论文目录 | |
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 引言 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-15页 |
| 1.2.1 水文模型不确定性研究进展 | 第10-13页 |
| 1.2.2 降低水文模拟不确定性的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 雨量站网优化研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.4 需要进一步研究的问题 | 第15页 |
| 1.3 研究内容及方案 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究思路及方案 | 第16-18页 |
| 2. 研究区域及方法 | 第18-43页 |
| 2.1 湘江流域 | 第18-21页 |
| 2.2 水文模型介绍 | 第21-26页 |
| 2.2.1 新安江模型介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.2 SWAT模型 | 第25-26页 |
| 2.3 研究区水文模型建立与检验 | 第26-31页 |
| 2.3.1 集总式新安江模型的建立与检验 | 第27-28页 |
| 2.3.2 半分布式新安江模型的建立与检验 | 第28-29页 |
| 2.3.3 SWAT模型的建立与检验 | 第29-31页 |
| 2.4 贝叶斯不确定性分析方法介绍 | 第31-35页 |
| 2.4.1 贝叶斯方法介绍 | 第31-32页 |
| 2.4.2 似然函数 | 第32页 |
| 2.4.3 先验分布 | 第32-33页 |
| 2.4.4 后验分布 | 第33页 |
| 2.4.5 自适应马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法 | 第33-35页 |
| 2.4.6 水文模型不确定性评价指标 | 第35页 |
| 2.5 雨量站网优化方法介绍 | 第35-43页 |
| 2.5.1 信息熵介绍 | 第35-38页 |
| 2.5.2 信息熵计算方法 | 第38-40页 |
| 2.5.3 基于信息熵的降雨站网优化方法 | 第40-41页 |
| 2.5.4 雨量站空间分布均匀度评价指标 | 第41-43页 |
| 3. 不同雨量站密度及空间分布下水文模拟效果分析 | 第43-56页 |
| 3.1 不同雨量站网下水文模拟确定性结果分析 | 第43-49页 |
| 3.1.1 给定站网密度下随机抽样次数的选取 | 第43-44页 |
| 3.1.2 不同雨量站网下水文模型结果分析 | 第44-49页 |
| 3.2 雨量站密度对水文模拟不确定性的影响分析 | 第49-52页 |
| 3.2.1 不同雨量站密度下水文模型参数不确定性分析 | 第49-50页 |
| 3.2.2 不同雨量站密度下水文模型不确定性分析 | 第50-52页 |
| 3.3 雨量站空间分布对水文模拟不确定性的影响分析 | 第52-55页 |
| 3.3.1 雨量站空间分布差异引起的模型参数不确定性分析 | 第52-53页 |
| 3.3.2 雨量站空间分布差异引起的水文模拟不确定性分析 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小节 | 第55-56页 |
| 4. 雨量站网的优化方法比较研究 | 第56-71页 |
| 4.1 最优雨量站网的空间分布分析 | 第56-59页 |
| 4.2 最优雨量站网对降雨时空分布描述精度分析 | 第59-64页 |
| 4.2.1 雨量站网对不同时间尺度下区域面均降雨描述精度分析 | 第59-63页 |
| 4.2.2 最优雨量站网在描述降雨空间分布上的精度分析 | 第63-64页 |
| 4.3 最优雨量站网用于水文模拟的精度分析 | 第64-70页 |
| 4.3.1 集总式模型模拟精度分析 | 第64-66页 |
| 4.3.2 半分布式模型模拟精度分析 | 第66-70页 |
| 4.4 本章小节 | 第70-71页 |
| 5. 结论及展望 | 第71-73页 |
| 5.1 结论 | 第71-72页 |
| 5.2 不足与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目和发表论文的情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
