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基于大數(shù)據(jù)的水文模型與預(yù)報(bào) 版權(quán)信息
- ISBN：9787563087778
- 條形碼：9787563087778 ; 978-7-5630-8777-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于大數(shù)據(jù)的水文模型與預(yù)報(bào) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書基于大數(shù)據(jù)的降雨徑流水文模型與預(yù)報(bào), 由四個(gè)部分組成, **部分采用大數(shù)據(jù)進(jìn)行下墊面特征與流域相似性分析、水文要素遙感技術(shù)分析以及蓄超組合分析。第二部分是大數(shù)據(jù)支撐的分布式水文模型, 介紹網(wǎng)格新安江模型在濕潤(rùn)地區(qū)研究與應(yīng)用、分布式水文模型在強(qiáng)人類活動(dòng)地區(qū)與在半干旱地區(qū)應(yīng)用研究、陸氣雙向耦合的網(wǎng)格新安江模型、考慮真實(shí)河道的新安江模型、分布式模型同化與實(shí)時(shí)校正研究以及水文模型參數(shù)率定。第三部分是智能學(xué)習(xí)方法, 介紹降雨徑流模式庫(kù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量智能檢測(cè)與控制、基于小樣本的水文遷移學(xué)習(xí)方法、智能模型的可解釋性分析、基于數(shù)據(jù)挖掘的水文中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)。第四部分是預(yù)報(bào)調(diào)度, 介紹智能調(diào)度研究與預(yù)報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用。
基于大數(shù)據(jù)的水文模型與預(yù)報(bào) 目錄
第1章 緒論
1.1 降雨徑流水文模型
1.2 大數(shù)據(jù)與降雨徑流水文模型和預(yù)報(bào)
第2章 下墊面特征與流域相似性分析
2.1 水文氣象特征分析
2.1.1 引言
2.1.2 水文氣象相似性指標(biāo)
2.1.3 水文氣象特征分析
2.2 流域下墊面特征分析
2.2.1 引言
2.2.2 流域下墊面相似性指標(biāo)
2.2.3 流域下墊面特征分析
2.3 基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流域相似性分析
2.3.1 引言
2.3.2 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與參數(shù)設(shè)置
2.3.3 流域相似性指標(biāo)構(gòu)建方法
2.3.4 流域相似性分區(qū)結(jié)果
2.4 小結(jié)
第3章 水文要素遙感技術(shù)分析
3.1 土壤濕度多源遙感產(chǎn)品融合
3.1.1 引言
3.1.2 土壤濕度多源遙感產(chǎn)品介紹
3.1.3 多源遙感產(chǎn)品融合與適用性分析
3.1.4 小結(jié)
3.2 基于同化遙感土壤濕度的徑流模擬
3.2.1 引言
3.2.2 基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)同化
3.2.3 土壤濕度同化數(shù)據(jù)在柵格新安江模型中的應(yīng)用
3.2.4 小結(jié)
第4章 蓄超組合分析
4.1 概述
4.2 流域產(chǎn)流模式組合規(guī)律及判別方法
4.2.1 流域產(chǎn)流模式及時(shí)空組合規(guī)律
4.2.2 產(chǎn)流模式空間組合判別方法研究
4.3 研究流域和數(shù)據(jù)
4.4 蓄超空間組合結(jié)果及分析
4.5 小結(jié)
第5章 網(wǎng)格新安江模型在濕潤(rùn)地區(qū)研究與應(yīng)用
5.1 河道斷面寬度空間分布估算
5.1.1 河寬變化的趨勢(shì)性控制
5.1.2 河寬變化的局地性控制
5.1.3 河寬估算模型
5.2 網(wǎng)格新安江模型構(gòu)建
5.3 參數(shù)空間分布估算
5.3.1 參數(shù)WM，SM估計(jì)
5.3.2 參數(shù)KI，KG，CI，CG的估計(jì)
5.4 模型應(yīng)用示例
5.4.1 研究流域介紹
5.4.2 流域徑流模擬及分析
第6章 分布式水文模型在強(qiáng)人類活動(dòng)地區(qū)研究
第7章 分布式水文模型在半干旱地區(qū)研究
第8章 陸氣雙向耦合的網(wǎng)格新安江模型
第9章 XAJ-DCH模型與應(yīng)用
第10章 基于靈活框架的流域?qū)崟r(shí)洪水預(yù)報(bào)
第11章 降雨洪水模式庫(kù)
第12章 數(shù)據(jù)質(zhì)量智能檢測(cè)與控制
第13章 基于時(shí)空特征的智能學(xué)習(xí)方法
第14章 基于小樣本的水文遷移學(xué)習(xí)方法
第15章 智能模型的可解釋性
第16章 基于ROPE算法的水文模型參數(shù)率定方法
第17章 基于數(shù)據(jù)挖掘的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)
第18章 智能調(diào)度研究
第19章 預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)平臺(tái)及應(yīng)用實(shí)例
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