| 中文摘要 | 第1-11页 |
| 英文摘要 | 第11-16页 |
| 引言 | 第16-18页 |
| 上篇 文献综述 | 第18-46页 |
| 第一章 褐飞虱发生的生物学概况 | 第19-24页 |
| 1 褐飞虱发生概况 | 第19-20页 |
| 2 褐飞虱迁飞研究现状 | 第20-21页 |
| 2．1 褐飞虱迁飞的生理生态因素 | 第20页 |
| 2．2 褐飞虱迁飞行为与迁飞规律 | 第20-21页 |
| 3 虫源性质的研究 | 第21-24页 |
| 第二章 混沌理论及其在昆虫学中的应用 | 第24-33页 |
| 1 混沌理论的基本概念 | 第24-27页 |
| 1．1 混沌 | 第24-25页 |
| 1．2 倍周期分叉与混沌 | 第25页 |
| 1．3 Feigenbaum普适性原理 | 第25页 |
| 1．4 奇怪吸引子 | 第25-26页 |
| 1．5 Lyapunov指数和吸引子 | 第26页 |
| 1．6 分形和分维 | 第26页 |
| 1．7 奇怪吸引子的维数 | 第26-27页 |
| 1．8 重构相空间 | 第27页 |
| 2 混沌的定性和定量描述 | 第27-28页 |
| 2．1 Lyapunov指数 | 第27-28页 |
| 2．2 测度熵（K熵） | 第28页 |
| 2．3 分数维 | 第28页 |
| 2．4 功率谱指数 | 第28页 |
| 2．5 标度指数 | 第28页 |
| 3 混沌的观察方法 | 第28-29页 |
| 4 昆虫中的混沌研究 | 第29-31页 |
| 4．1 昆虫生态学模型中混沌研究 | 第29-30页 |
| 4．1．1 没有世代交叠的单一种群中的混沌 | 第29-30页 |
| 4．1．2 具有时滞的单一种群中的混沌 | 第30页 |
| 4．2 昆虫种群中的混沌研究 | 第30-31页 |
| 5 结论 | 第31-33页 |
| 第三章 害虫预测预报进展 | 第33-46页 |
| 1 预测预报方法的发展 | 第33-36页 |
| 1．1 经验预测法（50-60年代） | 第34页 |
| 1．2 实验预测法（60-70年代） | 第34页 |
| 1．3 统计预测法（80年代） | 第34-36页 |
| 1．4 信息预测法（80-90年代） | 第36页 |
| 2 害虫长期预报的可行性 | 第36-38页 |
| 2．1 导致害虫长预报不稳定的因素 | 第37页 |
| 2．2 害虫长期预报的可行性 | 第37-38页 |
| 3 预测预报方法的最新进展 | 第38-44页 |
| 3．1 基于人工神经网络（ANN）的预测方法 | 第38-40页 |
| 3．2 相空间重构预测法 | 第40-42页 |
| 3．3 基于小波变换的预测方法 | 第42-44页 |
| 4 展望 | 第44-46页 |
| 中篇 褐飞虱发生系统的混沌特性研究 | 第46-79页 |
| 第四章 褐飞虱发生系统的混沌诊断 | 第47-55页 |
| 1 资料来源 | 第47页 |
| 2 原理及方法 | 第47-51页 |
| 2．1 时间序列的相空间重构 | 第48页 |
| 2．2 Poincare截面法 | 第48-49页 |
| 2．3 返回映象 | 第49-50页 |
| 2．4 功率谱和自相关函数 | 第50-51页 |
| 3 研究结果 | 第51-54页 |
| 4 结论与讨论 | 第54-55页 |
| 第五章 褐飞虱发生系统混沌吸引子关联维数的确定 | 第55-60页 |
| 1 资料来源 | 第55页 |
| 2 原理及方法 | 第55-57页 |
| 3 研究结果 | 第57-58页 |
| 4 讨论 | 第58-60页 |
| 第六章 褐飞虱发生系统混沌吸引子Kolmogorov熵的确定与可预报尺度 | 第60-65页 |
| 1 资料来源 | 第60页 |
| 2 原理及方法 | 第60-62页 |
| 3 结果与分析 | 第62-63页 |
| 4 讨论 | 第63-65页 |
| 第七章 褐飞虱发生时间序列的Lyapunov指数的提取 | 第65-70页 |
| 1 理论与方法 | 第65-67页 |
| 2 结果与分析 | 第67-68页 |
| 3 讨论 | 第68-69页 |
| 褐飞虱发生系统演变的评述 | 第69-70页 |
| 第八章 褐飞虱发生的分形性质研究 | 第70-79页 |
| 1 材料与方法 | 第70-73页 |
| 1．1 资料来源 | 第70-71页 |
| 1．2 研究原理及方法 | 第71-73页 |
| 1．2．1 分形维数计算 | 第71-72页 |
| 1．2．2 多重分形维数计算 | 第72-73页 |
| 2 结果分析 | 第73-76页 |
| 2．1．1 不同年份褐飞虱发生的分维值的计算结果 | 第73-74页 |
| 2．1．2 不同月份褐飞虱发生的分维数值的计算结果 | 第74-75页 |
| 2．1．3 褐飞虱田间发生的多重分形维数谱计算结果 | 第75页 |
| 2．2 结果分析 | 第75-76页 |
| 3 讨论 | 第76-79页 |
| 下篇 褐飞虱发生预测新技术 | 第79-122页 |
| 第九章 褐飞虱长期预测的相空间方法 | 第80-95页 |
| 1 相空间重构预测原理与基本假设 | 第80-81页 |
| 1．1 相空间重构预测原理 | 第80-81页 |
| 1．2 基本假设 | 第81页 |
| 2 研究材料 | 第81-82页 |
| 3 相空间模的“相似”预测法 | 第82-85页 |
| 3．1 方法 | 第82页 |
| 3．2 计算结果 | 第82-85页 |
| 4 相空间“线性回归”预测法 | 第85-88页 |
| 4．1 相空间线性回归模式的建立 | 第85页 |
| 4．2 方法的应用 | 第85-88页 |
| 5 相空间“近邻态模的多项式回归”预测法 | 第88-91页 |
| 5．1 相空间近邻态模的多项式回归模式的建立 | 第88-89页 |
| 5．2 方法的应用 | 第89-91页 |
| 6 相空间“多点相似改进”预测法 | 第91-94页 |
| 6．1 预测方法的建立 | 第91-92页 |
| 6．2 方法的应用 | 第92-94页 |
| 7 结论与讨论 | 第94-95页 |
| 第十章 褐飞虱发生的神经网络预测 | 第95-103页 |
| 1 神经网络的基本原理 | 第95-97页 |
| 2 基于神经网络的褐飞虱中期预报 | 第97-99页 |
| 2．1 因子选择 | 第97页 |
| 2．2 方法的应用 | 第97-99页 |
| 3 褐飞虱发生的神经网络预警系统 | 第99-102页 |
| 3．1 预警系统的设计 | 第99-100页 |
| 3．1．1 神经网络模型 | 第99页 |
| 3．1．2 知识库 | 第99页 |
| 3．1．3 报警规则 | 第99-100页 |
| 3．1．4 人机界面 | 第100页 |
| 3．2 因子选择 | 第100页 |
| 3．3 方法的应用 | 第100-102页 |
| 4 结论与讨论 | 第102-103页 |
| 第十一章 相空间重构与神经网络的融合预测 | 第103-107页 |
| 1 相空间重构 | 第103页 |
| 2 神经网络的基本原理 | 第103页 |
| 3 相空间重构与神经网络融合预测方法 | 第103页 |
| 4 方法的应用 | 第103-106页 |
| 5 结论与讨论 | 第106-107页 |
| 第十二章 褐飞虱长期预测建模中的因子选择 | 第107-113页 |
| 1 资料来源 | 第107页 |
| 2 研究方法 | 第107-108页 |
| 3 研究结果 | 第108-112页 |
| 3．1 因子选择与预测模型建立 | 第108-109页 |
| 3．2 预报模型的对比分析 | 第109-111页 |
| 3．3 预报检验 | 第111-112页 |
| 4 结论与讨论 | 第112-113页 |
| 第十三章 褐飞虱灾害研究的复杂性理论框架 | 第113-120页 |
| 1 复杂性与褐飞虱灾害复杂性特征 | 第113-115页 |
| 1．1 什么是复杂性 | 第113-114页 |
| 1．2 褐飞虱灾害复杂性特征 | 第114-115页 |
| 2 褐飞虱灾害复杂大系统 | 第115-116页 |
| 3 复杂性问题研究中的非线性科学 | 第116-117页 |
| 4 褐飞虱灾害研究的复杂性理论框架 | 第117-119页 |
| 5 结语 | 第119-120页 |
| 第十四章 结论 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 附录 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137页 |
