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內容簡介

　　本書簡要闡述了植被變化下水文模擬與響應的基本理論與方法，系統(tǒng)分析了植被變化對中國水循環(huán)的影響機制。本書首先建立了耦合植被動態(tài)信息的大尺度分布式水文模型；然后采用機器學習技術構建了中國尺度分布式水文模型的參數(shù)區(qū)域化方案；最后辨識了不同區(qū)域水循環(huán)要素（產(chǎn)流、蒸散發(fā)）變化的主要驅動因子，定量評估了氣候變化和植被變化對中國水循環(huán)的影響和相對貢獻，揭示了1982—2012年中國水循環(huán)變化的驅動機制。本書對于認知植被變化下水循環(huán)演變規(guī)律及其驅動機制等方面具有一定的理論和實踐指導意義，可供從事水文水資源與生態(tài)研究相關工作的科研人員、大學教師和相關專業(yè)的研究生，以及從事水資源管理研究的技術人員參考

作者簡介

暫缺《植被變化對中國水循環(huán)的影響機制研究》作者簡介

圖書目錄

前言
本書關鍵縮寫/符號對照表
第1章緒論
1.1 植被變化下的水文響應研究背景及意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 植被變化下水文響應研究方法
1.2.2 氣候變化和植被變化對水循環(huán)的影響
1.3 植被變化下的水文響應已有研究的不足
1.4 本書研究內容與技術路線
1.4.1 研究內容
1.4.2 技術路線
第2章考慮植被動態(tài)信息的分布式時變增益模型
2.1 分布式時變增益模型的發(fā)展
2.2 耦合植被動態(tài)信息的DTVGM-PML
2.2.1 蒸散發(fā)模塊
2.2.2 融雪模塊
2.2.3 產(chǎn)流模塊
2.2.4 匯流模塊
第3章中國高分辨率DTVGM-PML模型率定與檢驗
3.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)
3.1.1 研究區(qū)域
3.1.2 研究數(shù)據(jù)
3.2 模型率定
3.3 模擬驗證
第4章中國尺度DTVGM-PML模型參數(shù)區(qū)域化
4.1 參數(shù)區(qū)域化方案
4.1.1 機器學習算法GBM
4.1.2 多元逐步線性回歸
4.2 結果分析
4.2.1 參數(shù)區(qū)域化精度
4.2.2 水文模擬驗證
4.2.3 水文模型參數(shù)主導因子識別
4.3 對參數(shù)區(qū)域化方案的討論
4.3.1 GBM參數(shù)區(qū)域化方案的優(yōu)勢
4.3.2 模型參數(shù)主導因子理解
4.3.3 參數(shù)區(qū)域化的必要性
第5章氣候變化和植被變化對中國水循環(huán)的影響
5.1 研究方法
5.1.1 驅動因子
5.1.2 偏相關分析
5.1.3 情景實驗設計
5.1.4 去趨勢法
5.2 研究結果
5.2.1 植被變化趨勢
5.2.2 水循環(huán)演變規(guī)律
5.2.3 主導驅動因子識別
5.2.4 驅動因子對水文要素的影響
5.2.5 植被變化對水文要素變化的相對貢獻
第6章總結與展望
6.1 主要工作與結論
6.2 研究展望
參考文獻