東江、黃河、遼河流域地表水文過(guò)程模擬及水利工程水文效應(yīng)研究

目錄
第1章 緒論 1
參考文獻(xiàn) 3
第2章 研究區(qū)域概況 5
2.1 東江流域自然地理概況 5
2.1.1 地理位置 5
2.1.2 地形地貌 5
2.1.3 氣候特征 5
2.1.4 自然災(zāi)害 6
2.1.5 社會(huì)經(jīng)濟(jì)概況 6
2.1.6 水利工程概況 7
2.2 黃河流域自然地理概況 8
2.2.1 地理位置 8
2.2.2 地貌條件 9
2.2.3 氣候水文特征 9
2.2.4 河流水系 10
2.2.5 自然災(zāi)害情況 10
2.2.6 社會(huì)經(jīng)濟(jì)概況 12
2.3 遼河流域自然地理概況 12
2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源 12
參考文獻(xiàn) 14
第3章 東江流域變異分析 15
3.1 序列初步診斷 16
3.2 序列詳細(xì)診斷 22
3.3 成因調(diào)查分析 25
參考文獻(xiàn) 26
第4章 東江流域基準(zhǔn)期徑流模擬與預(yù)測(cè) 27
4.1 研究方法 27
4.1.1 GR4J水文模型 27
4.1.2 多元線性回歸 28
4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 29
4.1.4 支持向量機(jī) 30
4.1.5 最小二乘支持向量機(jī) 30
4.1.6 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) 30
4.1.7 泰森多邊形法 30
4.1.8 反距離權(quán)重法 31
4.1.9 普通克里金插值法 31
4.1.10 相關(guān)系數(shù) 31
4.1.11 均方根誤差 32
4.1.12 納什系數(shù) 32
4.2 基準(zhǔn)期單因子徑流預(yù)測(cè)研究 32
4.2.1 日徑流預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 32
4.2.2 日徑流預(yù)測(cè)結(jié)果 35
4.2.3 日徑流預(yù)測(cè)模型精度評(píng)價(jià) 41
4.2.4 月徑流預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 45
4.2.5 月徑流預(yù)測(cè)結(jié)果 45
4.2.6 月徑流預(yù)測(cè)模型精度評(píng)價(jià) 46
4.3 東江流域基準(zhǔn)期多因子徑流模擬研究 48
4.3.1 日徑流模擬模型構(gòu)建 48
4.3.2 日徑流模擬結(jié)果 50
4.3.3 日徑流模擬模型精度評(píng)價(jià) 54
4.3.4 月徑流模擬模型構(gòu)建 55
4.3.5 月徑流模擬結(jié)果 56
4.3.6 月徑流模擬模型精度評(píng)價(jià) 58
參考文獻(xiàn) 60
第5章 東江流域模型精度及其徑流不確定性分析 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 自助小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 64
5.1.4 交叉驗(yàn)證 64
5.1.5 覆蓋指數(shù) 65
5.2 單因子徑流預(yù)測(cè)模型精度研究 65
5.2.1 母小波選取 65
5.2.2 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日徑流預(yù)測(cè)小波等級(jí)選取及模型構(gòu)建 66
5.2.3 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日徑流預(yù)測(cè) 69
5.2.4 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)月徑流預(yù)測(cè)小波等級(jí)選取及模型構(gòu)建 73
5.2.5 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)月徑流預(yù)測(cè) 73
5.3 多因子徑流模擬模型精度研究 75
5.3.1 母小波選取 75
5.3.2 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日徑流模擬小波等級(jí)選取及模型構(gòu)建 76
5.3.3 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日徑流模擬 77
5.3.4 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)月徑流模擬小波等級(jí)選取及模型構(gòu)建 77
5.3.5 小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)月徑流模擬 78
5.4 數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型徑流不確定性分析 79
5.4.1 Bootstrap-WANN模型在單因子日徑流預(yù)測(cè)不確定性分析 79
5.4.2 Bootstrap-WANN模型構(gòu)建 79
5.4.3 Bootstrap-WANN模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析 80
5.4.4 Bootstrap-WANN模型預(yù)測(cè)精度分析及不確定性評(píng)價(jià) 85
5.5 數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型精度不穩(wěn)定性研究 87
5.5.1 5 折交叉驗(yàn)證W-ANN模型不穩(wěn)定性研究 87
5.5.2 5 折交叉驗(yàn)證W-ANN模型構(gòu)建 88
5.5.3 5 折交叉驗(yàn)證W-ANN模型預(yù)測(cè)結(jié)果 89
5.6 水文模型參數(shù)不確定性研究 92
參考文獻(xiàn) 98
第6章 水利工程對(duì)流域水文過(guò)程影響及水生態(tài)效應(yīng)研究 99
6.1 研究方法 99
6.1.1 邊緣分布 100
6.1.2 邊緣分布函數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)方法 102
6.1.3 豐枯遭遇情況劃分 102
6.1.4 兩變量的聯(lián)合概率分布 102
6.1.5 二維Copula聯(lián)合分布函數(shù) 103
6.1.6 逐月頻率計(jì)算法 103
6.2 東江流域豐枯遭遇及洪水頻率分析 104
6.2.1 東江流域豐枯遭遇分析 105
6.2.2 東江流域洪水頻率分析 108
6.3 東江流域1974～2009年徑流模擬過(guò)程分析 112
6.4 東江流域1974～2009年河流生態(tài)徑流過(guò)程分析 115
參考文獻(xiàn) 117
第7章 東江流域非一致性徑流預(yù)測(cè)研究 119
7.1 研究方法 120
7.1.1 “三因素”歸因分析方法 120
7.1.2 確定性成分還原方法 122
7.2 徑流序列歸因分析 123
7.3 徑流序列還原及模型構(gòu)建 125
7.4 非一致性條件下東江流域單因子月徑流預(yù)測(cè) 127
參考文獻(xiàn) 128
第8章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的黃河干流水文變異后徑流預(yù)測(cè) 129
8.1 建模期、驗(yàn)證期和模擬期 129
8.2 模型建立和參數(shù)率定 130
8.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立 130
8.2.2 GRNN網(wǎng)絡(luò)模型的建立 130
8.3 模型精度評(píng)定方法 131
8.4 結(jié)果與討論 131
8.4.1 人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)黃河流域徑流的影響 131
8.4.2 模型建模精度分析 132
8.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)果 135
參考文獻(xiàn) 139
第9章 黃河流域水文變異后生態(tài)徑流指標(biāo)的改變及對(duì)生物多樣性的影響 140
9.1 黃河流域生態(tài)徑流指標(biāo)的變化 140
9.2 黃河流域生態(tài)徑流的變化對(duì)生物多樣性的影響 143
參考文獻(xiàn) 146
第10章 黃河流域生態(tài)徑流指標(biāo)與IHA指標(biāo)的比較及水文整體改變程度的評(píng)價(jià) 147
10.1 黃河流域生態(tài)徑流指標(biāo)與IHA指標(biāo)比較 147
10.2 黃河流域水文整體改變程度的評(píng)價(jià) 149
第11章 遼河流域豐枯遭遇下水庫(kù)生態(tài)調(diào)度研究 153
11.1 研究方法 153
11.1.1 邊緣分布選擇和參數(shù)估計(jì) 153
11.1.2 二維Copula聯(lián)合分布函數(shù)和非參數(shù)估計(jì) 153
11.1.3 生態(tài)徑流及計(jì)算方法 154
11.2 結(jié)果 154
11.2.1 邊際最優(yōu)分布函數(shù)的確定 154
11.2.2 最優(yōu)Copula函數(shù)的確定 155
11.2.3 豐枯遭遇分析 156
11.2.4 遼河流域水庫(kù)最小生態(tài)徑流評(píng)價(jià)分析 158
11.2.5 遼河流域水庫(kù)調(diào)度分析 159
參考文獻(xiàn) 163