一、势函数在三峡地区夏季旱涝预测中的应用（论文文献综述）
孟德明[1]（2021）在《基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究》文中研究表明云或云系的分布、形态及其变化体现了大气运动状况和变化趋势,云的相关信息对开展天气系统分析和预报有着重要的先导价值。云区卫星资料中包含大量与台风、暴雨等重要天气相关的动力、热力以及水物质信息。合理同化卫星云观测资料,对于改善模式初始场具有十分重要的意义。为探索卫星云资料同化方法,本文构建了水凝物背景场误差协方差,通过引入水凝物控制变量,实现了水凝物变量的直接分析,进而建立了云区卫星资料自适应分区同化、云依赖的云区卫星资料变分同化、以及基于水凝物控制变量的集合-变分混合同化等方案,对如何更合理地同化卫星云资料这一科学问题开展了一系列的研究。首先,利用水凝物背景场误差协方差模型揭示了水凝物背景场误差协方差空间相关性和变量相关性,通过引入水凝物控制变量,实现了水凝物变量的直接分析。详细分析了水凝物背景场误差协方差特征:其空间相关性表明,水凝物变量相比常规变量具有更小的尺度和更强的局地性;其变量相关性表明,水凝物主要与温度、水汽以及速度势函数相关。一系列单点试验表明,合理刻画水凝物的空间相关性和变量相关性不仅可以使水凝物本身的增量在水平和垂直方向合理的传播,而且可以使其增量传递到其他常规变量,达到变量间平衡。其次,本文基于云量分类技术,进一步探究了云区和晴空区水凝物背景场误差协方差特征,在此基础上实现了云区卫星资料自适应分区同化。云区和晴空区水凝物背景场误差协方差特征分析表明,云区的背景场误差协方差具有更大的背景误差、更强的变量相关性、以及更小的水平特征长度尺度。基于云量分类技术的自适应分区同化方案可以根据卫星云观测自适应地判断云区位置并调整云区背景误差。单点试验表明,相比于晴空区,云区更大的背景误差使得分析场更相信观测。同化与预报试验结果表明,自适应分区同化方案使云区水凝物和水汽的量级和分布更为合理,从而改善了降水预报。再次,本文提出了“云依赖”的卫星云观测变分同化方案,在变分框架下实现了水凝物变量的云依赖分析。依据卫星云量,构建了云依赖的调整指数,使各变量的背景误差随云量变化,云量越大,背景误差越大,反之亦然。一系列的单点试验表明,云依赖的水凝物背景场误差协方差既缓解了自适应分区同化方案中边界不连续的问题,又可以在几乎不增加计算资源的前提下,在变分框架中实现云依赖且多元变量相关的分析。连续三周的循环同化试验表明,应用云依赖的水凝物背景场误差协方差可以更有效地利用云区卫星观测减少风场、热力场以及水汽场分析及预报误差,从而有效提升降水评分。强对流个例诊断表明,水凝物的云依赖分析增量可以传递到湿度场、风场中,湿度场和风场的改善可以进一步支撑水凝物的发展,有利于强对流的发生发展。最后,本文基于水凝物扩展控制变量的集合-变分混合同化方案,实现了水凝物流依赖且多变量相关的分析。水凝物混合同化方案可以结合气候态的水凝物背景场误差协方差和由集合成员计算得到的流依赖且多变量相关的背景场误差协方差,既可以引入流依赖的水凝物分析,又可以缓解样本误差带来的虚假相关。单点试验表明,水凝物混合同化方案可以产生流依赖的水凝物分析增量,集合协方差中的多变量相关性使得该增量可传递至常规变量中。连续两周的循环同化试验表明,水凝物混合同化方案有效减少了常规变量分析场和预报场的误差,并提高了降水预报技巧评分。详细诊断表明,云区卫星资料的集合-变分混合同化可以有效改善模式场中水凝物的分布。水凝物的改善通过变量间相关进一步增强了云区湿度分析和对流有效位能,改善了模式初始场中水凝物与常规变量间的协调性,从而提高降水预报精度。
孙嘉雪[2]（2020）在《辽河下游极端降水及与洪水联合分布特征分析》文中进行了进一步梳理依据辽河下游浑太水系1968-2018年的五个气象站点的日降水资料和两个水文站的日流量资料,构建极端降水指数（AM1D、AM5D、1mm）和年降水量序列,对极端降水的特性演变、极端降水与洪水二维联合分布特征进行分析与探讨。1.采用一元线性回归法、趋势系数法、R/S分析法、M-K突变检验、滑动t检验法和累计距平法对极端降水趋势变化进行分析,研究表明:四个指数随时间变化相关性均较小,研究时段内除AM1D有上升趋势外,其余指数均为下降趋势,未来趋势预测中,AM1D和AM5D不显着上升趋势,年降水量与1mm为不显着下降趋势,突变点整体看主要集中在1975年、1993年和2000年左右。2.基于Morlet复小波分析法,从小波系数实部等值线图、小波系数模等值线图、小波方差图和主周期趋势图四方面对极端降水周期规律进行分析,研究表明:均存在5-8年左右、12-19年左右和26-31年左右周期尺度,但是在表现稳定的时段有所差异;在17年左右的周期震荡均表现为最强,为第一主周期;三种序列均在2000年以前表现出平稳的周期,2000年后发生不同的改变。3.计算Pearson,Kendall和Spearman三种相关系数选择极值样本对,分别对极端降水指标和洪水指标进行GEV,Gamma,Lognormal,Log-Logistic和P-III这5种函数的边缘分布拟合,并进行K-S,Chi-Squared,Anderson-Darling三种检验,结果表明:AM7D与AM1R相关性最高,边缘分布均能较好的拟合指标序列,其中GEV分布和Lognormal分布分别为拟合极端降水指标和洪水降水指标的最优概率模型。4.基于二维Achimedean Copula函数构建极端降水与洪水的二维联合分布,并通过RMSE,AIC和BIC三种指标进行拟合优度评价,选择最优模型,绘制相关概率与重现期图,结果表明:Frank Copula函数为构建分布最优函数模型;随着辽河下游AM7D和AM1R指标增大,同现重现期相比联合重现期呈10倍甚至50倍的增长,说明两指标均大于等于特定值的发生发生可能性极小,推测洪水对极端降水的水文响应需要一定时间,有所延迟;给定AM7D特定值的条件下,AM1R发生的条件概率随着AM7D的增大而增大,条件重现期减小,概括来说就是降水指标值越大,洪水发生的可能性越大。
尤琦英[3]（2020）在《秦岭北麓西安主要供水河流水文丰枯演化及供水安全研究》文中提出水是人类赖以生存的根本,是人民生活、城市生产的基础。城市供水安全关系着国计民生,是城市可持续发展的必要保障。地表水是城市供水的重要来源。西安是我国东西部连接的纽带,在全国具有举足轻重的政治、经济地位。研究西安市主要供水河流的水文丰枯演化特征及供水安全,对西安市水资源的规划和调度具有重要意义。伴随着西安城市的发展,城市需水量、供水工程都在发生变化。据规划,“引汉济渭”工程建成后目前向西安市供水的石头河水库将主要向宝鸡地区供水,因此未来向西安城镇供水的当地主要地表水源为:黑河、石砭峪河和辋川河,而随着气候、环境的改变,各河流的径流量、丰枯补偿及干旱特征可能也已发生改变,如何在维护城市生态环境的前提下,有效保证城市供水安全是一个亟待解决的问题。因此,本研究选取位于秦岭北麓,对西安市供水有重要作用的黑河、石砭峪河和辋川河,利用非参数核分布原理建立了径流的边缘分布;利用多变量频率分析法的二维Copula函数理论和Vine Copula函数理论分析了径流的丰枯遭遇概率和重现期;利用游程理论和完全嵌套阿基米德Copula函数,分别从需水角度和各自径流水平角度对3条河流的干旱特征进行了研究;最后,进一步利用PTM（Partial trend method）法、去趋势预置白处理的曼-肯德尔秩次法（Trend free prewhitening Mann-Kendall）以及“靴带”（Bootstrap）检验,对3条河流季节尺度和年尺度下主要水文变量的变化趋势和突变进行了分析,并结合“引汉济渭”工程,对变化环境下如何调整城市水资源,保证城市供水安全进行了研究。得出的结论主要有:（1）主要供水河流黑河的径流分布特征近年来发生了较大改变,黑河黑峪口多年平均径流量为5.37亿m3,比当时黑河金盆水库建库时的计算值小了1.3亿m3。本次研究得到黑峪口水文站年径流的的变差系数Cv=0.56,偏态系数Cs=1.4Cv,与金盆水库建库时采用的Cv=0.37,Cs=3Cv,差别是比较大的;而石砭峪和李家河近年来的分布特征也有一些变化。（2）春、夏、秋3季,黑河、石砭峪河、辋川河3河径流之间两两丰枯同步的概率较大,春季为54.7%,夏季为47.2%,秋季为58.5%,而冬季约为20%。从丰枯同步概率上来说,春、夏、秋3季石砭峪河和辋川河对黑河的整体调节能力非常有限,冬季则具有一定的调节作用。（3）从需水角度分析,黑峪口干旱历时的均值约为3.79个月,烈度的均值约为4726万m3,峰值的均值约为1351万m3。1993年以后黑河干旱历时、烈度和峰值都有明显增强趋势;10年以下相同重现期时3站的历时相差不大,但10年以上相同重现期时石砭峪的干旱历时较短,而相同重现期时,总体上黑峪口的烈度率和峰值率略大于其他两站。总体来看,黑峪口的干旱程度稍大于其他两站。单阈值计算的干旱历时、烈度和峰值同时出现的轻、中、重型干旱事件中,石砭峪河的计算结果分别为0.174、0.350、0.177,同现概率计算结果相对较大,其相应重现期分别为3.113年、1.549年、3.060年,相对较短;辋川河的同现概率最小,重现期最长。（4）从季节尺度来看,3河径流春季基本都呈显着下降趋势,夏季呈微弱下降或无明显趋势,秋季都呈无明显变化趋势,但冬季3河径流变化趋势区别比较明显。从年尺度来看,黑河径流显着下降、辋川河次之,石砭峪河无明显变化。从年尺度和流量区间角度来看,黑峪口1984～2011年间相比1956～1983年间,年径流量整体下降趋势指数达到了-4.1692,石砭峪只有-1.5485,李家河为-2.9511。总的来看,黑峪口径流4季都存在突变点,石砭峪春季和冬季有突变点,李家河只有春季有突变点。（5）若将石头河水改供宝鸡,“引汉济渭”按规划2030年调入西安市水量8.32亿m3,归还被挤占的农业和生态用水,西安市2030年在50%水平年余水量约0.45亿m3,75%水平年缺水量约1.68亿m3,缺水率6.7%;95%水平年缺水约4.98亿m3,缺水率18.7%。其中城镇供水在50%水平年余水量0.35亿m3;在75%水平年缺水量0.11亿m3,缺水率0.6%;在95%水平年缺水量1.94亿m3,缺水率11%。若遇干旱年,建议西安市可以通过适当提高地下水开采量的同时,降低农业灌溉用水和生态用水保证率并在条件允许下加大“引汉济渭”配水量以达到供需平衡。
刘莉[4]（2020）在《基于TIGGE数据的分布式集合洪水预报研究》文中认为受气候变化和城市化的影响,极端水文气象事件频繁发生,洪水成为了影响我国乃至全世界最主要、破坏性最严重的自然灾害,严重威胁着社会经济安全。加强洪水预测预警对于缓解洪水灾害有着重要意义,越来越受到人们的关注。得益于气象科学和计算机技术的发展,基于数值天气预报的水文集合预报成为了洪水预报的主要手段,并证实在洪水预警中发挥着重要作用。本文从TIGGE数据的适用性研究入手,耦合数值天气预报产品和VIC分布式水文模型构建集合洪水预报系统,以兰江流域和雅鲁藏布江流域为研究对象,分析了预报系统对洪峰、洪量、径流成分等的预报能力,论文主要工作和取得的成果如下:（1）采用CSGD-EMOS和QM统计方法对ECMWF、NCEP以及CMA的降水预报进行后处理,比较了处理前后降水预报在梅雨季和台风季的预报能力,同时评估了不同阈值降雨量的预报表现。结果显示ECMWF和NCEP的降水数据在衢江流域具有不相上下的预报技能,但ECMWF在台风季表现更好,NCEP更擅长对梅雨季降水的预测。三个EPS都存在对小雨事件的低估和对暴雨事件的漏报。原始降水预报的有效预见期约为8天,经偏差纠正后,预见期可延长至10天及以上。QM擅长对偏差的纠正,但却无法保证预报的可靠度,而CSGD-EMOS在概率指标的评估中略胜一筹。（2）利用MPICH和ε-NSGAII遗传算法对VIC模型进行自动化并行参数率定,并针对日径流（VIC/D）和POT峰值径流（VIC/P）分别建立模拟框架,再利用模块法对径流进行重组,耦合TIGGE预报数据在兰江流域进行集合洪水预报。发现优化的率定策略和模块组合方法可以显着提高模型精度,流域日径流NSE维持在0.8以上,POT峰值的NSE达到0.9。研究发现,ECMWF是多模型超级集合的主要贡献者,其对CRPSS的贡献率达到20%。不同的集合方法表现不同,等权重超级集合的表现最差,给予ECMWF更多权重的集合方法可以取得更高的技能得分。径流预报的有效预见期约为10天,对POT峰值的预报存在显着地低估。（3）采用POR法从ε-NSGAII解决方案的帕累托最优前沿上选取一定数量的优先解,再加上不同率定目标函数的特征解,来研究模型参数不确定性对洪水及其成分的预报影响。基于ECMWF和VIC模型构建了雅鲁藏布江流域集合洪水预报系统,采用融雪追踪算法进行水文分成。结果显示考虑参数不确定性的VIC模型（NVIC）可以显着提高模型的模拟能力,但在预报中的表现略不及基于单个参数的VIC模型（SVIC）。集合预报系统对于年最大洪水的预见期为10天,其中融雪径流成分的遇见期约为7天。每年的第一场洪水基本可以提前5天预测到。地表径流中的融雪成分是总径流预报误差的主要来源,而降水径流的良好预测效果是总径流预测结果的主要贡献者。（4）误差统计分析显示VIC模型在雅鲁藏布江流域的模拟误差存在显着的季节性和月尺度变化特征,其中夏季和冬季误差分布分别为均一的高估和低估,但在春秋两季则呈现出过渡型误差分布,这可能和模型对这两个季节内复杂的水文过程模拟不足有着直接关系。根据误差分析及其变化规律,构建了半年尺度（ERRIS-H）、季节尺度（ERRIS-S）和月尺度（ERRIS-M）时变误差模型。结果显示对于预测应用时变误差模型可以比非时变误差模型（ERRIS-A）提供更高的后处理效率,能够额外减少34%的CRPS,多提高23%的NSE。ERRIS-A甚至对原始模型输出存在负面影响。对于预报应用,时变误差模型依然以7%左右的优势领先ERRIS-A。时变误差模型的功效基本于模型尺度正相关,ERRIS-S和ERRIS-M在误差不存在季内分布时表现难分伯仲,当季内误差存在时,月尺度模型表现更好。
高超[5]（2020）在《气候变化下基于事件特性的日随机降雨模型研究》文中进行了进一步梳理近年来,以全球变暖为主的气候变化对地球系统产生了深远的影响,其中水文循环是受影响最直接和最重要的环节之一。随着全球平均气温的升高,大气中可容纳的水汽含量增加,水文循环过程加速,导致降雨的频率和强度增加,进而引起极端水文事件频发,对人类生命财产安全和社会经济发展构成了严重威胁。研究气候变化对水文循环的影响,对水资源管理者与决策者在变化环境下进行有效的水资源规划与管理、水利工程设计和极端灾害事件预防等具有十分重要的意义。降雨是水文循环的重要驱动要素之一,降雨事件特性（降雨深、降雨历时、间隔时间和降雨时程分配）直接影响地表径流和河川径流的形成过程。在随机降雨模型中纳入对降雨事件特性的考虑,不仅有助于更好的诠释降雨过程,为有资料站点和无资料站点生成足够长度的模拟降雨序列,而且能为水文模拟提供多组可能性的降雨输入实现,对在气候变化下进行可靠的水文和农业脆弱性评估和预测具有重要作用。据此,本研究首先开发了基于降雨事件特性的日随机降雨事件模型,并应用于浙江省的观测站点和无资料地区且对其模拟效果进行了评估。然后,以浙江省东部的衢州流域为研究对象,研究了气候变化对降雨事件特性的影响。针对随机降雨事件模型不便在水文模拟中应用的局限性,本研究进一步将马尔科夫链和已开发的随机降雨事件模型耦合得到了能生成时间序列的随机降雨模型,并且在气象和水文两个方面对其表现性能进行了评估。最后,将该随机降雨模型与水文模型相结合评估了气候变化对径流的影响（包括平均径流、高流和低流过程）,并且量化了不同不确定性来源在不同径流过程中的贡献。本研究取得的主要成果如下:（1）通过Copula函数对降雨事件的降雨深和降雨历时模拟、基于出现概率的雨型生成以及指定雨型下的降雨时程分配随机模拟,构建了一个新的日随机降雨事件模型,并将其应用于浙江省的39个观测站点进行性能评估。随后,通过水文分区、无资料站点水文区划和同一水文区内观测站点降雨事件特性的反距离加权插值和最邻近观测站点不同雨型降雨时程分配的统计参数移植,将该日随机降雨事件模型扩展至建德站（假设其为无资料站点）,验证该模型应用至无资料站点的表现性能。结果表明,该模型能很好地再现降雨事件的各种特性,包括降雨深、降雨历时和两者之间的相依结构以及不同雨型的降雨时程分配。此外,将该模型拓展至无资料地区的模拟效果也很好。（2）在政府间气候变化专门委员会第五次评估报告提供的4个RCPs（Representative Concentration Pathways）排放情景和 17 个 GCMs（Global Climate Models）下,采用月尺度双伽玛分布映射法对GCMs的模拟降雨进行了偏差纠正,基于平均绝对误差百分比MAPE（Mean Absolute Percent Error）指数选取了适用于区域气候影响评估的偏差纠正GCMs,对选取GCMs模拟降雨事件特性的表现性能进行了评估,最后分析了气候变化下衢州流域降雨事件特性在未来时期的变化。结果表明,相较历史时期1971-2000而言,衢州流域在未来中期2041-2070和远期2071-2100的降雨事件发生次数将减少,但极端降雨深事件、短历时事件以及长历时间隔时间事件和极端历时间隔时间事件的发生频率可能将增加,且远期未来的变化幅度大于中期未来。此外,在未来时期,轻降雨事件中A雨型（Advanced,峰值靠前型）的降雨时程分配将逐渐均匀化,而强降雨和极端降雨事件中C雨型（Central,峰值中心型）和D雨型（Delayed,峰值延后型）的降雨时程分配却更加非均匀化,这可能将导致更大的洪峰流量出现,从而导致更严重的洪涝灾害事件发生。（3）通过与马尔科夫链模型耦合,将日随机降雨事件模型改进为日随机降雨模型,并进一步应用至水文模拟中,从降雨时间序列特性、极值降雨、降雨事件特性、径流特性和极值径流（包括高流和低流）等多个方面对该随机降雨模型的表现性能进行了评估。结果表明,除了对季风季节的小降雨（10%和25%分位点）和短历时极端降雨（Rld和R3d）有略微的高估外,该模型在重现其他降雨时间序列特性（如平均降雨和降雨各分位点）和降雨事件特性（如不同等级降雨事件、不同雨型的降雨时程分配和出现频率）上的表现性能都很好,尤其在长历时极端降雨上展现了较强（R5d和R7d）的模拟性能。在径流特性上,除了对年最大1天径流有些高估外,在常见径流特性（如平均径流和径流各分位点）以及高流（年最大3天和5天平均径流）和低流（年最小7天、30天和90天平均径流）上表现性能都很好。该随机降雨模型的不足之处在于对降雨和径流的年际变化存在略微低估现象。（4）在4个RCPs和选取的9个GCMs下,通过随机降雨模型与水文模型的结合,评估了气候变化下衢州流域平均径流、高流和低流在中期和远期未来的变化,并采用ANOVA（Analysisof Variance）方法量化了不同不确定性来源在这些径流中的贡献。结果表明,季风季节的月径流和年径流预计在未来都将增加,且高流增大,低流减小,远期未来的变化幅度大于中期未来。这意味着衢州流域在未来可能将面临更高的干旱和洪涝灾害风险。在平均径流预测中,GCMs是最大的不确定性来源,气候内部变异性（即随机性）次之,RCPs最小;在高流预测中,气候内部变异性和GCMs是两个主要的不确定性来源,两者的贡献相当。而在低流预测中,中期未来的不确定性来源依次为气候内部变异、GCMs和RCPs,而在远期未来,GCMs成为最大的不确定性来源,RCPs不确定性则与气候内部变异性贡献相当。相较高流预测,RCPs不确定性和GCMs不确定性在低流预测中发挥的作用更为明显,且随着时间的推移,两者在平均径流和低流预测中发挥的作用均逐渐增大。
徐震[6]（2020）在《气候变化下淮河地区径流响应研究》文中研究表明淮河流域由于其特定的地理位置和气候条件,导致旱涝灾害频发,为了减少灾害,一方面需要推行有效的治淮措施,另一方面需要建立准确的径流模拟模型,及时预防和应对可能出现的不利情况。气候变化直接影响着陆地水循环强度,增加了未来水文情势的不确定性,影响着区域社会进步与经济发展。因此研究气候变化下的径流响应,对深入了解旱涝机制变化规律、制定区域气候变化适应对策具有重要意义。本研究以淮河吴家渡以上集水区域为研究区,运用统计分析、水文模拟、气候模拟和水资源利用分析等研究方法,分析研究区的水文要素的演变趋势与规律特征,建立研究区水文模型,预测未来气候情景下的径流以及分析蚌埠市水资源利用状况。主要研究结论如下:（1）基于1979～2013年的历史观测资料,通过非参数M-K（Mann-Kendall）检验法和Morlet小波变换法研究降水、气温和径流的年际变化趋势与突变点、年内分布特征和周期规律。研究得出:研究区年降水均表现为不显着性减少趋势,突变点出现在2009年,年内分配不均匀性较大。年最高和最低气温均表现为显着性增加趋势,分别在1990年和1987年出现突变。年径流呈现不显着性减少趋势,径流的年内分配不均,尤其是7～8月作为淮河的主汛期,径流增长剧烈,而在冬春季节则易发生干旱,给防洪抗旱带来一定压力。径流和降水均呈现减少趋势,且存在11a的共同周期。（2）基于ArcGIS软件平台根据地形、土地土壤、水系等空间和属性数据库建立SWAT模型;运用SWAT-CUP软件对模型率定和验证,使模型适用于研究区的径流模拟。研究得出:子流域划分为43个时,模型的模拟效果最佳;率定期纳什效率系数、决定系数和百分比偏差三大指标分别为0.79、0.79和1.1%,验证期分别为0.72、0.72和6.4%,模型的模拟效果评价为“非常好”,模型在研究区的径流模拟准确度较高。（3）基于CMIP5模式,通过Taylor图法筛选出在研究区具有较强模拟能力的气候模式。研究得出:5模式集合平均明显优于单个模式,多模式集合平均可以明显改善模式的模拟能力,减少单个模式的不确定性对模拟结果的影响;未来径流相较于基准期呈现减少趋势,RCP4.5和RCP8.5两种情景下径流减少幅度分别为24.26%和33.35%,表明未来研究区出现干旱的概率较大。（4）基于未来径流预测结果对蚌埠市水资源供需进行分析。运用灰色关联分析筛选出需水量的主要影响因子,通过BP神经网络进行需水量预测,同时采用定额法和多元回归法验证需水量预测的准确性;根据径流频率曲线推算出未来水资源可利用量;对蚌埠市水资源供需进行分析和提出利用对策。研究得出:RCP4.5情景下的2022年缺水量较大,2025年的缺水量较小,而RCP8.5情景下的2027年缺水量较大,2022年的缺水量较小,不同情景的水资源供需呈现差异,说明气候变化对水资源变化有主要影响作用;针对严重缺水时段,可以通过启用天河应急水源和适当超采地下水来缓解,同时“南水北调”和“引江济淮”工程的外调水量亦可以缓解特旱年水资源紧缺情况。
陈海涛[7]（2019）在《农业干旱风险分析方法及应用研究》文中提出自然灾害是人类不可避免的自然现象,它的发生严重影响着社会经济及社会发展。在众多自然灾害中,旱灾是全球影响范围最广的自然灾害,在全球变暖的背景下,全球干旱有不断加重的趋势。目前,干旱灾害对于社会生活和经济发展的影响已经超过其他任何自然灾害,成为影响世界发展的重要不稳定因素和影响国民经济可持续发展的瓶颈因素。干旱缺水现象影响因素极其复杂,具有很强的不确定性,而风险分析是研究不确定性系统的有效的技术工具,在社会科学和经济学领域有着广泛的应用。本文针对目前农业干旱风险研究存在的问题和不足,以西安市为研究项目区,以夏玉米为研究对象,开展农业干旱风险分析方法及应用研究。取得的主要研究成果包括:（1）作物干旱特征分析在对农业干旱概念和量化评估指标分析、理解基础上,借助信息扩散和分形分析技术,对代表性作物的干旱特征和干旱发生规律进行研究。利用历年降水、气温和作物单产等资料,发现作物干旱发生时间分形规律,预测干旱发生时间、预估干旱程度,为防旱减灾提供科学依据。研究表明,西安市玉米气象干旱发生时间具有分形的特征,且气象干旱程度呈缓慢上涨趋势;玉米趋势产量整体递增,上升的趋势逐渐平缓,目前基本处于平稳状态。（2）基于信息扩散和混沌理论的作物生育期旱涝特征分析利用降水、温度等资料进行旱涝程度的评估,计算代表性作物各生育期的历年旱涝程度序列,利用混沌时间序列分析和预测方法,分析旱涝演化的混沌特征,对旱涝发生情况进行预估,并借助信息扩散技术探寻作物各生育阶段旱涝演化规律及影响作物产量的关键因素。计算结果表明,最大李雅普诺夫指数的混沌时间序列分析模型预测旱涝发生情况具有一定的准确性;信息扩散技术能够使样本数据光滑,能够较好地实现趋势分析。西安市玉米各生育阶段旱涝交替出现,呈现波动变化形式,其中出苗拔节、抽雄成熟阶段整体趋势有朝向干旱缓慢发展,其余两生育阶段整体趋势属于正常状态;玉米旱涝时间序列一定程度上存在混沌特征;拔节抽雄阶段发生旱涝程度对产量影响明显大于其他生育阶段。（3）农业旱灾风险模拟分析根据作物在不同生育期对水分亏缺敏感程度不同的规律,利用作物水分生产函数构建不同生育阶段水分亏缺对作物产量影响的数值模型,采用突变论评价方法,分析不同生育阶段水分亏缺对作物产量的突变影响、确定影响突变的因素,为优化作物灌溉提供理论支持。研究表明:播种前期土壤含水率对玉米干旱度有影响很大;出苗—拔节阶段的相对缺水率变化对玉米干旱度影响存在不稳定性,容易引起突变。（4）区域农业干旱风险评估体系研究利用Copula函数建立相邻生育阶段降雨量的联合分布,能够更全面地反映作物生育阶段干旱的特征。作物相对增产率的抗旱能力分析有助于真实反映实际的抗旱能力。所构建气象干旱概率与农业干旱风险系数相关曲线,可对未来发生农业干旱的风险进行概率预估。本文主要研究的4项内容均具有一定的创新性,主要创新点是:（1）建立了基于信息扩散技术与分形理论的作物干旱特征分析的新方法;（2）提出了利用信息扩散技术与混沌理论开展作物生育期旱涝特征分析方法;（3）构建了作物不同生育阶段缺水率与干旱度指标之间的突变势函数;（4）利用copula函数构建了作物各生育阶段降雨量的联合分布,建立了一套以农业旱灾损失大小为量化指标的新的农业干旱评估体系。
田岗[8]（2019）在《高速公路岩溶化边坡施工灾变特征及危险性评价研究》文中研究指明本文以贵瓮高速公路沿线的典型岩溶化边坡——大茅边坡为例,在总结相关岩溶资料的基础上,分析了岩溶发育的一般规律及其对边坡的不利影响;通过采用多种地球物理检测手段,综合识别分析了岩溶化边坡潜在异常区类型与分布情况;借助数学方法对岩溶化边坡的变形特征进行了预测分析与预警研究;利用有限元模拟软件,分析了不同岩溶工况条件下边坡施工的稳定性特征;根据综合模糊评价理论,对岩溶化边坡各施工阶段的危险性等级进行了评估分析。主要研究成果如下:（1）探讨了岩溶发育的一般特征及其对边坡工程的不利影响,分析了岩溶地区边坡可能产生的几种灾变失稳模式,并认为大茅边坡的潜在灾变失稳类型主要以土-岩复合式滑动失稳为主。（2）建立了基于多种检测手段的综合识别体系,通过对大茅边坡的综合检测分析,识别出大茅边坡所检测区域共有5类28个岩溶异常区,其岩溶发育总体规律呈现出“上密下疏,外强内弱”的特征。同时,借助综合检测得到的坡体岩溶发育特征与波速信息,对大茅边坡岩体质量等级进行了修正。（3）提出了一种灰色上、下限预测模型,使预测数据有了一定的区间宽度,通过在大茅边坡施工变形分析中的应用,发现实测数据落于灰色上、下限区间内的概率在61.54%～100%之间,除监测点D4、D5、D11的概率略低外,其余各监测点的概率多集中于70%～90%之间,个别监测点甚至达到100%。此外,还利用边坡滑落极限变形速率的经验公式,取监测点D1与D2滑落破坏时下限的平均变形速率与平均累计变形量,作为其灾变变形的临界控制预警值,为后续施工危险性评价工作中变形指标的量化提供了依据。（4）构建了一种改进型的尖点突变模型——虚实-突变模型,并认为岩溶化边坡的施工变形突变效应可以在2种变形趋势或状态之间转化,由此可形成4种突变形式,即:S-F型突变、F-S型突变、S-S型突变和F-F型突变。经虚实-突变模型在大茅边坡施工变形中的应用,发现大茅边坡的变形突变主要表现为S-F型、F-S型与S-S型等3种突变形式,其中S-F型突变形式对大茅边坡变形破坏的影响较大,易于引起大茅边坡变形开裂灾害的产生。（5）研究了不同岩溶工况条件下边坡施工稳定性特征,着重分析了无岩溶发育边坡模型、岩溶洞穴型边坡模型、岩溶填充型边坡模型以及岩溶水压型边坡模型等4种边坡模型在施工过程中的等效塑性区和坡后剪应力分布变化情况,并详细探讨了岩溶发育、施工变更和地震效应对大茅边坡施工稳定性的影响。（6）建立了用于岩溶化边坡施工危险性研究的“5级”评价模型体系,选取现场环境情况、区域水文情况、边坡变形情况、施工开挖情况和边坡控制措施等5个一级评价指标和16个二级评价指标,利用本文提出的专家-AHP综合确权法,定出了大茅边坡各评价指标的权重值,并结合大茅边坡相应施工月份的指标隶属度,分析了大茅边坡4-11月份施工灾变危险性等级的变化情况。目前,关于岩溶化边坡的专项研究成果相对较少,本文通过对贵瓮高速公路沿线典型岩溶化边坡展开的相关研究,可为今后类似岩溶化边坡工程的开展提供一定的借鉴与参考。
张晓瑜[9]（2018）在《基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究》文中研究表明高质量的预测结果对人们的生产生活具有重要的指导意义,有利于人们制定出更可靠的决策方案。预测是根据事物过去发展的现律,估计其未来发展趋势的一种理论。近十几年,各领域专家学者提出了数以万计的预测方法,预测学科得到了突飞猛进的发展。随着大数据时代的到来,挖掘海量非结构化和半结构化数据中蕴含的信息对预测方法提出了新的挑战。同时,如何提高预测方法在特定领域的精度成为了一个预测研究的重要研究方向。深度信念网络作为一种新兴的深度学习方法,相比传统预测方法,它可以学习到样本数据集固有的特征,可以广泛应用于很多领域并取得很不错的成绩。因此,本文主要就是考察改进深度信念网络在时间序列数据集的预测表现,并将改进模型应用到短期负荷预测中,验证改进模型的泛化能力。本文的主要工作如下:（1）设计了深度信念网络基本模型的最优配置策略。深度信念网络是一种特殊的深层神经网络。根据人工神经网络的改进方向,考察不同的激活函数和网络参数优化方法对深度信念网络基本模型的影响,找出了深度信念网络模型的最优配置,为之后的研究奠定了理论基础。（2）构建了基于受限玻尔兹曼机的递归神经网络点预测模型。时间序列是一个动态变化的系统。根据深度信念网络是一种静态输入输出关系的映射,将递归神经网络的反馈机制引入到深度信念网络模型中,构建了基于受限玻尔兹曼机和递归神经网络的深度学习框架,将此框架应用于时间序列的点预测模型中。对比结果证明,提出的新框架具有更高质量的预测性能。（3）提出了基于深度信念网络的上下界估计方法构建区间预测模型。常用于构建区间预测的方法——上下界估计方法是基于神经网络的。考虑到神经网络极易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺陷,采用深度信念网络改进上下界估计方法,给出了基于深度信念网络的上下界估计方法,实验结果证明,使用此方法构建的时间序列区间预测模型具有更高的预测精度。（4）将改进的深度信念网络应用到短期负荷功率预测。考虑到短期负荷功率预测对电力系统的重要性以及验证改进模型的泛化能力,将改进的深度信念网络分别应用到短期负荷功率的点预测和区间预测研究中,提高短期负荷功率的预测精度。根据负荷功率数据随时间周期性变化的特性和相似日的概念,使用改进的深度信念网络分析负荷数据在不同时刻、不同日期以及不同季节的预测表现。
孙凤云[10]（2018）在《长江流域旱涝灾害预估》文中认为长江流域是我国第一大流域,覆盖全国19%的国土面积,容纳全国33%的人口总数,储备全国36%的水资源量,贡献全国40%的GDP。然而近年来,在全球极端气候加剧的背景下,长江流域水资源脆弱性增强,水文极端事件频发。水资源的极端波动影响长江流域的生态平衡、经济发展、社会安定、甚至国家兴衰。论文以长江流域为研究对象,评估流域历史及未来的气候变化,建立全流域的气象-水文耦合模拟预测系统,在此基础上预估长江流域至本世纪末干旱和洪涝的时空演变趋势。论文的主要工作与研究结论概括为以下几个方面:（1）论文检测了长江流域上世纪中叶至本世纪初的气候及水文变化趋势。19562013年148个气象观测站气温及降水检测结果表明:长江流域整体的气温呈现上升趋势,降水呈现降低趋势。其中日最低气温的升高幅度高于日最高气温,分别每年升高0.021°C和0.013°C,降水总量以每年0.36 mm的趋势递减。19562013年18个水文站月观测径流趋势检测结果表明:仅有高场站、武胜站及城陵矶站的河道径流分别以每年-5.969 m3/s、-5.005 m3/s和-45.267 m3/s的趋势减少,其余15个水文站点的观测径流均无显着变化趋势。19902010年18个水文站日观测径流趋势检测结果表明:长江中上游水文站攀枝花、华弹、屏山、武胜、北碚、寸滩、黄陵庙及沙市监测径流呈现升高的趋势;朱沱及武隆水文站径流没有呈现明显变化趋势;石鼓、高场、万县、宜昌、城陵矶、螺山、汉口及大通水文站径流呈现降低趋势。19902010年18个水文站径流突变点检测结果表明:除华弹站及城陵矶站以外,长江流域各站点均未发生明显的模式改变,表明人类活动对长江流域整体的径流影响不表现为显着的模式突变式的改变,该结果为水文模型模拟的可行性奠定基础。该部分结果为深入理解及合理解析长江流域未来趋势变化提供知识储备及背景支撑。（2）论文评估了CMIP5对长江流域历史阶段降水及气温的模拟能力,并提出了新的降尺度算法。CMIP5模型的RCP 4.5及RCP 8.5模拟数据与观测数据比较结果表明:CMIP5模型对长江流域历史气候的模拟能力欠佳,模拟偏差均较大,总体来说,所选的CMIP5模型模拟降水普遍高于观测降水,而模拟气温普遍低于观测气温。对论文提出的降尺度方法有效性评估结果表明:该降尺度算法能较好地满足极端气候事件的研究需求,其对均值、标准差和偏差范围的改善效果,对降水季节性统计特征的修正效果,对趋势的保留和对极值的处理效果均较好。基于降尺度后的CMIP5数据,预测长江流域20062100年气候变化结果表明:流域未来的预测降水、最高及最低气温的平均值均有望增加,且RCP 8.5情景的升高幅度高于RCP 4.5情景。降尺度后各个站点的变化率在空间上具有连续性及一致性,空间变化梯度并不明显。20062100这95年间长江流域总体来说,RCP 4.5和RCP 8.5情景下的日降水量分别预计增加0.35 mm和0.17 mm,最高气温预计升高2.89°C和5.70°C,最低气温预计升高2.54°C和5.20°C。（3）论文建立了长江流域的Soil and Water Assessment Tool（SWAT）水文模型,模拟流域历史水循环特征及预测流域未来的水资源时空动态变化。SWAT模型率定及验证的结果表明:基于18个水文站点19902010年日径流观测数据,计算率定期及验证期的决定系数R2平均值（方差）分别为0.76（0.023）和0.67（0.031）,纳什系数NS的平均值（方差）分别为0.67（0.031）和0.68（0.017）,表明论文构建的SWAT模型可以较好地模拟研究区的水循环特征,满足本论文进一步研究的需求。模拟及预测长江流域19602100年产水量、土壤含水量及大通水文站河道径流量结果表明:19602005年历史观测气象资料与同时期的CMIP5气候模式模拟结果比较吻合。而经预测,20062100年间,流域产水量、土壤含水量及大通水文站河道径流量均会有所升高。流域水文建模为认识流域未来长期气候变化下水资源的响应提供可靠的技术手段。（4）论文预测和评估了长江流域21世纪后80年的气象干旱、水文干旱与农业干旱状况。干旱强度、严重度、频率和持续时间的评估结果表明:长江流域未来的干旱强度较历史阶段会发生很大的转变,表现为低强度的干旱事件有望减少,极端和异常极端强度的干旱事件有望增加。未来时段,气象干旱和水文干旱的严重度稍有降低的趋势,而农业干旱严重度呈现升高的趋势,RCP 8.5情景下的升高幅度较RCP 4.5情景下更明显。在长江源头区域及围绕四川、贵州和重庆的交汇区域农业干旱升高的趋势尤为显着。21世纪后80年中,干旱频率和持续时间并无显着趋势变化,但干旱持续时间较历史阶段有所延长。降水量、产水量和土壤含水量的干旱检测性能评估结果表明:在检测干旱时,降水量较产水量和土壤含水量对轻度干旱的识别更灵敏,而且可以更早的检测到干旱的发生,而产水量和土壤含水量对干旱持续性的检测更可靠。此外,土壤含水量综合考虑了蒸散发过程,所以对全球气温变暖的表征更有效。这些认识有助于我们了解不同干旱描述符之间的相互关系,对干旱减缓措施的制定与实施具有实际的指导意义。利用CMIP5模型预测干旱效果表明:干旱的预测结果因模型而异,所以基于单个模型的预测结果不能揭示未来气候变化的不确定性,多模型集成的方式提供了未来发展方向的不同可能,预测结果更可靠。尽管科学界在预测未来的气候变化方面已经取得了丰硕的成果,但离精准预测依然还有很长的路要走。（5）对长江流域125条主要河道的径流量进行非稳态洪涝频率分析,包括洪峰峰值、洪峰频率及洪峰回归周期对应的回归水平的变化趋势,结果表明:RCP 4.5及RCP 8.5情景下长江流域绝大多数河道的洪峰峰值和洪峰频率均呈现为明显升高趋势或无明显的变化趋势,即未来长江流域的洪峰峰值和洪峰频率不会低于历史水平,绝大多数河道都会呈现升高的趋势。升高的洪峰峰值会对现有水利工程的承载力和安全性带来挑战;频发的洪涝灾害会威胁人民的生活和安全,社会生产和安定。对流域20、50和100年回归周期的回归水平分析可知,长江流域上游源头区域回归水平较低,而中部及东部区域回归水平较高,主河道的回归水平最高。该结果可为长江流域科学、务实、高效的抗洪减灾工作提供理论支撑与决策支持。
二、势函数在三峡地区夏季旱涝预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、势函数在三峡地区夏季旱涝预测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 气象卫星资料同化研究进展 |
| 1.2.1 晴空气象卫星资料同化进展 |
| 1.2.2 云雨区气象卫星资料同化进展 |
| 1.3 背景场误差协方差研究进展 |
| 1.3.1 同化系统中背景场误差协方差重要性 |
| 1.3.2 水凝物背景场误差协方差研究进展 |
| 1.4 问题的提出 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 水凝物控制变量背景场误差协方差及卫星云观测同化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水凝物控制变量背景场误差协方差 |
| 2.2.1 背景场误差协方差计算样本 |
| 2.2.2 背景场误差协方差计算模型 |
| 2.2.3 背景场误差协方差特征讨论 |
| 2.3 卫星云观测同化与预报系统 |
| 2.3.1 卫星云观测同化与预报系统 |
| 2.3.2 卫星云观测单点试验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于云量分类技术的卫星云观测自适应分区同化方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于云量分类的水凝物背景场误差协方差计算模型 |
| 3.2.1 云量分类计算模型 |
| 3.2.2 云区和晴空区水凝物背景场误差协方差 |
| 3.2.3 云区和晴空区背景场误差协方差特征对比分析 |
| 3.3 基于云区水凝物背景场误差协方差自适应分区同化 |
| 3.3.1 有云环境下背景场误差协方差优化 |
| 3.3.2 云区自适应分区同化方案单点试验 |
| 3.3.3 自适应分区同化对降水过程的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于“云依赖”技术的卫星云观测变分同化方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于“云依赖”技术的背景场误差协方差 |
| 4.2.1 云区定义及云指数计算 |
| 4.2.2 云依赖背景场误差协方差优化 |
| 4.3 基于“云依赖”技术的变分同化 |
| 4.3.1 单点试验 |
| 4.3.2 云依赖变分同化方案批量试验评估 |
| 4.3.3 云依赖变分同化方案对降水过程的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于水凝物扩展控制变量的卫星云观测集合-变分混合同化方案研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水凝物集合-变分混合同化方案 |
| 5.2.1 水凝物集合样本 |
| 5.2.2 水凝物扩展控制变量 |
| 5.3 基于水凝物扩展控制变量的集合-变分混合同化 |
| 5.3.1 单点试验 |
| 5.3.2 水凝物混合同化方案批量试验评估 |
| 5.3.3 水凝物混合同化方案对降水过程的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（2）辽河下游极端降水及与洪水联合分布特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 极端降水研究现状 |
| 1.2.2 边缘概率分布模型研究现状 |
| 1.2.3 Copula函数及水文联合分布研究现状 |
| 1.2.4 辽河流域研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线图 |
| 2.研究区概况 |
| 2.1 流域概况与地理位置 |
| 2.2 水文气象特征 |
| 2.3 工程与开发利用 |
| 3.极端降水特性趋势变化研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 一元线性回归 |
| 3.1.2 趋势系数法 |
| 3.1.3 R/S分析法 |
| 3.1.4 M-K突变检验 |
| 3.1.5 滑动t检验 |
| 3.1.6 累计距平法 |
| 3.2 极端降水特性趋势分析 |
| 3.2.1 趋势系数与一元线性回归分析 |
| 3.2.2 R/S分析 |
| 3.2.3 M-K突变检验 |
| 3.2.4 滑动t突变检验 |
| 3.2.5 累计距平分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.极端降水特性周期规律研究 |
| 4.1 小波分析法 |
| 4.1.1 小波函数 |
| 4.1.2 Morlet小波分析 |
| 4.1.3 小波变换 |
| 4.2 极端降水特性周期规律分析 |
| 4.2.1 年降水量 |
| 4.2.2 最大一日降水量 |
| 4.2.3 最大五日降水量 |
| 4.3 本章小结 |
| 5.指标边缘分布拟合研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 相关系数 |
| 5.1.2 边缘分布函数 |
| 5.1.3 参数估计方法 |
| 5.1.4 检验方法 |
| 5.2 极值样本对的相关性分析 |
| 5.3 极端降水指标边缘分布拟合分析 |
| 5.4 洪水指标边缘分布拟合分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.极端降水指标与洪水指标联合分布研究 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 Copula函数 |
| 6.1.2 阿基米德Copula函数 |
| 6.1.3 Copula函数参数估计 |
| 6.1.4 拟合优度评价 |
| 6.1.5 联合分布概率与重现期 |
| 6.2 基于二维Copula函数的极端降水与洪水联合分布构建 |
| 6.2.1 参数估计与拟合优度检验 |
| 6.2.2 联合概率与联合重现期分析 |
| 6.2.3 联合超越概率与同现重现期分析 |
| 6.2.4 条件概率和条件重现期分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）秦岭北麓西安主要供水河流水文丰枯演化及供水安全研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水文序列分布研究现状 |
| 1.2.2 水文序列丰枯遭遇分析现状 |
| 1.2.3 干旱分析研究现状 |
| 1.2.4 水文序列趋势和突变分析研究现状 |
| 1.2.5 城市供水安全研究现状 |
| 1.3 已有研究中需要进一步讨论的问题 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 本文创新点 |
| 第二章 研究区概况和研究数据 |
| 2.1 研究区自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候水文 |
| 2.1.4 土壤植被 |
| 2.2 研究区社会经济概况 |
| 2.3 研究区供水历史及现状 |
| 2.3.1 研究区城市供水历史 |
| 2.3.2 研究区城市供水现状 |
| 2.4 研究数据 |
| 第三章 河流径流分布变化特征 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 皮尔逊Ⅲ型分布 |
| 3.1.2 核分布原理 |
| 3.1.3 分布的检验和优选 |
| 3.2 河流径流分布特征 |
| 3.2.1 季节尺度径流分布特征 |
| 3.2.2 年尺度径流分布特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 河流径流丰枯遭遇分析 |
| 4.1 两变量丰枯遭遇分析 |
| 4.1.1 二维Copula函数理论 |
| 4.1.2 两两丰枯遭遇分析 |
| 4.2 三变量丰枯遭遇分析 |
| 4.2.1 Vine Copula函数理论 |
| 4.2.2 三变量径流C-Vine Copula函数建立 |
| 4.2.3 季节尺度3变量径流丰枯遭遇分析 |
| 4.2.4 重现期分析 |
| 4.2.5 条件概率计算 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 河流水文干旱特征分析 |
| 5.1 干旱定义 |
| 5.2 游程理论和干旱识别 |
| 5.2.1 游程理论 |
| 5.2.2 黑峪口干旱特征变量识别 |
| 5.2.3 石砭峪干旱特征变量识别 |
| 5.2.4 李家河干旱特征变量识别 |
| 5.3 完全嵌套阿基米德Copula函数 |
| 5.4 干旱特征变量的分析 |
| 5.4.1 单变量干旱特征分布和干旱重现期 |
| 5.4.2 干旱特征变量的联合分布和干旱重现期 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 河流径流趋势和突变特征分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 线性倾向估计 |
| 6.1.2 Mann–Kendall检验 |
| 6.1.3 TFPW-MK检验 |
| 6.1.4 基于Bootstrap检验的PTM法 |
| 6.1.5 Pettitt法 |
| 6.1.6 TFPW-Pettitt法 |
| 6.2 河流径流变化趋势分析 |
| 6.2.1 径流季节尺度趋势分析 |
| 6.2.2 径流年尺度趋势分析 |
| 6.3 河流径流突变分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 河流供水对象供水安全评判 |
| 7.1 供水对象2030年需水量预测 |
| 7.1.1 预测原则 |
| 7.1.2 需水预测 |
| 7.2 供水对象2030年地表供水量预测 |
| 7.2.1 预测原则 |
| 7.2.2 地表水源现状 |
| 7.2.3 地表水可利用量预测 |
| 7.3 供水对象2030年地下水开采量预测 |
| 7.3.1 地下水开采状况 |
| 7.3.2 供水对象地下水开采量预测 |
| 7.4 供水对象其它供水水源 |
| 7.4.1 再生水 |
| 7.4.2 雨洪水 |
| 7.5 可供水资源总量 |
| 7.6 供水对象2030年供水安全预判 |
| 7.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于TIGGE数据的分布式集合洪水预报研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 集合数值天气预报模式 |
| 1.2.2 水文集合预报系统 |
| 1.2.3 分布式集合洪水预报 |
| 1.2.4 研究存在的问题及发展趋势 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2. TIGGE日值降水预报在中国衢江流域的适用性评估 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 研究区域和数据介绍 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 统计后处理方法 |
| 2.3.2 评估方法 |
| 2.4 研究结果与分析 |
| 2.4.1 预报准确度分析 |
| 2.4.2 绝对指标分析 |
| 2.4.3 概率指标分析 |
| 2.5 讨论与小结 |
| 3. 基于TIGGE数据的中期集合洪水预报在兰江流域的研究 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 研究区域和数据介绍 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 研究框架 |
| 3.3.2 VIC水文模型简介 |
| 3.3.3 耦合并行遗传算法的水文模型率定策略 |
| 3.3.4 基于模块法的模型输出组合 |
| 3.3.5 多模型集合方法 |
| 3.3.6 评估指标 |
| 3.4 研究结果与分析 |
| 3.4.1 VIC模型在率定、验证期的模拟效果分析 |
| 3.4.2 等权重单EPS集合的性能评估 |
| 3.4.3 基于不同集合方法的多模型超级集合的评估 |
| 3.4.4 POT峰值预报和QM后处理结果 |
| 3.5 讨论与小结 |
| 4. 水文集合预报在雅鲁藏布江典型洪量及其径流成分预测中的研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 研究区域和数据介绍 |
| 4.2.1 雅鲁藏布江流域概况 |
| 4.2.2 数据介绍 |
| 4.3 方法简介 |
| 4.3.1 水文模型率定方法 |
| 4.3.2 帕累托最优参数组选取方法 |
| 4.3.3 基于融雪追踪算法的径流组分分割 |
| 4.3.4 ECMWF预报数据后处理 |
| 4.3.5 评估指标 |
| 4.4 研究结果分析与比较 |
| 4.4.1 VIC模型对雅江径流的模拟能力评估 |
| 4.4.2 参数化QM对ECMWF气象预报的处理效果 |
| 4.4.3 VIC-ECMWF系统对典型洪量的预报能力 |
| 4.4.4 VIC-ECMWF系统对洪量成分的预报能力 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 5. 基于时变误差模型的水文预报提高和不确定性量化分析 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 数据介绍 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 VIC模型与冰川模块 |
| 5.3.2 ERRIS误差模型 |
| 5.3.3 误差统计的时变特征与时变ERRIS模型 |
| 5.3.4 评估方法 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 误差统计的时变特征 |
| 5.4.2 时变误差模型整体性能评估 |
| 5.4.3 误差模型在不同季节的表现 |
| 5.4.4 误差模型在不同月份的表现 |
| 5.4.5 从参数角度解析误差模型的表现 |
| 5.5 讨论与小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历及科研成果 |
| 个人简历 |
| 科研成果 |
| 主持/参与科研项目 |
| 学术会议 |
（5）气候变化下基于事件特性的日随机降雨模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 随机降雨模型 |
| 1.2.2 气候变化情景及全球气候模式 |
| 1.2.3 气候变化对降雨特性的影响研究 |
| 1.2.4 随机降雨模型在水文模拟中的应用 |
| 1.2.5 气候影响评估中的不确定性 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 日随机降雨事件模型的开发与应用 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 日随机降雨事件模型在观测站点的开发 |
| 2.2.2 日随机降雨事件模型在无资料站点的延伸 |
| 2.3 研究区域和数据 |
| 2.3.1 研究区域 |
| 2.3.2 研究数据 |
| 2.4 研究结果 |
| 2.4.1 SOM水文分区结果 |
| 2.4.2 观测站点日降雨事件序列模拟 |
| 2.4.3 无资料站点日降雨事件序列模拟 |
| 2.5 结果分析与讨论 |
| 2.5.1 与基于事件的随机降雨模型对比 |
| 2.5.2 与两个基于马尔科夫链的随机降雨模型对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 气候变化对衢州流域日尺度降雨事件特性的影响 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 研究区域和数据 |
| 3.2.1 研究区域 |
| 3.2.2 降雨数据 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 降雨偏差纠正方法 |
| 3.3.2 降雨偏差纠正效果评估及GCMs选取 |
| 3.3.3 降雨事件及其特性提取 |
| 3.3.4 GCMs模拟降雨事件特性的性能评估 |
| 3.3.5 降雨事件特性的未来变化评估 |
| 3.4 研究结果 |
| 3.4.1 基于降雨偏差纠正效果的GCMs选取 |
| 3.4.2 所选GCMs在模拟降雨事件特性方面的性能 |
| 3.4.3 降雨事件特性的未来变化 |
| 3.5 结果分析与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于事件模拟的日随机降雨模型的开发与水文气象评估 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 研究区域和数据 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 日随机降雨模型SDRM-MCREM |
| 4.3.2 水文模型GR4J |
| 4.3.3 SDRM-MCREM的性能评估方法 |
| 4.4 研究结果 |
| 4.4.1 SDRM-MCREM的性能评估结果 |
| 4.4.2 SDRM-MCREM在水文模拟中的性能评估结果 |
| 4.5 结果分析与讨论 |
| 4.5.1 与其他随机降雨模型的对比 |
| 4.5.2 Copula函数对极值降雨和径流模拟的影响 |
| 4.5.3 SDRM- MCREM模拟结果的年际变化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 气候变化下衢州流域的径流变化及不确定性贡献 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 研究区域和数据 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 温度偏差纠正方法 |
| 5.3.2 日随机降雨模型SDRM-MCREM |
| 5.3.3 水文模型GR4J |
| 5.3.4 不同不确定性来源的贡献率 |
| 5.4 研究结果 |
| 5.4.1 降雨和温度的偏差纠正结果 |
| 5.4.2 平均径流和极端径流的未来变化 |
| 5.4.3 平均径流和极端径流中不同不确定性来源的贡献 |
| 5.5 结果分析与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 创新点 |
| 6.2 结论 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及科研成果 |
（6）气候变化下淮河地区径流响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水文要素演变分析 |
| 1.2.2 基于SWAT模型的径流模拟 |
| 1.2.3 气候变化下的水文、水资源响应 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与气候要素分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 气候要素分析 |
| 2.2.1 Mann-Kendall检验法 |
| 2.2.2 小波变换法 |
| 2.2.3 降水变化分析 |
| 2.2.4 气温变化分析 |
| 2.2.5 径流变化分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于SWAT水文模型的径流模拟 |
| 3.1 模型概述 |
| 3.1.1 SWAT模型原理 |
| 3.1.2 SWAT模型结构 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 DEM数据 |
| 3.2.2 土地利用数据 |
| 3.2.3 土壤类型数据 |
| 3.2.4 气象水文数据 |
| 3.3 模型建立与运行 |
| 3.3.1 空间数据离散化 |
| 3.3.2 气象数据加载与所有数据写入 |
| 3.3.3 SWAT模型运行与结果读取 |
| 3.4 参数率定与验证 |
| 3.4.1 参数敏感性分析 |
| 3.4.2 参数率定与验证 |
| 3.5 模拟结果与评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 未来气候下的径流预测 |
| 4.1 CMIP5模式 |
| 4.1.1 模式简介 |
| 4.1.2 数据来源与处理 |
| 4.2 气候模式适应性评估 |
| 4.2.1 模式评估优选 |
| 4.2.2 降水评估 |
| 4.2.3 气温评估 |
| 4.3 未来气候下的气象要素分析 |
| 4.3.1 未来降水变化 |
| 4.3.2 未来气温变化 |
| 4.4 未来气候变化下的径流模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 径流预测在蚌埠市的应用 |
| 5.1 自然环境与社会经济概况 |
| 5.1.1 自然概况 |
| 5.1.2 社会经济概况 |
| 5.2 水资源概况与开发利用状况 |
| 5.2.1 水资源特点 |
| 5.2.2 水资源可利用量 |
| 5.2.3 存在问题 |
| 5.3 需水量预测 |
| 5.3.1 预测原则与分类 |
| 5.3.2 预测方法与步骤 |
| 5.3.3 需水量预测结果 |
| 5.4 水资源供需分析 |
| 5.5 水资源利用对策 |
| 5.5.1 现状与问题 |
| 5.5.2 特旱年的应急对策 |
| 5.5.3 水资源保护建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）农业干旱风险分析方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状述评 |
| 1.2.1 研究状况 |
| 1.2.2 当前研究中存在主要问题 |
| 1.3 研究内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 地形地貌 |
| 1.4.2 水文气象 |
| 1.4.3 土壤植被 |
| 1.4.4 主要农作物 |
| 2 基于信息扩散和分形技术的作物干旱特征分析 |
| 2.1 基于信息扩散和分形技术的作物干旱特征分析方法 |
| 2.1.1 干旱程度评估指标 |
| 2.1.2 气象干旱预测 |
| 2.1.3 作物干旱预估 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 基础数据 |
| 2.2.2 西安市历年玉米干旱程度 |
| 2.2.3 西安市玉米气象干旱预测 |
| 2.2.4 西安市玉米干旱产量预测 |
| 2.3 小结 |
| 3 基于信息扩散和混沌理论的作物生育期旱涝特征分析 |
| 3.1 基于信息扩散和混沌理论的作物生育期旱涝特征分析方法 |
| 3.1.1 旱涝程度和产量影响评估指标 |
| 3.1.2 旱涝演化特征分析 |
| 3.1.3 作物产量影响分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 基础数据 |
| 3.2.2 各生育阶段旱涝程度和标准化产量残差 |
| 3.2.3 旱涝演化特征分析 |
| 3.2.4 旱涝对产量影响分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 基于尖点突变干旱度模拟分析 |
| 4.1 基于尖点突变干旱度模拟分析 |
| 4.1.1 突变理论及尖点突变模型 |
| 4.1.2 干旱度指标的构建及干旱情景设定 |
| 4.1.3 基于尖点突变理论的干旱度评价模型的构建 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 基础数据 |
| 4.2.2 不同干旱情景下的干旱度分析 |
| 4.2.3 不同干旱情景设置下干旱度突变分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于COPULA函数的农业干旱风险评估体系 |
| 5.1 基于COPULA函数的区域农业干旱风险评估体系方法简介 |
| 5.1.1 农业干旱风险评估体系 |
| 5.1.2 作物生育期降雨量概率分析 |
| 5.1.3 抗旱能力分析评价 |
| 5.1.4 农业干旱风险分析 |
| 5.1.5 农业干旱风险曲线的构建 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 基础数据 |
| 5.2.2 作物生育期降雨量概率分析 |
| 5.2.3 基于作物相对增产率抗旱能力及基于损失率的干旱风险 |
| 5.2.4 抗旱能力及干旱风险曲线 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间取得的科研成果 |
（8）高速公路岩溶化边坡施工灾变特征及危险性评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 岩溶地质成因及诱发灾害 |
| 1.2.2 边坡结构特征及破坏机理 |
| 1.2.3 边坡无损检测及灾害识别 |
| 1.2.4 边坡变形监测及预警技术 |
| 1.2.5 边坡工程稳定性数值模拟 |
| 1.2.6 边坡工程灾害危险性评价 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 岩溶发育规律及其对边坡的破坏影响 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 工程概况 |
| 2.2.2 工程地质条件 |
| 2.2.3 水文地质条件 |
| 2.2.4 不良地质现象 |
| 2.2.5 工程地质评价 |
| 2.2.6 支护设计方案 |
| 2.3 岩溶发育的影响因素 |
| 2.3.1 气候条件 |
| 2.3.2 生物条件 |
| 2.3.3 地形地貌条件 |
| 2.3.4 地层岩性条件 |
| 2.3.5 岩层产状与构造条件 |
| 2.4 岩溶发育对边坡稳定性的影响 |
| 2.4.1 岩溶的主要存在形式 |
| 2.4.2 岩溶对边坡稳定的作用机理 |
| 2.5 岩溶化边坡灾变失稳模式分析 |
| 2.5.1 土质滑坡式失稳 |
| 2.5.2 岩质滑坡式失稳 |
| 2.5.3 边坡倾覆式失稳 |
| 2.5.4 边坡崩塌式失稳 |
| 2.5.5 边坡复合式失稳 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 岩溶化边坡潜在异常区综合检测研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于地震反射波法的岩土体检测技术 |
| 3.2.1 地震反射波检测原理 |
| 3.2.2 地震反射波现场检测方法 |
| 3.2.3 典型异常区的反射波图谱特征 |
| 3.3 基于瑞雷波法的岩土体检测技术 |
| 3.3.1 瑞雷波检测原理 |
| 3.3.2 瑞雷波现场检测方法 |
| 3.3.3 典型异常区的瑞雷波频谱特征 |
| 3.4 基于地质雷达法的岩土体检测技术 |
| 3.4.1 地质雷达检测原理 |
| 3.4.2 地质雷达现场检测方法 |
| 3.4.3 典型异常区的地质雷达图谱特征 |
| 3.5 岩溶化边坡潜在异常区综合识别分析 |
| 3.5.1 不同检测技术对异常区的识别效果 |
| 3.5.2 岩溶化坡体综合检测识别体系 |
| 3.5.3 岩溶化坡体潜在异常体分级评判 |
| 3.6 大茅边坡综合检测及质量分级 |
| 3.6.1 综合检测现场实施方案 |
| 3.6.2 坡体检测结果统计分析 |
| 3.6.3 岩溶坡体基本质量修正 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 岩溶化边坡施工变形特征及灾变预警研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 岩溶化边坡变形监测点布置及数据分析 |
| 4.2.1 变形监测点布置理论 |
| 4.2.2 现场变形监测方案 |
| 4.2.3 变形数据结果分析 |
| 4.3 基于灰色理论的岩溶化边坡变形预测分析 |
| 4.3.1 边坡变形灰色模型的建立 |
| 4.3.2 边坡变形灰色模型的精度 |
| 4.3.3 边坡变形状态的灰色分析 |
| 4.3.4 边坡变形预测的灰色改进 |
| 4.4 基于突变理论的岩溶化边坡突变特征分析 |
| 4.4.1 突变理论的含义 |
| 4.4.2 尖点突变模型 |
| 4.4.3 边坡变形的突变分析 |
| 4.4.4 突变模型的优化改进 |
| 4.5 大茅边坡的变形预测及灾变预警 |
| 4.5.1 大茅边坡变形的灰色预测 |
| 4.5.2 大茅边坡变形的突变特征 |
| 4.5.3 大茅边坡灾变的预警控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 不同岩溶工况对边坡施工稳定性的影响 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 岩溶化边坡有限元分析 |
| 5.2.1 有限元法的适用范围 |
| 5.2.2 有限元强度折减法 |
| 5.2.3 有限元法的实现过程 |
| 5.3 岩溶化边坡典型岩溶工况模型 |
| 5.3.1 初始模型的建立 |
| 5.3.2 开挖与支护过程 |
| 5.3.3 参数的选取与设置 |
| 5.4 不同工况下边坡等效塑性区分布特征 |
| 5.5 不同工况下边坡坡后剪应力分布特征 |
| 5.6 不同工况下边坡施工稳定性分析 |
| 5.6.1 边坡各施工阶段的稳定性 |
| 5.6.2 岩溶发育对边坡稳定性的影响 |
| 5.6.3 施工变更对边坡稳定性的影响 |
| 5.6.4 地震作用对边坡稳定性的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 岩溶化边坡施工危险性动态评价研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 岩溶化边坡施工危险性评价基本理论 |
| 6.2.1 危险的定义 |
| 6.2.2 危险源的识别依据及方法 |
| 6.2.3 危险性评估方法 |
| 6.2.4 危险性等级划分 |
| 6.3 岩溶化边坡施工危险性综合评价模型 |
| 6.3.1 危险因素分析 |
| 6.3.2 危险性评价的指标集 |
| 6.3.3 危险性评价的评语集 |
| 6.3.4 危险性指标权重集 |
| 6.3.5 模糊关系矩阵 |
| 6.3.6 综合评价分析 |
| 6.4 岩溶化边坡施工危险性指标权重 |
| 6.4.1 专家估测确权法 |
| 6.4.2 层次分析确权法 |
| 6.4.3 专家-AHP综合确权法 |
| 6.5 岩溶化边坡施工危险性指标隶属度 |
| 6.5.1 定量评价指标的隶属度 |
| 6.5.2 定性评价指标的隶属度 |
| 6.6 大茅边坡施工危险性动态评价 |
| 6.6.1 大茅边坡施工危险性指标权重值 |
| 6.6.2 大茅边坡施工危险性指标隶属度值 |
| 6.6.3 大茅边坡施工危险等级评估 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 预测方法的研究现状 |
| 1.2.1 预测方法的分类 |
| 1.2.2 定量预测方法的研究现状 |
| 1.2.3 负荷预测的研究现状 |
| 1.3 本文的研究思路和主要工作 |
| 1.3.1 本文的研究思路 |
| 1.3.2 主要工作 |
| 第二章 深度信念网络基本模型和改进方向分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人工神经网络与深度信念网络的对比分析 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 深度信念网络 |
| 2.2.3 小结 |
| 2.3 人工神经网络的改进方向 |
| 2.3.1 激活函数 |
| 2.3.2 网络参数优化方法 |
| 2.4 深度信念网络的改进方向分析 |
| 2.4.1 深度信念网络基本模型改进 |
| 2.4.2 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进深度信念网络的时间序列点预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 点预测 |
| 3.3 递归神经网络与深度信念网络结合的改进研究 |
| 3.3.1 递归神经网络 |
| 3.3.2 RBM-RNN模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 模型设计 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进深度信念网络的时间序列区间预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 区间预测 |
| 4.2.1 传统区间预测方法 |
| 4.2.2 上下界估计方法 |
| 4.3 基于深度信念网络的上下界估计方法研究 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 模型设计 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 改进深度信念网络在短期负荷预测中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 短期负荷预测 |
| 5.2.1 相空间重构理论 |
| 5.2.2 负荷功率数据集 |
| 5.3 短期负荷的点预测与区间预测研究 |
| 5.3.1 短期负荷点预测结果 |
| 5.3.2 短期负荷区间预测结果 |
| 5.4 基于不同时刻的短期负荷预测研究 |
| 5.5 基于不同日期的短期负荷预测研究 |
| 5.6 基于不同季节的短期负荷预测研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）长江流域旱涝灾害预估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候模式及降尺度 |
| 1.2.2 干旱灾害预测评估 |
| 1.2.3 洪涝灾害预测评估 |
| 1.2.4 长江流域相关研究进展 |
| 1.3 相关研究中存在的问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 长江流域观测气候及水文历史演化规律 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 研究数据与研究方法 |
| 2.2.1 观测数据 |
| 2.2.2 趋势检测 |
| 2.2.3 突变点检测 |
| 2.3 研究结果与分析 |
| 2.3.1 气温变化趋势 |
| 2.3.2 降水变化趋势 |
| 2.3.3 径流变化趋势 |
| 2.3.4 径流突变点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 长江流域未来气候情景方案评估及时空降尺度 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 研究数据与研究方法 |
| 3.2.1 研究数据 |
| 3.2.2 降尺度算法 |
| 3.2.3 算法改进之处 |
| 3.3 研究结果与分析 |
| 3.3.1 CMIP5数据模拟偏差 |
| 3.3.2 改进的日BCSD降尺度方法效果评估 |
| 3.3.3 降尺度后CMIP5对长江流域未来气候的预测 |
| 3.3.4 CMIP5模型的不确定性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 长江流域SWAT水文模型构建及气象-水文耦合模拟及预测 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 SWAT模型原理 |
| 4.3 模型方法选择 |
| 4.4 SWAT模型数据库构建 |
| 4.4.1 空间数据库 |
| 4.4.2 属性数据库 |
| 4.5 SWAT模型的率定与验证 |
| 4.5.1 评价方法 |
| 4.5.2 日尺度率定与验证 |
| 4.5.3 模型修改参数 |
| 4.6 SWAT模型预测结果 |
| 4.6.1 产水量预测 |
| 4.6.2 土壤含水量预测 |
| 4.6.3 河道径流预测 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 长江流域气象、水文及农业干旱时空演变综合预估 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 研究数据与研究方法 |
| 5.2.1 研究数据 |
| 5.2.2 研究方法 |
| 5.3 研究结果与分析 |
| 5.3.1 干旱强度预测 |
| 5.3.2 干旱严重度预测 |
| 5.3.3 干旱频率及持续时间预测 |
| 5.3.4 干旱严重度空间趋势 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于非稳态洪涝频率分析的长江流域洪涝灾害预估 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 研究数据与研究方法 |
| 6.2.1 研究数据 |
| 6.2.2 研究方法 |
| 6.3 研究结果与分析 |
| 6.3.1 洪峰峰值变化特征 |
| 6.3.2 洪峰频率变化特征 |
| 6.3.3 非稳态洪涝模拟：以大通站为例 |
| 6.3.4 长江流域主要河道回归水平 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究中的不足与今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 科研成果 |
| 致谢 |
四、势函数在三峡地区夏季旱涝预测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究[D]. 孟德明. 南京信息工程大学, 2021
- [2]辽河下游极端降水及与洪水联合分布特征分析[D]. 孙嘉雪. 中国地质大学(北京), 2020(09)
- [3]秦岭北麓西安主要供水河流水文丰枯演化及供水安全研究[D]. 尤琦英. 长安大学, 2020
- [4]基于TIGGE数据的分布式集合洪水预报研究[D]. 刘莉. 浙江大学, 2020(01)
- [5]气候变化下基于事件特性的日随机降雨模型研究[D]. 高超. 浙江大学, 2020(01)
- [6]气候变化下淮河地区径流响应研究[D]. 徐震. 扬州大学, 2020(06)
- [7]农业干旱风险分析方法及应用研究[D]. 陈海涛. 华北水利水电大学, 2019(01)
- [8]高速公路岩溶化边坡施工灾变特征及危险性评价研究[D]. 田岗. 北京交通大学, 2019(12)
- [9]基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究[D]. 张晓瑜. 国防科技大学, 2018(01)
- [10]长江流域旱涝灾害预估[D]. 孙凤云. 华东师范大学, 2018(05)