以δ13C方法探究SST与大气CO2浓度年际变化关系开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，全球气候变化已经成为人类社会面临的重大挑战之一。

大气co2浓度持续升高是导致全球变暖的主要原因，而海表温度（sst）变化作为气候系统的重要组成部分，与大气co2浓度之间存在着复杂的相互作用关系。

本研究旨在利用δ13c方法，探究sst与大气co2浓度年际变化关系，揭示两者之间的相互作用机制，为深入理解气候变化规律、预测未来气候变化趋势提供科学依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

sst与大气co2浓度关系的研究是全球变化领域的热点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在sst与大气co2浓度关系研究方面取得了一定的进展，例如，利用数值模式研究了sst变化对大气co2浓度的影响，发现sst升高会导致海洋碳吸收能力下降，进而促进大气co2浓度上升。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以δ13c方法为基础，结合其他环境指标数据，深入探究sst与大气co2浓度年际变化关系，并分析其影响因素。

1. 主要内容

1.利用δ13c方法重建sst变化序列：选取合适的沉积物、珊瑚等载体，测定其δ13c值，并结合其他指标，利用已有模型或建立新的模型，重建过去一段时间内的sst变化序列。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解sst与大气co2浓度关系的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法guidance。

2.数据收集与处理：收集研究区域和时间段内的沉积物、珊瑚等载体的δ13c数据，以及大气co2浓度、太阳辐射、火山活动、enso指数、人类活动等数据。

对收集到的数据进行质量控制和预处理，例如去除异常值、插值处理等，以保证数据的准确性和可靠性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究区域和时间尺度的独特性：本研究将选择特定区域和时间段进行研究，以期揭示该区域sst与大气co2浓度年际变化关系的特殊性。

2.数据分析方法的综合性：本研究将综合运用多种数据分析方法，例如描述性统计分析、相关性分析、谱分析等，以更全面地揭示sst与大气co2浓度年际变化关系。

3.影响因素分析的深入性：本研究将结合多种环境指标数据，深入分析影响sst与大气co2浓度年际变化关系的因素，并探讨其可能的作用机制。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘健, 翦知湣, 成鑫荣, 等. 末次冰消期以来南海北部表层海水温度的浮游有孔虫mg/ca比值重建[j]. 海洋地质与第四纪地质, 2020, 40(02): 173-184.

[2] 邵长亮, 吴海斌, 刘忠方, 等. 末次冰消期以来南海北部湾沉积物源演化及其控制因素[j]. 海洋地质与第四纪地质, 2018, 38(05): 111-122.

[3] 李建如, 翦知湣, 成鑫荣, 等. 过去8.4ka来南海北部生物硅和碳酸盐沉积记录及其古海洋学意义[j]. 地球化学, 2017, 46(04): 351-361.