| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第14-25页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第25-27页 |
| 第二章 基于BP神经网络克立格对土壤盐分空间变异预测 | 第27-43页 |
| 2.1 研究区概况 | 第27-31页 |
| 2.2 数据来源与处理 | 第31-32页 |
| 2.3 研究方法 | 第32-34页 |
| 2.4 结果与分析 | 第34-41页 |
| 2.5 讨论 | 第41-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于自组织特征映射神经网络聚类的克立格法的土壤属性空间变异预测 | 第43-59页 |
| 3.1 研究方法 | 第43-48页 |
| 3.2 数据来源及处理 | 第48-50页 |
| 3.3 结果与分析 | 第50-57页 |
| 3.4 讨论 | 第57-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 不同灌排管理下土壤水盐动态模拟 | 第59-79页 |
| 4.1 数据来源与处理 | 第59-60页 |
| 4.2 研究方法 | 第60-68页 |
| 4.3 结果与分析 | 第68-76页 |
| 4.4 讨论 | 第76-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于SahysMod模型的排盐空间配置研究 | 第79-92页 |
| 5.1 研究方法 | 第79-83页 |
| 5.2 结果与分析 | 第83-89页 |
| 5.3 讨论 | 第89-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 主要结论、创新点和展望 | 第92-95页 |
| 6.1 主要结论 | 第92-93页 |
| 6.2 创新点 | 第93页 |
| 6.3 展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 个人简历 | 第109-110页 |
