一、四川省太阳总辐射的气候计算方法和时空分布特征（论文文献综述）
邹清垚,崔宁博,龚道枝,胡笑涛,姜守政,吴宗俊,何紫玲[1]（2021）在《四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价》文中研究说明选用1994-2016年四川省7个辐射站气象数据,在3个辐射区（川西高原Ⅰ区、川东盆地Ⅱ区和川西南山地Ⅲ区）中评价了 6种地表太阳总辐射（Rs）估算模型在3种天气类型（晴、多云、阴）下的适用性,并分析基于天气类型的组合模型在不同区域的模拟效果,以探寻最适宜全省不同区域的Rs估算方法。结果表明:（1）各经验模型在四川省整体表现良好（决定系数R2介于0.554～0.934,P<0.001）,Ⅰ区（甘孜和红原站）模拟效果最好的为日照时数模型A-P (平均绝对误差MAE为2.210±0.714MJ·m-2·d-1),Ⅱ区（成都、绵阳和泸州站）、Ⅲ区（峨眉山和攀枝花站）模拟效果最佳的均为混合模型Chen (Ⅱ区MAE为1.510±0.027MJ·m-2·d-1,Ⅲ区为1.930±0.006MJ·m-2·d-1);（2） 6个模型在四川省3种天气类型下的模拟效果呈晴天>多云>阴天的规律,日照时数模型（A-P和Ba模型）能更好地模拟晴天时的Rs,混合模型（Chen和Ab模型）则在多云和阴天时模拟效果更佳,Ⅰ区在晴天、多云、阴天3种天气下模拟效果最好的模型分别是A-P （整体评价指标 GPI 为 0.850）、Ab （1.294）、Ba （0.862）,Ⅱ区分别为 A-P （0.381）、Chen （1.358）、Chen（1.742）,Ⅲ区分别为 Chen （0.204）、Chen （0.857）、Chen （0.526）;（3）基于天气类型的组合模型（M新）模拟各区Rs的效果均比未组合前各模型的效果好（3个区GPI分别为0.558、0.582、0.134）。因此,推荐使用基于天气类型的组合模型来估算四川省Rs。
王传辉,申彦波[2]（2021）在《复杂地形下太阳总辐射空间订正方法——以四川省为例》文中提出利用四川省158个气象站2016—2019年逐小时2 m气温、相对湿度、地面气压、能见度等观测数据,通过SMARTS模式计算并积分得到逐月晴天太阳总辐射,建立晴天太阳总辐射随海拔高度的变化关系,将该关系应用到1990—2019年太阳总辐射空间插值订正中,并对订正效果进行验证,结果表明:晴天太阳总辐射随海拔高度呈对数增加,海拔越高晴天太阳总辐射随高度增幅越小;辐射订正方面,海拔较低、地势平坦的四川盆地地区订正幅度最小,高海拔的川西高原订正幅度居中,高低海拔过渡地带订正幅度最大;交叉验证结果表明,用来验证的7个辐射站年平均绝对误差由182.77 kW·h·m-2减少到145.48 kW·h·m-2,相对误差由13.41%减少到10.24%,冬半年订正效果好于夏半年。通过订正可有效提高复杂地形下太阳总辐射插值效果,减小插值误差。
孙若晨[3]（2021）在《喀斯特农村太阳能资源评估与优化调控技术研究》文中指出中国南方石漠化治理取得阶段成果,党的十九届五中全会要求科学推进石漠化综合治理。喀斯特农村能源消费结构优化是石漠化防治的重要措施之一,对实现能源-经济-环境协调发展以及乡村振兴具有重要的意义。根据地理学、环境学、区域经济学等学科人地关系地域系统、可持续发展、3E系统等理论,针对喀斯特农村太阳能利用可行性分析指标匮乏和利用技术单一且效率低的科技问题。在代表中国南方喀斯特地貌和石漠化类型总体结构的贵州高原山区,选择施秉喀斯特、毕节撒拉溪和贞丰-关岭花江为研究示范区,2018-2021年通过对研究区23个村寨实地考察、问卷调查和气象监测数据收集,运用调查分析法、气候学计算法、参与式农村评估等方法,围绕农村太阳能资源评估与优化调控基础前沿研究、共性关键技术研发、应用示范与产业化推广进行全链条设计、一体化部署、分模块推进进行系统研究,通过喀斯特农村太阳能资源潜力评估,重点阐明不同石漠化等级太阳能利用的可行性,集成太阳能利用关键技术并进行应用示范与验证,为国家石漠化治理农村能源结构优化和低碳社区建设提供科技参考。（1）喀斯特农村太阳总辐射和日照时数时空分布不均,夏季最丰富。从年均太阳总辐射和年平均日照时数空间分布来看,呈现出从西向东逐渐减小的趋势,表现为贞丰-关岭花江研究区最大,毕节撒拉溪研究区次之,施秉喀斯特研究区最小;从太阳总辐射月变化来看,三个研究区太阳总辐射变化呈现出单峰型,1月最小,7、8月最大;夏季总辐射最高,春季次之,秋冬最小。从年变化来看,施秉喀斯特研究区总辐射在2017年最低,随后逐渐增高;毕节撒拉溪和贞丰-关岭花江研究区太阳总辐射年变化趋势呈现出“W”型。三个研究区日照时数和日照百分的月变化趋势相同,7、8月达到最大值,1月值最低,呈现出单峰型的特点;春夏最高,秋冬最小;年日照时数和年日照百分率的变化趋势与年太阳总辐射变化趋势大体相同。（2）喀斯特农村太阳能资源总体属于等级一般区,夏季利用潜力大。贞丰-关岭花江太阳能资源等级为丰富区,且较为稳定,利用潜力最高,最适宜利用月份主要在4-8月;毕节撒拉溪和施秉喀斯特为资源一般等级,太阳能资源不稳定,夏季利用潜力最大。（3）喀斯特农村太阳能资源利用具有较高的可行性。三个研究区在自然资源、社会经济、能源利用结构以及环境现状等方面可选择不同的太阳能利用方式。贞丰-关岭花江研究区适宜发展大型光伏发电站和户用光伏屋顶,构建太阳能综合利用系统具有较高的可行性;毕节撒拉溪研究区在发展小型太阳能设备,冬季结合煤炭利用的方式具有可行性;施秉喀斯特研究区利用小型太阳能设备,构建风光互补或光沼互补利用模式,并且设计具有地域特色的太阳能路灯、景观式杀蚊灯等产品。（4）集成喀斯特农村太阳能光热利用、光电利用、太阳能热水器防堵装置和污垢处理方法以及综合利用能源体系等技术体系。通过对太阳能资源情况以及社会经济条件的研究,发现太阳能使用中存在的问题和不足,系统总结了喀斯特农村现有成熟的光电技术、太阳能微动力污水处理技术、光热技术,集成了喀斯特农村太阳能光热利用、太阳能光电利用、太阳能热水器防堵装置和污垢处理方法以及综合利用能源体系等技术体系。在施秉喀斯特无-潜在石漠化示范点选择光电两用太阳能热水器、景观式太阳能杀蚊灯,辅以沼气发酵技术;在毕节撒拉溪潜在-轻度石漠化示范点选择太阳能热水器、庭院式照明灯、节煤回风炉灶;在贞丰-关岭花江中-强度石漠化地示范点太阳能资源丰富,构建以光伏屋顶、太阳能热水器、庭院式照明灯、太阳能路灯为主体的太阳能综合利用体系进行示范。示范后,室内环境明显改善,对CO2和SO2的起到了减排效果,节省了能源开支。论文对太阳能利用技术研究主要从生活能源角度出发,未来研究可以把太阳能与种植业和畜牧业结合并应用到石漠化治理中,实现喀斯特农村生态与经济可持续发展是需解决的问题。
陈全[4]（2021）在《喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究》文中研究表明自20世纪以来,随着对自然资本价值的认识以及可持续发展机制研究的不断深入,对自然资源和生态系统服务为核心的生态资产估算需求日益迫切。喀斯特石漠化地区由于受复杂地表与光学卫星成像条件的限制,区域生态环境遥感长期以来面临着混合像元现象严重、高质量光学遥感影像缺失等瓶颈问题,传统基于像元/格网尺度的定量遥感研究方法无法满足区域生态资产精准评估、时空演变机制挖掘以及生态修复决策支持的需求目标,引入遥感图谱认知的前沿理论与方法开展喀斯特石漠化地区生态资产时空演变评估研究具有重要的理论与现实意义。本研究以贵州省关岭-贞丰花江石漠化治理示范区为典型研究区,以遥感图谱认知理论的“图谱耦合”思想和地理图斑智能计算模型“分区分层感知—时空协同反演—多粒度决策”的方法论为指导,从生态资产质量与生态资产服务功能维度出发构建了喀斯特石漠化地区生态资产时空演变评估框架,按照“空间—时间—属性”的线性认知过程,深度探索融入地貌分区控制的生态资产基本地理空间单元解构,开展多源数据协同的关键生态因子反演计算与生态资产时空动态评估,并基于经典地理空间分析方法挖掘生态资产时空演变模式与驱动机制,初步实现对区域近20年来生态资产“位置—结构—指标—演化”的深层理解。主要研究结果如下:（1）针对生态资产遥感评估与时空演变研究的理论背景深入分析,从评估与挖掘喀斯特石漠化地区近20年来生态资产时空演变的角度出发,构建了基于遥感图谱认知理论和地理图斑智能计算模型的生态资产时空演变评估框架,提出了深度融入地貌分区控制的生态资产地理单元解构、多源数据协同的生态资产时空动态评估、基于地学空间分析的生态资产时空演变格局理解和驱动机制揭示等关键问题,为按照“空间—时间—属性”的维度递进开展生态资产时空演变机制研究奠定理论基础。（2）在分析传统生态环境定量遥感研究方法长期存在的问题与短板的基础上,论述了以具有明确地理意义的基本空间单元为空间基准开展喀斯特石漠化地区生态资产时空演变机制研究的必要性,提出了基于分区分层感知模型的喀斯特石漠化地区基本空间单元解构思路,并基于高精度DEM与高分辨率遥感影像,实现了区域地貌单元、地理单元与地理图斑/地块三级基本空间单元的解构。（3）针对喀斯特石漠化地区脆弱生态环境特征,基于生态资产“存量（stock）”和“流量（flow）”的理论内涵和去价值化的系统评估思路,系统构建了以生态系统类型与数量、NPP植被净初级生产力、岩石裸露率、植被覆盖度等关键生态因子驱动的生态资产质量与服务功能状况评估模型和生态资产综合指数评估模型,完成不同监测期生态资产质量与服务功能等级划分以及地理单元尺度下区域2000-2018年的生态资产综合评估。（4）围绕喀斯特石漠化地区生态资产时空演变机制理解的目标,以地理单元与地貌单元为基准,将经典地理空间分析方法引入生态资产时空演变机制研究中,从生态资产时空变化格局和生态资产时空变化驱动机制分析两个方面,分别叠加2000-2018年生态资产变化“图”和驱动因素作用“图”,实现了对不同时间阶段、不同空间尺度下喀斯特石漠化地区生态资产时空演变格局及驱动机制的阐述和揭示,为区域生态治理与修复提供理论基础与科技支撑。
李旺[5]（2021）在《东乌珠穆沁旗草原干旱对产草量的影响》文中研究表明随着全球气候变化进程的加快,自然灾害发生频率日益加剧,干旱是灾害研究的热点问题之一。东乌珠穆沁旗位于内蒙古自治区锡林郭勒盟的东北部,由于地处半干旱地区,降水的时空分布不均,不稳定的气候系统,造成了容易形成旱灾,使东乌珠穆沁旗的畜牧业存在风险。本文利用遥感数据、气象数据、草地类型数据,通过标准化降水指数SPI和CASA模型计算1982-2019年东乌珠穆沁旗草原干旱指数和植被初级生产力,对东乌珠穆沁旗草原的旱情和植被产草量进行监测,探讨了干旱对产草量的影响。近年来东乌珠穆沁旗干旱现象普遍,对植被的生产影响较大,通过探讨东乌珠穆沁旗干旱对产草量的影响,可以解释干旱对生产力产生了的影响,为生态发展提供了有力的决策依据。主要研究结果如下:（1）1982-2019年间东乌珠穆沁旗高频次干旱主要集中在其西南部地区,且多发生在西部典型草原。主要以轻度干旱和中度干旱为主,重旱和特旱发生的频数较低。重旱和特旱集中在东乌珠穆沁旗东部草甸草原地区。干旱强度较高的区域主要集中在东南部典型草原地区。东乌珠穆沁旗累积干旱总面积的面积比例呈逐年上升的趋势,东乌珠穆沁旗草原轻旱草原面积比例较大。年内累积干旱总面积的面积比例也呈逐月上升的趋势,不同区域干旱加剧的速率或者湿润增加的速率都不相同。（2）东乌珠穆沁旗1982-2019年生长季植被初级生产力（NPP）整体呈现下降趋势,以每年0.29g C·（m2·a）-1的量减少。温度呈现上升趋势,NPP和温度呈现显着性负相关关系,高温天气对植被的产量有较大影响;降水呈现下降趋势,NPP和累计降水呈现显着性正相关关系。NPP在空间上呈现经度地带性的分布,由东向西呈逐渐递减的趋势,38年间大部分地区NPP呈下降趋势,尤其7月份下降速率最快。典型草原的总产草量远远高于草甸草原的总产草量。（3）东乌珠穆沁旗大部分地区标准化降水指数SPI与植被初级生产力NPP是正相关。产草量较低的地区主要集中在东乌珠穆沁旗西南地区,该区域干旱频次越高,植被初级生产力越低,从而会使单位面积产草量变低;干旱频次低的地区单位面积产草量也相对较多。东乌珠穆沁旗草原生长季NPP均值与干旱强度呈显着性负相关关系,植被的初级生产力和干旱强度密切相关。草甸草原和典型草原单位面积产草量与干旱强度呈显着性负相关关系,典型草原产草量与干旱强度的相关性大于草甸草原产草量与干旱强度的相关性。东乌珠穆沁旗草原产草量和累积干旱面积比例的变化趋势通常相反,当干旱面积增加时,整个草原产草量呈下降趋势;当干旱面积减少时,整个草原产草量呈上升趋势。
许启慧,顾光芹,申彦波,杜康云,杨铭[6]（2021）在《基于SMARTS模式计算河北省太阳总辐射的误差分析》文中研究表明分析河北省13个辐射站的实测小时辐照度特征,结果表明875 W/m2以上辐照度区间的辐照量占比越大,资源丰富程度越高。利用河北省13个辐射站的实测资料,对SMARTS模式计算得到的水平面太阳总辐射量进行对比检验,结果表明SMARTS模式计算值与实际观测值之间的绝对偏差在0～341.43 MJ/m2之间,相对误差在-6.66%～7.41%之间,其中夏半年模式计算值偏低,冬半年模式计算值偏高;模式计算值与实测值之间相对误差近似符合正态分布,正误差出现84次,负误差出现72次,±5%之间出现的频次最多,约占48.7%,相对误差的绝对值越大,出现的频次越低。
孙若晨,熊康宁,郭应军,颜佳旺[7]（2021）在《喀斯特地区太阳能资源评估研究进展》文中进行了进一步梳理采用文献计量法分析1977—2019年太阳能资源评估研究文献的时间、研究区域和关键词,从资源计算、评估指标、资源区划3方面系统梳理太阳能资源评估的研究进展,分析喀斯特地区太阳能资源评估研究的不足之处,建议喀斯特地区建立和完善基础数据库、加强遥感卫星技术和人工神经网络模型在喀斯特地区太阳总辐射计算中的应用、构建喀斯特地区太阳能资源评估指标体系。
李凡[8]（2021）在《集成机器学习的植被参数反演及应用研究》文中认为植被不仅是陆地生态系统的重要组成部分之一,同时在调节全球碳元素的动态平衡、维持全球气候稳定和研究全球气候变化等方面也有着举足轻重的作用。植被参数不仅能从多方面表征植被特征,同时也可以分门别类的对植被从多种角度进行细致的研究讨论。在植被的光合作用和呼吸作用中,水分也是至关重要的主体和参与者,植被含水量的改变不仅直接反映了植被自身的生物物理基础过程,同时这些生物物理基础过程也与全球范围内的水循环和碳循环有着密不可分的关系;植被净初级生产力NPP（Net Primary Productivity）在调节世界范围内的气候变化中扮演着重要的角色;植被物候的发展变化不仅会影响植物生物量大小,还会影响到全世界大气中CO2的浓度含量,进而可能会对全球气候变化和全球碳循环产生重要影响。目前基于遥感技术对于植被参数的反演模型大致可以分为两大类:传统经验反演模型和物理反演模型:传统经验反演模型虽然结构简单但是结果精度有限;而物理反演模型虽然具有扎实的科学技术理论基础,但模型输入参数繁杂难获取、普适性不高。本文选择四川省作为研究区域、以MODIS卫星遥感影像数据和部分实测数据、气象数据作为主要数据源,在植被参数的反演过程中引入了机器学习的方法模型,不仅构建了基于机器学习的植被参数反演模型,同时还研究植被参数对气候变化的响应关系。本文的主要研究内容和结论如下:（1）植被燃料含水量的反演本文研究植被燃料含水量FMC（Fuel Moisture Content）时引入了机器学习模型,选取两类方法:基于植被水分指数的反演方法和四种机器学习方法模型,利用两类方法模型分别反演植被燃料含水量FMC,并对比四种机器学习方法的反演精度,取最佳的XGBoost模型对研究区域四川省进行植被燃料含水量FMC结果图的反演,并且对其进行时空分析研究。（2）植被净初级生产力的反演本文研究植被净初级生产力NPP选取的方法模型:光能利用率CASA模型。利用CASA模型对研究区域四川省进行NPP反演,并与遥感产品数据进行对比分析,同时对CASA模型的反演结果进行时空分析研究。（3）植被物候的反演本文研究植被物候引入了机器学习模型,选取两类方法:传统方法阈值法和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）机器学习方法,利用两种方法模型分别反演同一研究地区四川省的植被物候并进行结果对比,同时对GBDT机器学习方法模型的反演结果图进行时空分析研究。（4）植被参数对气候变化的响应本文对于三种植被参数与气候变化之间响应关系进行研究与分析,分别研究了四川省区域在2011年-2015年间植被燃料含水量FMC、植被净初级生产力NPP、植被物候分别对于气温和降水变化的响应。
张筠[9]（2021）在《基于CASA模型的山东省植被NPP时空格局变化及其驱动因素研究》文中提出植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）是衡量生态系统功能的重要指标,在区域尺度上精确监测植被NPP的时空动态变化,并研究其驱动因素对于估算陆地碳循环及其驱动机制具有重要意义。本文基于改进的CASA模型并结合遥感数据、气象数据估算2000-2019年山东省植被NPP,采用相关分析、回归分析和空间分析相结合的方法,对植被NPP的时空变化特征进行研究,并定量评估气候变化和土地覆盖变化对该地区植被NPP的相对影响。研究结果表明:（1）2000-2019年山东省植被NPP变化范围从2000年的301.51 g C m-2 a-1增加到2019年的435.28 g C m-2 a-1,平均值为380.76 g C m-2 a-1,20年间植被NPP呈波动上升的趋势,年际增加速率为4.16 g C m-2 a-1。在时间季节尺度上,夏季的年均植被NPP最高为192.13 g C m-2 a-1,冬季最低为25.07 g C m-2 a-1。不同植被类型的年均NPP差异明显,农田的年均NPP最高为323.11 g C m-2 a-1。（2）2000-2019年山东省植被NPP空间分布整体上呈现西高东低、由内陆向沿海递减的趋势,植被NPP大于300 g C m-2 a-1的区域占总面积的34.3%。在空间季节尺度上,除秋季外,其他季节植被NPP空间分布特征均呈现出西高东低的分布规律。植被NPP变异系数均值为0.21,变异程度较为稳定,整体变化趋势以增加为主,呈增加趋势的面积占85.1%,未来山东省大多数地区植被NPP仍然会保持增加趋势。（3）2000-2019年山东省植被NPP与降水气温均呈正相关关系,显着正相关的区域主要集中在鲁南地区,降水对NPP的影响更显着。植被NPP与气候要素的复相关关系显着的区域集中在鲁中地区,受气温-降水影响的面积占到全省面积的38.1%。气候变化对山东省不同土地覆盖类型NPP总量变化的贡献远高于土地覆盖变化的贡献,其中对农田的贡献率均达到60%以上。
刘媛媛,胡琦,和骅芸,李蓉,潘学标,黄彬香[10]（2021）在《中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究》文中指出利用全国95个气象站点逐日地表太阳总辐射和日照时数资料,通过最小二乘法拟合回归建立地表太阳总辐射气候学计算模型。通过对比分析以日值和月值为起点的地表太阳总辐射计算模型的精度,确定了全国不同省份和区域的不同时间尺度（月、季节、生长季和年）地表太阳总辐射计算模型,并探讨了经验系数a、b值的分布及变化特征。结果表明,以日值和月值为起点建立的月、四季、生长季和年地表太阳总辐射计算模型精度无显着性差异,相对误差均低于8.5%,但以日值为起点的计算模型a、b值变异性更小。在以日值为起点建立计算模型的前提下,全国各地a、b值自西北部向南部减小,且从四季到生长季再到年尺度,随着时间尺度增大,a、b值振幅减小。根据不同省份年地表太阳总辐射计算模型经验系数a、b值,全国可划分为新甘蒙地区、青藏高原地区和中东部地区3个区域,分别确定了每个区域四季、生长季和年尺度下地表太阳总辐射计算模型。各区域不同时间尺度地表太阳总辐射计算模型均通过了显着性检验（p<0.01）,其中青藏高原地区和新甘蒙地区模型相对误差低于8.0%,模拟精度较高。
二、四川省太阳总辐射的气候计算方法和时空分布特征（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、四川省太阳总辐射的气候计算方法和时空分布特征（论文提纲范文）
（1）四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 研究区域概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 天气类型划分 |
| 1.3.2 地表太阳总辐射模型选择 |
| 1.3.3 模型模拟效果评价指标 |
| 1.4 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同区域地表太阳总辐射模型参数率定 |
| 2.2 不同区域地表太阳总辐射模型模拟效果分析 |
| 2.3 不同区域分天气类型各模型模拟效果分析 |
| 2.4 不同区域基于天气类型的组合模型模拟效果分析 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 结论 |
| 3.2 讨论 |
（2）复杂地形下太阳总辐射空间订正方法——以四川省为例（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 月太阳总辐射计算方法 |
| 1.2.2 太阳总辐射随高度的变化 |
| 1.2.3 太阳总辐射订正方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 订正前太阳总辐射空间分布 |
| 2.2 太阳总辐射空间订正 |
| 2.3 订正结果检验 |
| 3 结论与讨论 |
（3）喀斯特农村太阳能资源评估与优化调控技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)太阳能资源与优化调控 |
| (二)喀斯特地区太阳能资源与优化调控 |
| (三)太阳能资源评估与技术利用研究进展 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| (二)技术路线与方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| (四)资料数据获取与可信度分析 |
| 三 喀斯特地区太阳能资源评估 |
| (一)太阳能资源 |
| 1 太阳总辐射 |
| 2 日照时数和日照百分率 |
| (二)太阳能资源评估 |
| 1 丰富度评估 |
| 2 稳定度评估 |
| 3 利用价值评估 |
| 4 并网发电适宜程度评估 |
| 四 喀斯特农村太阳能资源利用可行性分析 |
| (一)自然与资源因素分析 |
| 1 太阳能资源可利用量 |
| 2 石漠化等级 |
| (二)社会经济因素分析 |
| 1 政策因素 |
| 2 家庭基本特征 |
| 3 居民使用意愿 |
| 4 能源基础设施 |
| (三)生活能源消费结构分析 |
| 1 能源用户结构 |
| 2 能源消费量结构 |
| 3 能源消费的主要途径 |
| (四)环境因素分析 |
| 1 大气环境 |
| 2 生活环境 |
| (五)太阳能赋存与差异化利用策略 |
| 1 喀斯特山地峡谷无-潜在石漠化区(施秉喀斯特) |
| 2 喀斯特高原山地潜在-轻度石漠化区(毕节撒拉溪) |
| 3 喀斯特高原峡谷中-强度石漠化区(贞丰-关岭花江) |
| 五 喀斯特农村太阳能资源优化调控与应用示范验证 |
| (一)喀斯特农村现有成熟技术 |
| 1 光电转换技术 |
| 2 太阳能微动力污水处理技术 |
| 3 光热转换技术 |
| (二)喀斯特农村太阳能资源利用关键技术研发 |
| 1 太阳能数据监测 |
| 2 太阳能光热利用技术 |
| 3 太阳能光电利用技术 |
| 4 太阳能综合利用系统 |
| (三)喀斯特农村太阳能利用技术应用示范与验证 |
| 1 示范点的选择与代表性论证 |
| 2 示范点建设目标与任建设内容 |
| 3 太阳能利用现状评价与措施布局 |
| 4 太阳能利用措施设计与应用示范过程 |
| 5 太阳能利用示范点建设成效与验证分析 |
| 六 结论与讨论 |
| 1 主要结论 |
| 2 主要创新点 |
| 3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间科研成果 |
（4）喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 研究现状 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 生态资产理论研究进展 |
| 1.2.2 生态资产评估体系与方法研究进展 |
| 1.2.3 生态资产遥感评估方法研究进展 |
| 1.2.4 喀斯特地区生态资产评估研究进展 |
| 1.2.5 研究进展小结 |
| 第二章 研究设计 |
| 2.1 科学问题 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.2.1 研究内容设计 |
| 2.2.2 研究内容逻辑关联 |
| 2.3 研究方案与技术路线 |
| 2.3.1 研究方案 |
| 2.3.2 研究技术路线 |
| 2.4 研究区选择与代表性论证 |
| 2.4.1 研究区代表性论证 |
| 2.4.2 研究区概况 |
| 2.4.3 研究区自然环境 |
| 2.4.4 研究区社会经济 |
| 2.4.5 研究区的生态环境问题 |
| 第三章 生态资产评估与时空演变研究框架构建 |
| 3.1 喀斯特石漠化区生态资产评估 |
| 3.1.1 生态资产评估范围 |
| 3.1.2 生态资产评估内容 |
| 3.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估面临的困难 |
| 3.3 遥感图谱认知理论 |
| 3.3.1 地学信息图谱 |
| 3.3.2 遥感信息图谱 |
| 3.3.3 遥感图谱认知理论 |
| 3.3.4 地理图斑智能计算模型 |
| 3.4 基于遥感图谱认知的生态资产时空演变研究框架 |
| 3.4.1 评估框架 |
| 3.4.2 关键问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 生态资产评估基本空间单元解构 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于分区分层感知模型的生态资产基本空间单元解构 |
| 4.2.1 分区分层感知模型 |
| 4.2.2 喀斯特石漠化地区生态资产基本空间单元解构 |
| 4.3 基于高精度DEM的地貌/地理单元划分 |
| 4.3.1 基于高精度DEM的地貌单元边界优化 |
| 4.3.2 基于高精度DEM的地理单元划分 |
| 4.4 基于高分辨率遥感影像的地理图斑/地块提取 |
| 4.4.1 地理图斑/地块提取方法 |
| 4.4.2 地理图斑/地块精度验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多源数据协同的生态资产时空动态评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估 |
| 5.2.1 喀斯特石漠化地区生态资产评估体系 |
| 5.2.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估方法 |
| 5.3 多源数据协同的喀斯特石漠化地区岩石裸露率反演 |
| 5.3.1 喀斯特石漠化地区岩石裸露率反演 |
| 5.3.2 数据来源与处理 |
| 5.3.3 喀斯特山区岩石裸露率反演方法 |
| 5.3.4 喀斯特山区岩石裸露率反演结果 |
| 5.4 基于时序遥感数据的喀斯特石漠化地区NPP估算 |
| 5.4.1 喀斯特石漠化地区NPP估算 |
| 5.4.2 数据来源与处理 |
| 5.4.3 喀斯特石漠化地区NPP估算方法 |
| 5.4.4 喀斯特石漠化地区NPP估算结果 |
| 5.5 不同尺度下生态资产时空动态评估结果 |
| 5.5.1 地块与像元尺度的生态资产质量与服务功能状况评估 |
| 5.5.2 地理单元尺度的生态资产综合评估结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 生态资产时空演变格局与驱动机制分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时空动态度模型的生态资产时空演变特征分析 |
| 6.2.1 不同地理单元生态资产时空变化特征 |
| 6.2.2 不同地貌单元生态资产时空变化特征 |
| 6.3 基于ESTDA的生态资产时空演变格局分析 |
| 6.3.1 生态资产全局空间自相关分析 |
| 6.3.2 生态资产局部空间自相关分析 |
| 6.3.3 生态资产局部空间格局演化趋势分析 |
| 6.4 基于地理探测器的生态资产时空演变驱动因素分析 |
| 6.4.1 生态资产时空变化分异的地理探测 |
| 6.4.2 生态资产空间分异的驱动因素及交互作用分析 |
| 6.4.3 生态资产动态变化的驱动因素作用强度变化分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究成果总结 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（5）东乌珠穆沁旗草原干旱对产草量的影响（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 干旱指数研究进展 |
| 1.2.2 干旱监测研究进展 |
| 1.2.3 产草量研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究方法和数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 草地类型数据 |
| 2.3 研究方法 |
| (1)CASA模型 |
| (2)草地产草量的计算 |
| (3)标准化降水指数 |
| (4)相关分析 |
| (5)趋势分析 |
| 第3章 东乌珠穆沁旗草原干旱时空分布特征 |
| 3.1 干旱频次时空分布特征 |
| 3.1.1 生长季累积干旱频次空间分布特征 |
| 3.1.2 各月份干旱频次空间变化特征 |
| 3.2 干旱强度时空分布特征 |
| 3.3 干旱面积比例时间变化 |
| 3.3.1 干旱面积年际变化特征 |
| 3.3.2 干旱面积年内变化特征 |
| 3.4 标准化降水指数 SPI 线性趋势空间分布 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 东乌珠穆沁旗草原植被分布变化特征与产草量估算 |
| 4.1 草原植被 NPP 的时间变化特征 |
| 4.1.1 生长季 NPP 年际变化特 |
| 4.1.2 生长季各月份 NPP 变化特征 |
| 4.2 草原 NPP 时空分布特征 |
| 4.3 东乌珠穆沁旗产草量统计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5 章 东乌珠穆沁旗草原干旱对产草量的影响 |
| 5.1 SPI与 NPP的相关分析 |
| 5.2 干旱频次对产草量的影响 |
| 5.3 干旱强度对产草量的影响 |
| 5.4 干旱面积对产草量的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于SMARTS模式计算河北省太阳总辐射的误差分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 方法介绍 |
| 1.1 观测数据的典型年份选择 |
| 1.2 小时辐照度的分段统计方法 |
| 1.3 基于SMARTS模式的地面总辐射计算值 |
| 1.4 地面总辐射计算值的评价指标 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 实测小时辐照度的分布特征 |
| 2.2 基于SMARTS模式的地面总辐射计算值与实测值对比 |
| 2.3 建立模式结果的误差订正方案 |
| 3 结论与讨论 |
（7）喀斯特地区太阳能资源评估研究进展（论文提纲范文）
| 1 太阳能资源评估文献分析 |
| 1.1 年度分布 |
| 1.2 研究区域分布 |
| 1.2.1 以行政区划分。 |
| 1.2.2 以生态区划分。 |
| 1.3 关键词分析 |
| 2 太阳能资源计算方法与评估指标 |
| 2.1 太阳能资源计算方法 |
| 2.1.1 气候学方法。 |
| 2.1.2 基于卫星遥感观测资料的计算方法。 |
| 2.1.3 复杂地形下的计算方法。 |
| 2.1.4 基于人工神经网络的计算方法。 |
| 2.2 太阳能资源评估指标 |
| 2.2.1 太阳能资源丰富程度评估。 |
| 2.2.2 太阳能资源稳定程度评估。 |
| 2.2.3 太阳能资源可利用价值评估。 |
| 2.2.4 其他指标。 |
| 3 太阳能资源区划 |
| 4 结论与展望 |
（8）集成机器学习的植被参数反演及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植被含水量的研究现状 |
| 1.2.2 植被净初级生产力的研究现状 |
| 1.2.3 植被物候的研究现状 |
| 1.2.4 机器学习在植被参数反演中的研究现状 |
| 1.2.5 植被参数与气候变化响应关系的研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 植被燃料含水量反演及其时空特征分析 |
| 2.1 植被含水量的表现形式 |
| 2.2 机器学习方法模型 |
| 2.2.1 支持向量机SVM算法原理 |
| 2.2.2 梯度提升决策树GBDT算法原理 |
| 2.2.3 极端梯度提升算法XGBoost原理 |
| 2.2.4 极限学习机ELM原理 |
| 2.3 数据来源与处理 |
| 2.3.1 遥感数据收集与预处理 |
| 2.3.1.1 植被燃料含水量FMC数据1.0 |
| 2.3.1.2 植被燃料含水量FMC数据2.0 |
| 2.4 基于植被水分指数估算FMC |
| 2.5 基于机器学习方法模型估算FMC |
| 2.6 植被燃料含水量分布特征 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 植被净初级生产力反演及时空特征分析 |
| 3.1 CASA模型的构建与算法 |
| 3.1.1 CASA模型的构建 |
| 3.1.2 植被吸收的光合有效辐射的估算 |
| 3.1.3 光能利用率的估算 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 遥感数据收集与预处理 |
| 3.2.1.1 MODIS NDVI数据 |
| 3.2.1.2 MOD17A3HGF数据集 |
| 3.2.2 植被类型数据 |
| 3.2.3 气象数据 |
| 3.3 基于CASA模型估算NPP及精度验证 |
| 3.4 植被净初级生产力分布特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 植被物候反演及其时空特征分析 |
| 4.1 植被物候的研究方法 |
| 4.1.1 传统反演方法 |
| 4.1.2 机器学习方法模型 |
| 4.2 数据来源与处理 |
| 4.3 利用GBDT模型估算植被物候及精度验证 |
| 4.4 植被物候分布特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 植被参数对气候变化的响应 |
| 5.1 四川省气象数据 |
| 5.2 植物燃料含水量FMC对气候变化的响应 |
| 5.2.1 植物燃料含水量FMC对气温变化的响应 |
| 5.2.2 植物燃料含水量FMC对降水变化的响应 |
| 5.3 植被净初级生产力NPP对气候变化的响应 |
| 5.3.1 植被净初级生产力NPP对气温变化的响应 |
| 5.3.2 植被净初级生产力NPP对降水变化的响应 |
| 5.4 植被物候对气候变化的响应 |
| 5.4.1 植被物候生长季始期SOS对气温变化的响应 |
| 5.4.2 植被物候生长季始期SOS对降水变化的响应 |
| 5.4.3 植被物候生长季末期EOS对气温变化的响应 |
| 5.4.4 植被物候生长季末期EOS对降水变化的响应 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）基于CASA模型的山东省植被NPP时空格局变化及其驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植被NPP估算方法研究 |
| 1.2.2 CASA模型研究 |
| 1.2.3 植被NPP影响机制研究 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 MODIS反射率数据 |
| 2.2.2 MODIS FPAR数据 |
| 2.2.3 MODIS NPP数据 |
| 2.2.4 土地覆盖数据 |
| 2.2.5 气象数据 |
| 第3章 基于改进的CASA模型的NPP估算及分析方法 |
| 3.1 CASA模型估算植被NPP |
| 3.1.1 光合有效辐射APAR的确定 |
| 3.1.2 地表太阳总辐射计算 |
| 3.1.3 光能利用率ε的确定 |
| 3.2 植被NPP时空变化趋势分析 |
| 3.3 植被NPP与气候因子相关性分析 |
| 3.4 气候变化和土地覆盖变化对植被NPP的贡献 |
| 第4章 山东省植被NPP模拟结果分析 |
| 4.1 CASA模型精度对比 |
| 4.2 植被NPP时间变化特征 |
| 4.2.1 年尺度植被NPP时间变化特征 |
| 4.2.2 不同植被类型NPP的年际时间变化特征 |
| 4.2.3 季节尺度植被NPP的时间变化特征 |
| 4.3 植被NPP空间分布特征 |
| 4.3.1 年尺度植被NPP空间分布特征 |
| 4.3.2 季节尺度植被NPP空间分布特征 |
| 4.4 植被NPP空间变化趋势 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 山东省植被NPP驱动因子研究 |
| 5.1 气候变化对山东省植被NPP的影响 |
| 5.1.1 山东省年际气温、降水量的动态变化 |
| 5.1.2 气温对植被NPP的影响 |
| 5.1.3 降水对植被NPP的影响 |
| 5.1.4 气温-降水协同作用对植被NPP的影响 |
| 5.2 气候变化和土地覆盖变化对植被NPP的相对贡献 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 计算方法 |
| 1.2.1 地表太阳总辐射估算 |
| 1.2.2 经验系数 |
| 1.2.3 模型统计评估指标 |
| 1.2.4 聚类分析 |
| 1.2.5 数据处理 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 以日值和月值为起点的地表太阳总辐射计算精度分析 |
| 2.2 全国不同省份不同时间尺度下地表太阳总辐射计算模型 |
| 2.3 全国分区域不同时间尺度下地表太阳总辐射计算模型 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 结论 |
| 3.2 讨论 |
四、四川省太阳总辐射的气候计算方法和时空分布特征（论文参考文献）
- [1]四川省不同区域地表太阳总辐射模型适用性评价[J]. 邹清垚,崔宁博,龚道枝,胡笑涛,姜守政,吴宗俊,何紫玲. 中国农业气象, 2021(07)
- [2]复杂地形下太阳总辐射空间订正方法——以四川省为例[J]. 王传辉,申彦波. 气象, 2021(06)
- [3]喀斯特农村太阳能资源评估与优化调控技术研究[D]. 孙若晨. 贵州师范大学, 2021
- [4]喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究[D]. 陈全. 贵州师范大学, 2021
- [5]东乌珠穆沁旗草原干旱对产草量的影响[D]. 李旺. 内蒙古师范大学, 2021
- [6]基于SMARTS模式计算河北省太阳总辐射的误差分析[J]. 许启慧,顾光芹,申彦波,杜康云,杨铭. 太阳能学报, 2021(05)
- [7]喀斯特地区太阳能资源评估研究进展[J]. 孙若晨,熊康宁,郭应军,颜佳旺. 安徽农业科学, 2021(09)
- [8]集成机器学习的植被参数反演及应用研究[D]. 李凡. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于CASA模型的山东省植被NPP时空格局变化及其驱动因素研究[D]. 张筠. 鲁东大学, 2021(12)
- [10]中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究[J]. 刘媛媛,胡琦,和骅芸,李蓉,潘学标,黄彬香. 气候变化研究进展, 2021(02)