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东江、黄河、辽河流域地表水文过程模拟及水利工程水文效应研究 版权信息
- ISBN：9787030616593
- 条形码：9787030616593 ; 978-7-03-061659-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
东江、黄河、辽河流域地表水文过程模拟及水利工程水文效应研究 内容简介
本书首先研究东江流域, 其主要目的在于在非一致性的条件下研究水文模型与数学统计模型在不同情况下径流预测与模拟的适用性, 并对模型的精度以及不确定性进行分析, 同时通过Copula函数和模型结果分析流域地表径流变化情况。另外, 针对黄河流域, 基于数十年来黄河流域77个降水站点实测日降水数据以及湿度、蒸发、温度等气象数据和七个水文站点的日流量数据, 构造BP和GRNN神经网络模型, 用BP神经网络对变异后的径流进行模拟, 构造变异前后各水文站历年的年和季节FDC散点图和IHA指标与各生态径流指标的相关系数图进行分析。*后, 针对辽河流域, 利用Copula函数分析辽河流域水库入库流量边缘分布及其生态径流量, 得出水库可调水范围, 在满足生态流量基础上, 保障辽河流域城市供水。
东江、黄河、辽河流域地表水文过程模拟及水利工程水文效应研究 目录
目录
第1章 绪论 1
参考文献 3
第2章 研究区域概况 5
2.1 东江流域自然地理概况 5
2.1.1 地理位置 5
2.1.2 地形地貌 5
2.1.3 气候特征 5
2.1.4 自然灾害 6
2.1.5 社会经济概况 6
2.1.6 水利工程概况 7
2.2 黄河流域自然地理概况 8
2.2.1 地理位置 8
2.2.2 地貌条件 9
2.2.3 气候水文特征 9
2.2.4 河流水系 10
2.2.5 自然灾害情况 10
2.2.6 社会经济概况 12
2.3 辽河流域自然地理概况 12
2.4 数据来源 12
参考文献 14
第3章 东江流域变异分析 15
3.1 序列初步诊断 16
3.2 序列详细诊断 22
3.3 成因调查分析 25
参考文献 26
第4章 东江流域基准期径流模拟与预测 27
4.1 研究方法 27
4.1.1 GR4J水文模型 27
4.1.2 多元线性回归 28
4.1.3 人工神经网络 29
4.1.4 支持向量机 30
4.1.5 *小二乘支持向量机 30
4.1.6 自适应神经模糊推理系统 30
4.1.7 泰森多边形法 30
4.1.8 反距离权重法 31
4.1.9 普通克里金插值法 31
4.1.10 相关系数 31
4.1.11 均方根误差 32
4.1.12 纳什系数 32
4.2 基准期单因子径流预测研究 32
4.2.1 日径流预测模型构建 32
4.2.2 日径流预测结果 35
4.2.3 日径流预测模型精度评价 41
4.2.4 月径流预测模型构建 45
4.2.5 月径流预测结果 45
4.2.6 月径流预测模型精度评价 46
4.3 东江流域基准期多因子径流模拟研究 48
4.3.1 日径流模拟模型构建 48
4.3.2 日径流模拟结果 50
4.3.3 日径流模拟模型精度评价 54
4.3.4 月径流模拟模型构建 55
4.3.5 月径流模拟结果 56
4.3.6 月径流模拟模型精度评价 58
参考文献 60
第5章 东江流域模型精度及其径流不确定性分析 61
5.1 研究方法 62
5.1.1 小波分析 62
5.1.2 GLUE方法 62
5.1.3 自助小波人工神经网络 64
5.1.4 交叉验证 64
5.1.5 覆盖指数 65
5.2 单因子径流预测模型精度研究 65
5.2.1 母小波选取 65
5.2.2 小波人工神经网络日径流预测小波等级选取及模型构建 66
5.2.3 小波人工神经网络日径流预测 69
5.2.4 小波人工神经网络月径流预测小波等级选取及模型构建 73
5.2.5 小波人工神经网络月径流预测 73
5.3 多因子径流模拟模型精度研究 75
5.3.1 母小波选取 75
5.3.2 小波人工神经网络日径流模拟小波等级选取及模型构建 76
5.3.3 小波人工神经网络日径流模拟 77
5.3.4 小波人工神经网络月径流模拟小波等级选取及模型构建 77
5.3.5 小波人工神经网络月径流模拟 78
5.4 数学统计模型径流不确定性分析 79
5.4.1 Bootstrap-WANN模型在单因子日径流预测不确定性分析 79
5.4.2 Bootstrap-WANN模型构建 79
5.4.3 Bootstrap-WANN模型预测结果分析 80
5.4.4 Bootstrap-WANN模型预测精度分析及不确定性评价 85
5.5 数学统计模型精度不稳定性研究 87
5.5.1 5 折交叉验证W-ANN模型不稳定性研究 87
5.5.2 5 折交叉验证W-ANN模型构建 88
5.5.3 5 折交叉验证W-ANN模型预测结果 89
5.6 水文模型参数不确定性研究 92
参考文献 98
第6章 水利工程对流域水文过程影响及水生态效应研究 99
6.1 研究方法 99
6.1.1 边缘分布 100
6.1.2 边缘分布函数的假设检验方法 102
6.1.3 丰枯遭遇情况划分 102
6.1.4 两变量的联合概率分布 102
6.1.5 二维Copula联合分布函数 103
6.1.6 逐月频率计算法 103
6.2 东江流域丰枯遭遇及洪水频率分析 104
6.2.1 东江流域丰枯遭遇分析 105
6.2.2 东江流域洪水频率分析 108
6.3 东江流域1974～2009年径流模拟过程分析 112
6.4 东江流域1974～2009年河流生态径流过程分析 115
参考文献 117
第7章 东江流域非一致性径流预测研究 119
7.1 研究方法 120
7.1.1 “三因素”归因分析方法 120
7.1.2 确定性成分还原方法 122
7.2 径流序列归因分析 123
7.3 径流序列还原及模型构建 125
7.4 非一致性条件下东江流域单因子月径流预测 127
参考文献 128
第8章 基于人工神经网络模型的黄河干流水文变异后径流预测 129
8.1 建模期、验证期和模拟期 129
8.2 模型建立和参数率定 130
8.2.1 BP神经网络模型的建立 130
8.2.2 GRNN网络模型的建立 130
8.3 模型精度评定方法 131
8.4 结果与讨论 131
8.4.1 人类活动和气候变化对黄河流域径流的影响 131
8.4.2 模型建模精度分析 132
8.4.3 BP神经网络模拟结果 135
参考文献 139
第9章 黄河流域水文变异后生态径流指标的改变及对生物多样性的影响 140
9.1 黄河流域生态径流指标的变化 140
9.2 黄河流域生态径流的变化对生物多样性的影响 143
参考文献 146
第10章 黄河流域生态径流指标与IHA指标的比较及水文整体改变程度的评价 147
10.1 黄河流域生态径流指标与IHA指标比较 147
10.2 黄河流域水文整体改变程度的评价 149
第11章 辽河流域丰枯遭遇下水库生态调度研究 153
11.1 研究方法 153
11.1.1 边缘分布选择和参数估计 153
11.1.2 二维Copula联合分布函数和非参数估计 153
11.1.3 生态径流及计算方法 154
11.2 结果 154
11.2.1 边际*优分布函数的确定 154
11.2.2 *优Copula函数的确定 155
11.2.3 丰枯遭遇分析 156
11.2.4 辽河流域水库*小生态径流评价分析 158
11.2.5 辽河流域水库调度分析 159
参考文献 163
第1章 绪论 1
参考文献 3
第2章 研究区域概况 5
2.1 东江流域自然地理概况 5
2.1.1 地理位置 5
2.1.2 地形地貌 5
2.1.3 气候特征 5
2.1.4 自然灾害 6
2.1.5 社会经济概况 6
2.1.6 水利工程概况 7
2.2 黄河流域自然地理概况 8
2.2.1 地理位置 8
2.2.2 地貌条件 9
2.2.3 气候水文特征 9
2.2.4 河流水系 10
2.2.5 自然灾害情况 10
2.2.6 社会经济概况 12
2.3 辽河流域自然地理概况 12
2.4 数据来源 12
参考文献 14
第3章 东江流域变异分析 15
3.1 序列初步诊断 16
3.2 序列详细诊断 22
3.3 成因调查分析 25
参考文献 26
第4章 东江流域基准期径流模拟与预测 27
4.1 研究方法 27
4.1.1 GR4J水文模型 27
4.1.2 多元线性回归 28
4.1.3 人工神经网络 29
4.1.4 支持向量机 30
4.1.5 *小二乘支持向量机 30
4.1.6 自适应神经模糊推理系统 30
4.1.7 泰森多边形法 30
4.1.8 反距离权重法 31
4.1.9 普通克里金插值法 31
4.1.10 相关系数 31
4.1.11 均方根误差 32
4.1.12 纳什系数 32
4.2 基准期单因子径流预测研究 32
4.2.1 日径流预测模型构建 32
4.2.2 日径流预测结果 35
4.2.3 日径流预测模型精度评价 41
4.2.4 月径流预测模型构建 45
4.2.5 月径流预测结果 45
4.2.6 月径流预测模型精度评价 46
4.3 东江流域基准期多因子径流模拟研究 48
4.3.1 日径流模拟模型构建 48
4.3.2 日径流模拟结果 50
4.3.3 日径流模拟模型精度评价 54
4.3.4 月径流模拟模型构建 55
4.3.5 月径流模拟结果 56
4.3.6 月径流模拟模型精度评价 58
参考文献 60
第5章 东江流域模型精度及其径流不确定性分析 61
5.1 研究方法 62
5.1.1 小波分析 62
5.1.2 GLUE方法 62
5.1.3 自助小波人工神经网络 64
5.1.4 交叉验证 64
5.1.5 覆盖指数 65
5.2 单因子径流预测模型精度研究 65
5.2.1 母小波选取 65
5.2.2 小波人工神经网络日径流预测小波等级选取及模型构建 66
5.2.3 小波人工神经网络日径流预测 69
5.2.4 小波人工神经网络月径流预测小波等级选取及模型构建 73
5.2.5 小波人工神经网络月径流预测 73
5.3 多因子径流模拟模型精度研究 75
5.3.1 母小波选取 75
5.3.2 小波人工神经网络日径流模拟小波等级选取及模型构建 76
5.3.3 小波人工神经网络日径流模拟 77
5.3.4 小波人工神经网络月径流模拟小波等级选取及模型构建 77
5.3.5 小波人工神经网络月径流模拟 78
5.4 数学统计模型径流不确定性分析 79
5.4.1 Bootstrap-WANN模型在单因子日径流预测不确定性分析 79
5.4.2 Bootstrap-WANN模型构建 79
5.4.3 Bootstrap-WANN模型预测结果分析 80
5.4.4 Bootstrap-WANN模型预测精度分析及不确定性评价 85
5.5 数学统计模型精度不稳定性研究 87
5.5.1 5 折交叉验证W-ANN模型不稳定性研究 87
5.5.2 5 折交叉验证W-ANN模型构建 88
5.5.3 5 折交叉验证W-ANN模型预测结果 89
5.6 水文模型参数不确定性研究 92
参考文献 98
第6章 水利工程对流域水文过程影响及水生态效应研究 99
6.1 研究方法 99
6.1.1 边缘分布 100
6.1.2 边缘分布函数的假设检验方法 102
6.1.3 丰枯遭遇情况划分 102
6.1.4 两变量的联合概率分布 102
6.1.5 二维Copula联合分布函数 103
6.1.6 逐月频率计算法 103
6.2 东江流域丰枯遭遇及洪水频率分析 104
6.2.1 东江流域丰枯遭遇分析 105
6.2.2 东江流域洪水频率分析 108
6.3 东江流域1974～2009年径流模拟过程分析 112
6.4 东江流域1974～2009年河流生态径流过程分析 115
参考文献 117
第7章 东江流域非一致性径流预测研究 119
7.1 研究方法 120
7.1.1 “三因素”归因分析方法 120
7.1.2 确定性成分还原方法 122
7.2 径流序列归因分析 123
7.3 径流序列还原及模型构建 125
7.4 非一致性条件下东江流域单因子月径流预测 127
参考文献 128
第8章 基于人工神经网络模型的黄河干流水文变异后径流预测 129
8.1 建模期、验证期和模拟期 129
8.2 模型建立和参数率定 130
8.2.1 BP神经网络模型的建立 130
8.2.2 GRNN网络模型的建立 130
8.3 模型精度评定方法 131
8.4 结果与讨论 131
8.4.1 人类活动和气候变化对黄河流域径流的影响 131
8.4.2 模型建模精度分析 132
8.4.3 BP神经网络模拟结果 135
参考文献 139
第9章 黄河流域水文变异后生态径流指标的改变及对生物多样性的影响 140
9.1 黄河流域生态径流指标的变化 140
9.2 黄河流域生态径流的变化对生物多样性的影响 143
参考文献 146
第10章 黄河流域生态径流指标与IHA指标的比较及水文整体改变程度的评价 147
10.1 黄河流域生态径流指标与IHA指标比较 147
10.2 黄河流域水文整体改变程度的评价 149
第11章 辽河流域丰枯遭遇下水库生态调度研究 153
11.1 研究方法 153
11.1.1 边缘分布选择和参数估计 153
11.1.2 二维Copula联合分布函数和非参数估计 153
11.1.3 生态径流及计算方法 154
11.2 结果 154
11.2.1 边际*优分布函数的确定 154
11.2.2 *优Copula函数的确定 155
11.2.3 丰枯遭遇分析 156
11.2.4 辽河流域水库*小生态径流评价分析 158
11.2.5 辽河流域水库调度分析 159
参考文献 163
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