《不确定环境下旱灾风险调控群决策方法及应用》共8章，大体可以分为三部分：第一部分包括第1章至第3章，介绍了不确定环境下旱灾风险调控群决策建模的基础理论；第二部分包括第4章至第6章，介绍了不同决策环境下的旱灾风险调控群决策建模方法；第三部分包括第7章和第8章，介绍了《不确定环境下旱灾风险调控群决策方法及应用》理论研究成果在旱灾典型区域的应用与实践，并总结了该领域的若干研究趋势。《不确定环境下旱灾风险调控群决策方法及应用》主要内容来源于笔者攻读博士学位期间的工作和在研读文献过程中产生的一系列想法，主要特色是提出了多参与主体的旱灾风险调控群决策研究框架，并探索性地开发了一些群决策方法，可供从事自然灾害风险管理的工程技术人员、科研人员及高等院校相关专业研究生参考使用。

　　李海涛，男，1983年生，河南三门峡市人，管理学博士，国家一级建造师，中国建筑学会会员，就职于安阳师范学院建筑工程学院。主要研究方向为运筹优化与决策方法、工程管理理论与实践，主要从事工程管理、生态风险管控的教学与科研工作。主持或参与完成（在研）省部级及以上科研项目10余项，在《中国管理科学》、《控制与决策》、《中国安全科学学报》、Grey Syetems： Theory and Application和International Journal of Applied Decision Scierices等国内外重要学术期刊发表论文30余篇，获河南省科学技术进步奖三等奖1项，出版学术专著2部。

第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 相关研究与评述
1．2．1 旱灾风险调控相关研究
1．2．2 群决策理论与方法相关研究
1．2．3 经验模态分解方法相关研究
1．2．4 文献评述
1．3 主要内容与写作结构
1．3．1 主要内容
1．3．2 写作结构
1．4 主要创新点

第2章 旱灾风险调控群决策中的不确定性特征分析
2．1 旱灾与旱灾风险
2．1．1 旱灾
2．1．2 旱灾风险
2．2 旱灾风险调控群决策
2．2．1 旱灾风险调控
2．2．2 旱灾风险调控决策
2．2．3 多参与主体的旱灾风险调控群决策
2．3 旱灾风险调控群决策中的不确定性特征
2．3．1 旱灾风险系统自身的不确定性
2．3．2 群决策信息的不确定性
2．3．3 决策过程与方法的不确定性
2．4 本章小结

第3章 群决策信息提取和集结的随机EMD方法
3．1 传统群决策方法存在的问题
3．2 经验模态分解方法基本原理
3．2．1 方法概述
3．2．2 基本原理
3．3 基于随机EMD的群决策基本思想
3．3．1 群决策信息序列的成分分析
3．3．2 群决策信息序列的无序性分析
3．3．3 基于随机EMD的群决策算法设计
3．4 数值算例分析
3．5 本章小结

第4章 不确定语言信息下旱灾风险调控群决策方法
4．1 决策问题与方法基础
4．1．1 决策问题描述
4．1．2 语言评估标度及相关概念
4．2 决策方法原理
4．2．1 多粒度语言信息一致化处理
4．2．2 群决策语言信息LHA集结
4．2．3 三参数区间灰数信息集结
4．2．4 正态分布随机变量信息集结
4．2．5 一般决策过程
4．3 应用示例
4．4 本章小结

第5章 不确定混合信息下旱灾风险调控群决策方法
5．1 决策问题与信息预处理
5．1．1 决策问题描述
5．1．2 信息获取与预处理
5．2 决策方法原理
5．2．1 常用不确定决策信息表征
5．2．2 不确定混合信息一致化处理
5．2．3 不确定混合信息随机EMD集结
5．2．4 不确定混合信息正态云集结
5．2．5 一般决策过程
5．3 应用示例
5．4 本章小结

第6章 不确定随机动态旱灾风险调控群决策方法
6．1 决策问题与方法基础
6．1．1 决策问题描述
6．1．2 决策方法基础
6．2 决策方法原理
6．2．1 群决策信息采集规则
6．2．2 阶段群决策信息集结
6．2．3 动态群决策信息集结
6．2．4 一般决策过程
6．3 应用示例
6．4 本章小结

第7章 河南省农业旱灾风险调控群决策实证分析
7．1 河南省农业干旱特点及灾害概况
7．2 河南省农业旱灾脆弱性关键驱动因子识别
7．2．1 河南省农业旱灾脆弱性驱动因子识别原理
7．2．2 多元截面数据变化率灰色关联分析模型
7．2．3 关键驱动因子识别结果与成因分析
7．3 雨养农业区政策性农业保险产品择优投放群决策实证
7．3．1 河南省农业保险与雨养农业区概况
7．3．2 政策性农业保险产品择优投放群决策——以陕州区为例
7．3．3 河南省雨养农业区加快发展农业保险的建议
7．4 灌区小型农田水利设施管护模式优选群决策实证
7．4．1 河南省灌区小型农田水利设施管理现状
7．4．2 小型农田水利设施管护模式优选群决策——以滑县为例
7．4．3 河南省灌区完善小型农田水利设施管理模式的建议
7．5 本章小结

第8章 结论与展望
8．1 结论
8．2 展望
附录
参考文献