水文預(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	程根偉、舒棟材
出版社：	中國水利水電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787508438290	出版時(shí)間：	2006-08-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	246	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　水文預(yù)報(bào)是水文學(xué)原理在流域水資源管理方面的應(yīng)用技術(shù)，數(shù)學(xué)模型是進(jìn)行水文預(yù)報(bào)最重要的方法?！端念A(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型》結(jié)合西南地區(qū)的水文觀測試驗(yàn)結(jié)果，對不同流域和河道徑流預(yù)測的關(guān)鍵問題進(jìn)行了綜合的介紹，特別是對森林區(qū)流域水文模型、巖溶區(qū)水文模型方法、河道洪水演算模型進(jìn)行了討論，還闡述了分布式水文數(shù)學(xué)模型的設(shè)計(jì)思想與建模技術(shù)。運(yùn)用動態(tài)系統(tǒng)理論研究了模型的穩(wěn)定性條件、參數(shù)可識別性等基本問題，分析了決定預(yù)報(bào)精度的相關(guān)因素?！端念A(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型》重點(diǎn)介紹了水文數(shù)學(xué)模型的實(shí)時(shí)校正方法，探討了水文模型智能化的理論與實(shí)現(xiàn)途徑，提出了一種按照專家知識進(jìn)行判決仿真的人工智能預(yù)報(bào)模型。其目的是對我國近期在水文預(yù)報(bào)理論與技術(shù)方面的相關(guān)成果進(jìn)行總結(jié)，為有關(guān)科技人員和學(xué)者提供可以參照使用的分析工具?！端念A(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型》可以作為工程水文學(xué)、流域水文模型與作業(yè)預(yù)報(bào)方面的教材，也可供研究生教學(xué)輔助參考。

作者簡介

暫缺《水文預(yù)報(bào)的理論與數(shù)學(xué)模型》作者簡介

圖書目錄

前言
第一章流域水文模擬技術(shù)進(jìn)展
第一節(jié) 水文數(shù)學(xué)模型歷史評述
第二節(jié) 降雨徑流模型
第三節(jié) 流域及河道匯流模型
第四節(jié) 集總系統(tǒng)變換方法
第五節(jié) 水文數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)理論
第六節(jié) 水文預(yù)報(bào)精度的主要限制
第七節(jié) 確定性水文模擬的發(fā)展方向
第二章巖溶流域水文數(shù)學(xué)模型
第一節(jié) 巖溶地區(qū)水文特點(diǎn)
第二節(jié) 巖溶水文模擬的基本方法
第三節(jié) 新安江巖溶水文模型結(jié)構(gòu)
第四節(jié) 算法結(jié)構(gòu)與參數(shù)分析
第五節(jié) 巖溶水文模型檢驗(yàn)
第三章基于分布式結(jié)構(gòu)的降雨徑流模型
第一節(jié) 山地森林區(qū)的主要水文過程
第二節(jié) 分布式水文模型結(jié)構(gòu)
第三節(jié) 單元水文模型
第四節(jié) 河網(wǎng)匯流演算模型
第五節(jié) 模型參數(shù)
第六節(jié) 模型應(yīng)用實(shí)例
第四章數(shù)字水系的提取及流域離散化研究
第一節(jié) 數(shù)字高程模型(DEM)
第二節(jié) 基于DEM的數(shù)字水系生成
第三節(jié) 基于水文響應(yīng)單元(HRU)的數(shù)字流域
離散化研究
第四節(jié) 流域拓?fù)潢P(guān)系算法研究
第五節(jié) 基于流域拓?fù)潢P(guān)系的河道匯流模型
第五章流域氣象要素的空間插值
第一節(jié) 降雨資料的插值處理
第二節(jié) 氣溫資料的插值處理
第三節(jié) 蒸發(fā)能力的空間變化
第六章河道洪水演進(jìn)模型
第一節(jié) 廣義示儲流量和水位關(guān)系
第二節(jié) 新Q～H繩套方程
第三節(jié) 三峽河道洪水演算模型
第四節(jié) 河道演算模型的理論分析
第五節(jié) 參數(shù)討論
第六節(jié) SXRFM的檢驗(yàn)
第七節(jié) 三峽模型的進(jìn)一步討論
第八節(jié) 河流退水預(yù)報(bào)模型
第七章實(shí)時(shí)校正水文模型
第一節(jié) 實(shí)時(shí)系統(tǒng)建模與模型特性
第二節(jié) 遞推最小二乘法與廣義最小二乘法
第三節(jié) 卡爾曼濾波(KF)
第四節(jié) 特殊KF算法
第五節(jié) KF在水文預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
第八章流域水文模型的發(fā)展趨勢
第一節(jié) 提高降雨估計(jì)的精度與預(yù)見期
第二節(jié) 控制論與水文模型的結(jié)合
第三節(jié) 人工智能和學(xué)習(xí)模型
第九章智能水文模型與專家系統(tǒng)
第一節(jié) 水文模型智能化
第二節(jié) 智能接口與自然語言辨識
第三節(jié) 模糊推理及模糊控制器
第四節(jié) 專家知識的量化與識別
第五節(jié) 參考校正模型與參數(shù)估計(jì)
第六節(jié) 一個(gè)具有穩(wěn)健性的水文模擬專家系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)