运用大数据分析黄腺羽蕨属分布特性探索任务书
2022-01-21 21:57:58
全文总字数:2150字
1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等
前言:大数据是当今从宏观研究植物分布历史演变的新型方法,运用该方法对南京地区相关归化树种进行统计分析,分析推演这些树种对于未来生态修复应用提供基础数据。
研究内容:用geocat,bibif,jstor,tropicals等软件对黄腺羽蕨属进行分布区分析,其22种间相互比较,找出其中分布规律性,以期推演出未来的潜在可能的分布区,为推广生态修复应用提供依据。
方案拟定:利用现有的数据库及相关分析软件对相关物种现有资料分析,各类研究所发表论文中的相关分析或分布,全球各大标本馆基础数据进行集中处理。
2. 参考文献(不低于12篇)
1. 洪波. 基于 GIS 的有害生物空间分布预测系统研究 [D][D]. 西北农林科技大学, 2009. 2. 张忠华, 胡刚, 祝介东, 等. 喀斯特常绿落叶阔叶混交林物种多度与丰富度空间分布的尺度效应[J]. 生态学报, 2012, 32(18): 5663-5672. 3. 王婷, 任思远, 袁志良, 等. 密度制约对宝天曼落叶阔叶林锐齿栎死亡前后分布格局的影响[J]. 生物多样性, 2014, 22(4): 449-457. 4. 祝燕, 白帆, 刘海丰, 等. 北京暖温带次生林种群分布格局与种间空间关联性[J]. 生物多样性, 2011, 19(2): 252-259. 5. Chao L I, Zhao-gang L I U, Shu-feng Y U E, et al. Retrieval of forest topsoil organic matter's spatial pattern based on LiDAR data[J]. Yingyong Shengtai Xuebao, 2012, 23(9). 6. 杨永祥, 张裕农. 论森林经营的理论基础[J]. 云南林业科技, 2002 (3): 55-60. 7. Ashton P S. Speciation among tropical forest trees: some deductions in the light of recent evidence[J]. Biological Journal of the Linnean Society, 1969, 1(1‐2): 155-196. 8. Halldin S. Leaf and bark area distribution in a pine forest[M]//The forest-atmosphere interaction. Springer Netherlands, 1985: 39-58. 9. Sosef M S M. Begonias and African rain forest refuges: general aspects and recent progress[M]//The biodiversity of African plants. Springer Netherlands, 1996: 602-611. 10. Steege H, Jetten V G, Polak A, et al. Tropical rain forest types and soil factors in a watershed area in Guyana[J]. Journal of Vegetation Science, 1993, 4(5): 705-716. 11. Talberth J, Cobb C, Slattery N. The genuine progress indicator 2006[J]. Oakland, CA: Redefining Progress, 2007, 26. 12. Boyko H. On the role of plants as quantitative climate indicators and the geo-ecological law of distribution[J]. The Journal of Ecology, 1947: 138-157. 13. Babulo B, Muys B, Nega F, et al. The economic contribution of forest resource use to rural livelihoods in Tigray, Northern Ethiopia[J]. Forest Policy and Economics, 2009, 11(2): 109-117.