QUAL2K水质模型参数的不确定性研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 不确定性概述 | 第12页 |
| 1.3 水质模型不确定性的研究情况 | 第12-14页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 水质模型的发展与使用 | 第16-34页 |
| 2.1 水质模型的发展 | 第16-17页 |
| 2.2 水质模型的分类 | 第17-18页 |
| 2.3 几种水质模型的介绍 | 第18-23页 |
| 2.3.1 Streeter-Phelps模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 QUAL系列模型 | 第19-20页 |
| 2.3.3 WASP模型 | 第20-21页 |
| 2.3.4 MIKE系列模型 | 第21-23页 |
| 2.4 QUAL2K水质模型 | 第23-32页 |
| 2.4.1 QUAL2K水质模型的发展 | 第23-25页 |
| 2.4.2 QUAL2K水质模型的基本原理 | 第25-27页 |
| 2.4.3 QUAL2K水质模型河流的概化 | 第27-28页 |
| 2.4.4 QUAL2K模型中的碳质生化需氧量 | 第28-32页 |
| 2.5 水质模型的发展趋势 | 第32-33页 |
| 2.5.1 与“3S”技术的耦合 | 第32页 |
| 2.5.2 与计算机技术的耦合 | 第32页 |
| 2.5.3 水质模型的不确定性分析 | 第32-33页 |
| 2.6 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 水质模型的不确定性研究 | 第34-46页 |
| 3.1 水质模型不确定性 | 第34-36页 |
| 3.1.1 水质模型不确定性的来源 | 第34-35页 |
| 3.1.2 水质模型不确定性的分类 | 第35-36页 |
| 3.2 水质模型不确定性的研究方法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 随机数学理论 | 第36-37页 |
| 3.2.2 模糊数学理论 | 第37页 |
| 3.2.3 人工神经网络 | 第37页 |
| 3.2.4 灰色理论方法 | 第37-38页 |
| 3.3 水质模型参数的不确定性研究 | 第38-44页 |
| 3.3.1 水质模型参数确定方法的比较 | 第38-39页 |
| 3.3.2 贝叶斯理论 | 第39-40页 |
| 3.3.3 马尔科夫链蒙特卡洛法 | 第40-44页 |
| 3.4 小结 | 第44-46页 |
| 第4章 QUAL2K水质模型参数的不确定性分析 | 第46-52页 |
| 4.1 研究参数的确定 | 第46页 |
| 4.2 模型参数的不确定性分析 | 第46-51页 |
| 4.2.1 基于贝叶斯理论的分析 | 第47-48页 |
| 4.2.2 MCMC采样和分析 | 第48-51页 |
| 4.3 小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-54页 |
| 结论 | 第52页 |
| 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
