地下水污染物运移模拟变量的时空最优估计方法
| 1 引言 | 第1-17页 |
| ·多孔介质的空间变异性与渗流 | 第8-9页 |
| ·多孔介质污染物运移的空间变异性研究进展 | 第9-14页 |
| ·经典统计方法 | 第9-10页 |
| ·地质统计学方法 | 第10-14页 |
| ·研究目的与意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| 2 研究基本原理 | 第17-28页 |
| ·地质统计学的基本理论 | 第17-19页 |
| ·随机场与区域化变量 | 第17页 |
| ·变异函数 | 第17-18页 |
| ·平稳性假设 | 第18页 |
| ·估计方差 | 第18-19页 |
| ·变异函数及结构分析 | 第19-23页 |
| ·变异函数的功能 | 第19-20页 |
| ·实验变异函数的计算公式 | 第20页 |
| ·变异函数的理论模型 | 第20-21页 |
| ·变异函数理论模型的最优拟合 | 第21-22页 |
| ·结构分析 | 第22-23页 |
| ·变异函数理论模型的检验 | 第23页 |
| ·普通克立格法（OK） | 第23-24页 |
| ·协同克立格法（CK） | 第24-28页 |
| ·协同区域化变量 | 第24-25页 |
| ·互变异函数 | 第25页 |
| ·互变异函数的性质 | 第25-26页 |
| ·时空协同克立格估值方法 | 第26-28页 |
| 3 数据获取与计算程序 | 第28-34页 |
| ·数据获取 | 第28-31页 |
| ·二维水动力弥散实验 | 第28-29页 |
| ·现场监测数据 | 第29-31页 |
| ·原始数据的统计分析 | 第31-33页 |
| ·实验数据 | 第31-32页 |
| ·现场监测数据 | 第32-33页 |
| ·计算程序简介 | 第33-34页 |
| 4 地下水环境模拟中污染物浓度时空估计的精度分析 | 第34-67页 |
| ·主变量去除率为0.1 | 第34-41页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第35-36页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第36-37页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第37-41页 |
| ·主变量去除率为0.2 | 第41-46页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第41-42页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第42-43页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第43-46页 |
| ·主变量去除率为0.3 | 第46-51页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第46-47页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第47-49页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第49-51页 |
| ·主变量去除率为0.4 | 第51-56页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第52页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第52-54页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第54-56页 |
| ·主变量去除率为0.5 | 第56-61页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第56-57页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第57-58页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-67页 |
| 5 地下水渗流水位时空最优估计模型的实证分析 | 第67-86页 |
| ·主变量去除率为0.15 | 第68-72页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第68页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第68-70页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第70-72页 |
| ·主变量去除率为0.3 | 第72-77页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第73-74页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第74页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第74-77页 |
| ·主变量去除率为0.5 | 第77-83页 |
| ·以参估点的时间信息作为协同因子 | 第77-78页 |
| ·以待估点的时间信息作为协同因子 | 第78-80页 |
| ·随机选择部分时间信息作为协同因子 | 第80-83页 |
| ·小结 | 第83-86页 |
| 6 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| ·关于再研究 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 个人简介 | 第93-94页 |
| 导师简介 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 博硕士论文同意发表的声明 | 第96页 |
