封面 书名页 版权页 前言 目录页 第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.3 渭河流域降水、蒸发、气候变化、径流等方面的研究现状 1.4 研究内容及技术路线 1.4.1 研究内容 1.4.2 研究方案和技术路线 第2章 渭河流域和陕西省概祝 2.1 渭河流域概况 2.2 陕西省气候概况 2.3 陕西省水资源概况 第3章 气象水文序列趋势突变研究方法 3.1 线性趋势法 3.2 距平法 3.3 累积距平法 3.4 Kendall非参数秩次相关检验法 3.5 Mann-Kendall突变检验法 3.6 滑动T检验法 3.7 Yamamoto检验法 第4章 渭河流域上游气象因子变化特征分析 4.1 渭河流域上游气温变化趋势分析 4.1.1 年际气温变化 4.1.2 年代际气温变化 4.1.3 季节气温变化 4.1.4 气温变化的显著性检验 4.2 渭河流域上游气温突变分析 4.2.1 累积距平法检验 4.2.2 Mann-Kendall突变检验 4.2.3 滑动T检验 4.2.4 Yamamoto检验 4.2.5 气温突变综合分析 4.3 渭河流域上游降水变化趋势分析 4.3.1 年际降水特征 4.3.2 年内降水特征 4.3.3 四季降水变化 4.3.4 降水变化显著性检验 4.4 渭河流域上游降水突变分析 4.4.1 累积距平法检验 4.4.2 Mann-Kendall突变检验 4.4.3 滑动T检验 4.4.4 Yamamoto检验 4.4.5 降水突变综合分析 第5章 渭河流域上游径流变化特征分析 5.1 渭河流域上游径流年际变化 5.1.1 年径流量的年际极值比 5.1.2 径流量年际分配 5.1.3 模比系数差积曲线 5.2 渭河流域上游径流年内变化 5.2.1 径流年内变化特征 5.2.2 径流年内分配不均匀系数 5.3 径流变化趋势及显著性检验 5.3.1 径流变化趋势 5.3.2 径流变化趋势显著性检验 5.4 径流突变分析 5.4.1 累积距平法检验 5.4.2 Mann-Kendall突变检验 5.4.3 滑动T检验 5.4.4 Yamamoto检验 5.4.5 径流突变综合分析 5.5 径流与气象因子的相关性分析 第6章 基于BP神经网络的渭河流域上游径流预测 6.1 人工神经网络简介 6.1.1 神经元模型 6.1.2 人工神经网络的拓扑结构 6.1.3 人工神经网络的学习过程 6.2 BP神经网络算法 6.3 BP神经网络隐含层节点数确定 6.3.1 输入/输出数据的选择 6.3.2 数据归一化处理 6.3.3 模型参数的确定 6.4 BP神经网络径流预测模型 6.4.1 考虑径流时间序列的径流预测模型（模型一） 6.4.2 考虑气温影响的径流预测模型（模型二） 6.4.3 考虑降水影响的径流预测模型（模型三） 6.4.4 考虑气温和降水影响的径流预测模型（模型四） 第7章 渭河流域中游气象因子变化特征分析 7.1 渭河流域中游气温变化趋势分析 7.1.1 气温距平分析 7.1.2 年平均气温变化趋势及显著性检验 7.1.3 四季气温变化趋势及显著性检验 7.2 渭河流域中游气温突变分析 7.2.1 累积距平法检验 7.2.2 Mann-Kendall突变检验 7.2.3 滑动T检验 7.2.4 Yamamoto检验 7.2.5 气温突变综合分析 7.3 渭河流域中游降水变化趋势分析 7.3.1 降水距平分析 7.3.2 年降水量变化趋势及显著性检验 7.3.3 四季降水量分析 7.3.4 四季降水量变化趋势及显著性检验 7.4 渭河流域中游降水量突变分析 7.4.1 累积距平法检验 7.4.2 Mann-Kendall突变检验 7.4.3 滑动T检验 7.4.4 Yamamoto检验 7.4.5 降水突变综合分析 7.5 渭河流域中游风速变化特征分析 7.5.1 风速距平分析 7.5.2 年平均风速变化趋势及显著性检验 7.5.3 四季风速变化趋势及显著性检验 7.5.4 风速突变分析 第8章 渭河流域中游径流变化特征分析 8.1 渭河流域中游径流年际变化 8.1.1 年径流变差系数 8.1.2 年径流量的年际极值比 8.1.3 径流距平分析 8.1.4 年径流量变化趋势及显著性检验 8.2 渭河流域中游径流量年内变化 8.2.1 径流量年内变化特征 8.2.2 径流年内分配不均匀系数 8.3 四季径流量分析 8.4 四季径流量变化趋势及显著性检验 8.5 径流突变分析 8.5.1 累积距平法检验 8.5.2 Mann-Kendall突变检验 8.5.3 滑动T检验 8.5.4 Yamamoto检验 8.5.5 径流突变综合分析 8.6 气象和水文因子相关性分析 第9章 基于RBF神经网络的渭河流域中游径流预测 9.1 RBF神经网络简介 9.2 RBF神经网络径流预测 第10章 脉冲分析理论简介 10.1 时间序列的概念及分类 10.2 平稳时间序列和非平稳时间序列 10.2.1 平稳时间序列建模方法 10.2.2 非平稳时间序列建模方法 10.3 向量自回归模型 10.4 模型阶数定阶准则 10.4.1 AR模型定阶的FPE准则 10.4.2 AIC准则 10.4.3 SIC准则 10.5 脉冲响应函数 10.6 方差分解 第11章 渭河流域中游水文系统脉冲响应分析 11.1 数据预处理 11.2 气象水文时间序列单位根检验 11.2.1 径流时间序列单位根检验 11.2.2 径流一阶差分时间序列单位根检验 11.2.3 降水时间序列单位根检验 11.2.4 降水一阶差分时间序列单位根检验 11.2.5 气温时间序列单位根检验 11.2.6 气温一阶差分时间序列单位根检验 11.3 向量自回归模型（1960—1990年） 11.4 广义脉冲响应函数（1960—1990年） 11.4.1 径流脉冲响应分析 11.4.2 降水脉冲响应分析 11.4.3 气温脉冲响应分析 11.5 径流预测方差分解（1960—1990年） 11.6 突变后向量自回归模型（1991—2005年） 11.7 广义脉冲响应函数（1991—2005年） 11.7.1 径流脉冲响应分析 11.7.2 降水脉冲响应分析 11.7.3 气温脉冲响应分析 11.8 径流预测方差分解（1991—2005年） 11.9 突变点前后的比较和分析 11.9.1 突变点前后径流脉冲响应比较 11.9.2 突变点前后降水脉冲响应比较 11.9.3 突变点前后气温脉冲响应比较 第12章 渭河流域中游气温、降水和径流小波分析 12.1 小波变换理论 12.1.1 小波变换的基本原理 12.1.2 几种常用的基本小波 12.1.3 气象水文时间序列小波变换 12.2 气温小波分析 12.2.1 气温小波方差 12.2.2 小波变换的实部 12.2.3 气温小波变换系数模 12.2.4 气温小波变换系数模平方 12.2.5 基于主周期的气温变化趋势预测 12.3 降水小波分析 12.3.1 降水小波方差 12.3.2 降水小波变换的实部 12.3.3 降水小波变换系数模 12.3.4 降水小波变换系数模平方 12.3.5 基于主周期的降水变化趋势预测 12.4 径流小波分析 12.4.1 径流小波方差 12.4.2 径流小波变换的实部 12.4.3 径流小波变换系数模 12.4.4 径流小波变换系数模平方 12.4.5 基于主周期的径流变化趋势预测 12.5 气温、降水与径流周期分析 第13章 结论与展望 13.1 结论 13.1.1 上游气象因子变化特征 13.1.2 上游径流变化特征 13.1.3 上游径流预测 13.1.4 中游气象因子变化特征 13.1.5 中游径流变化特征 13.1.6 中游径流预测 13.1.7 中游气温、降水和径流脉冲响应研究 13.1.8 中游气温、降水和径流小波分析 13.2 展望 附录 常用统计量分布表 参考文献 封底 ..更多