| 摘要 | 第7-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 BME方法应用研究进展 | 第15-21页 |
| 1.2.1 BME方法在各领域中的应用 | 第15-18页 |
| 1.2.2 软数据的应用形式 | 第18-20页 |
| 1.2.3 BME软件 | 第20-21页 |
| 1.3 问题的提出及意义 | 第21-24页 |
| 2 BME方法理论概述 | 第24-33页 |
| 2.1 时空随机场 | 第24页 |
| 2.2 硬数据和软数据 | 第24-25页 |
| 2.3 BME基本框架 | 第25-26页 |
| 2.4 最大熵与广义贝叶斯条件化 | 第26-28页 |
| 2.4.1 信息与熵的内在联系 | 第27页 |
| 2.4.2 标准贝叶斯条件公式的扩展 | 第27-28页 |
| 2.5 BME的分析过程 | 第28-33页 |
| 2.5.1 先验阶段 | 第28-30页 |
| 2.5.2 中间阶段 | 第30页 |
| 2.5.3 后验阶段 | 第30-31页 |
| 2.5.4 制图阶段 | 第31-33页 |
| 3 基于多源数据的软数据构造及应用 | 第33-66页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 材料与方法 | 第34-47页 |
| 3.2.1 研究区概况 | 第34页 |
| 3.2.2 样品采集分析 | 第34-35页 |
| 3.2.3 连续型辅助变量获取 | 第35-40页 |
| 3.2.4 空间预测模型 | 第40-44页 |
| 3.2.5 软数据生成方法 | 第44-45页 |
| 3.2.6 空间预测模型评价指标 | 第45-47页 |
| 3.2.7 软件平台 | 第47页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第47-65页 |
| 3.3.1 土壤全氮描述性统计量 | 第47-48页 |
| 3.3.2 辅助变量筛选与转换 | 第48-53页 |
| 3.3.3 软数据计算 | 第53-55页 |
| 3.3.4 协方差模型拟合 | 第55-56页 |
| 3.3.5 土壤全氮含量空间预测 | 第56-59页 |
| 3.3.6 空间预测方法评价 | 第59-65页 |
| 3.4 结论 | 第65-66页 |
| 4 基于空间预测能力准侧的土壤重金属生态风险评估 | 第66-93页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 材料与方法 | 第67-74页 |
| 4.2.1 研究区概况 | 第67-68页 |
| 4.2.2 样品采集分析 | 第68-69页 |
| 4.2.3 生态风险评估指标 | 第69-70页 |
| 4.2.4 城市化指标 | 第70-72页 |
| 4.2.5 空间预测能力准则 | 第72-73页 |
| 4.2.6 数据处理 | 第73页 |
| 4.2.7 软件平台 | 第73-74页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第74-91页 |
| 4.3.1 XRF和ICP-AES测定数据的融合 | 第74-78页 |
| 4.3.2 土壤重金属含量分析 | 第78-80页 |
| 4.3.3 不同功能区土壤重金属含量比较 | 第80-81页 |
| 4.3.4 武汉市与世界典型城市土壤重金属含量比较 | 第81-82页 |
| 4.3.5 土壤重金属空间分布 | 第82-85页 |
| 4.3.6 土壤重金属生态风险评价 | 第85页 |
| 4.3.7 土壤重金属含量影响因素定量分析 | 第85-91页 |
| 4.4 结论 | 第91-93页 |
| 5 基于时空降维模型的传染病时空动态研究 | 第93-110页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 材料与方法 | 第94-98页 |
| 5.2.1 鼠疫发病率计算 | 第94-95页 |
| 5.2.2 时空降维模型 | 第95-98页 |
| 5.2.3 软件平台 | 第98页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第98-109页 |
| 5.3.1 时空降维模型的数值模拟与验证 | 第98-102页 |
| 5.3.2 鼠疫发病率的时空动态分析 | 第102-109页 |
| 5.4 结论 | 第109-110页 |
| 6 总结与展望 | 第110-114页 |
| 6.1 主要结论 | 第110-111页 |
| 6.2 创新点 | 第111-112页 |
| 6.3 不足与展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 博士期间参与项目及学术成果 | 第130-132页 |