| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第14-18页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第18-28页 |
| 1.2.1 关于蓝藻水华的相关因素/影响因素 | 第18-22页 |
| 1.2.2 关于蓝藻水华强度 | 第22-23页 |
| 1.2.3 关于蓝藻水华预测 | 第23-25页 |
| 1.2.4 关于富营养化治理 | 第25-28页 |
| 1.3 研究思路与章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 蓝藻水华暴发的显著相关环境因素识别模型 | 第30-50页 |
| 2.1 蓝藻水华暴发的潜在相关环境因素 | 第30-33页 |
| 2.2 蓝藻水华暴发显著相关因素识别模型构建 | 第33-41页 |
| 2.2.1 判断蓝藻水华暴发的方法 | 第33-38页 |
| 2.2.2 蓝藻水华暴发的显著相关环境因素的识别模型 | 第38-41页 |
| 2.3 蓝藻水华暴发的显著相关环境因素实证分析 | 第41-48页 |
| 2.3.1 数据来源和处理 | 第42-43页 |
| 2.3.2 显著相关因素识别与模型评估 | 第43-48页 |
| 2.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 蓝藻水华强度的显著相关环境因素识别模型 | 第50-60页 |
| 3.1 关于数据粒度的思考 | 第50-51页 |
| 3.2 蓝藻水华强度显著相关因素识别模型构建 | 第51-53页 |
| 3.2.1 蓝藻水华强度指标的构建 | 第51-52页 |
| 3.2.2 模型结构 | 第52-53页 |
| 3.3 蓝藻水华强度的显著相关环境因素的实证分析 | 第53-59页 |
| 3.3.1 模型拟合和分析 | 第54-57页 |
| 3.3.2 逐步回归过程中的回归结果比较 | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 蓝藻水华probit短期预测模型 | 第60-70页 |
| 4.1 短期预测模型构建 | 第60-62页 |
| 4.2 太湖大贡山水域蓝藻水华暴发预测 | 第62-65页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第62-63页 |
| 4.2.2 预测模型拟合 | 第63-65页 |
| 4.2.3 蓝藻水华暴发预测检验 | 第65页 |
| 4.3 本预测模型的准确性分析以及与不同模型的比较 | 第65-69页 |
| 4.3.1 与文献中的预测模型的比较 | 第65-67页 |
| 4.3.2 纳入所有可用监测变量的预测模型 | 第67-68页 |
| 4.3.3 其它预测周期的模型及其预测准确度分析 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 湖泊流域蓝藻水华多地区合作治理研究 | 第70-88页 |
| 5.1 湖泊富营养化问题及本文的解决思路 | 第70-71页 |
| 5.2 指令配额方法 | 第71-72页 |
| 5.3 基于削减指标转移的营养盐优化削减方法 | 第72-78页 |
| 5.3.1 优化削减方法的理论框架 | 第73-75页 |
| 5.3.2 建模方法 | 第75-78页 |
| 5.4 基于太湖流域的实证分析 | 第78-84页 |
| 5.4.1 关于指令配额方法和合作优化削减方法的基础计算 | 第78-80页 |
| 5.4.2 合作优化削减方法 | 第80-83页 |
| 5.4.3 对优化削减指标方法的进一步检验 | 第83-84页 |
| 5.5 政策建议 | 第84-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 结论与展望 | 第88-93页 |
| 6.1 结论与创新点 | 第88-90页 |
| 6.2 不足和有待进一步研究的问题 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-104页 |
| 附录 | 第104-107页 |
| 附表 1 大贡山水域数据示例 | 第104-105页 |
| 附表 2.1 变量相关性检验 1 | 第105-106页 |
| 附表 2.2 变量相关性检验 2 | 第106-107页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第107-108页 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的项目 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
