洪水概率預報理論與應用

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 洪水預報過程中的不確定性 1
1.2 洪水概率預報及作用 2
1.3 洪水概率預報方法 3
1.4 洪水概率預報評價指標體系 5
參考文獻 8
第2章 考慮輸入不確定性的洪水概率預報 11
2.1 面雨量計算不確定性分析方法 11
2.1.1 面雨量計算不確定性描述 11
2.1.2 抽站法基本原理 13
2.1.3 ISG方法的基本原理 14
2.2 降雨不確定性處理器 15
2.2.1 降雨量模擬 15
2.2.2 流量模擬 16
2.2.3 計算步驟 18
2.3 集合降雨預報不確定性處理方法 18
2.3.1 背景概述 18
2.3.2 Logistic方法理論 19
2.3.3 時空相關結構重構 21
2.4 應用實例 23
2.4.1 面雨量計算不確定性分析方法應用 23
2.4.2 考慮預見期內降雨的洪水概率預報 26
參考文獻 28
第3章 考慮模型參數(shù)不確定性的洪水概率預報 30
3.1 參數(shù)不確定性 30
3.2　普適似然不確定性估計方法 31
3.3 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法 33
3.4 連續(xù)不確定性擬合方法 38
3.5 參數(shù)解方法 41
3.6 應用實例 46
3.6.1 GLUE方法應用實例 46
3.6.2 MCMC方法應用實例 48
參考文獻 51
第4章 考慮模型結構不確定性的洪水概率預報 53
4.1 模型結構分解-組合方法 53
4.1.1 分解-組合原理 53
4.1.2 模型結構誤差解讀框架 54
4.2 貝葉斯模型平均法 63
4.2.1 基本原理 63
4.2.2 BMA模型關鍵技術 64
4.3 應用實例 72
4.3.1 FUSE應用實例 72
4.3.2 BMA應用實例 74
參考文獻 77
第5章 考慮多源不確定性的洪水概率預報 78
5.1 貝葉斯預報系統(tǒng) 78
5.1.1 原始貝葉斯預報系統(tǒng) 78
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡貝葉斯預報系統(tǒng) 82
5.2 貝葉斯總誤差分析框架 86
5.3 貝葉斯綜合不確定性估計法 91
5.4 應用實例 94
5.4.1 原始BFS應用實例 94
5.4.2 IBUNE應用實例 99
參考文獻 105
第6章 水文不確定性處理器及其改進 106
6.1 水文不確定性處理器 106
6.1.1 HUP原理 107
6.1.2 HUP的關鍵技術 108
6.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的HUP模型 113
6.2.1 流量先驗分布 113
6.2.2 流量似然函數(shù) 114
6.2.3 流量后驗分布 115
6.3 基于Copula函數(shù)的HUP模型 116
6.3.1 Copula函數(shù) 117
6.3.2 先驗分布 117
6.3.3 似然函數(shù) 118
6.3.4 后驗分布 119
6.4 基于主成分分析的HUP模型 120
6.4.1 主成分分析 120
6.4.2 轉化空間中的模型 122
6.4.3 原始空間中的模型 123
6.5 應用實例 123
6.5.1 HUP應用實例 123
6.5.2 PCA-HUP應用實例 128
參考文獻 131
第7章 模型條件處理器 133
7.1 模型原理及分類 133
7.1.1 模型原理 133
7.1.2 尾部分布模型 134
7.1.3 多模型的MCP 136
7.1.4 多時段的MCP 137
7.2 分段的模型條件處理器 140
7.2.1 單預測模型的分段正態(tài)分布 140
7.2.2 多預測模型的分段正態(tài)分布 142
7.3 應用實例 145
7.3.1 單預測模型下MCP應用實例 145
7.3.2 多預測模型下MCP應用實例 149
參考文獻 152
第8章 基于誤差分析途徑的其他洪水概率預報方法 153
8.1 信息熵方法 153
8.1.1 信息熵的基本性質 154
8.1.2 極小熵確定分布線型 155
8.1.3 極大熵估計分布參數(shù) 158
8.2 三維誤差矩陣法 161
8.3 考慮預報誤差異分布的概率預報方法 163
8.4 應用實例 165
8.4.1 信息熵方法估計預報誤差分布 165
8.4.2 考慮預報誤差異分布的概率預報方法應用實例 168
參考文獻 174
第9章 實時洪水風險評估方法研究 175
9.1 洪水流量概率預報分布函數(shù) 175
9.2 過流能力不確定性描述 176
9.3 綜合考慮洪水預報與過流能力不確定性的防洪風險計算 178
9.3.1 一次二階矩法 179
9.3.2 JC法 181
9.3.3 Copula多維聯(lián)合分布法 183
9.4 應用實例 185
參考文獻 188