| 摘要 | 第3-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 第一节 研究背景 | 第11-12页 |
| 第二节 国内外相关研究动态及文献综述 | 第12-18页 |
| 一、极端气候变化研究进展 | 第12-15页 |
| 二、极端气候变化对经济作物的影响 | 第15-17页 |
| 三、结构向量自回归 (SVAR)模型的应用 | 第17-18页 |
| 第三节 研究目的和内容 | 第18-19页 |
| 一、研究目的 | 第18页 |
| 二、研究内容 | 第18-19页 |
| 第四节 创新之处 | 第19-20页 |
| 第五节 研究意义 | 第20-21页 |
| 第二章 资料和方法 | 第21-27页 |
| 第一节 数据来源 | 第21页 |
| 第二节 研究方法 | 第21-26页 |
| 一、指标的选取 | 第21-22页 |
| 二、线性倾向估计法以及 M-K 显著性检验 | 第22-23页 |
| 三、结构向量自回归（SVAR）模型 | 第23-26页 |
| 第三节 技术路线 | 第26-27页 |
| 第三章 近55年保山市极端气候要素变化特征 | 第27-34页 |
| 第一节 极端气温指数变化特征 | 第27-31页 |
| 一、极端高温指数趋势变化 | 第27-28页 |
| 二、极端低温指数趋势变化 | 第28-31页 |
| 第二节 极端降水指数变化特征 | 第31-34页 |
| 第四章 极端气候对茶叶生产的影响——基于SVAR模型的实证分析 | 第34-78页 |
| 第一节 模型中变量的平稳性检验 | 第34-36页 |
| 第二节 极端高温指数对茶叶生产的影响 | 第36-47页 |
| 一、SVAR模型变量序列的协整检验 | 第36-37页 |
| 二、SVAR模型的构建 | 第37-39页 |
| 三、SVAR模型的稳定性检验 | 第39页 |
| 四、脉冲响应函数分析 | 第39-43页 |
| 五、方差分解 | 第43-47页 |
| 第三节 极端低温指数对茶叶生产的影响 | 第47-60页 |
| 一、SVAR模型变量序列的协整检验 | 第47-48页 |
| 三、SVAR模型的构建 | 第48-50页 |
| 三、SVAR模型的稳定性检验 | 第50-51页 |
| 四、脉冲响应函数分析 | 第51-56页 |
| 五、方差分解 | 第56-60页 |
| 第四节 极端降水指数对茶叶生产的影响 | 第60-75页 |
| 一、SVAR模型变量序列的协整检验 | 第61页 |
| 二、SVAR模型的构建 | 第61-64页 |
| 三、SVAR模型的稳定性检验 | 第64-65页 |
| 四、脉冲响应函数分析 | 第65-70页 |
| 五、方差分解 | 第70-75页 |
| 第五节 小结 | 第75-78页 |
| 第五章 结论与探讨 | 第78-82页 |
| 第一节 本文总结 | 第78-81页 |
| 第二节 不足之处和研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 本人在读期间完成的研究成果 | 第88页 |