| 本文的创新点 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| ·物种入侵预测建模 | 第16-17页 |
| ·利用地理空间技术进行物种入侵分析的研究现状 | 第17-21页 |
| ·利用遥感技术对物种进行直接辨别、提取 | 第17-18页 |
| ·利用生态地理空间建模的方法预测入侵物种的潜在分布 | 第18-21页 |
| ·生境和生境理论 | 第18-19页 |
| ·预测物种模型 | 第19-21页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第21-26页 |
| ·本文的研究思路 | 第21-23页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第23-26页 |
| 第二章 生态地理GIS物种预测模型的理论基础 | 第26-36页 |
| ·生态地理GIS预测模型建立的一般步骤 | 第26-27页 |
| ·生态地理GIS物种入侵预测模型的概念模型表达 | 第27-31页 |
| ·模型的理论基础:生境假说 | 第27-28页 |
| ·生态地理GIS物种入侵预测模型的基本框架 | 第28-29页 |
| ·模型一般性和准确性的选择 | 第29-31页 |
| ·生态地理GIS物种入侵建模中的不确定性 | 第31-35页 |
| ·不确定性的概念 | 第31-32页 |
| ·测量误差 | 第32页 |
| ·系统误差 | 第32-33页 |
| ·不对称生物多样性数据带来的不确定性 | 第33页 |
| ·建模过程中模型选择的不确定性 | 第33-34页 |
| ·物种生境在不同地理空间(同一尺度)变化的不确定性 | 第34页 |
| ·物种生境在不同尺度模型中的不确定性 | 第34-35页 |
| ·模型中不确定性的解决方案 | 第35-36页 |
| 第三章 入侵物种的生物多样性信息的数字化以及相关遥感、GIS专题信息的提取 | 第36-52页 |
| ·我国外来入侵物种现状 | 第36页 |
| ·研究物种的确定 | 第36-39页 |
| ·研究物种的选取原则 | 第36-38页 |
| ·研究物种的确定 | 第38-39页 |
| ·入侵物种空间分布数据的获取 | 第39-42页 |
| ·植物标本 | 第39-41页 |
| ·国外物种网络数据库 | 第41页 |
| ·文献及相关调查报告 | 第41-42页 |
| ·外来入侵物种多尺度空间分布信息 | 第42页 |
| ·遥感/GIS专题信息的收集与提取 | 第42-52页 |
| ·影响入侵物种地理分布的因素 | 第42-43页 |
| ·多尺度遥感/GIS专题信息的收集与提取 | 第43-47页 |
| ·多尺度气候/气象数据 | 第43-44页 |
| ·多尺度地形数据 | 第44-45页 |
| ·多尺度人文数据 | 第45-47页 |
| ·景观格局数据 | 第47-52页 |
| ·景观格局的相关概念 | 第47-49页 |
| ·景观格局的计算 | 第49-52页 |
| 第四章 基于信息理论的改进logistic模型 | 第52-86页 |
| ·生态地理格局建模 | 第52-53页 |
| ·三种GIS生态地理格局建模方法 | 第53-56页 |
| ·地理空间建模 | 第53-54页 |
| ·环境空间建模 | 第54-55页 |
| ·局部环境空间建模 | 第55-56页 |
| ·生态地理格局GIS建模的困难 | 第56页 |
| ·以豚草为例说明宏观尺度上生态地理格局GIS建模方法 | 第56-72页 |
| ·研究物种的介绍 | 第56-57页 |
| ·研究物种的入侵样本数据 | 第57-58页 |
| ·基于最小凸包的地理空间建模 | 第58-60页 |
| ·凸包(convex hull)的计算 | 第58-59页 |
| ·模型结果 | 第59-60页 |
| ·基于logistic回归的环境空间建模 | 第60-63页 |
| ·环境GIS数据 | 第61页 |
| ·推广的线性模型(GLM)及logistic回归模型 | 第61-62页 |
| ·模型建立及结果 | 第62-63页 |
| ·基于改进的GARP模型的局部环境空间建模 | 第63-71页 |
| ·GARP模型 | 第63-64页 |
| ·GARP的模型规则 | 第64-66页 |
| ·GARP的运算过程 | 第66页 |
| ·规则的优化选择(评分函数) | 第66-67页 |
| ·模型变量的选择 | 第67页 |
| ·模型预测 | 第67-68页 |
| ·结果与分析 | 第68-71页 |
| ·GIS图层变量的选择结果 | 第68-70页 |
| ·模型结果 | 第70-71页 |
| ·三类建模方法的优缺点的比较 | 第71-72页 |
| ·基于信息理论的改进的logistic环境空间建模 | 第72-86页 |
| ·基于信息理论的改进的logistic建模的原理和方法 | 第73-76页 |
| ·Akaike信息标准 | 第73-74页 |
| ·模型选择策略 | 第74页 |
| ·Logistic加权平均模型 | 第74-75页 |
| ·基于logit阈值的频率统计方法 | 第75-76页 |
| ·豚草的例子 | 第76-80页 |
| ·Logistic回归模型的信息理论指标 | 第76-77页 |
| ·气候环境变量的重要性评估 | 第77-78页 |
| ·基于频率统计的相对适应性划分结果 | 第78-80页 |
| ·基于信息理论的改进的logistic建模方法的模型评估 | 第80-83页 |
| ·预测模型的误差组成 | 第80-81页 |
| ·基于不对称数据的预测模型的误差组成 | 第81-82页 |
| ·基于信息理论的改进logistic建模方法的模型评估 | 第82-83页 |
| ·基于信息理论的改进的logistic建模方法的优势 | 第83-86页 |
| ·信息理论的方法vs显著性检验的方法 | 第83页 |
| ·缺少真实物种不出现信息下的预测方法 | 第83-84页 |
| ·改进的logisitic模型的自适应特征 | 第84-86页 |
| 第五章 基于等级理论的生态地理GIS多尺度物种入侵预测建模 | 第86-128页 |
| ·生态地理建模中的多尺度问题 | 第86-91页 |
| ·生态地理建模中尺度的概念及类型 | 第86-89页 |
| ·生态地理建模中的尺度效应 | 第89-91页 |
| ·尺度效应 | 第89-90页 |
| ·生态地理建模中的尺度效应 | 第90页 |
| ·尺度推绎 | 第90-91页 |
| ·等级理论与生态地理建模中的跨尺度建模 | 第91-96页 |
| ·等级理论的概念及特点 | 第91-93页 |
| ·基于等级理论的生态地理多尺度建模 | 第93-96页 |
| ·尺度域和尺度的选择 | 第93-94页 |
| ·同一尺度上动态模型的建立 | 第94页 |
| ·模型间的等级模型框架 | 第94-96页 |
| ·以紫茎泽兰为例说明多尺度入侵物种GIS预测建模 | 第96-128页 |
| ·研究物种介绍 | 第96页 |
| ·研究范围及尺度 | 第96-97页 |
| ·多尺度生态地理GIS数据 | 第97-100页 |
| ·多尺度生态地理GIS环境数据 | 第97-99页 |
| ·多尺度入侵样本数据 | 第99-100页 |
| ·多尺度建模过程 | 第100-104页 |
| ·全球尺度模型建立(墨西哥和中国) | 第100-101页 |
| ·区域尺度Ⅰ模型建立(中国西南四省市) | 第101-102页 |
| ·区域尺度Ⅱ模型建立(四川省凉山自治州) | 第102-103页 |
| ·地区尺度模型建立(金阳县) | 第103-104页 |
| ·建模结果 | 第104-119页 |
| ·logistic回归模型的信息理论指标 | 第104-107页 |
| ·全球尺度 | 第105-106页 |
| ·区域尺度Ⅰ | 第106页 |
| ·区域尺度Ⅱ | 第106-107页 |
| ·地区尺度 | 第107页 |
| ·基于频率统计的相对适应性划分结果 | 第107-114页 |
| ·全球尺度 | 第108-111页 |
| ·区域尺度Ⅰ和区域尺度Ⅱ | 第111-113页 |
| ·地区尺度 | 第113-114页 |
| ·生态地理学变量的对紫茎泽兰多尺度预测模型的影响 | 第114-119页 |
| ·气候环境变量的重要性评估 | 第114-115页 |
| ·局部地形变量的重要性评估 | 第115-117页 |
| ·人文变量的重要性性评 | 第117-119页 |
| ·不同尺度(域)对模型结果的影响 | 第119-122页 |
| ·模型准确性检验 | 第122-128页 |
| ·模型漏判误差的检验 | 第122-125页 |
| ·模型的错判误差 | 第125-128页 |
| 第六章 总结与展望 | 第128-132页 |
| ·主要完成的工作 | 第128-130页 |
| ·后续研究展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 攻读博士学位期间的主要科研工作 | 第145页 |
