氣候變化對(duì)全球海洋魚(yú)類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)影響巨大而備受關(guān)注,然而對(duì)陸地的淡水養(yǎng)殖涉及不多。我國(guó)是全球淡水養(yǎng)殖最大的國(guó)家,研究氣候因素對(duì)我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖的影響具有重要意義。本研究采用1974-2015年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),849樣點(diǎn)企業(yè)的投入、產(chǎn)出和損失數(shù)據(jù),以及全國(guó)1974-2015年800多氣象站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù),采用小波分析和回歸分析方法,篩選影響中國(guó)淡水魚(yú)類(lèi)養(yǎng)殖的主要?dú)夂蛞蛩�。量化溫度和降水�?duì)我國(guó)25種淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)的產(chǎn)量、損失量、投入費(fèi)用的影響;利用蒙特卡羅模擬淡水魚(yú)類(lèi)養(yǎng)殖業(yè)飼料消耗的水資源消耗�；隰~(yú)類(lèi)成本收益分析,建立我國(guó)淡水魚(yú)養(yǎng)殖業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益模型。研究結(jié)果如下:（1）1974-2015年魚(yú)類(lèi)總產(chǎn)量的小波分析表明,最高氣溫和最低氣溫與淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量在5-10年、10-20年、和25-32年的時(shí)間尺度上具有協(xié)同的周期震蕩規(guī)律,表明溫度波動(dòng)與我國(guó)淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量波動(dòng)周期一致;2003-2015年,25種魚(yú)1-8年不同尺度下產(chǎn)量小波方差和氣象參數(shù)（最高溫、最低溫、降水、暖日數(shù)、冷日數(shù)）波動(dòng)方差具有較好的的線性回歸關(guān)系,Adj-R²范圍為0.51-0.99,其中有23種魚(yú)類(lèi)對(duì)氣溫的變化敏感... 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 水產(chǎn)養(yǎng)殖現(xiàn)狀
        1.1.2 氣候變化對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖的影響
        1.1.3 研究意義
    1.2 小波分析概況及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 小波分析概況
        1.2.2 小波分析研究現(xiàn)狀
    1.3 水足跡概況及研究現(xiàn)狀
        1.3.1 水足跡概況
        1.3.2 水足跡研究現(xiàn)狀
    1.4 關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題
    1.5 論文框架及技術(shù)路線
        1.5.1 研究目標(biāo)
        1.5.2 研究?jī)?nèi)容
        1.5.3 技術(shù)路線
2 數(shù)據(jù)與方法
    2.1 研究方法
        2.1.1 小波分析
        2.1.2 最小二乘法
        2.1.3 蒙特卡羅模擬
    2.2 數(shù)據(jù)描述
        2.2.1 氣象數(shù)據(jù)
        2.2.2 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
        2.2.3 調(diào)查數(shù)據(jù)
        2.2.4 水足跡
3 氣候變化對(duì)淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量的影響
    3.1 小波函數(shù)及小波方差模擬
        3.1.1 研究范圍界定和數(shù)據(jù)來(lái)源
        3.1.2 小波分析及模擬計(jì)算
    3.2 小波分析結(jié)果
        3.2.1 不同時(shí)間尺度上參數(shù)的變化趨勢(shì)
        3.2.2 小波方差分析
        3.2.3 各個(gè)尺度上的對(duì)比分析
    3.3 回歸模擬與水足跡分析
        3.3.1 產(chǎn)量回歸模擬
        3.3.2 水足跡影響
    3.4 小結(jié)
4 氣候變化對(duì)淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)損失量和投入的影響
    4.1 研究范圍界定和數(shù)據(jù)來(lái)源
    4.2 氣候變化對(duì)淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)損失量和投入費(fèi)用的影響
        4.2.1 氣候變化對(duì)各種淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)損失的影響
        4.2.2 魚(yú)類(lèi)養(yǎng)殖損失量水足跡分析
        4.2.3 魚(yú)類(lèi)養(yǎng)殖過(guò)程投入費(fèi)用分析
    4.3 養(yǎng)殖過(guò)程經(jīng)濟(jì)核算
        4.3.1 經(jīng)濟(jì)核算方法
        4.3.2 結(jié)果與討論
    4.4 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄 A 2010-2016 年各省份氣溫加權(quán)計(jì)算結(jié)果
附錄 B 25種淡水養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)小波方差模擬
附錄 C 魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量與損失量水足跡蒙特卡羅模擬結(jié)果
附錄 D 漁民收入計(jì)算公式
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]陜西漢中市1951—2015年氣溫變化特征[J]. 馬凱,徐玉霞,馬楠,馬佳俊,同英杰,何文鑫.  河南科學(xué). 2019(02)
[2]近50年黃河上游流域年均降水與極端降水變化分析[J]. 馬佳寧,高艷紅.  高原氣象. 2019(01)
[3]氣候變化下漢中盆地水稻產(chǎn)量變化研究[J]. 胡慧芝,劉曉瓊,王建力.  自然資源學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]電子背散射衍射和傅里葉變換紅外光譜結(jié)合測(cè)量橄欖石的原位含水量[J]. 閆浩潔,王勤.  高校地質(zhì)學(xué)報(bào). 2018(01)
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[6]基于ArcGIS的泰森多邊形法計(jì)算區(qū)域平均雨量[J]. 王玉德.  吉林水利. 2014(06)
[7]曲線擬合最小二乘法算法設(shè)計(jì)及C++實(shí)現(xiàn)[J]. 何麗麗.  湖南郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(01)
[8]基于改進(jìn)蒙特卡羅方法的再生水回用健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 張建龍,解建倉(cāng),汪妮,黃俊銘,申瑜.  環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào). 2010(11)
[9]最小二乘法原理及其簡(jiǎn)單應(yīng)用[J]. 鄒樂(lè)強(qiáng).  科技信息. 2010(23)
[10]基于小波的欽州水稻產(chǎn)量多時(shí)間尺度分析與預(yù)測(cè)[J]. 李曉冬,吳勝軍,杜耘,孫俊英,杜俊,李小路.  世界科技研究與發(fā)展. 2009 (03)

博士論文
[1]局域波時(shí)頻分析方法的理論研究與應(yīng)用[D]. 蓋強(qiáng).大連理工大學(xué) 2001



本文編號(hào)：3399491