流域非点源污染不确定性理论、方法与应用

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 非点源污染概述 1
1.1.1 非点源污染控制的重要性 1
1.1.2 非点源污染模型简介 2
1.2 不确定性理论基础 4
1.2.1 不确定性来源 4
1.2.2 不确定性理论 4
1.3 非点源污染模拟不确定性概述 7
1.3.1 非点源污染模拟不确定性来源 7
1.3.2 非点源污染模拟不确定性分析方法 8
1.3.3 非点源污染控制不确定性研究进展 13
1.4 本书的总体框架 16
参考文献 17
第2章 输入数据不确定性分析 20
2.1 基础数据收集及模型构建 20
2.1.1 模型选择 20
2.1.2 数据库构建 22
2.1.3 模型参数的率定与验证 29
2.2 降雨数据的不确定性 35
2.2.1 分析方法 35
2.2.2 研究结果 38
2.3 高程数据的不确定性 47
2.3.1 分析方法 47
2.3.2 研究结果 49
2.4 土地利用数据的不确定性 52
2.5 土壤数据的不确定性 54
2.5.1 土壤空间数据精度的影响 55
2.5.2 土壤空间数据来源的影响 59
2.6 不同输入数据的匹配性 76
2.6.1 分析方法 77
2.6.2 研究结果 78
2.7 输入数据不确定性的综合分析 87
2.8 输入数据不确定性的降低方法 89
2.8.1 多源数据融合方法 89
2.8.2 数据同化法 89
2.8.3 地统计学方法 90
2.9 本章小结 92
参考文献 93
第3章 模型参数与结构的不确定性 95
3.1 研究区介绍及模型选择 95
3.1.1 研究区 95
3.1.2 模型 96
3.2 模型参数不确定性的尺度效应 100
3.2.1 HSPF模型构建与方法应用 101
3.2.2 SWAT模型构建与方法应用 104
3.2.3 模型参数敏感性检验 110
3.2.4 参数敏感性的动态时变特性 114
3.3 模型参数分布及组合的不确定性 143
3.3.1 模型参数分布不确定性 143
3.3.2 模型参数组合不确定性 180
3.4 模型结构不确定性 190
3.4.1 分析方法 191
3.4.2 土壤中的磷迁移转化 191
3.4.3 从陆相到水体的迁移过程 197
3.4.4 河道中的磷迁移转化 198
3.4.5 结果与讨论 198
3.5 不同来源不确定性的比较 210
3.6 模型不确定性降低方法 211
3.6.1 通过关键参数实测降低模型不确定性 211
3.6.2 实测值对模拟不确定性的影响 215
3.6.3 模型结构不确定性降低方法 218
3.7 本章小结 219
参考文献 219
第4章 不确定情景下模型率定方法改进 224
4.1 传统模型率定方法的问题 224
4.2 径流、泥沙和总磷测量数据的不确定性 225
4.2.1 监测数据不确定性来源 225
4.2.2 研究方法 227
4.2.3 径流、泥沙和总磷测量数据不确定性的研究结果 228
4.3 基于点-区间的模型率定方法改进 233
4.3.1 修正1：测量值服从均匀分布 234
4.3.2 修正2：测量值服从非均匀分布(已知概率密度函数) 235
4.3.3 模拟不确定性分析方法 237
4.3.4 测量误差不确定性分析 238
4.3.5 模拟结果不确定性分析 246
4.4 基于区间-区间的模型率定方法改进 249
4.4.1 基本思路 249
4.4.2 研究案例 251
4.4.3 不确定性对率定结果的影响 252
4.4.4 与传统方法的对比 255
4.5 基于分布-分布的模型率定方法改进 257
4.5.1 模拟和监测不确定性的处理 257
4.5.2 基于累积分布的模型评估方法 259
4.5.3 基于蒙特卡罗抽样的模型评估方法 266
4.6 本章小结 277
参考文献 277
第5章 不确定情景下非点源污染控制方法 280
5.1 BMPs效果不确定性 280
5.1.1 BMPs效果不确定性的量化 280
5.1.2 BMPs效果不确定性的表征 288
5.2 不确定情景下的流域非点源污染优化控制方案 292
5.2.1 BMPs优化方法概述 292
5.2.2 不确定情景下的BMPs优化方法构建 293
5.2.3 不确定情景下的BMPs优化结果分析 297
5.3 非点源污染控制不确定性的降低方法 303
5.3.1 国家尺度BMPs基础数据库构建 303
5.3.2 引入安全余量的非点源污染控制方案 305
5.4 本章小结 305
参考文献 306
第6章 总结及展望 309