本書首先研究東江流域，其主要目的在于在非一致性的條件下研究水文模型與數學統計模型在不同情況下徑流預測與模擬的適用性，并對模型的精度以及不確定性進行分析，同時通過Copula函數和模型結果分析流域地表徑流變化情況。另外，針對黃河流域，基于數十年來黃河流域77個降水站點實測日降水數據以及濕度、蒸發、溫度等氣象數據和七個水文站點的日流量數據，構造BP和GRNN神經網絡模型，用BP神經網絡對變異后的徑流進行模擬，構造變異前后各水文站歷年的年和季節FDC散點圖和IHA指標與各生態徑流指標的相關系數圖進行分析。最后，針對遼河流域，利用Copula函數分析遼河流域水庫入庫流量邊緣分布及其生態徑流量，得出水庫可調水范圍，在滿足生態流量基礎上，保障遼河流域城市供水。
目錄
第1章 緒論 1
參考文獻 3
第2章 研究區域概況 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 自然災害 6
2.1.5 社會經濟概況 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 自然災害情況 10
2.2.6 社會經濟概況 12
2.3 遼河流域自然地理概況 12
2.4 數據來源 12
參考文獻 14
第3章 東江流域變異分析 15
3.1 序列初步診斷 16
3.2 序列詳細診斷 22
3.3 成因調查分析 25
參考文獻 26
第4章 東江流域基準期徑流模擬與預測 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 人工神經網絡 29
4.1.4 支持向量機 30
4.1.5 最小二乘支持向量機 30
4.1.6 自適應神經模糊推理系統 30
4.1.7 泰森多邊形法 30
4.1.8 反距離權重法 31
4.1.9 普通克里金插值法 31
4.1.10 相關系數 31
4.1.11 均方根誤差 32
4.1.12 納什系數 32
4.2 基準期單因子徑流預測研究 32
4.2.1 日徑流預測模型構建 32
4.2.2 日徑流預測結果 35
4.2.3 日徑流預測模型精度評價 41
4.2.4 月徑流預測模型構建 45
4.2.5 月徑流預測結果 45
4.2.6 月徑流預測模型精度評價 46
4.3 東江流域基準期多因子徑流模擬研究 48
4.3.1 日徑流模擬模型構建 48
4.3.2 日徑流模擬結果 50
4.3.3 日徑流模擬模型精度評價 54
4.3.4 月徑流模擬模型構建 55
4.3.5 月徑流模擬結果 56
4.3.6 月徑流模擬模型精度評價 58
參考文獻 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 自助小波人工神經網絡 64
5.1.4 交叉驗證 64
5.1.5 覆蓋指數 65
5.2 單因子徑流預測模型精度研究 65
5.2.1 母小波選取 65
5.2.2 小波人工神經網絡日徑流預測小波等級選取及模型構建 66
5.2.3 小波人工神經網絡日徑流預測 69
5.2.4 小波人工神經網絡月徑流預測小波等級選取及模型構建 73
5.2.5 小波人工神經網絡月徑流預測 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 小波人工神經網絡日徑流模擬小波等級選取及模型構建 76
5.3.3 小波人工神經網絡日徑流模擬 77
5.3.4 小波人工神經網絡月徑流模擬小波等級選取及模型構建 77
5.3.5 小波人工神經網絡月徑流模擬 78
5.4 數學統計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測不確定性分析 79
5.4.2 Bootstrap-WANN模型構建 79
5.4.3 Bootstrap-WANN模型預測結果分析 80
5.4.4 Bootstrap-WANN模型預測精度分析及不確定性評價 85
5.5 數學統計模型精度不穩定性研究 87
5.5.1 5 折交叉驗證W-ANN模型不穩定性研究 87
5.5.2 5 折交叉驗證W-ANN模型構建 88
5.5.3 5 折交叉驗證W-ANN模型預測結果 89
5.6 水文模型參數不確定性研究 92
參考文獻 98
第6章 水利工程對流域水文過程影響及水生態效應研究 99
6.1 研究方法 99
6.1.1 邊緣分布 100
6.1.2 邊緣分布函數的假設檢驗方法 102
6.1.3 豐枯遭遇情況劃分 102
6.1.4 兩變量的聯合概率分布 102
6.1.5 二維Copula聯合分布函數 103
6.1.6 逐月頻率計算法 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年徑流模擬過程分析 112
6.4 東江流域1974～2009年河流生態徑流過程分析 115
參考文獻 117
第7章 東江流域非一致性徑流預測研究 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建 125
7.4 非一致性條件下東江流域單因子月徑流預測 127
參考文獻 128
第8章 基于人工神經網絡模型的黃河干流水文變異后徑流預測 129
8.1 建模期、驗證期和模擬期 129
8.2 模型建立和參數率定 130
8.2.1 BP神經網絡模型的建立 130
8.2.2 GRNN網絡模型的建立 130
8.3 模型精度評定方法 131
8.4 結果與討論 131
8.4.1 人類活動和氣候變化對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神經網絡模擬結果 135
參考文獻 139
第9章 黃河流域水文變異后生態徑流指標的改變及對生物多樣性的影響 140
9.1 黃河流域生態徑流指標的變化 140
9.2 黃河流域生態徑流的變化對生物多樣性的影響 143
參考文獻 146
第10章 黃河流域生態徑流指標與IHA指標的比較及水文整體改變程度的評價 147
10.1 黃河流域生態徑流指標與IHA指標比較 147
10.2 黃河流域水文整體改變程度的評價 149
第11章 遼河流域豐枯遭遇下水庫生態調度研究 153
11.1 研究方法 153
11.1.1 邊緣分布選擇和參數估計 153
11.1.2 二維Copula聯合分布函數和非參數估計 153
11.1.3 生態徑流及計算方法 154
11.2 結果 154
11.2.1 邊際最優分布函數的確定 154
11.2.2 最優Copula函數的確定 155
11.2.3 豐枯遭遇分析 156
11.2.4 遼河流域水庫最小生態徑流評價分析 158
11.2.5 遼河流域水庫調度分析 159
參考文獻 163
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