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中南半岛前期气候条件对中国南方水稻主产区褐飞虱灾变性迁入的影响及其预测

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究进展第10-13页
        1.2.1 大气背景对褐飞虱迁飞影响的研究进展第10-11页
        1.2.2 冷暖冬研究进展第11-12页
        1.2.3 褐飞虱预测预报方法的研究进展第12-13页
        1.2.4 全球气候模式(GCM)研究进展第13页
    1.3 研究目的和意义第13-14页
    1.4 研究内容与方法第14-15页
    1.5 研究的技术路线第15-16页
第二章 资料与方法第16-23页
    2.1 研究区概况第16页
    2.2 资料来源第16-18页
        2.2.1 虫情资料第16-17页
        2.2.2 气象资料第17-18页
        2.2.3 基础地理信息第18页
    2.3 研究方法第18-23页
        2.3.1 虫量分析第18-19页
        2.3.2 异常气候划分第19-20页
        2.3.3 泰勒图法第20-21页
        2.3.4 多元线性回归模型第21页
        2.3.5 BP人工神经网络模型第21页
        2.3.6 支持向量机模型第21-22页
        2.3.7 误差分析第22-23页
第三章 中国南方水稻主产区褐飞虱虫情分析第23-31页
    3.1 1980-2016年中国南方水稻主产区褐飞虱历年发生情况第23-25页
    3.2 1980-2016年中国南方稻区褐飞虱始见期、终见期分析第25页
    3.3 1980-2016年中国南方稻区褐飞虱发生程度区划分析第25-27页
    3.4 中国南方水稻主产区历年气候变化规律第27-29页
        3.4.1 平均气温时空变化规律第27-28页
        3.4.2 降水时空变化规律第28-29页
    3.5 本章小结第29-31页
第四章 中南半岛前期异常气候条件对褐飞虱迁入的影响及其预测模型第31-42页
    4.1 中南半岛异常气候条件分析第31-35页
        4.1.1 中南半岛异常温度场和湿度场历年发生情况第31-33页
        4.1.2 中南半岛异常温度场和湿度场空间分布情况第33-35页
    4.2 基于三种预测模型的我国南方水稻主产区褐飞虱发生程度预测第35-37页
        4.2.1 预报因子的选取和多元线性回归预测模型的建立第36页
        4.2.2 褐飞虱发生程度的BP人工神经网络预测模型第36-37页
        4.2.3 褐飞虱发生程度的支持向量机预测模型第37页
    4.3 三种预测模型的结果比较与分析第37-38页
        4.3.1 三种方法历史回代准确率比较第37-38页
        4.3.2 三种预测模型的预测准确性比较第38页
    4.4 本章小结第38-42页
第五章 基于CMIP5模式的褐飞虱发生等级中长期预测预报第42-57页
    5.1 8个CMIP5模型的各气象因子模拟性能检验及最优模型筛选第43-49页
        5.1.1 气温模拟检验及最优模型筛选第43页
        5.1.2 相对湿度模拟检验及最优模型筛选第43-45页
        5.1.3 降水模拟检验及最优模型筛选第45-46页
        5.1.4 风速模拟检验及最优模型筛选第46-49页
    5.2 基于CMIP5模式的两种RCP情景下的褐飞虱发生等级预测第49-52页
        5.2.1 褐飞虱发生程度的逐步回归预测模型第49页
        5.2.2 褐飞虱发生程度的BP人工神经网络预测模型第49-50页
        5.2.3 褐飞虱发生程度的支持向量机预测模型第50页
        5.2.4 基于CMIP5模型的三种预测方法的结果比较与分析第50-52页
    5.3 褐飞虱发生等级的中长期预测预报第52-54页
        5.3.1 两种RCP情景下三种预测模型对8个代表站点的预报结果第52-53页
        5.3.2 中国南方稻区2017—2027年褐飞虱发生风险区划图第53-54页
    5.4 本章小结第54-57页
第六章 总结与展望第57-60页
    6.1 本文研究主要结论第57-58页
    6.2 主要特色和创新点第58-59页
    6.3 讨论与展望第59-60页
参考文献第60-67页
作者简介第67-68页
致谢第68页

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