一、重庆市涪陵区1990～2000年梅毒资料分析（论文文献综述）
孟浩斌[1]（2021）在《基于3S技术的重庆市生态空间生境因子时空变化及生境质量综合评价研究》文中研究表明生态空间是指以供生态系统服务为主要目标的地域范围,维护生态空间是协调保护与发展、保障生态服务持续供给的基础。近年来,随着人类社会对自然生态系统控制力的不断高,生态空间持续遭到破坏,引发了一系列生态环境问题。合理、科学地评价生态空间生境质量,对于区域自然资源的持续利用与经济可持续发展之间的平衡有着重要的指导意义,可为生态规划与管理供科学参考。重庆市位于四川盆地与长江中下游平原过渡地带,是中国经济发达的东部地区与资源富集西部地区的结合部,产业和经济的发展使得厘清生态环境现状、构建生态环境保护和建设方向对于重庆市国土空间规划与整治、区域自然资源与生态环境保护具有重要意义。因此,本文以重庆市生态保护红线和自然保护地作为生态空间范围,以土地利用现状数据、Landsat系列卫星遥感影像数据、DEM高程数据、NDVI数据、NPP数据、降水量与气温数据、土壤数据和重庆市生态保护红线与自然保护地矢量数据作为数据基础,从景观格局、生态系统服务和生境现状3个层面分别选取斑块密度指数、聚集度指数、蔓延度指数、香农均匀度指数、水源涵养服务、土壤保持服务、碳固持服务、净初级生产力服务、植被覆盖度、生物多样性、生境退化指数和生境质量指数共12个生境因子并利用变异系数法附以权重,建立重庆市生态空间综合生境质量评价体系,对重庆市生态空间生境质量进行综合评价,分析各生境因子和综合生境质量指数像元尺度下的时空变化情况,并在区县尺度下对重庆市各区县生境质量进行评分定级,出生态空间及其生境质量管控和优化建议,主要结论如下:（1）重庆市生态空间在重庆市38个区县和万盛经济开发区均有一定分布,面积占比呈现出较大的差异。城口县、巫山县和巫溪县3个区县生态空间面积占其本身行政区面积50%以上,而涪陵区、合川区、荣昌区、渝中区生态空间面积仅占其行政区面积10%以下。巫溪县生态空间分布面积最大,面积达到2100.48km2,占总生态空间面积8.84%;渝中区生态空间面积分布最少,仅为0.25km2。（2）景观格局层面,重庆市生态空间斑块密度数值各年份均在70以上,且在不断高,说明各覆被类型破碎度较小。聚集度指数各年份均在74以上,说明各土地覆被类型斑块较为集中,但呈现出连续下降的趋势,需警惕斑块破碎化风险。蔓延度指数数值偏低,多年均值仅为11.2,但呈逐年上升趋势。香农均匀度指数数值多年均值为0.22,呈连续增长的趋势。（3）生态系统服务层面,重庆市生态空间水源涵养服务各年均值在不断高,2020年均值较2000年升了23.01%,但从2005年开始的每个相邻年份都出现集中连片的下降现象。土壤保持服务2020年均值较2000年升了27.04%,近5年同样呈现出区域集中连片轻微下降或显着下降的情况。碳固持服务2020年均值较2000年升了0.45%,2015～2020年显着增长的趋势有明显的高,说明碳固持服务能力变化趋势较好。净初级生产力2020年均值较2000年升了18.02%,增长区面积之和达到76.75%,升明显,但近5年出现了一定程度上的退化。（4）生境现状层面,重庆市生态空间生物多样性近20年的差值表明显着增长区面积占比最多,达到60.94%,但近5年城口县、巫溪县等渝东南片区、南川区和万盛经开区的生物多样性出现较大规模的恶化趋势。植被覆盖度均值从2000年的77.94%升至2020年的85.68%,升较大,近5年轻微下降和显着下降区域之和占比开始升。生境退化指数各年份以基本无退化为主,其占比均在55%以上,各年份基本无退化类型占比在逐年降低,研究区全域生境退化风险在不断高。生境质量指数其均值由0.708连续升至0.734,生境质量较好,近5年的变化表明显着下降区和轻微下降区的占比出现少量上升,但生境质量显着增长的占比也明显高,变化趋势良好。（5）重庆市生态空间综合生境质量指数各年份区域均值在70分以上,说明区域生境综合质量较好。良生境质量和优生境质量年均占比分别达到63.57%和24.84%,差生境质量仅分布在江津区和巫山县长江沿岸。像元尺度下的一元线性回归分析结果表明,彭水县、荣昌区、万盛经开区、武隆区和秀山县5个区县综合生境质量指数在2000-2020年内持续退化占比高于持续高占比,且数值出现降低,说明该5个区县生境质量出现较为严重的问题,亟需采取措施以控制恶化形势。区县尺度下的生境质量综合定级结果表明,2000-2020年间,各年份综合生境质量最多的等级为II级,无等级降低的区县存在。其中综合生境质量I级数量在不断上升,综合生境质量II级数量呈现“升-降-升”的趋势,综合生境质量III级数量呈现“降-升-降”的趋势,综合生境质量IV级数量呈现“升-降”的趋势。
李明慧[2]（2021）在《三峡库区生态系统服务特征及其变化模拟研究》文中研究指明随着人类社会的快速发展,各类生态环境问题突出,阻碍了人类社会和生态系统的健康发展,为实现和维护人类社会和自然生态系统之间的和谐,满足人类当代及后代发展的需求,探究自然生态与人类社会之间的联系生态系统服务逐渐成为生态学和生态经济学的研究热点。本研究以三峡库区为研究对象,以多源异构数据评估2000、2006、2012、2018年土壤保持、水源涵养、生物多样性、固碳释氧4项主要生态系统服务,基于协同与权衡角度构建生态系统综合服务指标体系,并以OLS、GWR模型分析不同自然社会经济因子对生态系统服务的影响情况,通过CA-MarKov模型预测2024、2030年三峡库区生态系统服务,并识别生态系统服务关键修复区区域,有针对性提出保护策略,主要结论如下:（1）三峡库区2000、2006、2012、2018年的单位面积土壤保持量分别为606.77、359.25、500.55、558.49t·hm-2,水源涵养量栅格平均值分别为502.27、349.61、397.59、395.86mm,生境质量平均值分别0.588、0.585、0.583、0.580,固碳量平均值分别为1.05㎏C/m2、0.94㎏C/m2、1.01㎏C/m2、1.04㎏C/m2,释氧量平均值分别为0.77㎏C/m2、0.69㎏C/m2、0.75㎏C/m2、0.77㎏C/m2,其中土壤保持、水源涵养、固碳释氧的时序变化特征较为一致,均表现为2000年均值高而2006均值低,生境质量质量均值则随着时序变化而降低。各项生态系统服务其空间分布整体上呈现由东北高西南低的分布态势,研究年限内三峡库区的土壤保持服务、水源涵养服务、生物多样性服务等级整体变化区域不明显但局部区域,而固碳释氧服务等级变化中增加的面积均大于减少的面积呈现微弱提高趋势。（2）三峡库区2000-2018年生态系统综合服务指数的平均值分别0.633、0.670、0.674、0.66,三峡库区生态系统综合服务状况先变差再逐渐改善。生态系统综合服务好的区域主要分布于库区湖北段的兴山县、秭归县、巴东县以及重庆段的巫溪县、巫山县、奉节县等多项生态系统服务本底情况较好的区域,生态系统综合服务差的区域主要分布于库重庆段的重庆主城区的核心区域等多项生态系统服务本底情况较差的区域。OLS模型结果表明2000-2018年研究区范围内各类自然因子与生态系统综合服务指数的回归系数均为负值,社会因子与生态系统综合服务指数的回归系数正负较为均等。2018年自然因子、社会因子与生态系统综合服务指数的GWR回归结果表明,自然因子对生态系统综合服务指数的影响程度空间分异明显,各自然因子在空间上影响程度分界明显,社会经济因子中夜间灯光指数因子与行政中心因子对生态系统综合服务指数以正向影响为主,建筑密度因子与道路密度因子对生态系统综合服务指数以负向影响为主。（3）生态系统服务各等级的模拟面积的精度均在90%以上,且Kappa系数为0.80,构建的CA-MarKov模型较为合理,可用于预测未来年份的生态系统服务。2024-2030年三峡库区生态系统服务等级在空间上具有明显的分布特征,且2024年与2030年的空间分布较为一致,生态系统服务以较好等级为主。2018-2030年三峡库区生态系统服务等级中较好与极好等级面积增加较为明显,而较差与极差等级面积也有所减少,三峡库区生态系统服务状况逐渐向好发展。各级生态系统服务质心分布情况差异较大,生态系统服务极好的质心主要分布于三峡库区东北部的巫溪县、开州区以及湖北段的巴东县,生态系统服务较好与中等的质心空间分布无明显的聚集态势,生态系统服务较差与极差的质心主要分布于三峡库区的西南部。三峡库区生态系统服务等级变化中未发生变化的区域空间分布最为广泛,其余等级变化波动较小。2000-2030年生态系统服务等级稳定不变的面积及其占比分别为32947.99 km2、57.46%,轻微下降比轻微上升的面积多10030.74km2,而剧烈变化的区域占比均为0.05%,表明30年间生态系统服务等级以稳定不变为主,但呈现出轻微下降的趋势。（4）关键修复区共计251块图斑,总面积为379.05km2,占研究区总面积的0.66%。三峡库区各区县中除渝中区与南岸区无关键修复区分布,其余24个区县均有关键修复区分布。组团型、蔓延型、孤岛型、墨渍型四类关键修复区的数量及面积依次减少,其数量分别是150、65、20、16块,面积分别为273.10km2、75.82km2、18.28km2、11.85km2。
董飞[3]（2021）在《三峡库区城乡建设用地转型特征及生态环境效应研究》文中研究表明在中国快速城镇化背景下,城乡建设用地是土地利用变化中最活跃的类型,伴随经济社会高速发展,新农村建设和乡村振兴等战略推动以农村居民点为主的乡村建设用地发生着复杂的变化;三峡库区自投入运行以来,从水利调节、航道运输、能源发电等方面带来巨大效益,促进长江中上游地区经济社会快速发展,但三峡库区也面临着地质灾害、水环境污染、生态脆弱等生态环境问题,城乡建设用地转型与区域生态环境之间复杂的作用机制;深入剖析三峡库区城乡建设用地转型特征及其生态环境效应,对实现城乡统筹发展、构建长江上游生态屏障、促进经济社会绿色发展等具有重要的战略意义。以土地利用转型视角,基于三峡库区土地利用数据、DEM数据、生态环境类数据等。从结构数量特征、来源与去向、景观形态、空间分布特征等方面揭示三峡库区城乡建设用地显性转型特征。从城乡建设用地结构指数、效率指数、功能指数等维度构建城乡建设用地隐性形态综合指数模型,以刻画城乡建设用地隐性形态变化过程,定量分析三峡库区城乡建设用地隐性转型特征。评价三峡库区生境质量和生境退化程度,分析库区生境质量时空变化规律,定性判断城乡建设用地与区域生境质量的关系;构建像元修正的生态环境质量指数,分析生态环境质量变化的时空特征,在此基础上运用生态贡献率定量分析城乡建设用地转型对生态环境的影响,揭示城乡建设用地转型的生态环境效应。主要分析结果有:（1）2000-2018年三峡库区城乡建设用地面积规模呈:城镇用地>农村居民点用地>其它建设用地;农村居民点用地和其它建设用地在库区城乡建设用地中的份额逐渐下降。城乡建设用地减少去向包括转为其它非建设用地和城乡建设用地内部互转两种方式;新增城乡建设用地来源以耕地和林地为主。城镇用地斑块面积（CA）快速增加,反映城镇用地以“外延式”为主快速扩张,农村居民点用地斑块数量（NP）快速增加,反映农村居民点用地“飞地式”的扩张过程。城乡建设用地显性转型存在显着的空间格局特征,显性转型最剧烈的区域集中在重庆主城区,受城市扩张的影响,在这些区域转型变化以城镇用地快速大量扩张为主。（2）从结构指数、效率指数、社会功能指数、经济功能指数、生态功能指数等维度选择指标构建城乡建设用地隐性形态综合指数模型,以刻画城乡建设用地隐性形态变化过程。2000-2018年三峡库区城乡建设用地隐性形态综合指数变化率既有正值也有负值,反映三峡库区城乡建设用地隐性转型水平既有提高也有下降的复杂情况;城乡建设用地隐性转型时空格局特征显着,隐性转型水平提升的区域远远多于下降的区域。分析认为三峡库区城乡建设用地转型存在城镇用地快速扩张造成土地资源浪费,城乡建设用地空间分布不均衡结构不合理等问题。（3）2000-2018年三峡库区生境质量总体呈上升趋势。生境质较高区域空间格局稳中有增,主要分布在各大山脉及远离城乡建设用地的区域,其对库区生态环境质量的改善作用较为明显;低质量等级增加3.67%,扩张的空间位置主要围绕城乡建设用地扩张方向进行,生境退化区域主要分布在重庆主城建成区所在区域,不断向外扩张,城乡建设用地中以城镇用地为主,对三峡库区局部区域的生境质量存在一定负面影响;生境质量平均值“先增后减”,整体呈上升趋势,由2000年0.6197增加至2018年的0.6264。反映出库区存在局部区域生境质量略微下降,但其对三峡库区整体的生境质量影响不明显,库区整体生境质量逐渐向好发展。（4）2000-2018年三峡库区生态环境质量逐渐上升,空间上呈“东高西低”的分布特征,空间格局呈“两扩”的变化特征。生态环境低质量区和高质量区明显扩张,高质量区增加7.79%,年均增幅超过0.4%,低质量区增加2.56%,年均增幅不足0.14%,高质量区增加幅度明显高于低质量区增加幅度。反映了局部区域生态环境质量有所下降,但三峡库区整体生态环境质量明显呈向好的变化趋势。（5）促进局部区域生态环境质量改善的转型类型以城乡建设用地转为林地、耕地和水域为主,这些土地利用类型对区域生物多样性保护、生态环境自我净化修复和生态环境的稳定性等十分重要;但这类转型面积非常小,对区域整体的生态环境质量改善作用有限。导致三峡库区城乡建设用地所在局部区域生态环境质量下降的转型类型以耕地和林地转为城乡建设用地为主,大量具有生态保育价值的土地被城乡建设用地替代,建设用地不透水性以及高强度的人类经济社会活动等对生态环境的干扰,对城乡建设用地所在局部区域生态环境产生负面影响,但随着一系列的生态环境政策落地实施,在一定程度上削弱了建设用地转型对局部区域生态环境质量的负面影响。
朱康文[4]（2021）在《多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究》文中指出农业面源污染（ANSP,Agricultural non-point source pollution）问题是各国水环境污染的重要原因之一,水污染防治中长期主要关注点源污染很长时间忽略了农业面源污染。根据2020年中国发布的第二次污染源普查结果表明农业面源污染对水体污染的贡献比重很高。当前农业面源污染受到越来越多的关注,国家相继出台农业面源污染防治的多项文件提出长江经济带由于独特的地理环境、经济特征等导致农业面源污染较重,需加快推动区域的农业面源污染治理。重庆市作为“一带一路”与长江经济带的连接点,在国家区域发展格局中具有重要生态地位,是长江上游重要的生态屏障区。重庆具有农村比例高、肥药施用强度大、丘陵山地占比高、雨量大且集中等本底特点,导致农业面源污染潜在大、驱动强、范围广。同时结合国家对网格化管理应用于现代农业管理中的重视,网格化管理将是解决多级尺度下农业面源污染风险防控和信息化建设的重要手段。因此为确保区域及长江流域的生态安全重庆亟需开展网格化管理模式下的农业面源污染风险测度与可视化平台构建以提升风险防控与信息化能力。本论文通过梳理国内外农业面源污染风险测度的研究热点、趋势和问题,发现当前存在多尺度下研究需求差异明显、多级尺度下的风险测度研究路径不统一、测度结果可视化能力与需求不符等关键问题。因此以重庆市不同尺度范围为研究对象,紧紧围绕关键问题开展多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究,以统一多级网格下的风险测度研究路径与方法。研究内容主要包括:（1）区县级网格为相对宏观的研究尺度,重点在于识别大尺度范围内不同区域的农业面源污染风险时空演变趋势。以重庆市为研究对象,以GIS技术为支撑自行构建涵盖压力动能、转化动能、消纳动能三个维度的风险测度PTA3D模型,采用重心、核密度等方法揭示农业面源污染时空演变规律,并探讨风险评价精度、影响因素。（2）乡镇级网格尺度为宏观政策落地层级,重点在于识别未来发展模式选择影响下的农业面源污染风险演变趋势。以涪陵区为研究对象,通过结合CLUE-S等模型开展自然发展、耕地保护情景模式下的未来土地利用变化模拟,采用输出风险模型揭示各网格风险概率时空演变规律,探讨风险程度对输出系数变化的响应情况。（3）村落级网格尺度为政策具体实施层级,重点在于识别农业面源污染风险阻力、输移路径及景观优化效果。以南沱区域为研究对象,以逐日水位数据为基础开展出露期、淹没期水位线、土地利用等空间要素解译,引入源汇过程构建最小累积阻力模型识别不同时期农业面源污染的阻力面、风险等级、传输路径等,探讨阻力模型及景观优化在风险防控中的作用。（4）泛地块网格尺度为农户操作层级,重点在于分析高精度数据支持下农户行为视角的田间管理的具体实践与优化调控效益。以睦和村为研究对象,引入低空遥感-无人机多光谱技术获取影像、NDVI指数等6种高分遥感数据,引进随机森林算法开展地物分类与泛地块划分,通过农户行为调研确定各地物的肥药施用情况,探讨随机森林算法精度及农业面源污染风险的影响因素与消减工程效果。（5）以多级网格尺度下的农业面源污染风险评估数据为基础,结合各尺度管理需求差异在B/S框架下构建多级网格下农业面源污染风险可视化平台,并探讨风险管理与防控策略。本论文的主要研究结论如下:（1）区县尺度下自建的农业面源污染风险测度PTA3D模型精度符合实际,引入的重心分析、核密度分析等地理学方法可以有效识别风险演变情况。研究发现:（1）重庆市农业面源污染风险有较为明显的低风险向高风险转化的趋势（高风险、极高风险比例分别从2000年的17.82、16.63上升到2015年的18.10、16.76）。（2）都市区风险明显高于渝东南和渝东北,从高到低等级的风险区域的重心位置呈现自西向东的空间分布特征,且高风险、极高风险区域有明显的向东转移趋势（2000-2015年,二者的重心分别按照东偏北1.68°和12.08°运动了4.63km和4.48km）。（3）核密度结果显示高风险主要集聚在都市区,渝东北、渝东南风险存在集聚程度较低且上升的趋势,全市集聚区域的空间破碎度在增加且出现分散集中的趋势。（4）将河流水质、岸线一定范围内地类面积分别与模型测算结果进行空间分析发现模型测度结果可以反映区域真实的农业面源污染风险情况。（5）风险驱动分析显示地类构成对风险强度影响明显,“源地”占比高的区域风险明显增强,而城市化进程中都市区耕地被占用是推动高、极高风险区域重心向东运动的因素之一。（6）通过这种研究路径识别出的预防和控制关键区、高和极高风险集聚区域作为关键区域进行防控可有效降低农业面源污染风险。（2）乡镇尺度下引进的CLUE-S模型取得很好的未来土地利用情景模拟效果,并为农业面源污染风险测度、风险演变与影响因素分析等提供很好的支撑。研究发现:（1）涪陵区各镇街、子流域2010-2015年期间风险概率明显降低,尤其是靠近大木山、武陵山区域。（2）结合CLUE-S、Markov模型的土地利用情景模拟的Kappa系数为0.75,属高度一致级别。（3）未来的情景模拟有利于识别区域各镇街、子流域在不同发展情景下TN、TP输出风险概率演变情况及其与土地利用之间的响应关系。结果显示长江以北、乌江以西区域的乡镇风险明显偏高,148、150号等子流域在两种发展模式下均存在风险增高趋势。（4）调整自然发展情景下TP输出系数进行风险变化响应分析反映出子流域输出风险等级对于耕地输出系数变化（即化肥施用水平调整）具有很好的响应关系,例如第3、75、104、141、202、211、259、292、330、398、461号等子流域对输出系数调减的波动响应。（6）通过这种研究路径识别出的乡镇、子流域风险特征可以有效应用于未来地类结构优化或肥药施用水平管控,达到农业面源污染风险防控目的。（3）村落尺度下引进的阻力模型有利于识别农业面源污染的风险阻力值、风险区域、传输路径和分析景观优化效果。研究发现:（1）“源-汇”理论下的最小累积阻力模型在识别区域内不同风险等级的空间位置、输移路径、风险防控关键区域等方面效果较好。（2）阻力面分析显示阻力值整体呈现“西部低、东部高、高值分散、低值连片”的特点,其中阻力值最高值中a2（>25°耕地）>a6（≤2°耕地）>a3（15°-25°耕地）>a5（2°-6°耕地）>a1（农村居民点）>a4（6°-15°耕地）。（3）季节性水位涨落条件下淹没期比出露期农业面源污染风险更大、传输路径阻力更小、低等级传输路径更多,其中路径阻力值为1级的路径数量呈现a4>a5>a1>a3>a6>a2。（4）水体附近不同范围内“源地”向“汇地”的转换对于风险调控作用明显,水域附近50m和100m范围内耕地调整为林地情景下,a2在1级的输移路径数量相比现状情景分别降低13.79%和53.66%。（5）通过这种研究路径识别出的风险分布、输移路径等可以结合景观优化进行有效防控。（4）泛地块尺度下引进的低空遥感-无人机技术、随机森林算法、农户调研等方法在地物分类、负荷风险测度、防控措施效益分析中取得较好效果。研究表明:（1）低空遥感-无人机手段获取的厘米级高分数据极大提升了地物精细分类基础数据精度和栅格内信息纯度,随机森林算法下精细化地物分类精度高达90.05%,有利于泛地块网格划分。（2）基于农户行为调研发现存在劳动力下降、人口老龄化及作物高肥高药施用问题进而导致农业面源污染风险较高。（3）经测算TN、TP施用强度低于200 kg/hm2的泛地块网格比例较低,水质监测结果也反映出区域农业面源污染较为严重。（4）对人工湿地的农业面源污染风险消减能力分析发现可以大幅消减污染物并产生较好的经济效益,区域内的悬浮物、总磷、总氮、铵态氮、硝态氮、COD通过人工湿地后分别消减了近86.67、54.66、81.11、10.67、83.85、59.42%。（5）通过这种研究路径识别出的农户行为、泛地块风险特征及人工湿地消减能力可很好的应用于区域农业面源污染风险防控。（5）综合多级网格尺度下的农业面源污染风险测度结果与管理需求开展可视化平台构建取得较好效果。研究表明:（1）建立信息化、可视化的农业面源污染风险防控平台可以有效提升管理效率、提高防控能力。（2）基于B/S框架、Web Storm工具开展可视化平台开发,具有技术丰富多样、过程轻量快速、可视效果美观等优点。（3）可视化平台可以很好的展示多级网格下的农业面源污染风险测度结果,更好的发挥地理学在农学领域的优点,充分体现出地理空间数据的价值,为管理、决策工作提供了数字化、高效化、科学化的手段。总体上,本论文融合农学、地理学、计算机学等学科同时考虑各尺度在管理、防控方面的需求差异,为多级网格尺度下农业面源污染研究路径与方法提供了统一风险研究范式,可有效解决当前农业面源污染风险测度路径不统一、研究参考性低、成果借鉴性差、结果可视性弱等问题。
陈鹏[5]（2020）在《三峡库区屏障带土地利用生态敏感性评价研究》文中研究指明随着社会的飞速发展,人类的生活状况得到了明显改善,与此同时生态环境状况却表现出愈演愈烈的态势。快速城镇化发展伴随的是对土地利用系统的破坏,土地利用结构逐渐失衡,土地的综合承载力已不满足人类的需求。自三峡工程实施以来,库区共计移民搬迁人口近40余万人,先后三次全面蓄水使得大量土地被淹没,区域的生态环境恶化程度逐渐变得不可预估。本研究将三峡库区屏障带作为研究区域对象,以研究区2000年、2010年和2018年的三期LandsatTM/ETM+、MODIS地表温度、植被覆盖数据产品、DEM高程数据、土壤数据和气象监测数据以及道路交通网数据等作为数据源,通过“3S”技术和“MCE-CA-Markov”模型对三峡库区屏障带蓄水前期、初期和稳定期的土地利用特征和生态敏感性评价进行分析,并预测2027年土地利用生态敏感性,主要结论如下:（1）2000-2018年三峡库区屏障带土地利用结构总体面积表现为耕地>林地>水域>建设用地>草地>未利用地的特征。从数量结构变化来看,其中耕地、林地、草地和未利用面积处于减少的变化趋势,水域、建设用地面积表现出不断增加的变化态势;不同用地结构类型的土地利用动态度绝对值总体表现出建设用地>水域>未利用地>耕地>林地>草地的特点;耕地和林地的土地利用程度整体较高,耕地、林地和草地的土地利用程度表现出总体下降的变化趋势,水域和建设用地的土地利用程度表现为不断上升的变化趋势;不同地理单元不同地类的区位优势度不同,其中未利用地在库首的区位优势十分显着,耕地和草地的区位优势在于库腹,林地和未利用地的区位优势在库首,水域和建设用地的区位优势处于库尾;从不同土地利用的转移流向情况来看,研究期内耕地和林地的转出面积较大,建设用地和水域的转入面积较大,其中由耕地转移到建设用地的面积是所有地类转移中的最大面积。（2）综合运用自然地理、环境科学、遥感与地理信息系统等学科原理,经理论探讨和实证分析,选择从地形地貌、气候条件、土壤侵蚀和人类干扰四个指标的角度筛选出包括高程、坡度、坡向、植被覆盖度、地表温度、地表降雨量、土壤类型、土层厚度、土壤pH、覆被类型、道路边缘度、水系边缘度共计12个因子构建研究区土地利用生态敏感性评价体系。（3）三峡库区屏障带土地利用生态敏感性整体较低,2000-2018年土地利用生态敏感值依次为4.8253、4.8305和4.6809,土地利用生态敏感性总体表现为先上升后下降总体下降的趋势。其中区域内轻度敏感区面积最大,极度敏感区面积比例最小,2000、2010年三峡库区屏障带不同土地利用的生态敏感性指数表现出水域>建设用地>耕地>草地>林地>未利用地的空间分布特点;2018年建设用地敏感性最高,草地为最低;耕、林、草、水域和未利用地的土地利用生态敏感性指数总体表现为下降的趋势,建设用地表现为先上升后下降缓慢上升的趋势。（4）以MCE-CA-MarKov模型为基础,通过构建限制条件和限制因子来制定转换规则,经验证,18年研究期土地利用生态敏感性的模拟数据与实际数据之间数量精度较高,空间kaapa值为0.8292,符合预测精度要求。在此基础上预测出2027年研究区土地利用生态敏感性,预测结果显示2027年三峡库区屏障带土地利用生态敏感值为4.3827,较2018年土地利用生态敏感值有所下降,研究区土地利用生态敏感性程度总体偏低。2027年库区屏障带不同土地利用生态敏感等级所占面积总体表现出轻度敏感>中度敏感>高度敏感>不敏感>极度敏感的分布特点。
谭淼[6]（2020）在《基于多源遥感数据三峡库区重庆段建成区扩张及其植被NPP影响研究》文中研究指明随着城市发展的不断推动,城市空间出现了显着的动态变化。建成区作为城市空间的重要构成要素,也是城市空间演变动态的重要表现形式,其在城市化进程中表现出数量和规模快速增长的趋势。植被净初级生产力作为表征碳循环的重要指标,能够反映出区域植被群落生产能力以及陆地生态系统的质量状况,然而,建成区的扩张在很大程度上影响了NPP的变化轨迹。从全球或者区域尺度研究人类活动导致的建成区变化及其对植被NPP的影响,不仅有利于加深对全球碳循环及其调节机制的了解,而且对城市的土地利用和区域生态规划具有重要意义。本研究将三峡库区重庆段作为研究区域,以2000-2015年的夜间灯光数据、重庆市统计年鉴作为基本数据,对建成区进行提取,运用ArcGIS软件和各类指数对建成区扩张特征加以分析,并通过MOD17A3数据分析三峡库区重庆段2000-2015年植被NPP的时空分布情况及变化特征,进而深入探讨研究区内建成区发展规模与程度上的改变对植被NPP的影响。研究结果表明:（1）以2013年NPP/VIIRS数据为基础数据,将其与对应年份呢的DMSP/OLS数据进行拟合,通过获取的模拟方程得到对应时期的DMSP/OLS数据,并且通过空间分布以及各像元数据相关性、标准差的分析,认为模拟效果较好,该整合方法切实可行,研究得到了2000-2015年的连续夜间灯光数据集。（2）2000-2015年库尾区的建成区以北为扩张方向,而库腹的建成区扩展主要在北东北地区和南西南地区;建成区重心主要分布在渝北区,说明建成区发展方向逐渐向北移动;研究区紧凑度指数均不到0.1,呈现先降后增再降的趋势,建成区形态变化呈现出“离散-聚集-离散”的演变规律;城市边界分维数在2000-2003年期间的变化波动较大,先增后减,在2003-2013年间,建成区扩张的分维数较平稳,在2014年和2015年,建成区扩张表现出明显的外部延申式发展。（3）结合高程加以分析,建成区主要在分布在丘陵地区,面积占比在78%-83%范围浮动,其次是平原地区和低山地区,面积占比分别在15%和5%左右。从坡度角度分析,主要分布在斜坡地区,平均面积占比在43%左右,陡坡和缓坡地区占比较大,均在20%左右,紧接着是急坡地区,而急陡坡地区的占比最小,面积占比不及1%。作为山地区域,平原至微倾斜平原在整个研究区的占比很小,仅占3.5%左右,但是在建成区中的占比提高到了7%以上,最高达到9.61%。（4）2000-2015年研究区植被NPP年际均值在481.512-658.557 gC·m-2·a-1间浮动,植被净初级生产力的总体水平较好,但其时空分布上存在差异,东南部的植被NPP明显高于西北部;以长江流域为界,植被NPP南高北低,且南部区域具有明显差异性。建成区单位面积的植被NPP明显小于研究区整体的平均值,但建成区的植被NPP总值仍然呈现出上升的态势,零值占比逐渐降低;从2000年与2015年的植被NPP差值和变化率可以看出,正向变化大于负向变化的栅格数,且变化幅度越大,栅格数占比反而越小;植被NPP出现明显负增长的区域主要集中在建成区范围内,明显正增长的区域出现在渝东北的云阳县和开县,变化幅度较缓的栅格分布比较零散,空间规律不强。（5）从夜间灯光数据的角度可以很好的解释,随着建成区的不断扩张,虽然建成区面积在不断增加,但是新增建成区范围内的开发程度比老建成区的开发程度要小得多,这也是导致建成区植被NPP均值在2000年、2005年、2010年和2015年逐年增大的重要原因。（6）从建成区土地利用转型的角度分析,三峡库区重庆段植被NPP在各地类的均值分布体现为草地>耕地>林地>未利用地>建设用地>水域,建成区植被NPP的下降一定程度上是建成区土地利用转型而导致的,特别是大量耕地转为建设用地对该范围下植被净初级生产力造成显着的负面影响。2000-2015年土地利用结构信息熵弹性系数和综合变化弹性系数均为负值,表明三峡库区重庆段建成区土地利用变化对建成区植被NPP在2000-2015年间体现为抑制作用。
王妍[7]（2020）在《四川盆地汉代建筑形象斗栱形制研究》文中研究表明汉代是中国古代建筑发展史上第一个高峰期,这一时期斗栱的构造处于启蒙阶段,故梳理其演变特征,对全面研究汉代木构架具有重要意义。此外,四川盆地群山环绕,成为一个相对独立的历史自然地理和人文地理单元,建筑特征具有一定的地域特色。区域内出土大量的带有建筑图像的汉画像石画像砖、建筑明器、崖墓仿木构建筑,且地面上尚存多处石质汉阙实体,研究案例相对丰富。因此,本文以公开发表的四川盆地汉代建筑形象资料为基础,梳理前人研究成果,从斗的形制、栱的形制、斗栱组合方式、斗栱的位置四个方面分别研究汉代四川盆地斗栱形制,总结演变的时代特点,在此基础上与其他地区汉代斗栱形制进行对比,进一步阐释四川盆地汉代斗栱的发展水平。首先对案例进行了分类研究,按照形制特点划分类别。一,根据斗身立面形状不同将斗形划分为四类。二,将案例中的栱形分为直栱和曲栱两大类,并以曲栱为研究重点。三,依据斗与栱的组合方式分为三大类,并按照皿版等细部构件的有无进一步划分形式。四,分析柱头、补间等不同位置的斗栱特点。其次研究四川盆地汉代斗栱形制的演变特点。按照斗栱形制的变化分为西汉晚期至东汉中期,东汉晚期至蜀汉时期两个阶段,梳理斗的形制、栱的形制、斗栱组合方式、斗栱的位置在特定时间范围内的流行和变化情况,总结斗栱在前后两个阶段的演变特点。可以看出随着建筑技术水平的提高,四川盆地汉代斗栱形制越来越复杂,趋于成熟。最后与汉代其他地区斗栱形制进行对比研究,首先与研究成果最为丰富的河南地区进行系统比对,可以看出两地斗栱主流形制有很大区别,四川盆地曲栱使用度更高。另与其他研究相对薄弱地区如山东地区和广东地区进行初步对比,可知四川盆地汉代斗栱形式更加多样。
邓小庆[8]（2020）在《重庆市涪陵区种植业发展现状及对策研究》文中进行了进一步梳理近年来,涪陵区以“产业兴、农民富、生态美”为目标,以农业“供给侧”结构改革为重点、加快转变区域内农业生产方式,优化农业生产结构,提高农产品产量,农业生产保持稳定发展。随着涪陵榨菜、涪陵红心萝卜等产业的发展,涪陵区种植业发展水平日益提高得到前所未有的发展。本文以涪陵区种植业产业发展作为研究对象,通过查阅文献、调研走访、咨询专家、统计分析等方法,对涪陵区种植业的发展现状进行研究,遵循“提出问题、分析问题、解决问题”的分析思路,剖析影响涪陵区种植业发展的制约因素,通过SWOT分析,因地制宜提出适宜涪陵区种植业产业发展的建议对策。对推动涪陵区乡种植业良性发展、农业效益增长、农产品质量提升、农民经济增收有重要意义。本文研究结论如下:（1）涪陵区自然条件优越,比较适宜种植业的发展。涪陵区粮食作物、蔬菜作物及中药材产业种植区域优势明显。从涪陵区种植业发展历程来看,近年来涪陵区种植产业结构不断优化,经营主体培育不断加强。涪陵区二三产业发展迅速,经济基础实力雄厚,具备了工业促农业发展、城市支持农村振兴的实力。涪陵区农产品品牌建设成效显着,打造出了涪陵榨菜、涪陵青菜头等一批全国知名品牌。（2）涪陵区以榨菜和中药材为主导,以柑橘、茶叶、龙眼等为后续骨干产业的“2+X”山地特色产业体系基本形成。但种植业仍存在农业基础薄弱,后续骨干产业规模化程度较低,种植业科技推广效果不好,农产品加工业发展缓慢,农产品品牌利用效果不佳等问题。（3）通过涪陵区种植业发展的SWOT分析,得出涪陵区种植业优化发展的对策。进一步优化产业结构,稳定发展粮食、蔬菜两大基础产业,发挥区域优势,大力发展涪陵榨菜和中药材两大主导产业,因地制宜发展柑橘、茶叶、烤烟、龙眼等区域特色产业。改善农业基础设施,增强种植业综合生产力。发展壮大新型种植业经营主体,扩大种植业生产规模,大力发展农产品加工,推进种植业产业化经营发展。强化种植技术革新,提高农业科技支撑水平,有效促进农业增效、农民增收。推进农业标准化建设,加强农产品质量监管和农产品品牌研发,有效提升种植业附加值。完善各项政策服务体系,提高各经营主体发展种植业的积极性。
郝斌飞[9]（2020）在《基于GEE的三峡库区土地利用与关键陆表参数变化分析》文中研究表明进入20世纪90年代以来,全球变化领域逐渐加强了对土地利用和土地覆盖变化的研究。土地利用和土地覆盖变化（Land use and land cover change,LUCC）与全球环境变化密切相关,也与国家或区域的可持续发展发展战略高度相关。三峡工程自1994年正式宣布开工,于2009年全部竣工,在2010年库区水位达到175 m,在库区的建设过程中,由于受到强烈的人为因素影响致使库区土地利用变化程度强烈,而土地利用变化会对植被覆盖、地表温度和反照率产生直接的影响,这对库区的生态环境变化有着重要影响。因此,研究土地利用变化的时空动态趋势及相关的陆表参数变化对深入理解三峡库区的土地利用和生态环境有着非常重要的意义。本次研究以三峡库区为研究范围,利用欧空局（European Space Agency,ESA）提供的土地覆盖分类数据研究三峡库区2000、2005、2010和2015年的土地利用状况和变化情况,借助谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云平台中归档的中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imageing Spectroradiometer,MODIS）的归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、地表温度（Land Surface Temperature,LST）和反照率的时间序列数据产品,研究三峡库区2000-2015年的植被覆盖、地表温度和反照率的空间分布特征和时间变化趋势。然后又从年际尺度和季节尺度对库区植被覆盖、地表温度和反照率的变化情况进行研究和分析;此外,对于植被覆盖增加年内月尺度分析。接着分别对库区2000、2005、2010和2015年的4期土地利用数据与对应年份的陆表参数结果进行叠加统计分析,以得到不同土地类型对应的陆表参数和同一土地类型不同陆表参数的变化规律;同时还分别对植被覆盖与地表温度和反照率进行相关分析,以得到三者之间的相关关系。最后,探讨了土地利用变化显着的区域,并对变化区域的陆表参数进行了研究。通过以上研究发现,2000-2015年三峡库区的土地利用类型主要以耕地和林地为主,土地利用的变化情况主要表现为耕地、草地和灌木地的减少,分别减少了1514.79 km2,32.4 km2和391.5 km2;林地、水体和人造地表的增加,增加面积分别为1247.04 km2,22.95 km2和668.7 km2。耕地主要分布于库尾和库腹西北部,林地主要分布于库首和库腹东北部,人造地表主要分布于库首宜昌市、库尾重庆主城区及其周围区县和库腹的万州区等区域,草地和灌木地零星分布于库区。土地利用程度综合指数表现为2000-2005年降低,2005-2015年升高,说明库区近年的土地资源开发程度在逐渐提高,土地利用率增加。土地利用类型转移以耕地、林地、灌木地和人造地表为主,人造地表的增加主要源于耕地的转入,林地的增加源于耕地和灌木地的转入;耕地、林地和草地向水体发生了转入;草地由于总量较少,发生变化较为不明显。在2000-2015年,季节性合成植被指数（Seasonally Integrated Normalized Difference Vegetation Index,SINDVI）总体上呈现为上升趋势,在研究区平均增加了2.89。在季节尺度上,SINDVI在春夏秋冬四个季节都表现为增加趋势,但增加的量级和趋势不同,最大值均出现在2015年。在年内月尺度上SINDVI变化呈现出单峰状的曲线,月均SINDVI在1月和2月处于最小值,在7月呈现出最大值。SINDVI在库区绝大多数区域表现为增加趋势,增加区域面积占库区面积的93.23%,增加的区域主要分布在库腹东北部区域,而在库首、库尾和库腹的城镇分布区域植被退化明显。地表温度从2000到2015年呈现出下降趋势,平均降低0.224℃,库区地表温度的年际变化趋势与西南地区在2006年、2009-2013年的干旱事件吻合。春夏秋冬四个季节的地表温度都表现出下降趋势,但下降的趋势和程度不同。在2010年库区水位达到175m之后,从年际和季节尺度方面分析得到2010-2015年地表温度平均值低于2000-2010年的平均值,表明库区水位提升对库区有一定的降温作用。地表温度在库区大部分区域表现为下降趋势,下降区域面积占库区总面积的88.76%,主要分布与库腹东北部区域;而地表温度增加区域则位于库区城镇区域,主要在库首宜昌市和库尾重庆主城区及周边区县。反照率从2000到2015年表现为下降趋势,平均降低了0.002。反照率在库区大多数区域都表现出下降趋势,下降区域面积占库区面积的52.4%,主要分布在库腹东部的区县;而反照率增加的区域则主要在库首和库尾的城镇区域。季节尺度上的反照率呈现出“春冬下降,夏秋增加”的趋势。从2000年到2015年,三峡库区地表温度最高的土地利用类型是人造地表,其次分别为耕地和水体;SINDVI最高的土地利用类型是林地,其次分别为耕地、水体和人造地表;反照率最高的是人造地表,其次分别是耕地、林地和水体。在研究期间,人造地表的地表温度呈现出增加趋势,增加了1.37℃;林地的地表温度总体呈现出下降趋势,减少了0.16℃;水体的地表温度总体上呈现出增加趋势,增加了0.15℃;耕地的地表温度变化波动较大,变化趋势不明显。SINDVI从高到低依次为林地、耕地、水体和人造地表,研究期间均呈现出增加趋势。反照率最高的地类为人造地表,其次分别为耕地、林地和水体。研究期内人造地表反照率总体表现为增加趋势,其余地类表现为下降趋势。上述变化与2000年到2015年三峡库区的人造地表、林地、水体不断增加和耕地减少相关,同时也受到MODIS产品在一些区域的精度和各地类的理化性质影响。2000-2015年三峡库区SINDVI与地表温度主要呈现为负相关关系,主要分布在库腹东部;SINDVI与反照率主要表现为负相关关系,这些区域分布在库腹东部。对三峡库区土地利用变化显着区域的陆表参数变化情况进行分析,结果表明,在重庆市主城区,地表温度呈现为上升趋势,这是由于城市快速建设导致地表温度的升高;SINDVI增加与城市建设过程中逐渐注重绿化相关;反照率表现为下降趋势,是因为植被的增加导致反照率的下降,也与该区域反照率产品精度有关。重庆市主城区的具体研究表明在人类活动强度大的城市区域,植被的增加不一定能有效的降低地表温度。在三峡库区东北部的奉节县林地面积增加明显,因此SINDVI增加显着,16年内增加了3.39;而地表温度和反照率呈现为下降趋势,分别降低了0.42℃和0.008,植被的增加是导致地表温度和反照率下降的主要原因。
况人瑞[10]（2020）在《成渝城市群发展演化特征及其影响因素研究》文中研究指明城市群是一定地域范围内,依托区域的自然地理环境,借助发达的交通、通讯等基础设施,以一个或多个特大城市为核心,由不同类型、功能以及规模的城市所形成的空间相对紧凑、经济联系相对紧密的城市集合体。改革开放40年多来,我国工业化和城镇化发展迅猛,城市数量不断增多,城市规模不断增大,城市与城市之间通过交通流、信息流、知识流、能量流等各种要素流不断相互作用,形成相互依赖、相互促进、相互抑制的有机整体,推进我国城市群相继形成和持续发展演化。目前,我国基本上已经形成了大小不同、规模不等、发育程度不同的20个城市群,构成了“5+9+6”城市群空间组织新格局。城市群逐步发展成为我国参与全球竞争和国际分工的全新地域单元,同时也是推进我国新型城镇化的空间主体形态。随着城市空间相互作用的强化,城市群内部经历了由简单等级规模结构向复杂网络结构的转变。关于城市群的研究,也逐步由城市体系的等级规模结构研究转向城市群网络结构研究。成渝城市群位于我国西部和长江上游地区,是西部大开发的重要平台、长江经济带的战略支撑,也是国家推进新型城镇化的重要战场。成渝城市群凭借其重要战略地位,发展成为我国重点建设的五大国家级城市群之一,但成渝城市群发育程度和综合实力远不如东部沿海长三角、珠三角、京津冀三大城市群,与长江中游城市群相比也有一定的差距。但作为典型的“双核”城市群,成渝城市群的发展演化具有一定的特殊性,探讨成渝城市群发展演化特征,揭示其发展演化规律和发展问题,有利于科学合理配置成渝城市群空间资源要素,推动城市群结构优化重组,实现城市群一体化和高质量发展,促进我国东中西部地区协调发展。本文以成渝城市群为研究对象,以城市群内36个城市为研究单元,基于“理论分析-实证研究-政策出口”的研究框架,遵循城市群空间格局演化的“节点-轴线-网络”逻辑进路,对成渝城市群发展演化特征及其影响因素进行研究。本文首先梳理了国内外城市群概念演进、城市群发展演化以及成渝城市群的相关研究进展,剖析了本文的核心概念和基础支撑理论;然后,介绍了成渝城市群的发展概况;其次,从城市群规模结构、城市联系、网络结构等多个维度,运用首位指数、分形模型、修正引力模型、隶属度模型、社会网络分析方法等模型和方法,定量探讨了成渝城市群发展演化特征;最后,剖析了成渝城市群发展演化的影响因素,并提出了成渝城市群发展优化对策建议。主要研究结论如下:（1）新中国成立以来,成渝地区城市发展大致经历了六个时期:城市发育的雏形期（1949-1978年）、城市快速成长期（1979-2000年）、由“行政区”向“经济区”的转型发展期（2000-2005年）、成渝经济区形成时期（2006-2010年）、成渝经济区建设时期（2011-2015年）以及成渝城市群形成和建设发展时期（2016-2020）。2020年以后,区域进入成渝地区双城经济圈建设时期。（2）从规模结构特征及演化来看,2000-2017年,成渝城市群呈现出以成都和重庆主城区为中心的典型的双核结构模式,城市规模等级结构由“基地宽、塔尖窄”的“正金字塔形”向“塔身宽、基地窄、塔尖窄”的断裂式“纺锤形”演化;而且,城市群规模结构具有分形特征,研究期内城市人口分布差异拉大,成都作为首位城市,其人口垄断性更强,核心与非核心城市出现人口规模“断层”;虽然城市群高位序规模结构有优化趋势,但是整体规模结构发育演化仍不成熟,尚未形成大中小城市协调发展的城市体系。（3）从城市联系特征及演化来看,2000-2017年,成渝城市群城市联系强度不断提升,提升速率经历了由稳步提升到持续减速的转变;同时不同城市间的联系强度差距也在不断扩大,城市联系层级复杂化、高级化,空间形态上表现为城市联系轴线数量增多,联系轴线变粗,呈现出多层级网络化发展态势,但城市联系也存在“断层”问题;从城市联系方向来看,整体联系方向始终指向成都和重庆主城区,呈现出典型的“中心-外围”空间格局,即以成都和重庆主城为“中心”汇聚,以双核城市各自临近城市为“外围”向“中心”簇拥。（4）从网络结构特征及演化来看,城市“节点”和城市联系“轴线”构成了成渝城市群的网络结构。2000-2017年,成渝城市群网络密度逐步增大,网络越来越紧密,网络空间结构经历了“极核孕育”“点轴扩散”“网络组织”三个基本阶段,已由双中心低层级放射状简单结构发展演化为双中心高层级放射状复杂网络结构。研究期内,成渝城市群网络整体中心化程度总体上有所提高,但网络集中程度始终不明显,反映出成渝城市群典型的非单核心空间结构特征,网络中各城市中心性不断提高的同时,中心性区域差异也在不断拉大,空间上始终呈现出以成都和重庆主城区为中心的“中心-外围”特征,且在城市群中部和边缘地区始终存在城市中心性“洼地”。研究期内,成渝城市群网络子结构一直保持相对稳定的4个凝聚子群,分别是以成都为中心的凝聚子群、以重庆主城区中心的凝聚子群、以万州为中心的渝东北凝聚子群,以及由成渝发展主轴沿线城市所形成的凝聚子群,网络子结构存在固结化特征。从整体网络结构特征来看,成渝城市群网络总体而言呈现以成都为中心的“半圈层阶梯状”核心-边缘结构,网络核心区域辐射、集聚影响作用较为稳定,但其他城市间的辐射、集聚影响作用差异有所扩大。（5）推动成渝城市群发展优化,一要适当提升重庆主城区核心城市规模,避免成渝“双核失衡”;二要修复城市规模和城市联系“断层”,促进大中小城市协调发展;三要填补“中部洼地”、修复“边缘区塌陷”,推动区域实现均衡发展;四要构建一体化发展体制机制,实现区域一体化发展。
二、重庆市涪陵区1990～2000年梅毒资料分析（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、重庆市涪陵区1990～2000年梅毒资料分析（论文提纲范文）
（1）基于3S技术的重庆市生态空间生境因子时空变化及生境质量综合评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究概念界定 |
| 1.3.1 生态空间 |
| 1.3.2 生态保护红线与自然保护地 |
| 1.4 国内外研究进展 |
| 1.4.1 生态空间理论研究进展 |
| 1.4.2 生态空间研究内容及方法进展 |
| 1.4.3 生境质量研究进展 |
| 1.4.4 国内外研究进展评述 |
| 1.5 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 拟解决的科学问题 |
| 1.7 研究特色与创新 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 重庆市概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 重庆市社会经济概况 |
| 2.1.3 重庆市生态空间分布特征 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据介绍及来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 生境质量综合评价体系构建 |
| 2.3.1 评价因子筛选 |
| 2.3.2 指标权重确定方法及体系构建 |
| 第3章 重庆市生态空间景观格局时空分布及演变分析 |
| 3.1 景观格局相关指数理论及计算方法 |
| 3.1.1 斑块密度指数理论及计算方法 |
| 3.1.2 聚集度指数理论及计算方法 |
| 3.1.3 蔓延度指数理论及计算方法 |
| 3.1.4 香农均匀度指数理论及计算方法 |
| 3.2 斑块密度指数空间分布及变化分析 |
| 3.2.1 斑块密度指数空间格局分析 |
| 3.2.2 斑块密度指数时间变化分析 |
| 3.3 聚集度指数空间分布及变化分析 |
| 3.3.1 聚集度指数空间格局分析 |
| 3.3.2 聚集度指数时间变化分析 |
| 3.4 蔓延度指数空间分布及变化分析 |
| 3.4.1 蔓延度指数空间格局分析 |
| 3.4.2 蔓延度指数时间变化分析 |
| 3.5 香农均匀度指数空间分布及变化分析 |
| 3.5.1 香农均匀度指数空间格局分析 |
| 3.5.2 香农均匀度指数时间变化分析 |
| 3.6 本章讨论及小结 |
| 第4章 重庆市生态空间生态系统服务时空分布及演变分析 |
| 4.1 生态系统服务相关指数理论及评估方法 |
| 4.1.1 水源涵养服务理论及评估方法 |
| 4.1.2 土壤保持服务理论及评估方法 |
| 4.1.3 碳固持服务理论及评估方法 |
| 4.1.4 净初级生产力服务理论及评估方法 |
| 4.2 水源涵养服务评估及时空变化分析 |
| 4.2.1 水源涵养服务空间格局分析 |
| 4.2.2 水源涵养服务时间变化分析 |
| 4.3 土壤保持服务评估及时空变化分析 |
| 4.3.1 土壤保持服务空间格局分析 |
| 4.3.2 土壤保持服务时间变化分析 |
| 4.4 碳固持服务评估及时空变化分析 |
| 4.4.1 碳固持服务空间格局分析 |
| 4.4.2 碳固持服务时间变化分析 |
| 4.5 净初级生产力服务评估及时空变化分析 |
| 4.5.1 净初级生产力功服务空间格局分析 |
| 4.5.2 净初级生产力服务时间变化分析 |
| 4.6 本章讨论及小结 |
| 第5章 重庆市生态空间生境状况时空分布及演变分析 |
| 5.1 生境状况相关指数理论及评估方法 |
| 5.1.1 生物多样性理论及评估方法 |
| 5.1.2 植被覆盖度理论及评估方法 |
| 5.1.3 生境退化指数及生境质量指数理论及评估方法 |
| 5.2 生物多样性指数评估及时空变化分析 |
| 5.2.1 生物多样性空间分布 |
| 5.2.2 生物多样性时间变化分析 |
| 5.3 植被覆盖度指数评估及时空变化分析 |
| 5.3.1 植被覆盖度空间格局分析 |
| 5.3.2 植被覆盖度时间变化分析 |
| 5.4 生境退化指数评估及时空分布分析 |
| 5.5 生境质量指数评估及时空变化分析 |
| 5.5.1 生境质量空间格局分析 |
| 5.5.2 生境质量时间变化分析 |
| 5.6 本章讨论及小结 |
| 第6章 重庆市生态空间生境质量综合评价及优化建议 |
| 6.1 综合生境质量指数空间格局分析 |
| 6.2 综合生境质量指数差值变化分析 |
| 6.3 像元尺度下的综合生境质量指数一元线性回归分析 |
| 6.3.1 一元线性回归及显着性检验理论及计算方法 |
| 6.3.2 一元线性回归及显着性检验分析 |
| 6.4 区县尺度下的综合生境质量指数评分定级 |
| 6.4.1 综合生境质量指数评分分析 |
| 6.4.2 综合生境质量指数定级分析 |
| 6.5 生态空间及其生境质量管控和优化建议 |
| 6.6 本章讨论及小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
（2）三峡库区生态系统服务特征及其变化模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 生态系统服务内涵研究进展 |
| 1.2.2 生态系统服务评估研究进展 |
| 1.2.3 生态系统服务特征及其影响因素研究进展 |
| 1.2.4 生态系统服务模拟预测研究进展 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究特色与创新点 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据处理 |
| 第3章 三峡库区生态系统服务评估与分析 |
| 3.1 土壤保持服务评估与分析 |
| 3.1.1 土壤保持服务评估原理与方法 |
| 3.1.2 土壤保持服务空间分布 |
| 3.1.3 土壤保持服务年际变化 |
| 3.2 水源涵养服务评估与分析 |
| 3.2.1 水源涵养评估原理与方法 |
| 3.2.2 水源涵养空间分布 |
| 3.2.3 水源涵养服务年际变化 |
| 3.3 生物多样性评估与分析 |
| 3.3.1 生物多样性评估原理与方法 |
| 3.3.2 生物多样性空间分布 |
| 3.3.3 生物多样性年际变化 |
| 3.4 固碳释氧评估与分析 |
| 3.4.1 固碳释氧评估原理与方法 |
| 3.4.2 固碳释氧空间分布 |
| 3.4.3 固碳释氧年际变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 三峡库区生态系统服务特征及影响因素分析 |
| 4.1 生态系统综合服务指标构建 |
| 4.1.1 生态系统服务内部关系分析 |
| 4.1.2 生态系统综合服务指标构建原理与方法 |
| 4.2 生态系统综合服务特征分析 |
| 4.2.1 生态系统综合服务空间分布特征 |
| 4.2.2 生态系统综合服务年际变化特征 |
| 4.3 生态系统综合服务影响因素分析 |
| 4.3.1 影响因素选择及其分析 |
| 4.3.2 影响因素分析原理与方法 |
| 4.3.3 生态系统综合服务影响因素分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于CA-MarKov的三峡库区生态系统服务变化模拟与分析 |
| 5.1 CA-MarKov模型构建 |
| 5.1.1 CA-MarKov模型原理 |
| 5.1.2 CA-MarKov模型构建 |
| 5.1.3 模拟结果的精度验证 |
| 5.2 基于CA-MarKov模型的生态系统服务模拟结果分析 |
| 5.2.1 2024 年与2030 年三峡库区生态系统服务模拟结果空间分布特征 |
| 5.2.2 2024 年与2030 年三峡库区生态系统服务模拟结果数值特征 |
| 5.3 三峡库区生态系统服务时空演变分析 |
| 5.3.1 2000-2030年三峡库区生态系统服务质心转移分析 |
| 5.3.2 2000-2030年三峡库区生态系统服务空间分布变化 |
| 5.3.3 2000-2030年三峡库区生态系统服务面积变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 关键修复区识别及其策略研究 |
| 6.1 关键修复区识别 |
| 6.1.1 关键修复区范围 |
| 6.1.2 关键修复区分布情况 |
| 6.2 关键修复区类型划分 |
| 6.2.1 关键修复区类型界定 |
| 6.2.2 关键修复区类型划分结果分析 |
| 6.3 修复策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
（3）三峡库区城乡建设用地转型特征及生态环境效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土地利用转型研究 |
| 1.2.2 城乡建设用地转型研究 |
| 1.2.3 基于InVEST模型生境质量评价 |
| 1.2.4 土地利用转型的生态环境效应研究 |
| 1.2.5 研究评述 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 土地利用形态 |
| 2.1.2 城乡建设用地 |
| 2.1.3 城乡建设用地转型 |
| 2.1.4 生态环境效应 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 土地利用转型理论 |
| 2.2.2 人地关系协调理论 |
| 2.2.3 城乡一体化理论 |
| 2.2.4 生态经济学理论 |
| 第3章 研究区概况及数据处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理概况 |
| 3.1.2 经济社会概况 |
| 3.1.3 生态环境概况 |
| 3.2 数据来源及处理 |
| 第4章 三峡库区城乡建设用地显性转型特征 |
| 4.1 城乡建设用地转型数量结构特征 |
| 4.2 城乡建设用地转型去向与来源 |
| 4.2.1 城乡建设用地转型去向 |
| 4.2.2 城乡建设用地转型来源 |
| 4.3 城乡建设用地转型景观形态特征 |
| 4.4 城乡建设用地转型空间分布特征 |
| 4.4.1 城镇用地转型空间分布 |
| 4.4.2 农村居民点用地转型空间分布 |
| 4.4.3 其它建设用地转型空间分布 |
| 4.4.4 城乡建设用地转型空间分布 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 三峡库区城乡建设用地隐性转型特征 |
| 5.1 城乡建设用地隐性转型评价体系构建 |
| 5.1.1 评价指标选取原则 |
| 5.1.2 评价指标权重确定 |
| 5.1.3 评价体系构建 |
| 5.2 三峡库区城乡建设用地隐性转型总体水平分析 |
| 5.2.1 城乡建设用地隐性形态综合指数分析 |
| 5.2.2 城乡建设用地隐性转型水平分析 |
| 5.3 三峡库区城乡建设用地隐性转型时空格局特征 |
| 5.3.1 城乡建设用地隐性形态综合指数时空格局分析 |
| 5.3.2 城乡建设用地隐性转型水平时空格局分析 |
| 5.4 城乡建设用地转型存在的问题 |
| 5.4.1 城镇用地快速扩张造成土地资源浪费 |
| 5.4.2 农村居民点用地增长和空间分布不合理 |
| 5.4.3 城乡建设用地空间分布不均衡结构不合理 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 三峡库区城乡建设用地转型的生态环境效应 |
| 6.1 三峡库区生境质量分析 |
| 6.1.1 InVEST模型生境质量评价原理 |
| 6.1.2 三峡库区生境质量时序变化分析 |
| 6.1.3 三峡库区生境质量空间格局变化分析 |
| 6.1.4 三峡库区生境退化时序变化分析 |
| 6.1.5 三峡库区生境退化空间格局变化分析 |
| 6.2 三峡库区生态环境质量分析 |
| 6.2.1 三峡库区生态环境质量指数 |
| 6.2.2 三峡库区生态环境质量时序变化 |
| 6.2.3 三峡库区生态环境质量空间格局变化 |
| 6.3 城乡建设用地转型生态贡献率 |
| 6.3.1 城乡建设用地转型的正向效应 |
| 6.3.2 城乡建设用地转型的负向效应 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与讨论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要科研情况 |
（4）多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国家污染防治与信息化管理需要 |
| 1.1.2 重庆市污染防治的现实需要 |
| 1.1.3 农业面源污染风险领域研究亟需推进 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 农业面源污染研究热点 |
| 1.2.2 农业面源污染主要研究领域 |
| 1.2.3 农业面源污染风险研究趋势 |
| 1.3 风险测度研究存在的问题及切入点 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.6 研究特色 |
| 第2章 区县尺度下基于面板数据的风险测度 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究路径与数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 基于“压力-转化-消纳”过程的风险测度模型构建 |
| 2.3.2 分析方法 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 风险测度模型各维度的因子结果 |
| 2.4.2 农业面源污染风险测度综合结果与演变 |
| 2.4.3 风险防控关键区域识别 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 风险测度模型的精度评估 |
| 2.5.2 风险区域重心运动的驱动分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 乡镇尺度下基于情景模拟的风险测度 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 研究路径与数据来源 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 基于CLUE-S、Markov模型土地利用情景预测 |
| 3.3.2 输出风险模型 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 2010年、2015年输出风险时空变化 |
| 3.4.2 2020年、2025 年、2030年多情景下输出风险演变 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 限制区和子流域的引入使成果更利于实际管理 |
| 3.5.2 土地利用演变是输出风险变化的主要驱动之一 |
| 3.5.3 未来输出风险概率对输出系数变化的响应程度高 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 村落尺度下基于源汇过程的风险测度 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.2 研究路径与数据来源 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 MCR模型构建 |
| 4.3.2 景观优化 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 “源地”识别 |
| 4.4.2 最小累积阻力基面测算 |
| 4.4.3 阻力面测算及风险分区结果 |
| 4.4.4 风险传输路径识别结果 |
| 4.4.5 景观优化成效分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 阻力面识别有利于农业面源污染风险防控 |
| 4.5.2 如何消减季节性水位涨落对污染风险的负面影响 |
| 4.5.3 水域附近林草景观对污染物阻隔作用明显 |
| 4.5.4 景观优化有利于降低风险 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 泛地块尺度下基于低空遥感的风险测度 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 研究路径与数据来源 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 无人机多光谱数据获取与处理 |
| 5.3.2 基于随机森林算法的地物精细化分类 |
| 5.3.3 泛地块级网格划分 |
| 5.3.4 污染风险排放调研与测算方法 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 特定时期典型地物的各指数信息结果 |
| 5.4.2 随机森林算法识别地物结果 |
| 5.4.3 地物分类结果野外实地精度校验 |
| 5.4.4 泛地块尺度污染负荷排放风险分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 低空遥感与随机森林算法结合适用于地物精细化分类 |
| 5.5.2 高强度的TN、TP施用水平对水质威胁风险高 |
| 5.5.3 人工湿地构建有利于降低污染风险 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 风险测度可视化平台构建与防控策略分析 |
| 6.1 可视化平台构建方法 |
| 6.1.1 需求分析 |
| 6.1.2 多源异构数据融合技术与数据库构建 |
| 6.1.3 风险测度可视化平台架构 |
| 6.2 可视化平台构建结果 |
| 6.2.1 平台界面 |
| 6.2.2 各级网格尺度下风险可视化图层情况 |
| 6.3 可视化平台下的管理与防控策略分析 |
| 6.3.1 区县级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.2 乡镇级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.3 村落级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.4 泛地块级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学术成果与参与课题 |
（5）三峡库区屏障带土地利用生态敏感性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 大型水库及其屏障带研究进展 |
| 1.2.2 土地利用研究进展 |
| 1.2.3 生态敏感性研究进展 |
| 1.2.4 土地利用生态敏感性研究进展 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究特色与创新点 |
| 1.6 论文框架 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 第3章 数据来源及数据预处理 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 LandsatTM/ETM+遥感影像数据 |
| 3.1.2 MODIS地表温度 |
| 3.1.3 MODIS植被指数 |
| 3.1.4 DEM数据高程数据 |
| 3.1.5 生态环境监测数据 |
| 3.1.6 土壤数据 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 LandsatTM/ETM+遥感影像预处理 |
| 3.2.2 土地利用数据解译 |
| 3.2.3 MODIS数据合成与计算 |
| 第4章 屏障带土地利用变化特征分析 |
| 4.1 相关理论及方法 |
| 4.1.1 土地利用动态度 |
| 4.1.2 土地利用程度 |
| 4.1.3 土地利用区位指数 |
| 4.1.4 土地利用转移矩阵 |
| 4.2 土地利用结构变化研究 |
| 4.2.1 土地利用结构时间变化分析 |
| 4.2.2 土地利用结构空间变化分析 |
| 4.3 土地利用动态度研究 |
| 4.4 土地利用程度研究 |
| 4.5 土地利用区位指数研究 |
| 4.6 土地利用变化转移矩阵研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 土地利用生态敏感性评价指标体系构建 |
| 5.1 评价指标选取原则 |
| 5.2 评价指标权重的确定 |
| 5.3 评价方法的确定 |
| 5.4 评价指标筛选 |
| 5.5 单因子评价指标分析 |
| 5.5.1 高程因子 |
| 5.5.2 坡度因子 |
| 5.5.3 坡向因子 |
| 5.5.4 植被覆盖度因子 |
| 5.5.5 地表温度因子 |
| 5.5.6 地表降雨量因子 |
| 5.5.7 土壤类型因子 |
| 5.5.8 土层厚度因子 |
| 5.5.9 土壤pH因子 |
| 5.5.10 覆被类型因子 |
| 5.5.11 道路边缘度因子 |
| 5.5.12 水系边缘度因子 |
| 5.6 评价体系构建 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 屏障带土地利用生态敏感性评价结果分析 |
| 6.1 土地利用生态敏感性因子层分析 |
| 6.1.1 地形地貌敏感性 |
| 6.1.2 气候条件敏感性 |
| 6.1.3 土壤侵蚀敏感性 |
| 6.1.4 人为干扰敏感性 |
| 6.2 土地利用生态敏感性总体分析 |
| 6.2.1 全域土地利用生态敏感性时空分析 |
| 6.2.2 基于不同地类的生态敏感值总体分析 |
| 6.2.3 基于不同地理单元的生态敏感值分析 |
| 6.2.4 基于不同地类的生态敏感性等级分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 屏障带土地利用生态敏感性预测分析 |
| 7.1 CA-MarKov模型原理 |
| 7.1.1 元胞自动机模型 |
| 7.1.2 MarKov模型 |
| 7.1.3 MCE模型 |
| 7.2 CA-Markov预测模型构建 |
| 7.2.1 数据预处理 |
| 7.2.2 概率转移矩阵的生成 |
| 7.2.3 适宜性图集生成 |
| 7.2.4 相关参数设定 |
| 7.3 模型有效性检验 |
| 7.3.1 2018 年生态敏感性模拟预测 |
| 7.3.2 精度检验 |
| 7.4 2027 年土地利用生态敏感性预测结果 |
| 7.5 土地利用生态敏感性优化路径 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
（6）基于多源遥感数据三峡库区重庆段建成区扩张及其植被NPP影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 建成区变化研究进展 |
| 1.2.2 植被净初级生产力研究进展 |
| 1.2.3 建成区扩张对植被净初级生产力的影响研究进展 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究特色及创新 |
| 1.6 论文框架 |
| 第2章 研究区概况与数据资料 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理区位 |
| 2.1.2 社会经济发展 |
| 2.1.3 生态环境概况 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 DMSP-OLS夜间灯光影像 |
| 2.2.2 NPP-VIIRS夜间灯光影像 |
| 2.2.3 土地利用现状遥感监测数据 |
| 2.2.4 SRTM数据 |
| 2.2.5 其他数据 |
| 第3章 夜间灯光数据整合及建成区提取 |
| 3.1 DMSP/OLS数据的校正处理 |
| 3.1.1 DMSP/OLS原始影像数据分析 |
| 3.1.2 DMSP/OLS数据校正模型构建 |
| 3.1.3 数据校正结果 |
| 3.2 DMSP/OLS与 NPP/VIIRS数据整合 |
| 3.2.1 夜间灯光数据整合 |
| 3.2.2 夜间灯光数据整合评价 |
| 3.3 三峡库区重庆段建成区提取 |
| 3.3.1 建成区提取方法及结果 |
| 3.3.2 建成区提取结果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 三峡库区重庆段建成区扩张变化分析 |
| 4.1 建成区规模特征分析 |
| 4.1.1 建成区扩张速度与强度 |
| 4.1.2 建成区扩张方向 |
| 4.1.3 建成区扩张重心 |
| 4.2 建成区形态特征分析 |
| 4.2.1 建成区紧凑度指数 |
| 4.2.2 建成区分维数 |
| 4.3 建成区地形变化特征分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 植被净初级生产力时空分析 |
| 5.1 MOD17A3 数据验证 |
| 5.2 三峡库区重庆段植被NPP时序变化特征 |
| 5.3 三峡库区重庆段植被NPP空间分布特征 |
| 5.4 三峡库区重庆段植被NPP变化趋势分析 |
| 5.4.1 植被NPP变化研究方法 |
| 5.4.2 植被NPP变化趋势分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 建成区扩张对植被净初级生产力的影响分析 |
| 6.1 建成区开发程度对植被NPP的影响分析 |
| 6.1.1 三峡库区重庆段夜间灯光相关性分析 |
| 6.1.2 建成区开发程度对植被NPP的影响分析 |
| 6.2 建成区土地利用变化对植被NPP的影响分析 |
| 6.2.1 植被NPP冷热点区的土地利用变化构成分析 |
| 6.2.2 建成区土地利用变化下植被NPP变化分析 |
| 6.2.3 建成区植被NPP对土地利用变化的响应研究 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
（7）四川盆地汉代建筑形象斗栱形制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 一、研究目的及意义 |
| 二、研究的时空范围 |
| 三、研究综述 |
| 四、案例情况 |
| 第一章 斗的形制 |
| 第一节 矩形斗 |
| 第二节 倒梯形斗 |
| 第三节 方形斗 |
| 第四节 圆形斗 |
| 第二章 栱的形制 |
| 第一节 直栱 |
| 第二节 曲栱 |
| 第三章 斗栱组合方式 |
| 第一节 一斗二升式斗栱 |
| 第二节 一斗三升式斗栱 |
| 第三节 其他组合方式 |
| 第四章 斗栱的位置 |
| 第一节 柱头铺作 |
| 第二节 补间铺作 |
| 第五章 四川盆地斗栱形制的演变 |
| 第一节 西汉晚期至东汉中期 |
| 第二节 东汉晚期至蜀汉时期 |
| 第六章 四川盆地汉代斗栱形制与其他地区对比 |
| 第一节 与河南地区对比 |
| 第二节 与其他地区对比 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）重庆市涪陵区种植业发展现状及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外种植业发展研究综述 |
| 1.3.2 国内种植业发展研究综述 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 2 涪陵区概况 |
| 2.1 涪陵区行政区划 |
| 2.2 涪陵区自然资源情况 |
| 2.2.1 水资源概况 |
| 2.2.2 土地资源概况 |
| 2.2.3 涪陵区气候资源 |
| 2.3 涪陵区社会经济基础 |
| 2.3.1 涪陵区人口与劳动力基础 |
| 2.3.2 交通运输基础 |
| 2.3.3 网络通讯信息基础 |
| 3 涪陵区种植业发展现状 |
| 3.1 .涪陵区种植业发展历程 |
| 3.2 涪陵区种植结构及生产状况 |
| 3.2.1 粮食作物 |
| 3.2.2 蔬菜作物 |
| 3.2.3 茶叶水果类 |
| 3.2.4 涪陵区中药材种植现状 |
| 3.2.5 其他经济作物类 |
| 3.3 种植业生产布局及经营主体 |
| 3.3.1 种植产业区域布局现状 |
| 3.3.2 种植业经营主体培育情况 |
| 3.4 种植技术及推广组织发展情况 |
| 3.4.1 种植技术 |
| 3.4.2 农业技术推广组织发展情况 |
| 4 涪陵区种植业发展的SWOT分析 |
| 4.1 优势分析 |
| 4.1.1 种植区域优势愈显突出 |
| 4.1.2 种植产业结构不断优化 |
| 4.1.3 经营主体培育不断加强 |
| 4.1.4 经济基础实力雄厚 |
| 4.1.5 农产品品牌建设成效斐然 |
| 4.2 劣势分析 |
| 4.2.1 种植业基础薄弱 |
| 4.2.2 种植业规模化程度较低 |
| 4.2.3 农产品加工发展缓慢 |
| 4.2.4 种植业科技推广效果欠佳 |
| 4.2.5 农产品品牌营销总体效果不好 |
| 4.3 机遇分析 |
| 4.3.1 乡村振兴战略部署农业农村优先发展 |
| 4.3.2 农业科学技术迅猛发展 |
| 4.3.3 强农惠农政策力度加强 |
| 4.3.4 农产品消费提档升级 |
| 4.4 挑战分析 |
| 4.4.1 资源紧缺与可持续农业之间的矛盾突出 |
| 4.4.2 种植业成本不断上涨 |
| 4.4.3 城乡二元经济结构矛盾突出 |
| 4.4.4 农产品市场风险 |
| 4.5 SWOT综合分析 |
| 5 涪陵区种植业发展对策及建议 |
| 5.1 进一步调优种植结构,提升种植业有效供给能力 |
| 5.1.1 保证基础供给,稳定粮食、蔬菜产业 |
| 5.1.2 发挥区域优势,发展特色效益主导产业 |
| 5.1.3 因地制宜发展区域特色产业 |
| 5.2 改善基础设施条件,增强种植业综合生产力 |
| 5.2.1 巩固农村水利设施基础 |
| 5.2.2 加强防灾减灾能力建设 |
| 5.2.3 加强耕地环境优化保护 |
| 5.3 发展壮大经营主体,推进种植业产业化经营 |
| 5.3.1 培育新型种植经营主体 |
| 5.3.2 加快现代农业园区提档升级 |
| 5.3.3 大力培育社会化服务组织 |
| 5.3.4 完善种植利益分享机制 |
| 5.4 强化种植技术革新,促进农业增效、农民增收 |
| 5.4.1 加强农业创新能力建设 |
| 5.4.2 加大农业技术推广力度 |
| 5.4.3 大力推进农业生产机械化 |
| 5.4.4 大力推进农业信息化 |
| 5.5 加强质量监管,助推农产品品牌升级发展 |
| 5.5.1 推进农业标准化建设,加强农产品质量监管 |
| 5.5.2 推进农产品品牌研发,提升农产品附加值 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于GEE的三峡库区土地利用与关键陆表参数变化分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据与处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 三峡库区土地利用变化特征分析 |
| 3.1 土地利用变化情况分析 |
| 3.2 土地利用变化幅度分析 |
| 3.3 土地利用变化动态度分析 |
| 3.4 土地利用程度综合指数分析 |
| 3.5 土地利用转移分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 三峡库区陆表参数时空变化特征分析 |
| 4.1 植被SINDVI变化时空特征 |
| 4.2 地表温度变化时空特征 |
| 4.3 反照率变化时空特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 土地利用变化与陆表参数关系分析 |
| 5.1 土地利用变化与陆表参数分析 |
| 5.2 陆表参数变化相关分析 |
| 5.3 土地利用变化显着区域陆表参数时空特征分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校内发表的论文和参与的课题 |
（10）成渝城市群发展演化特征及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 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 数据来源与处理 |
| 第2章 国内外研究进展与理论支撑 |
| 2.1 国内外研究进展 |
| 2.1.1 关于城市群概念的演进 |
| 2.1.2 关于城市群发展演化的研究 |
| 2.1.3 关于成渝城市群的研究 |
| 2.1.4 研究述评 |
| 2.2 核心概念 |
| 2.2.1 城市群 |
| 2.2.2 城市群规模结构 |
| 2.2.3 城市群城市联系 |
| 2.2.4 城市群网络结构 |
| 2.3 基础理论 |
| 2.3.1 分形理论 |
| 2.3.2 点轴理论 |
| 2.3.3 中心地理论 |
| 2.3.4 核心边缘理论 |
| 2.3.5 空间相互作用理论 |
| 2.3.6 区域双核结构模式 |
| 第3章 成渝城市群发展概况 |
| 3.1 成渝城市群范围 |
| 3.2 成渝城市群发展历程 |
| 3.2.1 城市发育的雏形期(1949-1978年) |
| 3.2.2 城市快速成长期(1979-2000年) |
| 3.2.3 由“行政区”向“经济区”的转型发展期(2001-2005年) |
| 3.2.4 成渝经济区形成时期(2006-2010年) |
| 3.2.5 成渝经济区建设时期(2011-2015年) |
| 3.2.6 成渝城市群形成和建设发展时期(2016-2020年) |
| 3.3 成渝城市群社会经济条件 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 成渝城市群规模结构特征及演化 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 首位指数模型 |
| 4.1.2 分维模型 |
| 4.2 城市等级分布演化特征 |
| 4.3 城市首位律分布演化特征 |
| 4.4 城市群规模结构特征及演化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 成渝城市群城市联系特征及演化 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 修正引力模型 |
| 5.1.2 隶属度模型 |
| 5.2 城市联系强度特征及演化 |
| 5.3 城市联系层级特征及演化 |
| 5.4 城市联系方向特征及演化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 成渝城市群网络结构特征及演化 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 网络密度 |
| 6.1.2 网络中心性 |
| 6.1.3 凝聚子群 |
| 6.1.4 核心-边缘 |
| 6.2 网络密度与空间结构特征及演化 |
| 6.3 网络中心性特征及演化 |
| 6.4 网络凝聚子群结构特征及演化 |
| 6.5 网络核心-边缘结构特征及演化 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 成渝城市群发展演化影响因素剖析 |
| 7.1 自然环境 |
| 7.1.1 地形地貌因素 |
| 7.1.2 区位条件因素 |
| 7.2 社会经济 |
| 7.2.1 交通发展因素 |
| 7.2.2 产业发展因素 |
| 7.3 政府调控 |
| 7.3.1 政策倾斜因素 |
| 7.3.2 顶层设计因素 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
四、重庆市涪陵区1990～2000年梅毒资料分析（论文参考文献）
- [1]基于3S技术的重庆市生态空间生境因子时空变化及生境质量综合评价研究[D]. 孟浩斌. 重庆工商大学, 2021(08)
- [2]三峡库区生态系统服务特征及其变化模拟研究[D]. 李明慧. 重庆工商大学, 2021(08)
- [3]三峡库区城乡建设用地转型特征及生态环境效应研究[D]. 董飞. 重庆工商大学, 2021(08)
- [4]多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究[D]. 朱康文. 西南大学, 2021(01)
- [5]三峡库区屏障带土地利用生态敏感性评价研究[D]. 陈鹏. 重庆工商大学, 2020(11)
- [6]基于多源遥感数据三峡库区重庆段建成区扩张及其植被NPP影响研究[D]. 谭淼. 重庆工商大学, 2020(11)
- [7]四川盆地汉代建筑形象斗栱形制研究[D]. 王妍. 中央民族大学, 2020(01)
- [8]重庆市涪陵区种植业发展现状及对策研究[D]. 邓小庆. 西南大学, 2020(01)
- [9]基于GEE的三峡库区土地利用与关键陆表参数变化分析[D]. 郝斌飞. 西南大学, 2020(01)
- [10]成渝城市群发展演化特征及其影响因素研究[D]. 况人瑞. 西南大学, 2020(01)