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| 內容簡介： |
本书以大清河流域山区和平原区的水文气象要素资料为基础，通过构建时间变异和空间变异指标体系对其时间变异性和空间变异性特征进行了综合评价，利用TOPSIS方法分别对山区和平原区水文气象要素的时间变异性、空间变异性以及时空变异性进行了定量评价，揭示了各水文气象要素的时空变异测度。以大清河流域为例，基于“延拓-分解-预测-重构”思路，对大清河流域降雨和径流序列进行了组合预测研究，系统揭示了大清河流域水文气象要素的时空变异性和演变特征。
书可供水文气象领域的科技工作者参考，也可供相关专业的高校师生阅读学习。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 水文气象要素时空变异
1.2.2 降雨-径流关系时空变异
1.2.3 水文要素预测
1.2.4 研究中存在的问题
1.3 本书主要研究内容
1.4 技术路线
第2章 大清河流域概况
2.1 自然地理
2.2 地形地貌
2.3 河流水系
2.4 气象水文
第3章 大清河流域山区水文气象要素时空变异性分析
3.1 研究内容与方法
3.1.1 时间变异
3.1.2 空间变异
3.1.3 时空变异
3.2 水文气象要素时间变异
3.2.1 降雨量时间变异
3.2.2 气温时间变异
3.2.3 蒸发量时间变异
3.2.4 径流量时间变异
3.3 水文气象要素空间变异
3.3.1 降雨量空间变异
3.3.2 气温空间变异
3.3.3 蒸发量空间变异
3.3.4 径流量空间变异
3.4 水文气象要素时空变异测度
3.4.1 气温时空变异测度
3.4.2 蒸发量时空变异测度
3.4.3 径流时空变异测度
3.4.4 水文气象要素时空变异测度研究
第4章 大清河流域平原区水文气象要素时空变异性分析
4.1 水文气象要素时间变异
4.1.1 降雨量时间变异
4.1.2 气温时间变异
4.1.3 蒸发量时间变异
4.1.4 地下水埋深时间变异
4.2 水文气象要素空间变异
4.2.1 降雨量空间变异
4.2.2 气温空间变异
4.2.3 蒸发量空间变异
4.2.4 地下水埋深空间变异
4.3 水文气象要素时空变异测度
4.3.1 气温时空变异测度
4.3.2 蒸发量时空变异测度
4.3.3 地下水埋深时空变异测度
4.3.4 水文气象要素时空变异测度研究
第5章 降雨-径流丰枯演化特征
5.1 研究内容与方法
5.1.1 Copula函数
5.1.2 Markov链
5.2 降雨-径流丰枯演化
5.2.1 降雨-径流关系突变点
5.2.2 丰枯遭遇概率分析
5.2.3 状态转移概率分析
第6章 降雨-径流关系非一致性
6.1 研究内容与方法
6.1.1 GAMLSS模型
6.1.2 Pearson相关系数
6.2 非一致性分析
6.2.1 基于GAMLSS模型的山区径流非一致性分析
6.2.2 以降雨为协变量的径流非一致性分析
6.2.3 以降雨为协变量的生态径流非一致性分析
6.3 驱动因素影响分析
6.3.1 气象驱动因素相关性分析
6.3.2 气候变化与人类活动的径流贡献度分析
第7章 降雨-径流关系空间变异性
7.1 研究内容与方法
7.2 大清河流域山区降雨-径流关系空间变异分析
7.2.1 气象站点虚拟径流的确定
7.2.2 气象站点Copula函数值的确定
7.2.3 降雨-径流关系空间变异分析及其影响分析
7.3 子流域降雨-径流关系空间变异分析
7.3.1 各子流域气象站点虚拟径流的确定
7.3.2 各子流域气象站点Copula函数值的确定
7.3.3 各子流域降雨-径流关系空间变异及其影响分析
第8章 水文要素时间序列延拓-分解研究
8.1 研究内容与方法
8.1.1 CEEMDAN方法
8.1.2 端点效应和数据延拓
8.1.3 评价指标
8.2 不同站点水文要素时间序列延拓-分解案例分析
8.2.1 倒马关水文站年径流量
8.2.2 唐县气象站年降雨量
第9章 水文要素时间序列预测研究
9.1 研究内容与方法
9.1.1 ARIMA模型
9.1.2 RBF神经网络模型
9.1.3 SVM模型
9.2 基于权重优化的组合预测
9.2.1 模利构建
9.2.2 模拟预测
9.3 基于混合分解的组合预测
9.3.1 模型构建
9.3.2 模拟预测
第10章 结论
10.1 水文气象要素时空变异性评价
10.2 降雨-径流关系演变及其驱动因素影响分析
10.3 基于数据延拓和CEEMDAN方法的水文要素时间序列预测研究
参考文献
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