| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-12页 |
| ·研究内容和方法 | 第12-14页 |
| 第二章 钉螺发生数据及环境变量 | 第14-24页 |
| ·研究区域 | 第14页 |
| ·钉螺孳生环境 | 第14页 |
| ·钉螺发生数据 | 第14-15页 |
| ·预测变量 | 第15-22页 |
| ·生物气候变量 | 第15-19页 |
| ·地形相关变量 | 第19-21页 |
| ·土壤理化属性 | 第21页 |
| ·其他相关变量 | 第21-22页 |
| ·人口与居民点数据 | 第22-24页 |
| 第三章 生态位模型 | 第24-32页 |
| ·生态位模型概述 | 第24-25页 |
| ·主要生态位模型 | 第25-32页 |
| ·神经网络(Artificial Neural Networks,ANN) | 第25页 |
| ·装袋树(Bagging Trees,BT) | 第25-26页 |
| ·增强型回归树(Boosted Regression Trees,BRT) | 第26页 |
| ·分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART) | 第26-27页 |
| ·柔性判别分析(Flexible Discriminant Analysis,FDA) | 第27页 |
| ·广义加性模型(Generalized Additive Models,GAM) | 第27页 |
| ·广义加性集成模型(Ensemble of Generalized Additive Models,GAMens) | 第27-28页 |
| ·广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM) | 第28页 |
| ·线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA) | 第28页 |
| ·混合判别分析(Mixture Discriminant Analysis,MDA) | 第28-29页 |
| ·多元自适应样条回归(Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS) | 第29页 |
| ·多元自适应回归曲线-无交互作用(Multivariate Adaptive RegressionSplines-non interaction allowed,MARS-NON) | 第29页 |
| ·朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier,NBC) | 第29-30页 |
| ·随机森林(Random Forests,RF) | 第30页 |
| ·稳定线性判别分析(Stabilised Linear Discriminant Analysis,SLDA) | 第30页 |
| ·支持向量机(Support Vector Machines,SVM) | 第30-32页 |
| 第四章 模型评价及变量重要性 | 第32-42页 |
| ·最优阈值 | 第32页 |
| ·模型评价指标 | 第32-35页 |
| ·校准曲线 | 第35-39页 |
| ·变量重要性 | 第39-42页 |
| 第五章 当前状况分析 | 第42-47页 |
| ·钉螺适应性概率图 | 第42页 |
| ·模糊KAPPA系数 | 第42-43页 |
| ·模型预测结果比较 | 第43-45页 |
| ·当前潜在传播风险 | 第45-47页 |
| 第六章 气候变化影响分析 | 第47-51页 |
| ·气候变化概述 | 第47页 |
| ·钉螺潜在适宜图 | 第47-48页 |
| ·气候背景下潜在传播风险 | 第48-51页 |
| 第七章 血吸虫病防治建议 | 第51-55页 |
| 第八章 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·主要结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-67页 |
| 附录A 16个生态位模型预测当前钉螺适宜图 | 第67-83页 |
| 附录B 16个生态位模型预测气候变化下钉螺适宜图 | 第83-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第101页 |
