| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩写表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外物种分布模型研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目的、意义 | 第15-16页 |
| 第2章 研究方法与设计 | 第16-30页 |
| 2.1 研究区域 | 第16页 |
| 2.2 研究数据 | 第16-20页 |
| 2.2.1 山茱萸分布点信息获取 | 第16-17页 |
| 2.2.2 当前环境变量数据获取 | 第17页 |
| 2.2.3 未来气候数据获取 | 第17-18页 |
| 2.2.4 环境变量筛选 | 第18-20页 |
| 2.3 研究内容 | 第20-21页 |
| 2.3.1 当前环境下预测山茱萸在中国的潜在地理分布 | 第20-21页 |
| 2.3.2 气候变化下山茱萸潜在地理分布预测 | 第21页 |
| 2.4 模型介绍 | 第21-24页 |
| 2.4.1 表面分布区分室模型 | 第21页 |
| 2.4.2 分类树分析 | 第21-22页 |
| 2.4.3 随机森林 | 第22页 |
| 2.4.4 广义线性模型 | 第22页 |
| 2.4.5 广义相加模型 | 第22-23页 |
| 2.4.6 推进式回归树 | 第23页 |
| 2.4.7 人工神经网络 | 第23-24页 |
| 2.4.8 柔性判别分析 | 第24页 |
| 2.4.9 多元适应回归样条函数 | 第24页 |
| 2.5 模型运行 | 第24-26页 |
| 2.5.1 BIOMOD2 | 第24-25页 |
| 2.5.2 R软件 | 第25页 |
| 2.5.3 数据准备 | 第25-26页 |
| 2.6 模型评价 | 第26-27页 |
| 2.7 组合模型构建 | 第27-30页 |
| 第3章 当前环境下山茱萸潜在地理分布预测 | 第30-58页 |
| 3.1 环境变量Ⅰ下山茱萸潜在地理分布预测 | 第30-37页 |
| 3.1.1 模型验证 | 第30-31页 |
| 3.1.2 山茱萸潜在地理分布预测 | 第31-33页 |
| 3.1.3 山茱萸分布不同适宜区面积 | 第33-35页 |
| 3.1.4 影响山茱萸潜在地理分布的主导因子 | 第35-37页 |
| 3.2 环境变量Ⅱ下山茱萸潜在地理分布预测 | 第37-44页 |
| 3.2.1 模型评价 | 第37-38页 |
| 3.2.2 山茱萸潜在地理分布预测 | 第38-41页 |
| 3.2.3 山茱萸分布不同适宜区面积 | 第41-43页 |
| 3.2.4 影响山茱萸潜在地理分布的主导因子 | 第43-44页 |
| 3.3 环境变量Ⅲ下山茱萸潜在地理分布预测 | 第44-51页 |
| 3.3.1 模型评价 | 第44-45页 |
| 3.3.2 山茱萸潜在地理分布预测 | 第45-47页 |
| 3.3.3 山茱萸分布不同适宜区面积 | 第47-49页 |
| 3.3.4 影响山茱萸潜在地理分布的主导因子 | 第49-51页 |
| 3.4 不同环境变量对山茱萸潜在地理分布预测结果比较 | 第51-58页 |
| 3.4.1 模型评价比较 | 第51-52页 |
| 3.4.2 模型预测物种分布范围比较 | 第52-53页 |
| 3.4.3 模型预测物种分布面积比较 | 第53页 |
| 3.4.4 不同环境变量下组合模型主导因子比较 | 第53-54页 |
| 3.4.5 不同环境变量下物种分布模型比较 | 第54-58页 |
| 第4章 未来气候变化下山茱萸潜在地理分布预测 | 第58-70页 |
| 4.1 模型评价 | 第58-59页 |
| 4.2 模型运行和山茱萸潜在地理分布范围 | 第59-61页 |
| 4.3 山茱萸潜在地理分布变化 | 第61-66页 |
| 4.3.1 2050s山茱萸潜在地理分布 | 第61-64页 |
| 4.3.2 2070s山茱萸潜在地理分布 | 第64-66页 |
| 4.4 组合模型预测山茱萸潜在地理分布变化 | 第66-70页 |
| 第5章 结论 | 第70-74页 |
| 5.1 结论 | 第70-71页 |
| 5.2 创新之处 | 第71页 |
| 5.3 不足与展望 | 第71-74页 |
| 5.3.1 本研究的不足之处 | 第71-72页 |
| 5.3.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第84页 |