序言
前言
第1章 “树流感”的概念提出及演化发展
1.1 “树流感”概念的提出
1.1.1 “树流感”概念及演化历史
1.1.2 “树流感”起源及分布
1.1.3 “树流感”病原与寄主
1.1.4 “树流感”传播与防控
1.2 “树流感”风险评估及预测预警现状
1.2.1 有害生物风险分析的空间信息技术进展
1.2.2 森林病虫害入侵风险预测评估技术现状
1.2.3 森林病虫害传播模型模拟发展现状
1.2.4 “树流感”风险评估及分析预测现状
1.3 小结
第2章 “树流感”全球环境因子数据集建立
2.1 物种及寄主植物分布数据
2.1.1 全球物种爆发点数据
2.1.2 中国寄主植物分布数据
2.2 遥感数据
2.2.1 全球长时间序列遥感产品
2.2.2 中国地区遥感产品
2.2.3 地表覆盖分类数据
2.3 气象数据
2.3.1 全球气象数据
2.3.2 中国气象数据
2.3.3 未来气候情景数据
2.4 野外实地调查数据
2.5 基础地理区划数据
2.6 小结
第3章 “树流感”全球时空分布及环境因子分析
3.1 “树流感”全球时空分布分析
3.1.1 “树流感”的空间自相关性分析
3.1.2 “树流感”爆发的时序分析
3.1.3 “树流感”的时空聚集性分析
3.2 “树流感”的环境因子分析
3.2.1 生物气候变量
3.2.2 环境因子对比分析
3.2.3 环境因子降维
3.3 小结
第4章 “树流感”病菌适生性分析
4.1 适生性分析方法概述
4.1.1 AHP-模糊综合评价方法
4.1.2 气候相似性分析方法
4.2 基于AHP-模糊综合评价方法的适生性分析
4.2.1 适生度分布
4.2.2 适生分级标准
4.2.3 潜在适生区提取
4.3 基于气候相似性分析方法的适生性分析
4.3.1 气候相似距分布
4.3.2 气候相似分级标准
4.3.3 潜在适生区提取
4.4 适生性结果对比分析
4.4.1 定性对比
4.4.2 定量对比
4.5 小结
第5章 基于生态位模型的“树流感”爆发风险遥感诊断
5.1 生态位模型概述
5.1.1 MaxEnt模型
5.1.2 GARP模型
5.1.3 GLM模型
5.1.4 SVM模型
5.2 “树流感”在中国的爆发风险短期诊断
5.2.1 风险等级划分
5.2.2 模型预测精度评价
5.2.3 风险等级地理分区统计
5.3 “树流感”在中国的爆发风险中长期诊断
5.3.1 风险等级划分
5.3.2 模型预测精度评价
5.3.3 风险等级地理分区统计
5.4 有害生物风险评估定量分析预测预警
5.4.1 有害生物风险评估指标体系
5.4.2 评估指标的赋值标准
5.4.3 风险值的综合计算及等级划分
5.4.4 “树流感”风险评估结果
5.5 小结
第6章 “树流感”在典型区的时空传播模拟和风险预警
6.1 典型研究区概述
6.1.1 美国加利福尼亚州
6.1.2 中国东南沿海地区
6.1.3 中国云南省
6.2 国外“树流感”传播机制
6.2.1 孢子形成
6.2.2 孢子扩散
6.2.3 孢子感染与存活
6.3 “树流感”的时空传播模拟和风险预警建模
6.3.1 Hysplit模型
6.3.2 SI模型及元胞自动机
6.4 “树流感”传播风险预警结果及分析
6.4.1 美国加利福尼亚州
6.4.2 中国东南沿海地区
6.4.3 中国云南省
6.5 小结
第7章 “树流感”爆发风险预测预警软件系统
7.1 系统功能及用途
7.2 系统安装、运行与设置
7.2.1 软件安装
7.2.2 软件运行
7.2.3 系统设置
7.3 数据和文件
7.3.1 文件类型
7.3.2 加载数据
7.4 “树流感”爆发点数据的加载和显示
7.4.1 批量加载爆发点数据
7.4.2 爆发点数据的逐年显示
7.5 基于模型的风险分析和结果显示
7.5.1 基于MaxEnt模型
7.5.2 基于AHP模糊综合评价方法
7.6 小结
第8章 “树流感”爆发风险遥感诊断展望
8.1 “树流感”风险评估指标因子扩展
8.2 “树流感”风险预测预警模型发展
8.3 空间信息技术应用于“树流感”环境因子及寄主植物提取
8.4 中国“树流感”风险预测及防范措施建议
参考文献
附录
附录一 栎树猝死病菌寄主植物一览表（APHIS, 2013）
附录二 中国栎树猝死病菌潜在寄主物种编码表
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