水文模型參數(shù)估計(jì)方法及參數(shù)估計(jì)不確定性研究

內(nèi)容概要

本書內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：依據(jù)水文模型參數(shù)估計(jì)研究與應(yīng)用中的基本假設(shè)，將水文模型參數(shù)估計(jì)問題劃分為確定性參數(shù)估計(jì)和概率估計(jì)兩類；系統(tǒng)介紹了遺傳算法和模擬退火算法之類經(jīng)典啟發(fā)式優(yōu)化算法以及混合和策略優(yōu)化算法SCE-UA算法在確定性水文模型參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用，并以SCP-S0算法為例，給出了針對(duì)水文模型參數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)一步發(fā)展優(yōu)化算法的一般思路；詳細(xì)介紹了基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行水文模型參數(shù)概率估計(jì)的方法，如GLUE算法和馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）算法；從異參同效、參數(shù)間相互作用、目標(biāo)函數(shù)對(duì)于參數(shù)的敏感性、模型誤差以及人為因素等角度，分析了兩類水文模型參數(shù)估計(jì)中存在的不確定性。

書籍目錄

序自序前言第1章　水文模型與參數(shù)估計(jì)　1.1　國內(nèi)外研究進(jìn)展　1.2　水文建模的流程　1.3　水文模型參數(shù)估計(jì)　1.4　本章　小結(jié)第2章　第一類參數(shù)估計(jì)方法　2.1　參數(shù)估計(jì)的數(shù)學(xué)問題　2.2　復(fù)雜水文模型參數(shù)優(yōu)化問題的求解方法　2.3　優(yōu)化算法的發(fā)展：SCPS0算法　2.4　本章　小結(jié)第3章　第一類參數(shù)估計(jì)中的不確定性　3.1　源于模型結(jié)構(gòu)的不確定性　3.2　源于觀測數(shù)據(jù)的不確定性　3.3　本章　小結(jié)第4章　第二類參數(shù)估計(jì)方法　4.1　理論背景　4.2　基于均勻采樣技術(shù)的參數(shù)估計(jì)方法　4.3　基于重要性采樣技術(shù)的參數(shù)估計(jì)方法　4.4　本章　小結(jié)第5章　第二類參數(shù)估計(jì)中的不確定性　5.1　人為的不確定性　5.2　誤差模型導(dǎo)致的不確定性　5.3　異參同效現(xiàn)象導(dǎo)致的不確定性　5.4　本章　小結(jié)第6章　結(jié)論與展望　6.1　主要結(jié)論　6.2　存在的問題　6.3　研究展望附錄　附錄1　試驗(yàn)流域簡介　附錄2　新安江模型簡介　附錄3　VIC-3L模型簡介　附錄4　隨書代碼參考文獻(xiàn)　

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