【京仓速发 明日达】洪水概率预报理论与应用97870306**761

《洪水概率预报理论与应用》首先系统介绍了洪水概率预报的概念、理论方法与研究进展，主要内容包括洪水概率预报作用、方法和评价指标体系，基于要素耦合途径的洪水概率预报方法，基于误差分析途径的洪水概率预报方法，实时洪水风险评估方法等；其次提供了诸多应用实例，以供读者参考。

• 目录
• 前言
• **章 绪论 1
• 1.1 洪水预报过程中的不确定性 1
• 1.2 洪水概率预报及作用 2
• 1.3 洪水概率预报方法 3
• 1.4 洪水概率预报评价指标体系 5
• 参考文献 8
• 第2章 考虑输入不确定性的洪水概率预报 11
• 2.1 面雨量计算不确定性分析方法 11
• 2.1.1 面雨量计算不确定性描述 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 降雨不确定性处理器 15
• 2.2.1 降雨量模拟 15
• 2.2.2 流量模拟 16
• 2.2.3 计算步骤 18
• 2.3 集合降雨预报不确定性处理方法 18
• 2.3.1 背景概述 18
• 2.3.2 Logistic方法理论 19
• 2.3.3 时空相关结构重构 21
• 2.4 应用实例 23
• 2.4.1 面雨量计算不确定性分析方法应用 23
• 2.4.2 考虑预见期内降雨的洪水概率预报 26
• 参考文献 28
• 第3章 考虑模型参数不确定性的洪水概率预报 30
• 3.1 参数不确定性 30
• 3.2　普适似然不确定性估计方法 31
• 3.3 马尔可夫链蒙特卡罗方法 33
• 3.4 连续不确定性拟合方法 38
• 3.5 参数解方法 41
• 3.6 应用实例 46
• 3.6.1 GLUE方法应用实例 46
• 3.6.2 MCMC方法应用实例 48
• 参考文献 51
• 第4章 考虑模型结构不确定性的洪水概率预报 53
• 4.1 模型结构分解-组合方法 53
• 4.1.1 分解-组合原理 53
• 4.1.2 模型结构误差解读框架 54
• 4.2 贝叶斯模型平均法 63
• 4.2.1 基本原理 63
• 4.2.2 BMA模型关键技术 **
• 4.3 应用实例 72
• 4.3.1 FUSE应用实例 72
• 4.3.2 BMA应用实例 74
• 参考文献 77
• 第5章 考虑多源不确定性的洪水概率预报 78
• 5.1 贝叶斯预报系统 78
• 5.1.1 原始贝叶斯预报系统 78
• 5.1.2 神经网络贝叶斯预报系统 82
• 5.2 贝叶斯总误差分析框架 86
• 5.3 贝叶斯综合不确定性估计法 91
• 5.4 应用实例 94
• 5.4.1 原始BFS应用实例 94
• 5.4.2 IBUNE应用实例 99
• 参考文献 105
• 第6章 水文不确定性处理器及其改进 106
• 6.1 水文不确定性处理器 106
• 6.1.1 HUP原理 107
• 6.1.2 HUP的关键技术 108
• 6.2 基于BP神经网络的HUP模型 113
• 6.2.1 流量先验分布 113
• 6.2.2 流量似然函数 114
• 6.2.3 流量后验分布 115
• 6.3 基于Copula函数的HUP模型 116
• 6.3.1 Copula函数 117
• 6.3.2 先验分布 117
• 6.3.3 似然函数 118
• 6.3.4 后验分布 119
• *.* 基于主成分分析的HUP模型 120
• *.*.1 主成分分析 120
• *.*.2 转化空间中的模型 122
• *.*.3 原始空间中的模型 123
• 6.5 应用实例 123
• 6.5.1 HUP应用实例 123
• 6.5.2 PCA-HUP应用实例 128
• 参考文献 131
• 第7章 模型条件处理器 133
• 7.1 模型原理及分类 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 多时段的MCP 137
• 7.2 分段的模型条件处理器 140
• 7.2.1 单预测模型的分段正态分布 140
• 7.2.2 多预测模型的分段正态分布 142
• 7.3 应用实例 145
• 7.3.1 单预测模型下MCP应用实例 145
• 7.3.2 多预测模型下MCP应用实例 149
• 参考文献 152
• 第** 基于误差分析途径的其他洪水概率预报方法 153
• 8.1 信息熵方法 153
• 8.1.1 信息熵的基本性质 154
• 8.1.2 极小熵确定分布线型 155
• 8.1.3 极大熵估计分布参数 158
• 8.2 三维误差矩阵法 161
• 8.3 考虑预报误差异分布的概率预报方法 163
• 8.4 应用实例 165
• 8.4.1 信息熵方法估计预报误差分布 165
• 8.4.2 考虑预报误差异分布的概率预报方法应用实例 168
• 参考文献 174
• ......