云模型与Copula函数等不确定性分析理论在水系统中的研究与应用

序前言第1章  水文序列展延的单一云模型法和小波一云模型法1.1  引言1.2  水文序列展延的单一云模型法(CM)1.3  水文序列展延的小波一云模型法(WA-CM)1.4  实例分析

序前言第1章  水文序列展延的单一云模型法和小波一云模型法1.1  引言1.2  水文序列展延的单一云模型法(CM)1.3  水文序列展延的小波一云模型法(WA-CM)1.4  实例分析1.5  结论第2章  基于小波消噪-RBF神经网络的水文序列模拟预测2.1  研究背景2.2  基本原理2.3  基于小波消噪-RBF神经网络的水文模拟预测方法(WD-RBF)2.4  实证研究——ARIMA／RBF／WD-RBF对比2.5  结论第3章  基于Copula函数的洪水径流多变量分析3.1  引言3.2  研究方法3.3  实例：黄河三门峡站和花园口站典型洪水径流分析3.4  结论第4章  序列长度对Copula建模的不确定性影响4.1  引言4.2  研究方法4.3  实例：长江寸滩站和宜昌站案例分析4.4  结论第5章  基于蒙特卡洛模拟的地下水流模型参数不确定性分析5.1  GLUE方法5.2  MCMC方法5.3  算例研究5.4  结论第6章  基于贝叶斯模型平均的地下水流概念模型不确定性分析6.1  BMA理论6.2  IC-BMA方法6.3  MC-BMA方法6.4  算例研究6.5  结果的对比与分析6.6  结论第7章  基于可变模糊集理论的水资源短缺风险评价模型研究7.1  引言7.2  可变模糊集理论7.3  水资源短缺风险评价指标7.4  水资源短缺风险评价模型7.5  实例研究7.6  模型验证7.7  讨论7.8  结论第8章  RBF-云模型方法及其在城市水灾害风险分析上的应用8.1  研究背景8.2  基本原理8.3  RBF神经网络一云城市水灾害风险评价方法(RBF-C)8.4  实证研究——南京市、上海市水灾害风险评价8.5  结论第9章  海咸水入侵数值模拟与预测的不确定性分析9.1  水文地质概念模型9.2  数值模拟模型的建立及其参数敏感性分析9.3  海咸水入侵模型的参数不确定性分析9.4  结论第10章  基于Copula函数的叶绿素a与环境因子关联性分析10.1  引言10.2   Copula函数10.3  实例应用10.4  讨论10.5  结论第11章  基于多维正态云模型的水体富营养化评价方法11.1  MNCM水体富营养化评价方法建模思路11.2  有关标准与参数选取11.3  综合云模型的生成11.4  实例应用11.5  对比方法与结果分析11.6  结论第12章  耦合云模型的水体富营养化评价方法12.1  云模型耦合富营养化评价方法——Ⅰ(Gam-C)12.2  云模型耦合富营养化评价方法——Ⅱ(Ent-C)12.3  结论第13章  大型水利工程对流域生态水文条件影响的不确定性量化评估13.1  引言13.2  水文变动指标法13.3  案例研究——丹江口水库对汉江流域生态水文条件影响的不确定性量化评估13.4  结论第14章  太湖流域持久性有机污染物生态与健康风险评价14.1  研究背景及现状14.2  太湖流域持久性有机污染物特征分析14.3  太湖流域持久性有机污染物溯源分析14.4  太湖流域持久性有机污染物生态风险评价14.5  太湖流域持久性有机污染物健康风险评价14.6  小结参考文献