| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究进展 | 第13-17页 |
| ·自然植被分布的影响因子研究 | 第13-14页 |
| ·植被-环境关系研究方法 | 第14-16页 |
| ·物种分布模型比较研究 | 第16-17页 |
| ·存在问题 | 第17页 |
| ·研究目标、内容及拟解决的关键问题 | 第17-19页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第18-19页 |
| 第二章 研究方法与数据基础 | 第19-26页 |
| ·研究区概况 | 第19-20页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第20-21页 |
| ·基础数据 | 第21-25页 |
| ·基础数据来源 | 第22页 |
| ·预测变量选取及其计算 | 第22-23页 |
| ·植被调查数据 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 主要模型及其理论比较 | 第26-33页 |
| ·模型介绍 | 第26-30页 |
| ·广义线性模型（Generalized Linear Models，GLM) | 第26页 |
| ·广义相加模型（Generalized Additive Models，GAM) | 第26-27页 |
| ·分类树分析模型（Classification Tree Analysis，CTA) | 第27页 |
| ·人工神经网络模型（Artificial Neural Networks，ANN) | 第27-28页 |
| ·面域包络模型（Surface Range Envelope，SRE) | 第28页 |
| ·广义增强模型（Generalized Boosting Model，GBM) | 第28-29页 |
| ·随机森林模型（Breiman and Cutler's random forest for classification and regression/Random Forest，RF) | 第29页 |
| ·混合判别式分析模型（Mixture Discriminant Analysis，MDA) | 第29页 |
| ·多元自适应回归样条函数（Multiple Adaptive Regression Splines，MAR | 第29-30页 |
| ·理论假设及模型特点比较 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 延河流域典型物种分布预测模型的建立 | 第33-44页 |
| ·软件工具 | 第33-35页 |
| ·R 语言 | 第33-34页 |
| ·BIOMOD | 第34-35页 |
| ·物种-环境关系模型的建立 | 第35-37页 |
| ·数据准备 | 第35-36页 |
| ·物种分布预测模型的构造过程 | 第36-37页 |
| ·模型验证和评估 | 第37-38页 |
| ·典型物种分布模拟预测结果 | 第38-43页 |
| ·长芒草的预测模拟 | 第38-40页 |
| ·铁杆蒿的预测模拟 | 第40-41页 |
| ·辽东栎的预测模拟 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 延河流域典型物种分布模型比较 | 第44-57页 |
| ·变量重要值的比较 | 第44-46页 |
| ·模型预测精度 | 第46-51页 |
| ·ROC 曲线分析方法 | 第47-49页 |
| ·Kappa 统计方法 | 第49-50页 |
| ·TSS 方法 | 第50-51页 |
| ·预测结果比较 | 第51-53页 |
| ·运算时间 | 第53页 |
| ·最优模型 | 第53-54页 |
| ·延河流域典型物种未来分布预测 | 第54-56页 |
| ·小结与讨论 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第57-59页 |
| ·主要结论 | 第57-58页 |
| ·讨论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
