| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 自然灾害风险 | 第11-12页 |
| 1.2.2 农业旱灾风险 | 第12-14页 |
| 1.3 研究区概况 | 第14-18页 |
| 1.3.1 地形地貌 | 第14-15页 |
| 1.3.2 土壤植被 | 第15页 |
| 1.3.3 水文气象 | 第15-16页 |
| 1.3.4 社会经济 | 第16页 |
| 1.3.5 旱情旱灾 | 第16-18页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第18-22页 |
| 2 农业旱灾风险分析理论基础 | 第22-28页 |
| 2.1 农业旱灾风险相关概念 | 第22-23页 |
| 2.1.1 干旱 | 第22页 |
| 2.1.2 旱灾 | 第22-23页 |
| 2.1.3 旱灾风险 | 第23页 |
| 2.2 农业旱灾风险分析方法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 农业旱灾危险性 | 第25页 |
| 2.2.2 农业旱灾脆弱性 | 第25-26页 |
| 2.2.3 农业旱灾风险 | 第26-28页 |
| 3 基于COPULA理论的农业旱灾危险性分析 | 第28-46页 |
| 3.1 COPULA理论 | 第28-31页 |
| 3.1.1 Copula函数的定义 | 第28页 |
| 3.1.2 Archimedean Copula函数 | 第28-30页 |
| 3.1.3 Copula参数估计 | 第30页 |
| 3.1.4 Copula函数拟合度评价 | 第30-31页 |
| 3.2 干旱特征单变量概率分布 | 第31-37页 |
| 3.2.1 干旱识别 | 第31-34页 |
| 3.2.2 单变量概率分布 | 第34-35页 |
| 3.2.3 单变量理论频率与重现期 | 第35-36页 |
| 3.2.4 单变量相依性度量 | 第36-37页 |
| 3.3 多变量联合特性分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 二维Copula函数概率分布 | 第37页 |
| 3.3.2 二维组合概率和重现期 | 第37-43页 |
| 3.4 农业旱灾危险性 | 第43-46页 |
| 4 基于可变模糊集理论的农业旱灾脆弱性综合评价 | 第46-56页 |
| 4.1 农业旱灾脆弱性评价指标体系 | 第46-48页 |
| 4.1.1 指标体系构建原则 | 第46页 |
| 4.1.2 指标体系的构建 | 第46-48页 |
| 4.2 可变模糊评价理论 | 第48-49页 |
| 4.3 河南省农业旱灾脆弱性评价 | 第49-54页 |
| 4.3.1 研究数据 | 第49页 |
| 4.3.2 评估指标的分级 | 第49-52页 |
| 4.3.3 评价指标权重 | 第52页 |
| 4.3.4 相对隶属度计算 | 第52-54页 |
| 4.4 结果分析 | 第54-56页 |
| 5 农业旱灾风险 | 第56-62页 |
| 5.1 农业旱灾风险评估模型的构建 | 第56页 |
| 5.2 河南省农业旱灾风险评估 | 第56-58页 |
| 5.3 结果合理性分析 | 第58-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |