一、南方涛动指数与南海高压强度指数的变化特点及其相互关系（论文文献综述）
范晓鹏[1]（2021）在《西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究》文中指出都市圈作为城市化发展的高级形态,已成为发达国家和地区的经济增长极与人口承载核心区域,也是区域综合实力与发展水平的重要体现。从本质上来看,都市圈是一个具有较强开放性的复杂巨系统,其形成与发展类似于有机生命体,有着自身内在的规律与特征,以系统内各部分达到一体化为理想状态,高质量则是判断一体化发展水平的重要维度。都市圈发展既要考虑“量”的一体化,也要考虑“质”的一体化。作为引领区域高质量发展的重要板块,西安都市圈仍面临着辐射带动能力不强、产业同质恶性竞争、资源环境约束趋紧等现实问题,加快一体化与高质量发展已迫在眉睫。基于上述研究背景与现实困境,本研究重点围绕西安都市圈一体化与高质量耦合发展进行深入研究。第一,综合集成经济学、生态学、社会学、地理学与城乡规划学等多学科领域的基础理论,跟踪梳理国内外相关研究与实践,在遵循都市圈一体化发展与演化的一般规律基础上,结合经济、社会、文化、制度、空间、规划等多方位一体化,以及新时代背景下生产、生活、生态功能的高质量,从来源与构成、存在与变化、动因与结果、目标与路径等视角,系统阐释两者相互依赖、相互制约、相互促进的耦合辩证关系,归纳总结都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征与空间指向。第二,在一体化视角下,建构基于交通、经济、人口、文化等多维度的定量叠加测算方法体系,并结合西安历史文化空间格局和发展脉络进行定性辅助校核,从而科学识别西安都市圈的空间圈层结构。在此基础上,重点对近年来西安都市圈中心城区的空间扩展,以及圈层结构的演化规律进行总结分析,并综合集成“一体化—高质量—耦合度—满意度”等维度,开展一体化与高质量耦合发展的综合绩效评价,印证一体化与高质量的耦合发展关系,辅助研判西安都市圈的现实问题。第三,结合自然环境、经济社会、交通设施、历史文化等基础性因素,以及政策制度、信息技术等刺激性因素,对西安都市圈一体化与高质量耦合发展的影响因子进行研判,构建以因子属性与作用形式为基础的动力机制模型。基于此,通过梳理都市圈发展的一般模式与复合模式,结合复杂适应系统理论,探索西安都市圈的适宜空间发展模式。通过对以上内容的系统研究,本论文得出以下结论与观点。第一,都市圈一体化发展的重点应在区域协同、产业分工、市场统一、设施互联、风险共担等方面,且未来高质量发展应充分体现人本化、绿色化、创新化与网络化等发展理念。都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征应体现在产业协同创新、市场开放统一、生态绿色共保、城乡协调融合、文化包容认同、交通互联互通、服务共建共享、科技智慧引领、治理现代高效等多维层面,由此才能在空间层面真正实现都市圈要素、结构、功能的高质量一体化。第二,从西安都市圈空间范围划定及圈层结构识别的结果可以看出,目前西安都市圈仍是以西安主城区、咸阳主城区和西咸新区为核心的单核型都市圈,并呈现出沿交通要道轴向延伸的态势,区域整体空间联系仍较为松散。在充分解析区域现状和比较审视全国都市圈总体格局的基础上,研判得知西安都市圈目前还存在城镇体系不完善、产业协作不够、交通网络化水平低、生态保护乏力、公共服务过度集中、体制机制不健全等问题。通过“耦合—满意度”评价分析可知,西安都市圈一体化与高质量耦合发展的水平一般,仍有较大提升空间;尽管近年来一体化与高质量发展水平都有很大提升,但受到多维因素的影响仍处于中级耦合协调发展阶段;研究范围内居民对西安都市圈的认知程度较低,中心与外围的空间联系感知较弱,对一体化与高质量发展的满意度普遍不高。第三,针对西安都市圈提出“三多一网”的适宜空间模式,认为“多目标、多中心、多维度、网络化”的发展格局是理想空间形态。在明确西安都市圈的现实问题与战略使命的基础上,充分发挥规划的统筹引领作用,积极响应适宜空间模式,重点从功能提升与格局优化、产业协同与创新驱动、文化传承与文旅融合、交通一体与设施共享、生态优化与绿色发展等方面提出引导策略。同时,基于国土空间规划背景,强调规划思维转变与规划目标转向,进而加强规划体系的专项协同与内外衔接,优化完善都市圈规划编制程序,并提出协同治理与体制机制响应的路径与方法,从而有效支撑西安都市圈一体化与高质量耦合发展,为我国中西部地区都市圈发展规划实践提供有益借鉴。
陈新国[2]（2021）在《气象和农业干旱对冬小麦生长和产量的影响》文中指出干旱是影响作物生长过程和产量的主要自然灾害之一。为了能够科学合理地应对作物生育期内的干旱灾害,降低干旱对冬小麦生长和产量的影响,探究不同类型干旱对冬小麦生长过程和产量的影响大小具有十分重要的意义。本研究在收集气象、土壤、作物、地理等数据的基础上,基于12个月时间尺度SPEI分析1961～2100年我国各地区干旱时空演变规律及干旱特征;对冬小麦生育期内1到9个月时间尺度气象和农业干旱做进一步研究;基于DSSAT-CERES-Wheat模型模拟历史和未来时期SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下我国108个农业气象站点冬小麦生育期、成熟期地上部分生物量、最大叶面积指数和冬小麦产量;最后分析冬小麦生育期内1到9个月时间尺度SPEI和SMDI与冬小麦成熟期地上部分生物量、最大叶面积指数和冬小麦产量的关系,探究气象和农业干旱对冬小麦生长和产量的影响。主要结论如下:（1）分析了历史和未来时期我国各地区不同等级干旱时空演变规律及特征与历史时期相比,21世纪我国西北荒漠区干旱有增大趋势,而其他地区的干旱化趋势较慢,甚至出现湿润化趋势。随着排放情景的增大,我国青藏高寒区、东北温带区和华北暖温带区湿润化趋势逐渐增大。与1961～2000年相比,2021～2060年和2061～2100年西北荒漠区和青藏高寒区极端干旱发生的频次、干旱历时和干旱强度均有所增加,轻度、中度和严重干旱历时和干旱强度降低。华北湿润半湿润区干旱频次低于其他分区。未来时期SSP1-2.6情景下干旱频次大于其他三个情景;SSP5-8.5情景下极端干旱历时和干旱强度大于其他三个情景。（2）阐述了历史和未来时期我国冬小麦种植区冬小麦生育期内多时间尺度干旱时空演变规律1981～2015年黄淮海平原区冬小麦生育期内气象干旱较新疆地区更为频繁;黄淮海平原区0～10 cm和10～40 cm土层1到9个月时间尺度农业干旱发生频次大于其他两个分区。与0～10 cm土层相比,黄淮海平原区10～40 cm土层农业干旱更为严重;新疆地区10～40 cm土层的干旱程度较0～10 cm土层低。在未来时期,从冬小麦播种期到返青期中短时间尺度气象干旱发生频次较高;从冬小麦拔节期到成熟期（3到6月份）0～10 cm土层农业干旱发生频次较高;从冬小麦返青期到开花期（1到4月份）10～40 cm土层农业干旱发生频次较高。随着排放情景增大,各分区冬小麦生育期内0～10 cm土层和10～40 cm土层农业干旱有增加趋势。SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下0～10 cm土层干旱程度比10～40 cm土层大。（3）基于DSSAT-CERES-Wheat模型综合模拟分析历史和未来时期冬小麦生长指标及产量的变化规律DSSAT-CERES-Wheat模型对冬小麦开花期和成熟期以及冬小麦产量的模拟效果较好,能够用于模拟冬小麦生长过程。历史时期黄淮海平原区和其他地区冬小麦生育期内最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及冬小麦产量均大于新疆地区。2021～2060年及2061～2100年不同情景下各分区开花期和成熟期都有不同程度提前,高排放情景下冬小麦开花期和成熟期提前幅度较大;黄淮海平原区和新疆地区冬小麦开花期和成熟期与其他分区相比有所延迟。2021～2060年四个情景下冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及冬小麦产量相差不大。与2021～2060年相比,2061～2100年各情景下冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及冬小麦产量都有增大趋势。其中,SSP5-8.5情景下黄淮海平原区和新疆地区冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及冬小麦产量增加幅度较大。（4）多角度揭示了多时间尺度气象和农业干旱对冬小麦生长和产量的影响历史和未来时期4个月时间尺度SPEI、0～10 cm和10～40 cm土层1个月时间尺度SMDI对冬小麦生育期内最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量以及冬小麦产量的影响较大;农业干旱指标SMDI与冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及产量的相关系数大于气象干旱指标SPEI与三者的相关系数,说明农业干旱对冬小麦生长和产量的影响较大。0～10 cm土层农业干旱指标SMDI与冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及产量的相关系数分别在0.3、0.4和0.5左右。随着排放强度的增大,2021～2060年冬小麦生育期内干旱与冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及产量相关性相差不大,而在2061～2100年相关性则有降低趋势。冬小麦生育期内各月份干旱指标与冬小麦最大叶面积指数和成熟期地上部分生物量的相关系数相差不大。拔节期和乳熟期（3到5月份）气象和农业干旱对冬小麦产量影响较大,而在越冬期干旱对冬小麦产量影响较小,说明在冬小麦越冬期适当的“干旱锻炼”对冬小麦产量影响不大。农业干旱与冬小麦产量变异性的决定系数在14%左右,而气象干旱与冬小麦产量变异性的决定系数仅为2%左右。黄淮海平原区3到5月份各干旱指标与冬小麦最大叶面积指数、成熟期地上部分生物量及产量相关性最大,新疆地区次之。历史时期干旱年份黄淮海平原区和其他地区大多数站点冬小麦减产率在5%到25%之间。2021～2060年和2061～2100年不同情景下黄淮海平原区冬小麦减产率在15%到30%之间;新疆地区大多站点冬小麦减产率在5%到15%之间。本研究可为我国冬小麦生育期内抗旱措施的制定提供有益参考。
黄健[3]（2021）在《广东仁居风化壳离子吸附型稀土矿床中稀土元素的富集分异机制研究》文中研究说明华南离子吸附型稀土矿床是全球重要的稀土资源类型之一,具有储量大、分布广、重稀土含量高和放射性活度低等特点。目前,该类矿床提供了全球约20%的稀土和90%以上的重稀土。近年来,随着新能源材料、电子科技、航空航天等领域对重稀土需求的增长,离子吸附型稀土矿床中稀土富集分异的机制已引起国内外学者的广泛关注。最近的研究表明,离子吸附型稀土矿床的矿化过程与黏土矿物转变及风化壳的侵蚀-剥蚀速率等有关。然而风化壳的形成环境与过程相对内生成矿更加复杂,其演化不仅受岩体微裂隙、矿物粒径、矿物成分和组成矿物的抗风化能力等基岩性质的影响,还受控于气候、地形地貌及地质构造、微生物作用和地下水渗流等地质条件。作为稀土元素的来源,富稀土矿物和造岩矿物的风化顺序及稀土配分模式是决定该类矿床稀土类型及经济价值的主要因素。然而,目前很少有针对不同富稀土矿物对离子吸附型稀土矿床成矿贡献的专门研究。铁锰氧化物在风化壳中广泛分布,具有比表面积大、表面活性位点多等特点,能够通过吸附、类质同象置换和共沉淀等方式有效地固定稀土元素;然而相对于该类矿床主要开采利用的离子交换态稀土,关于铁锰氧化态的研究程度稍显不足,缺乏风化壳中铁锰氧化物对稀土富集分异影响的研究。此外,风化壳中的地下水,它既是岩体风化的必备物质,也是稀土元素迁移的重要驱动力,另外还制约了风化壳氧化还原环境的变迁。因此,深入开展地下水对风化壳中稀土元素富集分异影响的相关研究十分必要。为解决上述问题,本论文选择位于粤北仁居稀土矿区发育于花岗岩之上的两个完整风化剖面为对象,通过TIMA、EPMA、SEM和LA-ICP-MS等分析方法开展了矿物形貌学和矿物地球化学研究,阐明了风化过程中矿物的风化顺序,探明了风化壳稀土的物质来源;通过XRD、TEM、XRF、ICP-MS和稀土赋存态顺序提取等分析手段开展了风化壳矿物学和地球化学研究,厘清了风化剖面的矿物组成和稀土元素配分模式,阐明了风化剖面稀土元素的赋存态及其变化规律;以风化剖面和矿区地下水为对象,开展了详细的风化壳矿物学和地下水地球化学研究,提出了判断稀土矿化过程中风化壳潜水面的指标,建立了地下水控制风化壳中稀土元素的成矿模型。通过以上三个方面的综合研究,揭示了风化壳离子吸附型稀土矿床中稀土元素的物质来源和富集分异机制。本论文获得的主要结论和认识如下:（1）阐明了仁居石英闪长岩风化过程中矿物的风化顺序,探明了离子吸附型稀土矿床的物质来源。岩相学研究表明基岩中的矿物按氟碳钙铈矿→（榍石→磷灰石）/（黑云母/角闪石→斜长石）→钾长石→磁铁矿→石英→锆石的顺序风化。这表明榍石风化时,已有黑云母和斜长石风化转变为高岭石,为风化释放的稀土元素提供了充足的吸附载体。因此,中等抗风化的榍石是风化壳中稀土元素的主要来源,风化壳很大程度上继承榍石的稀土配分模式,形成轻稀土明显富集的离子吸附型稀土矿床。（2）厘清了风化剖面稀土元素的赋存态及其变化规律,为稀土开采利用提供了理论依据。顺序提取结果表明,从矿物中溶解释放的稀土元素主要赋存于离子交换态和铁锰氧化态中,少量赋存于有机结合态和碳酸盐结合态中。（3）阐明了稀土元素在各赋存态中的配分模式及其分异机制。在矿物风化过程中,残渣态的重稀土富集程度随着风化程度的增加而逐渐增大。在稀土矿化过程中,各稀土赋存态对稀土元素分异的作用相互影响。透射电镜分析表明在风化壳下部铁氧化物以针铁矿为主,风化壳上部主要为赤铁矿,而锰元素通常与铁氧化物共存。铁锰氧化物通过内圈络合优先固定重稀土,导致轻稀土趋向于被黏土矿物吸附,从而形成轻稀土明显富集的离子交换态和仁居离子吸附型稀土矿床。（4）提出了用于指示离子吸附型稀土矿床形成过程中潜水面位置的矿物学和地球化学指标。研究发现Ce异常值的急剧变化能够反映风化壳氧化还原环境的突变,赤铁矿/针铁矿相对含量的急剧变化是风化壳干湿环境突变的指标,层状Fe-REE氧化物胶体是风化壳潜水面波动的产物,这三者均可用于指示风化壳离子吸附型稀土矿床演化过程中潜水面的位置。（5）建立了地下水控制风化壳中稀土元素的成矿模型,强调了包气带和饱水带地下水对华南风化壳中稀土元素活化、迁移和富集过程的独特作用。在风化壳中,地下水系统包括潜水面之上的包气带和潜水面之下的饱水带。稀土元素的分布和地球化学行为表明,渗透性较强的包气带有利于稀土元素从富稀土矿物中溶解释放,并随淋滤流体向下运移,而相对稳定的高p H饱水带有利于高岭石和埃洛石对稀土离子的吸附。长期的淋溶过程导致稀土元素在饱水带中不断积累,最终形成透镜状稀土矿体。
乔雪梅[4]（2021）在《1960-2019年中国绿洲极端干湿事件时空特征及其影响因素分析》文中认为全球变暖背景下,极端气候事件在全球范围内频发,给人类社会、经济发展和生态环境建设带来了巨大影响,也对世界粮食、水资源和能源安全造成了一系列危机。中国绿洲深居亚欧大陆腹地,分布在我国干旱、半干旱地区,是西北地区的生命之源和经济发展的承载体。大范围的极端干湿事件将导致中国绿洲农业生产布局的变化,严重制约绿洲社会经济的发展。目前对中国绿洲极端干湿事件的研究主要集中在基于不同干旱指数固定阈值对极端干湿事件发生频次、强度和变化特征的研究,且侧重于中国绿洲单一小区域,而基于月地表湿润指数的标准化变量对中国绿洲全区域极端干湿事件发生机制及影响因素的研究几乎鲜有见到。因此,深入探究中国绿洲极端干湿事件的时空变化特征及其影响因素,对于区域农业生产发展以及生态建设具有重要意义。本文首先基于1960～2019年中国绿洲63个国家气象台站的日尺度平均温、最高温、最低温、相对湿度、风速、日照时数和降水量数据,计算中国绿洲极端干湿事件的长时间序列数据,结合Sen’s斜率、KendallTau非参数检验、经验正交函数分解、傅里叶功率谱和Regime Shift Detection检验,从不同时间尺度上分析了极端干湿事件的时空变化特征、周期和格局转变规律,同时采用贡献率定量分析主要气象要素对极端干湿事件变化的贡献程度,再次结合大气环流指数、NCEP/NCAR再分析数据,采用偏最小二乘、交叉小波和双线性内插,探讨中国绿洲极端干湿事件频次变化与大气环流因子、位势高度场、海温场、ENSO事件之间存在的可能联系,揭示区域大气环流和海温背景场对中国绿洲极端干湿事件的影响。研究结论如下:（1）1960～2019年中国绿洲极端干旱和极端湿润事件发生频次分别以-0.24次/10a和0.19次/10a速率显着下降和显着上升,除河套平原绿洲外,其余5个分绿洲的极端干旱事件发生频次均呈递减的变化趋势,极端湿润事件发生频次均呈递增的变化趋势,极端干旱事件在1960s频发,极端湿润事件在2010s频发,各季节极端干旱事件发生频次均呈递减的变化趋势,极端湿润事件发生频次均呈递增的变化趋势,极端干旱和湿润事件均在7月份发生频次最多。（2）中国绿洲极端干旱事件发生频次主要时空模态表现为除河套平原绿洲的部分地区外全区一致的变化特征,极端湿润事件发生频次的主要时空模态表现为区域一致性变化。春季极端干旱事件活跃区分布在银川平原绿洲亚区,夏季频次高值中心在中卫市,秋季高频次地区出现在克拉玛依市,冬季活跃区在酒泉市,各季节极端湿润事件活跃区分别分布在塔城地区的托里县、海西州都兰县、阿勒泰地区福海县、昌吉州阜康市。（3）Regime Shift Detection分析表明,中国绿洲极端干旱事件发生频次在1986和2015年发生突变,极端湿润事件发生频次在1989和2015年发生突变。傅里叶功率谱分析表明,中国绿洲极端干旱事件发生频次存在5.69 a的周期,极端湿润事件发生频次存在2.12 a和2.35a的周期。（4）影响因素分析表明,各主要气象因子对中国绿洲地表干湿状况的贡献率排序为降水>最高气温>平均气温>风速>相对湿度>日照时数;中国绿洲极端干旱事件主要受青藏高原指数的影响,极端湿润事件主要受北半球极涡面积和强度的影响;北半球500h Pa位势高度场与极端干旱事件以负相关关系为主,与极端湿润事件以正相关关系为主;中国绿洲极端干湿事件与ENSO指数存在多时间尺度的显着相关;赤道太平洋（3°～9°N,140°E～179°W）附近海区是影响中国绿洲极端干湿事件变化的关键海域。
赵灿[5]（2020）在《东亚夏季准定常环流系统模拟评估及未来预估》文中认为本文基于改进的闭合气压系统环流指数CSI（Closed-Circulaiton System Index）定义东亚夏季准定常环流系统（西北太平洋副热带高压、南亚高压和印度低压）的强度和位置,分析近60年夏季准定常环流系统的变化及其与中国东部降水的关系,并与传统定义方法进行对比。在验证该指数合理的基础上,采用定量指标系统地评估了31个参与第五次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,简称CMIP5）的全球气候模式对准定常环流系统气候态和变化趋势的模拟能力,及其对中国东部降水模拟能力的影响。最后基于综合评估指标得到优选模式,预估未来全球增暖1.5℃,2℃,3℃和4℃阈值准定常环流系统的变化,并分析未来西太副高变化的原因,以及各系统变化对中国东部降水变化的影响。得到以下主要结论。（1）CSI指数能够克服全球变暖背景下位势高度抬升、纬圈非均匀增暖,以及CMIP5模式系统性偏差的影响,客观描述准定常环流系统强度和位置的变化,适用于多模式的评估和未来预估,与国家气候中心业务指标及基于扰动位势的定义相比更具优势。（2）近60年西太副高强度主要呈年代际变化,与太平洋年代际涛动PDO（Pacific Decadal Oscillation）指数呈显着负相关,强度和位置无显着变化趋势,副高偏强（弱）时位置偏西（东）。南亚高压显着西移,偏强（弱）时位置偏北（南）,强度的年际变化与副高一致,二者纬向上相向而行,向背而离。印度低压强度和位置无显着变化趋势,偏强（弱）时位置偏南（北）,经纬向位置的年际变化与南亚高压一致。各环流系统指数与中国东部降水紧密相关,副高强度和经度,南亚高压和印度低压纬度是影响华北东北降水的主要因子,当副高偏东（西）偏弱（强）、南亚高压和印度低压偏北（南）时,华北地区降水偏多（少）。南亚高压和西太副高的位置是影响长江及华南地区降水的主要因子,当南亚高压与西太副高相向而行（向背而离）时,长江中下游降水偏多（少）,华南地区降水偏少（多）。（3）CMIP5模式能够基本再现准定常环流系统的气候特征,但多数模式低估了系统的强度,模拟副高位置异常偏西,多模式集合平均与NCEP相比偏西6个经度。尽管存在模式间差异,但综合模拟能力较优的模式,即CCSM4,CNRM-CM5,CESM1-CAM5和Nor ESM1-M,对各环流要素的模拟具有较高的一致性。优选模式集合平均较好地再现了西太副高的纬向位置,使模式在长江以南的干偏差减少21.3%,从而提高了对中国东部降水的模拟能力。仅7个模式能够模拟出1961-2005年西太副高减弱的趋势,近一半的模式能模拟出南亚高压向西向南的观测变化,模式对系统变化趋势的模拟普遍有所低估。模拟副高呈显着减弱的模式,对华北降水变化趋势的模拟呈与观测一致的减弱趋势。模拟南亚高压显着西移南移的模式,对应长江中下游降水的模拟呈与观测一致的增加趋势。（4）各优选模式的预估结果一致表明,未来全球平均增暖到达1.5℃,2℃,3℃和4℃阈值,对流层中层西太副高与当前对比时段相比减弱东撤,且随着升温阈值增加,变化幅度逐渐加大。在全球变暖背景下,北半球高纬增暖幅度大于中低纬,海温经向梯度减小,同时,赤道热带地区类厄尔尼诺型海温纬向非均匀增暖导致沃克环流减弱,使海洋性大陆地区上升运动减弱,导致局地经圈环流减弱,副高体内垂直运动呈上升异常;高纬度低层大幅增暖导致该区域经向温度梯度减小,西风气流减弱,伴随沃克环流减弱赤道低纬东风减弱,使未来西北太平洋呈气旋性环流异常;此外,未来西太副高所在区域非绝热加热中心垂直变化和位置的东移,导致500h Pa副高体内及西侧涡度制造率呈正异常。以上海气温度的非均匀增暖和非绝热加热的非均匀变化导致未来副高体内呈上升和气旋性环流异常,有利于副高减弱东撤。（5）未来全球平均增暖到达1.5℃,2℃,3℃和4℃阈值,南亚高压将显着南移。当升温到达3℃和4℃阈值,南亚高压减弱西移显着。印度低压未来变化幅度较小,仅当升温到达4℃时显着增强西移。进一步分析发现,由于西太副高减弱东撤,其西侧偏南气流增强,有利于增强向北的水汽输送,导致华北东北地区未来降水显着增加。当升温到达3℃和4℃阈值,南亚高压显着西移,与副高向背而离,导致华南地区垂直运动呈上升异常,伴随西南气流增强,使华南沿海地区降水显着增加。
赵娜[6]（2020）在《基于黄渤海海域的叶绿素A浓度时空特征监测》文中认为良好的海水资源是海洋生态环境持续发展的重要保障,水体富营养化程度的不断加剧,导致有害藻类的频繁爆发,叶绿素a可作为定量分析海洋藻类等浮游植物生长情况的重要指标。它与海表温度、海表风场、海浪场的变化以及人类活动等因素密切相关,探究叶绿素a浓度和环境因子的时空变及响应关系,利用长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络预测叶绿素a浓度的变化趋势,对监测有害水华起了不可替代的作用。基于2003-2017年中分辨率成像光谱仪MODIS/Aqua的卫星遥感数据,对黄渤海海域长时间的叶绿素a浓度序列的时空变化趋势进行分析。结果表明黄渤海海域叶绿素a浓度在空间上存在从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势。从年际变化上看,黄渤海海域叶绿素a浓度在整体上呈现增长速率降低的上升趋势,但是有些区域存在相反的变化趋势。黄渤海海域叶绿素a浓度还存在明显的周期性变化和季节性变化,在7月达到最低2.41mg·m-3,4月出现最高3.43mg·m-3。此外,还发现莱州湾海域叶绿素a浓度的最大值出现在9月。通过赫斯特指数（H>0.5）发现叶绿素a浓度还存在长记忆性。黄渤海海域叶绿素a浓度的时空变化受到海表温度、海表风场和海浪场时空变化的影响。通过分析发现,黄渤海海域的海表温度、海表风场和海浪场都存在显着的季节性变化。夏季,黄渤海海域盛行偏南风,温度较高且整个海域的温度相差比较小,且没有明显的分界线。冬季盛行偏北风,温度比较低,整个海域从南到北温度逐渐降低且存在明显的温差分区,海浪比较大。春、秋季节处于海表风场风速和风向转变的季节,风向比较混乱且稳定性比较差。黄渤海海域海表风场的风速和风向表现出较为强烈的年内周期波动。黄渤海海域每个季节的波浪场与风场变化基本一致。通过广义相加模型（Generalized Additive Model,GAM）分析环境因子（海表温度、风速、海浪高度和海浪方向）对叶绿素a浓度变化影响和相关性分析。结果发现叶绿素a浓度与海表温度、风速、海浪高度和海浪方向之间存在显着的非线性相关性。这些环境因子对叶绿素a浓度变化的解释率为47.9%,对叶绿素a浓度变化有显着影响。与风速,海浪高度和海浪方向相比,海表温度可以更好地解释黄渤海海域叶绿素a浓度的变化。此外,风向和人类活动的增加（例如“调水调沙”工程、河水排放）在改变黄渤海海域的叶绿素a浓度分布方面也起着重要作用。叶绿素a浓度在某种程度上具有时间依赖性,且具有季节性、周期性变化和长记忆性变化,LSTM能够很好的处理这种时间序列。本文基于黄渤海海域叶绿素a浓度时间序的列分析,建立LSTM网络模型和基于LSTM变形的GRU（Gated Recurrent Unit Network）网络模型,描述我国黄渤海海域叶绿素a浓度的变化。通过建立循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）模型、LSTM网络模型和GRU网络模型对叶绿素a浓度进行预测,对比发现RNN模型的精度要明显低于LSTM网络模型和GRU网络模型,但是运行时间最少。LSTM网络模型和GRU网络模型的预测结果相差不大,但GRU网络模型运行时间更短。LSTM和GRU模型的预测精度都会随着预测天数的不断增加而逐渐降低。
庞轶舒,秦宁生,王春学,罗玉[7]（2020）在《ENSO事件的季节演变对西南夏季降水异常的影响分析》文中研究指明采用西南120站逐月夏季降水,美国CPC年逐月Nino3.4指数,NCEP/NCAR逐月环流等资料,分析了ENSO事件的季节演变对西南夏季降水的影响及其机制。结果表明,ENSO事件衰减对西南降水有重要影响,这种影响主要由赤道中东太平洋海温影响菲律宾对流活动进而持续调制西太平洋副热带高压（简称西太副高）实现,与ENSO事件的结束季节有重要关联。在El Nino（La Nina）衰减年,随着事件结束时间从冬季向春、夏季推迟,赤道中东太平洋海温释放能量增大（减弱）,西太副高向大强西南（小弱东北）的方向发展,加强（抑制）南海的水汽输送,影响着孟加拉湾水汽输送,从而影响西南降水异常分布,其显着区域随着事件结束季节的推迟而扩大,在El Nino衰减次年更为突出。依据能量累积释放效应,从前一年9月开始的逐月Nino3.4区累积海温能更好指示夏季西太副高的强弱和大小,当4-5月的累积海温超过±0.5时,与夏季副高面积、强度指数的符号一致率为100%。因此,能够依据累积海温判断夏季西太副高强弱、大小,从而判断西南夏季降水的异常趋势。
教育部[8]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究表明教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
赵会超[9]（2020）在《不同类型干旱的时空变化规律及其关系研究》文中研究指明干旱是全球都普遍存在的一种气候现象,同时也是会对人类社会造成损失和影响极为严重的一种自然灾害。干旱不仅能造成大范围的粮食减产、水资源短缺和生态环境的恶化,而且会引发饥荒、经济失调、战争、社会动荡乃至政府的更迭。此外,干旱的发生还会引起社会自然资源的恶化,进而引发一系列社会经济环境生态问题。因此干旱问题不仅仅涉及生态环境,还涉及社会经济方面,更是与人类的发展息息相关,干旱已经成为各国关注的重点问题。论文结合全球陆地同化数据和遥感数据,在对我国进行气候分区的基础上,进行了水循环相关要素的时空变化分析、干旱遥感监测分析和不同类型干旱的特征上分析。首先运用Mann-Kendall趋势检验检验和小波分析方法对比分析了降水、土壤含水率和地下水基流等于干旱有直接关联的水循环要素的时空演变特征。其次,分析了各层的土壤水分、温度、地表温度和植被指数的时空特征,通过干、湿边方程的拟合计算了两种温度植被干旱指标TVDI（Temperature Vegetation Drought Index）,并分析了两种TVDI在不同区域和不同深度土壤水分监测中的适用性。对降水、土壤湿度和地下水径流进行了多种概率密度函数的分布特征分析,选择了最优的概率密度函数,并进行了参数估计,在此基础上计算了标准化降水指数（SPI）、标准化土壤水分指数（SSI）和标准化径流指标（SRI）,借助皮尔逊相关性分析和游程理论分析了SPI、SSI和SRI的时空特征及干旱发展关系。最后采用游程理论基于SPI、SSI和SRI得出了相应的干旱变量即干旱频次、干旱持续时间和干旱等级,并对比了各干旱变量的变化规律。论文得出了以下主要结论:（1）在不同气候区之间,这些气候变量的时间变化特征存在有较大的不同,在干旱半干旱地区,年降水量与蒸散发量十分的接近。此外年内降水量、土壤储水量和地下水径流量之间存在一定的滞后关系。在年值的空间分布特征上,多年平均年降水量、蒸散发、土壤储水量和地下水径流在空间上均呈现出由西北到东南逐渐递增的特点。依据气象干旱指数AWD,初步分析气象条件对土壤和水文等方面的影响。结果显示这种影响是具有区域性的,且气象条件对中国湿润地区的土壤储水量和地下水径流有较大的影响。（2）在土壤各层的水分,温度,地表温度,植被指数的时空变化上,在华中和华南地区,各层之间的土壤水分变化过程明显一致,统一呈现为先增加再减少的变化样式,并且可以明显的看出随着深度的增加,土壤水分也表现为增加状态。土壤地表温度明显高于其他各个分层的土壤温度,各个气候区各个层土壤温度均呈现为峰值曲线样式。在冷季,深层土壤温度高于浅层土壤温度,在暖季,浅层土壤温度高于深层土壤温度。植被指数的日序列变化表明,在西北和内蒙古地区,NDVI（Normalized Differential Vegetation Index）和EVI（Enhanced Vegetation Index）的变化呈明显的均匀性单峰曲线,且峰值出现在一年中的225天左右,大约在一年中的七月中旬。青藏高原和东北地区的变化类型与西北和内蒙古地区相似,但是峰值略微有所提前。月值变化特征表现为:在西北,内蒙古和东北地区,NDVI和EVI的时间序列变化有着高度的一致性,且NDVI的峰值高于EVI的峰值。（3）土壤水分监测指标TVDI的适用性分析结果表明:在土壤水分适宜深度的监测效果上,基于NDVI的TVDI(即TVDINDVI)及基于EVI的TVDI(即TVDIEVI)在0-10 cm土壤水分监测的适用性方面最好。TVDIEVI在0-10cm土壤水分条件下的适用性好于TVDINDVI,且在西北地区有显着效果,而在其他分区TVDINDVI表现相对较好。全国范围内0-10 cm范围内土壤水分与TVDINDVI(或TVDIEVI)的相关系数大多为负相关,但是区域之间存在显着差异。在不同深度的土壤水分监测上,土层越深,相关性越差,监测效果越不好,总之相应土层含水量的监测最好选用相应土层的温度作为计算TVDI参数。（4）不同类型干旱的对比结果表明:气象干旱主要集中在西南地区,农业和水文干旱主要集中在西北地区。农业干旱和水文干旱的主周期大于气象干旱,农业干旱和水文干旱的主周期的空间分布特征相似。中国西北地区SPI与SSI（或SRI）（Standardized Precipitation/Soil Moisture/Runoff index）的相关性较低,表明西北干旱和半干旱地区的短期气象干旱与农业/水文干旱之间的相关性较低。此外,西北地区的SSI和SRI之间的滞后时间比华南地区要长,这表明干旱和半干旱地区的气象干旱和水文干旱传递缓慢。华南地区气象干旱的快速蔓延,意味着干旱防治不仅要重视气象干旱,更要重视农业干旱和水文干旱。（5）通过不同时间尺度的干旱指标对比分析发现:随着时间尺度的增加,SPI、SSI和SRI的干旱频次和持续时间明显增加。然而,随着时间尺度的增加,SPI、SSI和SRI的平均干旱等级逐渐减小,这说明在发生干旱时,长期干旱虽然持续时间长、频率高,但其干旱等级也会相应减弱。在干旱变量的累积频率分析上,任何分区任何时间尺度下,相同干旱持续时间下SPI所具有的累积频率最高。此外在各个气候区的干旱等级与干旱持续时间的关系上,内蒙古地区的干旱持续时间与等级的相关关系（即决定系数R2）与其他气候区相比是较低的,但是均大于0.8。
林高松[10]（2020）在《新时代中国特色兵役法律制度研究》文中研究指明兵役法律制度是国家的重要军事制度,是国家开展兵役工作的法律保证。党的十九大提出要:“深化……兵役制度等重大政策制度改革,推进军事管理革命,完善和发展中国特色社会主义军事制度。”研究分析兵役法律制度所包含的法理价值,坚持以马克思主义法学理论为指导,是新时代中国特色兵役法律制度建设的内在要求。本文按照“理性分析、历史沿革、价值定位、内外环境、完善之道”的逻辑顺序分五章展开研究。第一章,新时代中国特色兵役法律制度的理性认识。从兵役法律制度的基本概念、兵役实体法律制度、兵役程序法律制度等为研究起点,对兵役法律制度的内涵外延进行科学界定,系统分析新时代中国特色兵役法律制度的主要特征和地位作用,为论文撰写研究提供理论依据。第二章,我国兵役法律制度的历史发展与现状分析。按照古代、近代和新中国等三个阶段系统梳理我国兵役法律制度发展脉络,系统分析我国兵役法律制度现状,从体系构成、实质内涵和主要问题等方面展开研究,提出新时代中国特色兵役法律制度建设发展的新要求,兵役法律制度体系更加科学完备、现役军人制度更加适应现代化局部战争需要、退役军人制度更加适应人民对美好生活的向往等。第三章,新时代中国特色兵役法律制度的价值定位。主要从五个方面对新时代中国特色兵役法律制度所蕴含的法理价值进行全面阐述,一是兵役义务与兵役权利的价值整合,二是国家价值与个人价值的有序统一,三是形式正义与实质正义的相互融合,四是公平与效率的有机统一,五是和平权与发展权的有序调整等,充分展现新时代中国特色兵役法律制度的公平正义和社会主义优越性。第四章,新时代中国特色兵役法律制度建设的内外环境。客观分析新时代中国特色兵役法律制度建设面临的国际、国内环境,既有有利条件、也有不利因素,这是新时代兵役法律制度建设的根基。从五个方面进行研究,一是我国社会经济快速发展,国防实力同步增强,二是我国总体安全形势不容乐观,局部战争威胁始终存在,三是信息化局部战争对兵员素质要求普遍提高,四是优待军人成为兵役法律制度的内在共识,军人权益得到有效维护,五是军队独生子女兵员质量不容乐观,应征青年身体素质明显下降。第五章,新时代中国特色兵役法律制度完善之道。主要从兵役法律制度建设角度提出一系列对策措施,力求为国家兵役机关开展兵役法律制度建设提供参考。一是科学构建新时代中国特色兵役法律制度体系,二是大力提升新时代中国特色兵役法律制度质量,三是全面加强新时代中国特色兵役法律制度落实。加快新时代中国特色兵役法律制度建设,充分体现社会主义公平正义的核心价值,持续为国家提供优质的兵员补充,确保国家总体安全,进而推动国家经济社会全面发展,为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚强保障。
二、南方涛动指数与南海高压强度指数的变化特点及其相互关系（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、南方涛动指数与南海高压强度指数的变化特点及其相互关系（论文提纲范文）
（1）西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景与选题缘由 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题缘由 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.2.1 重要性和典型性 |
| 1.2.2 研究范围 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 概念释义 |
| 1.4.1 都市圈 |
| 1.4.2 一体化 |
| 1.4.3 高质量 |
| 1.5 研究内容、框架与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究框架 |
| 1.5.3 研究方法 |
| 1.6 基础性支撑原理与研究特性 |
| 1.6.1 基础性支撑原理 |
| 1.6.2 研究特性 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 基础理论及相关研究与实践综述 |
| 2.1 相关基础理论 |
| 2.1.1 经济学相关理论 |
| 2.1.2 生态学相关理论 |
| 2.1.3 社会学相关理论 |
| 2.1.4 地理学相关理论 |
| 2.1.5 城乡规划学相关理论 |
| 2.2 相关研究综述 |
| 2.2.1 都市圈的相关研究 |
| 2.2.2 一体化的相关研究 |
| 2.2.3 高质量的相关研究 |
| 2.2.4 相关研究进展述评 |
| 2.3 国内外发展经验 |
| 2.3.1 国外经验 |
| 2.3.2 国内经验 |
| 2.4 基于理论与实践的若干启示 |
| 2.4.1 人本化 |
| 2.4.2 绿色化 |
| 2.4.3 创新化 |
| 2.4.4 网络化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 都市圈一体化与高质量耦合发展的内在逻辑及特征 |
| 3.1 都市圈一体化发展与演化的内在机理 |
| 3.1.1 从“要素分散”到“要素集合”:集聚化与融合化 |
| 3.1.2 从“增长极核”到“网络关联”:扩散化与网络化 |
| 3.1.3 从“单打独斗”到“协作一体”:协作化与一体化 |
| 3.2 都市圈一体化与高质量耦合发展的哲学思辨 |
| 3.2.1 来源与构成:“渊源合一” |
| 3.2.2 存在与变化:“协同发展” |
| 3.2.3 动因与结果:“互为因果” |
| 3.2.4 目标与路径:“殊途同归” |
| 3.3 都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征 |
| 3.3.1 产业协同创新 |
| 3.3.2 市场开放统一 |
| 3.3.3 生态绿色共保 |
| 3.3.4 城乡协调融合 |
| 3.3.5 文化包容认同 |
| 3.3.6 交通互联互通 |
| 3.3.7 服务共建共享 |
| 3.3.8 科技智慧引领 |
| 3.3.9 治理现代高效 |
| 3.4 都市圈一体化与高质量耦合发展的空间指向 |
| 3.4.1 空间要素流态化 |
| 3.4.2 空间结构网络化 |
| 3.4.3 空间功能协同化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一体化视角下西安都市圈的空间范围划定及圈层结构识别 |
| 4.1 识别原则与思路 |
| 4.1.1 识别原则 |
| 4.1.2 识别思路 |
| 4.2 空间特征认知与识别方法选取 |
| 4.2.1 基本特征判别 |
| 4.2.2 基本范围选取 |
| 4.2.3 中心城市界定 |
| 4.2.4 识别方法选取 |
| 4.3 多维方法定量叠加测算 |
| 4.3.1 公路等时法测算结果 |
| 4.3.2 城市引力法测算结果 |
| 4.3.3 城镇人口密度测算结果 |
| 4.3.4 历史文化资源密度法测算结果 |
| 4.3.5 定量综合叠加测算结果 |
| 4.4 地域特征定性辅助校核 |
| 4.4.1 历史文化渊源回溯 |
| 4.4.2 历史文化空间格局指引 |
| 4.4.3 定性辅助校核结果 |
| 4.5 空间范围划定及圈层结构识别 |
| 4.5.1 核心圈层识别 |
| 4.5.2 扩展圈层识别 |
| 4.5.3 辐射圈层识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 西安都市圈的时空演化特征及核心问题研判 |
| 5.1 时空演化特征 |
| 5.1.1 中心城区的时空演化 |
| 5.1.2 圈层结构的时空演化 |
| 5.2 区域现状解析 |
| 5.2.1 自然地理 |
| 5.2.2 经济社会 |
| 5.2.3 城镇体系 |
| 5.2.4 服务设施 |
| 5.2.5 体制机制 |
| 5.3 比较格局审视 |
| 5.3.1 全国都市圈总体格局 |
| 5.3.2 横向比较对象的选取 |
| 5.3.3 主要特征的比较判别 |
| 5.4 核心问题研判 |
| 5.4.1 一核独大且能级不高,辐射带动作用不足 |
| 5.4.2 创新引领能力不强,产业协同程度不高 |
| 5.4.3 文化高地尚未形成,文旅融合发展不够 |
| 5.4.4 网状交通尚未形成,枢纽能力内高外低 |
| 5.4.5 公服资源过度集聚,区域失衡现象突出 |
| 5.4.6 资源环境约束趋紧,生态环境质量欠佳 |
| 5.4.7 一体化建设推动缓慢,协同机制有待加强 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 西安都市圈一体化与高质量发展的“耦合—满意度”评价 |
| 6.1 总体思路与评价方法 |
| 6.1.1 总体思路 |
| 6.1.2 评价方法 |
| 6.1.3 数据来源 |
| 6.2 一体化与高质量发展的耦合度评价 |
| 6.2.1 指标体系构建原则 |
| 6.2.2 指标选取与权重确定 |
| 6.2.3 评价结果分析 |
| 6.3 一体化与高质量发展的满意度评价 |
| 6.3.1 人群特征与空间范围认知情况 |
| 6.3.2 出行行为与差异化需求特征 |
| 6.3.3 评价结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的动力机制及适宜空间模式 |
| 7.1 影响因子研判 |
| 7.1.1 自然环境因子 |
| 7.1.2 经济社会因子 |
| 7.1.3 交通设施因子 |
| 7.1.4 历史文化因子 |
| 7.1.5 政策制度因子 |
| 7.1.6 信息技术因子 |
| 7.2 动力机制解析 |
| 7.2.1 自然环境约束力 |
| 7.2.2 经济社会推动力 |
| 7.2.3 交通设施支撑力 |
| 7.2.4 历史文化塑造力 |
| 7.2.5 政策制度调控力 |
| 7.2.6 信息技术重构力 |
| 7.3 既有模式梳理 |
| 7.3.1 一般模式 |
| 7.3.2 复合模式 |
| 7.3.3 模式特征 |
| 7.4 适宜空间模式建构 |
| 7.4.1 模式建构思路 |
| 7.4.2 空间模型建构 |
| 7.4.3 适宜模式推演 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的规划引导策略 |
| 8.1 战略价值与发展目标 |
| 8.1.1 战略价值研判 |
| 8.1.2 目标方向引导 |
| 8.2 功能提升与格局优化 |
| 8.2.1 城镇体系完善 |
| 8.2.2 空间结构优化 |
| 8.3 产业协同与创新驱动 |
| 8.3.1 区域产业布局优化 |
| 8.3.2 产业辐射能力强化 |
| 8.3.3 创新网络体系搭建 |
| 8.4 文化传承与文旅融合 |
| 8.4.1 文化遗产整体保护 |
| 8.4.2 历史文化格局传承 |
| 8.4.3 文旅全域融合发展 |
| 8.5 交通一体与设施共享 |
| 8.5.1 交通设施互联互通 |
| 8.5.2 公服设施均衡一体 |
| 8.5.3 基础设施共建共享 |
| 8.6 生态优化与绿色发展 |
| 8.6.1 区域生态环境修复 |
| 8.6.2 生态安全格局构建 |
| 8.6.3 绿色低碳转型发展 |
| 8.7 本章小结 |
| 第九章 面向一体化与高质量耦合发展的西安都市圈规划机制响应 |
| 9.1 思维转变与目标转向 |
| 9.1.1 规划思维转变 |
| 9.1.2 规划目标转向 |
| 9.1.3 规划基本原则 |
| 9.2 体系衔接和编制程序 |
| 9.2.1 规划体系的专项协同及内外衔接 |
| 9.2.2 规划编制的管理主体及程序完善 |
| 9.3 协同治理与体制机制 |
| 9.3.1 协同治理机制提升 |
| 9.3.2 城乡融合机制完善 |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 结论与展望 |
| 10.1 主要结论 |
| 10.1.1 都市圈一体化与高质量发展之间存在相互耦合的关系机理 |
| 10.1.2 西安都市圈一体化与高质量耦合发展仍有较大提升空间 |
| 10.1.3 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的适宜空间模式 |
| 10.1.4 西安都市圈一体化与高质量耦合发展亟需规划引导及制度保障 |
| 10.2 创新点 |
| 10.2.1 揭示都市圈一体化与高质量耦合发展的关系机理与主要特征 |
| 10.2.2 提出多维视角融合地域特质的都市圈空间范围划定及圈层结构识别方法 |
| 10.2.3 探索西安都市圈一体化与高质量耦合发展的适宜模式与规划对策 |
| 10.3 不足与展望 |
| 10.3.1 不足之处 |
| 10.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图表目录 |
| 作者在读期间研究成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）气象和农业干旱对冬小麦生长和产量的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱时空变化规律 |
| 1.2.2 冬小麦生长和产量的时空变化规律 |
| 1.2.3 干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 气象干旱的时空演变规律 |
| 2.1 数据与方法 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 数据来源 |
| 2.1.3 CMIP6 数据 |
| 2.1.4 SPEI的计算 |
| 2.1.5 干旱变量的提取 |
| 2.1.6 趋势检验 |
| 2.1.7 森斜率计算 |
| 2.1.8 不确定性分析 |
| 2.2 结果分析 |
| 2.2.1 统计降尺度效果评价 |
| 2.2.2 气象要素的时空变化规律 |
| 2.2.3 SPEI的时空变化规律 |
| 2.2.4 干旱特征分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 中国未来时期干旱特征 |
| 2.3.2 干旱变化影响因子分析 |
| 2.3.3 SPEI预测干旱不确定性分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 冬小麦生育期气象和农业干旱时空演变规律 |
| 3.1 数据和方法 |
| 3.1.1 研究区概况 |
| 3.1.2 气象数据 |
| 3.1.3 GLDAS土壤水分数据 |
| 3.1.4 干旱指标计算 |
| 3.2 结果分析 |
| 3.2.1 历史时期冬小麦生育期内干旱变化规律 |
| 3.2.2 未来时期冬小麦生育期内干旱变化规律 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 冬小麦生育期内干旱特征分析 |
| 3.3.2 冬小麦生育期内干旱成因分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 冬小麦生长和产量变化规律 |
| 4.1 数据和方法 |
| 4.1.1 气象和作物数据 |
| 4.1.2 土壤数据 |
| 4.1.3 DSSAT-CERES-Wheat模型 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 DSSAT-CERES-Wheat模型评价结果 |
| 4.2.2 冬小麦生育期气象要素变化规律 |
| 4.2.3 历史时期冬小麦生长和产量变化 |
| 4.2.4 未来时期冬小麦生长和产量变化 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 冬小麦生育期影响因素分析 |
| 4.3.2 气候变化对冬小麦生长和产量影响 |
| 4.3.3 DSSAT-CERES-Wheat模型结果不确定性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.1 数据和方法 |
| 5.1.1 冬小麦数据和干旱指标数据 |
| 5.1.2 皮尔逊相关分析 |
| 5.1.3 减产率计算 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 历史时期干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.2.2 未来时期干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 不同类型干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.3.2 不同生育期干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.3.3 不同时间尺度干旱对冬小麦生长和产量的影响 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 应对策略 |
| 6.4 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）广东仁居风化壳离子吸附型稀土矿床中稀土元素的富集分异机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风化壳形成的影响因素 |
| 1.2.2 离子吸附型稀土矿床中稀土元素的富集机制 |
| 1.2.3 离子吸附型稀土矿床中稀土元素的分异机制 |
| 1.3 研究内容、方法和完成工作量 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 拟解决关键科学问题 |
| 1.3.3 研究方案和分析方法 |
| 1.3.4 完成工作量 |
| 1.4 主要创新性成果 |
| 第2章 地质背景 |
| 2.1 区域地层 |
| 2.2 区域构造 |
| 2.2.1 褶皱构造 |
| 2.2.2 断裂构造 |
| 2.3 区域岩浆作用 |
| 2.3.1 火山活动 |
| 2.3.2 侵入活动 |
| 2.4 稀土矿产及自然地理 |
| 2.5 钻孔和取样设计 |
| 第3章 样品制备及主要分析方法 |
| 3.1 样品前处理 |
| 3.2 矿物组成分析 |
| 3.3 铁氧化物(氢氧化物)物相分析 |
| 3.4 矿物形貌及成分分析 |
| 3.5 矿物结构分析 |
| 3.6 矿物微区成分分析 |
| 3.7 风化壳主微量元素测试 |
| 3.8 风化壳稀土赋存态顺序提取分析 |
| 3.9 风化壳pH测试 |
| 第4章 富稀土矿物风化特征及其对稀土成矿过程的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风化剖面矿物学特征 |
| 4.2.1 矿物组成特征 |
| 4.2.2 矿物风化特征 |
| 4.2.3 矿物稀土配分特征 |
| 4.3 风化剖面地球化学特征 |
| 4.3.1 主量元素组成特征 |
| 4.3.2 微量元素组成特征 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 仁居风化剖面中矿物的风化顺序 |
| 4.4.2 富稀土矿物风化顺序对仁居风化剖面中稀土富集成矿的影响 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 风化壳中各稀土赋存态的分异机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 风化剖面矿物变化特征 |
| 5.2.1 主要矿物转变特征 |
| 5.2.2 铁锰氧化物变化特征 |
| 5.2.3 稀土矿物风化特征 |
| 5.3 风化剖面化学变化规律 |
| 5.3.1 主量元素变化规律 |
| 5.3.2 稀土元素变化规律 |
| 5.4 稀土赋存状态 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 原生稀土矿物溶解过程中的稀土分异 |
| 5.5.2 矿化过程中的稀土分异 |
| 5.6 结论 |
| 第6章 地下水对离子吸附型稀土矿床中稀土元素富集的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风化剖面的岩相序列特征 |
| 6.3 风化剖面的铁氧化物变化特征 |
| 6.4 风化剖面的稀土分布规律 |
| 6.5 地下水的化学特征 |
| 6.6 讨论 |
| 6.6.1 潜水面的指标 |
| 6.6.2 包气带中稀土元素淋滤 |
| 6.6.3 饱水带中稀土矿化 |
| 6.7 成矿模型 |
| 6.8 结论 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足之处及后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及博士期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）1960-2019年中国绿洲极端干湿事件时空特征及其影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外极端干湿事件研究进展 |
| 1.2.1 干湿状况研究 |
| 1.2.2 极端干湿事件研究 |
| 1.2.3 研究区相关研究 |
| 1.3 研究目标、研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 研究区概况与数据来源 |
| 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 |
| 2.2.1 气象台站数据 |
| 2.2.2 NCEP/NCAR再分析数据 |
| 2.2.3 大气环流数据 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 地表湿润指数和极端干湿事件的计算 |
| 3.2 经验正交函数(EOF)分解 |
| 3.3 贡献率计算 |
| 3.4 Sen’s斜率和Kendall-Tau非参数检验 |
| 3.5 交叉小波 |
| 3.6 Regime Shift Detection检验 |
| 3.7 傅里叶功率谱分析 |
| 3.8 偏最小二乘回归 |
| 4 中国绿洲极端干湿事件时空变化特征 |
| 4.1 极端干湿事件的时间变化特征 |
| 4.1.1 年际和年代际变化特征 |
| 4.1.2 季节变化特征 |
| 4.1.3 月份的变化特征 |
| 4.2 极端干湿事件变化趋势的空间分布特征 |
| 4.3 极端干湿事件的空间分布特征 |
| 4.3.1 年空间分布特征 |
| 4.3.2 各季节空间分布特征 |
| 4.4 极端干湿事件的突变分析 |
| 4.5 极端干湿事件的周期分析 |
| 5 中国绿洲极端干湿事件影响因素分析 |
| 5.1 气象要素对极端干湿事件的贡献率分析 |
| 5.1.1 各气象因子变化趋势的空间分布特征 |
| 5.1.2 各气象因子贡献率空间分布特征 |
| 5.1.3 总贡献率和主要贡献因子空间分布特征 |
| 5.2 极端干湿事件与大气环流背景场的联系 |
| 5.2.1 极端干湿事件与大气环流指数的关系 |
| 5.2.2 极端干湿事件与500h Pa位势高度场的合成分析 |
| 5.2.3 极端干湿事件与ENSO事件的关系 |
| 5.3 极端干湿事件与海温的关系 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（5）东亚夏季准定常环流系统模拟评估及未来预估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 准定常环流系统指数 |
| 1.2.2 准定常环流系统变化特征 |
| 1.2.3 准定常环流系统与中国东部降水的关系 |
| 1.2.4 模式对准定常环流系统的模拟评估 |
| 1.2.5 准定常环流系统的未来预估 |
| 1.3 待解决的科学问题 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料介绍 |
| 2.1.1 再分析资料 |
| 2.1.2 CMIP5 模式资料 |
| 2.2 准定常环流系统的定义 |
| 2.2.1 环流系统指数CSI |
| 2.2.2 气候监测业务指标CMAI |
| 2.2.3 扰动位势指标HEI |
| 2.3 模式评估指标 |
| 2.3.1 泰勒图 |
| 2.3.2 趋势系数及Mann-Kendall趋势检验 |
| 2.3.3 综合排序指标M_R |
| 2.4 统计诊断方法 |
| 2.4.1 Liang-Kleeman信息流 |
| 2.4.2 沃克环流指数 |
| 2.4.3 大气视热源Q_1 |
| 2.4.4 全型垂直涡度倾向方程及涡度制造率 |
| 第三章 近60 年东亚夏季准定常环流系统的变化 |
| 3.1 西太副高的变化 |
| 3.1.1 基于CSI指数 |
| 3.1.2 不同定义方法的对比 |
| 3.1.3 不同再分析资料的验证 |
| 3.2 南亚高压的变化 |
| 3.3 印度低压的变化 |
| 3.4 各准定常环流系统变化及其相互关系 |
| 3.5 与中国东部降水的关系 |
| 3.5.1 西太副高各指数与降水的关系 |
| 3.5.2 南亚高压各指数与降水的关系 |
| 3.5.3 印度低压各指数与降水的关系 |
| 3.5.4 准定常环流系统对降水的综合影响 |
| 3.6 研究结果的讨论 |
| 3.6.1 准定常环流系统的变化 |
| 3.6.2 准定常环流系统与降水的关系 |
| 3.7 主要结论 |
| 第四章 东亚夏季准定常环流系统的模拟评估 |
| 4.1 气候态环流背景场的模拟评估 |
| 4.2 准定常环流系统气候态的模拟评估 |
| 4.3 环流气候态综合模拟能力及一致性 |
| 4.4 准定常环流系统气候态模拟对降水模拟的影响 |
| 4.5 准定常环流系统变化趋势的模拟评估 |
| 4.5.1 西太副高强度变化趋势 |
| 4.5.2 南亚高压位置变化趋势 |
| 4.5.3 环流系统趋势模拟对降水的影响 |
| 4.6 结果与讨论 |
| 第五章 东亚夏季准定常环流系统未来预估 |
| 5.1 不同升温阈值的确定 |
| 5.2 未来不同升温阈值下西太副高的变化 |
| 5.2.1 西边界的变化 |
| 5.2.2 强度和中心位置的变化 |
| 5.3 副高未来变化的成因分析 |
| 5.4 未来不同升温阈值下南亚高压的变化 |
| 5.5 未来不同升温阈值下印度低压的变化 |
| 5.6 未来环流系统变化对降水的影响 |
| 5.7 总结与讨论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及在读期间科研情况 |
（6）基于黄渤海海域的叶绿素A浓度时空特征监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 黄渤海海域叶绿素浓度时空变化分布 |
| 2.1 研究区的概况 |
| 2.1.1 地理条件 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 水文特征 |
| 2.2 数据和方法 |
| 2.2.1 数据 |
| 2.2.2 滑动平均滤波 |
| 2.3 黄渤海海域叶绿素a浓度的时空变化分布 |
| 2.3.1 叶绿素a浓度的季节性变化和空间分布 |
| 2.3.2 不同区域的叶绿素a浓度季节变化和年际变化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 环境因子的变化及其与叶绿素的响应关系 |
| 3.1 数据和方法 |
| 3.1.1 数据 |
| 3.1.2 方法 |
| 3.2 影响因子的时空分布 |
| 3.3 影响因子对叶绿素a浓度的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于长短时记忆神经网络的叶绿素a浓度的预测 |
| 4.1 长记忆性 |
| 4.2 方法 |
| 4.2.1 RNN |
| 4.2.2 LSTM和GRU神经网络 |
| 4.3 基于LSTM和GRU的黄渤海海域的叶绿素a浓度的验证分析 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 预测模型的建立 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）ENSO事件的季节演变对西南夏季降水异常的影响分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 资料选取与方法介绍 |
| 3 ENSO事件演变特征与西南夏季降水的关系 |
| 4 ENSO事件演变对西南夏季降水的影响机制 |
| 5 ENSO事件演变对西南夏季降水关键环流系统的可能影响 |
| 6 结论与讨论 |
（9）不同类型干旱的时空变化规律及其关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水循环要素时空变化的国内外研究现状 |
| 1.2.2 陆面参数时空变化的国内外研究现状 |
| 1.2.3 土壤干旱监测的国内外研究现状 |
| 1.2.4 干旱分析的国内外研究现状 |
| 1.3 目前研究中存在的问题 |
| 1.4 本论文的研究内容 |
| 1.5 论文技术路线 |
| 第二章 干旱相关水循环要素的时空变化 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 数据来源 |
| 2.1.3 Google Earth Engine特点 |
| 2.1.4 小波分析 |
| 2.1.5 趋势分析 |
| 2.1.6 AWD的计算 |
| 2.2 结果分析 |
| 2.2.1 水循环要素的时空变化 |
| 2.2.2 时间序列的周期性特征 |
| 2.2.3 水循环要素主周期的空间分布 |
| 2.2.4 AWD对土壤储水量和地下水径流的影响 |
| 2.3 讨论 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 陆面参数的时空变化的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.2.1 MODIS产品数据 |
| 3.2.2 土壤湿度数据 |
| 3.2.3 土壤温度数据 |
| 3.2.4 降水数据 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 陆面水分和温度温参数的日变化 |
| 3.3.2 陆面土壤水分参数的月变化 |
| 3.3.3 陆地表面水分温度参数的年变化 |
| 3.3.4 植被指数的时空变化 |
| 3.3.5 降水的影响性分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 温度植被干旱指标TVDI的适用性研究 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 研究区概况与数据来源 |
| 4.1.2 TVDI的计算 |
| 4.1.3 TVDI与土壤水分的线性拟合 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 光谱特征空间的构建 |
| 4.2.2 TVDINDVI和 TVDIEVI时空变化 |
| 4.2.3 土壤湿度与TVDI的关系 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 寒冷季节干湿边方程拟合引起的误差 |
| 4.3.2 TVDI在土壤水分监测中的适用性比较 |
| 4.3.3 TVDI土壤水分监测适用性差异的原因 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 气象、农业和水文干旱指标的时空分布规律 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 研究区概况和数据来源 |
| 5.1.2 多时间尺度SPI、SSI和 SRI的计算 |
| 5.1.3 SPI、SSI和 SRI的时间序列分析 |
| 5.1.4 相关分析 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 SPI、SSI和 SRI的时间序列变化 |
| 5.2.2 MMK趋势检验 |
| 5.2.3 干旱的周期性 |
| 5.2.4 SPI和 SSI/SRI之间的关系 |
| 5.2.5 SPI与 SSI(或SRI)的交叉小波变换 |
| 5.2.6 不同时间尺度下滞后月数的空间分布 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 估计标准化干旱指数中概率密度函数的选择 |
| 5.3.2 干旱传递过程 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 基于游程理论的干旱变量时空变化分析 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 研究区概况和数据来源 |
| 6.1.2 游程理论 |
| 6.2 结果分析 |
| 6.2.1 干旱频次的空间分布特征 |
| 6.2.2 干旱持续时间的空间分布特征 |
| 6.2.3 干旱等级的空间分布特征 |
| 6.2.4 干旱变量的统计特征 |
| 6.2.5 干旱变量的累积概率对比 |
| 6.2.6 干旱持续时间和等级的相关性分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 干旱防控策略 |
| 7.4 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）新时代中国特色兵役法律制度研究（论文提纲范文）
| 主要创新点 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、问题的提出 |
| 二、目的和意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、思路和方法 |
| 第一章 新时代中国特色兵役法律制度的理性认识 |
| 第一节 兵役法律制度的科学界定 |
| 一、相关概念 |
| 二、新时代中国特色兵役实体法律制度 |
| 三、新时代中国特色兵役程序法律制度 |
| 第二节 新时代中国特色兵役法律制度的主要特征 |
| 一、新时代中国特色兵役制度的法律特征 |
| 二、新时代中国特色兵役法律制度的时代特征 |
| 三、新时代中国特色兵役法律制度的内容特征 |
| 第三节 新时代中国特色兵役法律制度的地位与作用 |
| 一、兵役法律制度是国家军事制度的重要内容 |
| 二、兵役法律制度是保卫国家安全的坚实基础 |
| 三、兵役法律制度是组织兵役工作的有效规范 |
| 第二章 我国兵役法律制度的历史发展与现状分析 |
| 第一节 我国兵役法律制度的历史发展 |
| 一、我国古代兵役法律制度 |
| 二、我国近代兵役法律制度 |
| 三、新中国兵役法律制度 |
| 第二节 我国兵役法律制度现状分析 |
| 一、我国兵役法律制度的体系构成 |
| 二、我国兵役法律制度的实质内涵 |
| 三、我国兵役法律制度的主要问题 |
| 第三节 我国兵役法律制度建设的客观分析 |
| 一、我国兵役法律制度建设的主要经验 |
| 二、我国兵役法律制度建设的优劣之处 |
| 三、新时代中国特色兵役法律制度建设发展的新要求 |
| 第三章 新时代中国特色兵役法律制度的价值定位 |
| 第一节 兵役义务与兵役权利的价值整合 |
| 一、依法参加兵役是公民和法人的基本义务 |
| 二、参加兵役人员依法享有各种基本权利 |
| 三、正确处理兵役权利与兵役义务的关系 |
| 第二节 国家价值与个人价值的有序统一 |
| 一、兵役必须以实现国家价值优先 |
| 二、公民通常是实现个人价值优先 |
| 三、兵役法律制度是国家价值与个人价值的调节器 |
| 第三节 形式正义与实质正义的相互融合 |
| 一、国防是全体公民的国防 |
| 二、兵役实质是少数公民参加兵役 |
| 三、兵役法律制度是实现形式正义与实质正义统一的平衡器 |
| 第四节 公平与效率的有机统一 |
| 一、公平与效率是兵役法律制度建设的内在要求 |
| 二、兵役法律制度优先考虑军事效率 |
| 三、兵役法律制度充分体现公平原则 |
| 第五节 和平权与发展权的有序调整 |
| 一、追求国家和平权是兵役法律制度的基本目标 |
| 二、保障国家发展权是兵役法律制度的价值追求 |
| 三、统筹和平权与发展权是兵役法律制度的主要功能 |
| 第四章 新时代中国特色兵役法律制度建设的内外环境 |
| 第一节 国家社会经济快速发展是兵役法律制度建设的基础 |
| 一、经济实力 |
| 二、法治环境 |
| 三、军事改革 |
| 第二节 国家严峻安全形势是兵役法律制度建设的必然要求 |
| 一、国家统一困境 |
| 二、周边事态纷争 |
| 三、西方大国遏制 |
| 第三节 信息化局部战争对兵员素质要求普遍提高 |
| 一、信息化局部战争成为未来战争的基本样式 |
| 二、高技术武器装备占据未来战场的主导地位 |
| 三、高素质的兵员成为信息化战争胜负的关键 |
| 第四节 优待军人成为兵役法律制度的内在共识 |
| 一、尊重军人共识 |
| 二、优待军人传统 |
| 三、军人权益维护 |
| 第五节 军队独生子女兵员质量不容乐观 |
| 一、独生子女成为军队服役主体 |
| 二、应征青年身体素质明显下降 |
| 三、入伍后退兵比例呈逐年上升 |
| 第五章 新时代中国特色兵役法律制度的完善之道 |
| 第一节 科学构建新时代中国特色兵役法律制度体系 |
| 一、新时代中国特色兵役法律制度建设的指导思想 |
| 二、新时代中国特色兵役法律制度建设的基本原则 |
| 三、新时代中国特色兵役法律制度建设的目标任务 |
| 第二节 大力提升新时代中国特色兵役法律制度质量 |
| 一、加强新时代中国特色兵役法律制度建设的组织领导 |
| 二、统筹新时代中国特色兵役法律制度建设的规划计划 |
| 三、科学组织新时代中国特色兵役法律制度的起草拟制 |
| 第三节 全面加强新时代中国特色兵役法律制度落实 |
| 一、积极开展宣传教育全面提高兵役法律意识 |
| 二、加强执法监督检查确保法律制度落到实处 |
| 三、严格组织对违反兵役法律制度行为的惩治 |
| 结语:加快推进新时代中国特色兵役法律制度建设应处理的几个关系 |
| 一、处理好兵役法律制度与其它军事政策制度之间的关系 |
| 二、处理好兵役法律制度与新时代强军要求的关系 |
| 三、处理好兵役法律制度制定与实施的关系 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
四、南方涛动指数与南海高压强度指数的变化特点及其相互关系（论文参考文献）
- [1]西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究[D]. 范晓鹏. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]气象和农业干旱对冬小麦生长和产量的影响[D]. 陈新国. 西北农林科技大学, 2021
- [3]广东仁居风化壳离子吸附型稀土矿床中稀土元素的富集分异机制研究[D]. 黄健. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2021(01)
- [4]1960-2019年中国绿洲极端干湿事件时空特征及其影响因素分析[D]. 乔雪梅. 西北师范大学, 2021(12)
- [5]东亚夏季准定常环流系统模拟评估及未来预估[D]. 赵灿. 南京信息工程大学, 2020
- [6]基于黄渤海海域的叶绿素A浓度时空特征监测[D]. 赵娜. 青岛大学, 2020(01)
- [7]ENSO事件的季节演变对西南夏季降水异常的影响分析[J]. 庞轶舒,秦宁生,王春学,罗玉. 高原气象, 2020(03)
- [8]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [9]不同类型干旱的时空变化规律及其关系研究[D]. 赵会超. 西北农林科技大学, 2020
- [10]新时代中国特色兵役法律制度研究[D]. 林高松. 武汉大学, 2020(04)