| 中文摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-17页 |
| 1.2.1 植被净初级生产力估算方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 作物净初级生产力估算方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 作物净初级生产力模型系统的应用与开发现状 | 第15-17页 |
| 1.3 问题的提出 | 第17页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究路线 | 第18-20页 |
| 2 作物碳汇模型分析 | 第20-31页 |
| 2.1 基于作物净初级生产力模型的作物碳汇估算 | 第20-27页 |
| 2.1.1 DNDC模型 | 第20-22页 |
| 2.1.2 CERES-Wheat模型 | 第22-24页 |
| 2.1.3 Crop-C模型 | 第24-27页 |
| 2.2 作物碳汇模型的对比验证 | 第27-30页 |
| 2.2.1 验证方法 | 第27页 |
| 2.2.2 作物生物产量与最终产量的转换 | 第27-28页 |
| 2.2.3 验证结果 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 Crop-C模型的优化与验证 | 第31-41页 |
| 3.1 模型优化因子引入 | 第31-34页 |
| 3.1.1 土壤电导率（EC值） | 第31-32页 |
| 3.1.2 磷肥施用量 | 第32-33页 |
| 3.1.3 钾肥施用量 | 第33-34页 |
| 3.1.4 种植密度 | 第34页 |
| 3.2 模型优化因子验证 | 第34-40页 |
| 3.2.1 单一因子优化验证 | 第35-38页 |
| 3.2.2 多因子优化验证 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 小麦碳汇估算与可视化系统设计 | 第41-58页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第41-42页 |
| 4.1.1 目前碳汇估算与可视化系统存在的问题 | 第41页 |
| 4.1.2 小麦碳汇估算与可视化系统的需求 | 第41-42页 |
| 4.2 系统开发环境 | 第42-44页 |
| 4.2.1 系统开发平台 | 第42-44页 |
| 4.2.2 系统开发语言 | 第44页 |
| 4.3 小麦碳汇估算与可视化系统构建 | 第44-48页 |
| 4.3.1 系统设计原则 | 第44-45页 |
| 4.3.2 系统功能设计 | 第45-46页 |
| 4.3.3 系统框架设计 | 第46-47页 |
| 4.3.4 系统数据库设计 | 第47-48页 |
| 4.4 小麦碳汇估算与可视化系统实现 | 第48-57页 |
| 4.4.1 地图基本操作功能实现 | 第48-49页 |
| 4.4.2 查询统计功能实现 | 第49-52页 |
| 4.4.3 在线编辑功能实现 | 第52-53页 |
| 4.4.4 数据录入功能实现 | 第53-55页 |
| 4.4.5 碳汇估算功能实现 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 实例应用 | 第58-64页 |
| 5.1 试验区概况 | 第58页 |
| 5.2 试验区农业生产条件概况 | 第58-59页 |
| 5.3 小麦碳汇信息获取与估算 | 第59-63页 |
| 5.3.1 土壤参数实测 | 第59-60页 |
| 5.3.2 作物参数实测 | 第60页 |
| 5.3.3 基于优化模型的小麦碳汇估算 | 第60-62页 |
| 5.3.4 优化模型模拟结果验证 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考 文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第72页 |