,赣鄱阳分区为209.17 t·hm-2,赣西北分区为228.31 t·hm-2,赣中东分区为233.13 t·hm-2,赣中西分区为249.70 t·hm-2。江西省总DOM碳库碳平均碳密度为230.67 t·hm-2。⑶火灾引起的含碳气体排放利用CBM-CFS3模型估算了江西省2005-2014年间火灾引起的含碳气体排放量。结果表明:在这10年间,全省因森林火灾排放含碳气体总量为418 790.15 tg C,排放CO2量为383 953.24 tg C,占总排放量的92.0%;排放CO量为31 354.71 tg C,占总排放量的7.0%;排放CH4量为3 484.04 tg C,占总排放量的1.0%。(本文来源于《江西农业大学》期刊2016-06-01）
苏永莉[7]（2016）在《重庆市“森林转型”及动态模拟研究》一文中研究指出森林由若干动植物群落组成,是陆地生态系统的主体,不仅维护着自然界的生态平衡,也是人类赖以生存的自然资源和环境要素。森林资源的破坏造成了一系列的环境问题,如气候变化、生物多样性流失等,因此森林资源破坏成为了重要的全球环境问题,森林面积变化受到了空前重视。1992年,Mather根据欧洲和北美工业国家森林面积的历史变化数据,总结出了“森林转型”的规律,即随着社会经济发展,一个国家或地区的森林面积呈现出先减少,然后经过拐点再增加的“U型”发展规律。森林转型提出后,受到了相关学者的广泛关注。随着森林转型研究的不断深入,森林转型的度量和认定标准不断的发展,评估范畴也逐渐扩展至所有林地。重庆市地处青藏高原与长江中下游平原的过渡地带,是长江流域重要的生态屏障和全国水资源战略储备库,承担着叁峡库区和长江中下游生态安全的重大使命。重庆市的生态安全关系到长江中下游乃至全国大局的生态安全。自长江流域发生特大洪涝灾害以来,重庆市的生态安全备受重视,重庆市委市政府启动了天然林资源保护工程、退耕还林工程、环湖绿色屏障工程、长江干流生态林工程等一系列林业生态工程。近年来,重庆市的森林植被大幅增长,生态环境逐渐恢复,2014年,重庆市的林木绿化率已达57.1%,重庆市正处于森林转型林地面积净增加的阶段。但是,重庆市森林转型的空间动态变化和森林转型影响因素还有待进一步研究。本论文以宏观、动态的遥感影像为基础信息源,基于遥感和地理信息系统技术,以林地为研究对象,从土地利用角度,对重庆市森林转型进行分析,结合重庆市自然地理数据和社会经济统计数据,对重庆市森林转型影响因素进行分析,并在此基础上对重庆市2020年和2030年的森林转型空间格局进行模拟。本论文主要结论如下：(1)2000年到2010年期间重庆市的林地面积逐渐增加,由33426.86km2增加到了38891.04km2。按照森林转型阶段理论,重庆市正处于森林转型的后一个阶段——林地面积净增加的阶段。因为受到地形等发育条件的限制,林地在各区域所占的比重差异较大。但随着重庆市各项林业政策的不断实施和林业产业的不断发展,各区域的林地面积在各区域总面积中所占的比重都处于上升阶段,重庆市的各个区域均发生着森林转型。但由于叁大区域发展重点和林地发育条件存在较大差异,森林转型的程度也各不相同,森林转型速度最快的是渝东北地区,其次是渝西和渝中地区,最慢的是渝东南地区。通过林地面积变化动态度模型对重庆市各区县的林地变化动态度的分析可知,全市绝大部分区县在2000-2010年期间林地面积都处于增加状态。受到产业结构调整的影响,江津区成为全市森林转型最快的区县。随着退耕还林工程的实施、林果业的不断发展,耕地成为了林地增加的主要来源,林地的流失主要是流向耕地、草地、建设用地。(2)通过分析自然地理因素对森林转型的影响可知,坡度、坡向、距离县级行政中心的距离等自然地理因素对林地的分布具有明显影响。林地集中分布在坡度较大的区域,坡度15。以上的区域所分布的林地占全市林地的70%左右。坡向不同的区域其光照条件不同,除了平地、朝南和西南坡向区域范围内林地分布较少,林地在其余各坡向级内分布比较均匀。距离县级行政中心越远,人类对自然的干预越小,所以林地主要分布在距县级行政中心6000米范围外的区域。在对社会经济因素进行分析时,本研究采用了相关分析的方法,对重庆市森林转型的森林稀缺路径和经济发展路径进行分析,结果表明重庆市的森林转型除了受到森林稀缺路径的影响,同时经济发展路径也对重庆市森林转型起到推动作用。(3)在以上分析的基础上,本研究运用CA MARKOV模型对重庆市未来森林转型空间格局进行了动态模拟分析。结果表明,2010-2030年,重庆市土地利用类型变化将保持21世纪前10年耕地减少、林地增加的趋势,重庆市的森林转型仍将继续,林地增加的主要来源是耕地和草地的转出。对比叁大区域,林地面积增加最多的仍然是渝东北地区,其次是渝西和渝中地区,渝东南地区林地面积增加最少。(本文来源于《西南大学》期刊2016-05-25）
王晓学,沈会涛,周玥,景峰,李叙勇[8]（2015）在《半干旱地区不同森林类型土壤水分动态模拟》一文中研究指出采用暖温带落叶阔叶次生林、油松人工林和华北落叶松人工林样地土壤水分的生长季内观测数据和其他辅助观测数据,检验了Georgakakos等提出的土壤水分模型在半干旱林地的适用性。结果表明,该模型用于模拟半干旱林地日尺度土壤水分动态具有一定的可信度,且能够较好的反映不同森林类型的水文效应。模型参数的敏感性分析表明,不同目标函数的参数敏感度信息反映了该模型"异参同效"现象不显着,模型结构不确定性也较小。各参数的敏感度结果揭示了各参数在降雨入渗、深层渗漏和蒸散部分中的控制作用。从模型模拟的土壤水分变化通量来看,油松人工林地实际年蒸散发量大于其他林地,落叶阔叶林地年入渗量大于其他林地,而3种森林类型林地深层渗漏所占生长季降雨量的比例都较小。研究半干旱地区多年生人工林土壤水分的情况,不仅有助于从根本上认清半干旱地区土壤-大气-植被连续体的复杂作用关系,也为半干旱地区树种选择及造林后的生态水文效应研究提供理论依据。(本文来源于《生态学报》期刊2015年19期）
高西宁,赵亮,尹云鹤[9]（2014）在《气候变化背景下森林动态模拟研究综述》一文中研究指出在全球气候变化背景下,森林的地理分布与生态过程研究受到越来越多的关注。森林对气候变化的响应是一个复杂的过程,在已有模拟方法中,林窗模型和全球植被动态模型由于考虑了气候作用下植被的演替与更新等机理,能较为合理地模拟气候变化背景下森林的瞬态响应,是目前气候变化研究的热点之一。全球植被动态模型以植物功能类型(PFTs)表示区域森林植被组成,通过模拟PFTs比例的变化来反映森林地理分布格局的动态变化。通过回顾上述两类模型的发展历程,梳理了模型在模拟研究森林地理分布及生态过程中,对过去和未来气候变化的潜在响应方面的应用,并针对模型中存在的不足,提出今后应在动态模型多尺度研究、加强模型对非气候因子的描述、模型间比较、多源遥感数据与模型同化等方面开展重点研究。(本文来源于《地理科学进展》期刊2014年10期）
廖芳均,赵东升[10]（2014）在《南岭国家级自然保护区森林景观格局变化与动态模拟》一文中研究指出基于eCogntion、ArcGIS和IDRISI软件,采用景观格局指数分析广东南岭国家级自然保护区1988~2009年景观类型数量及空间格局的变化;运用CA-Markov模型模拟流域2010年的景观格局,预测2021年的景观格局。结果表明,研究区森林景观类型以常绿阔叶林和针叶林为主;景观破碎度增加,斑块复杂程度提高,各景观类型的分布更加趋于复杂化;CA-Markov模型预测表明,2010~2021年景观破碎度有所降低,多样性增加。(本文来源于《地理科学》期刊2014年09期）
森林动态模拟论文开题报告
（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：
以甘肃省张掖市祁连山西水林场为研究区,基于资源3号卫星遥感影像和该林场森林资源二类调查数据,应用空间直观景观模型LANDIS模拟、预测林区300a(2013—2313年)内森林景观的自然演替,并通过优势树种所占的斑块面积百分比、相对聚集度指数、景观Shannon-Weaver多样性指数、分维数指数以及Shannon均匀度等景观评价指数对模拟结果进行分析评价。结果表明,在西水林场森林景观未来300a演替模拟过程中,青海云杉一直占据优势地位,祁连圆柏和山杨处于弱势地位,对研究区景观格局的影响小;西水林场景观中的斑块聚集程度较高,连通性好,但景观多样性较低,分布不均匀。该研究结果可为该林场开展森林经营、合理配置森林资源、维持森林景观及提高森林质量提供参考。
（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。
森林动态模拟论文参考文献
[1].周梦遥,游巍斌,林美娇,刘君成,林雪儿.基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟[J].北京林业大学学报.2018
[2].赵大川,赵选,周远博,刘光哲,赵鹏祥.基于LANDIS的西水林场森林景观动态模拟研究[J].西北林学院学报.2018
[3].王瑞利.基于多模型的森林—草原交错带碳动态模拟研究[D].内蒙古农业大学.2017
[4].苏永莉,阎建忠,周洪.重庆市的森林转型:时空格局与动态模拟[J].西南大学学报(自然科学版).2016
[5].王蕾.基于LANDIS的森林景观格局动态模拟[D].福州大学.2016
[6].黄国贤.基于CBM-CFS3模型的江西省森林生态系统碳动态模拟[D].江西农业大学.2016
[7].苏永莉.重庆市“森林转型”及动态模拟研究[D].西南大学.2016
[8].王晓学,沈会涛,周玥,景峰,李叙勇.半干旱地区不同森林类型土壤水分动态模拟[J].生态学报.2015
[9].高西宁,赵亮,尹云鹤.气候变化背景下森林动态模拟研究综述[J].地理科学进展.2014
[10].廖芳均,赵东升.南岭国家级自然保护区森林景观格局变化与动态模拟[J].地理科学.2014