前言
主要符号说明
第1章 绪论
1.1 分布式水文模型不确定性的来源及影响
1.2 不确定性研究的现状和发展趋势
1.3 水文模型参数反演与不确定性研究的重点问题
第2章 贝叶斯统计推断模型的构建
2.1 贝叶斯方法基础理论
2.2 水文模型系统的层次贝叶斯模型构建
2.3 基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的混合采样策略
2.4 小结
第3章 水文模型物理性参数的贝叶斯估计与检验
3.1 研究区域与模型方法
3.2 土壤水分参数的贝叶斯估计结果及检验
3.3 小结
第4章 考虑输入不确定性的分布式水文模型参数反演与不确定性研究
4.1 面向山洪预报的分布式水文模型构建及应用
4.2 分布式水文模型不确定性研究的对象与方法
4.3 基于人工数据的参数优化及不确定性分析试验
4.4 基于实际观测数据的贝叶斯模型检验
4.5 贝叶斯模型影响因素分析与讨论
4.6 小结
第5章 基于经验贝叶斯模型的参数反演及水文模型比较
5.1 经验贝叶斯模型的构建
5.2 基于经验贝叶斯模型在参数反演和水文模型比较中的应用
5.3 小结
第6章 贝叶斯模型的典型应用研究
6.1 中小流域山洪概率预报
6.2 大型分布式水文模型参数反演与不确定性评估
6.3 缺资料地区分布式水文模型参数反演
6.4 小结
第7章 总结与展望
7.1 水文模型参数反演与不确定性研究的贝叶斯方法
7.2 输入不确定性对水文模型参数反演的影响
7.3 关于水文模型结构不确定性的探讨
7.4 水文模型参数反演的典型应用研究
7.5 水文模型不确定性研究展望
参考文献