| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-13页 |
| CONTENTS | 第13-17页 |
| 图表目录 | 第17-20页 |
| 主要符号表 | 第20-22页 |
| 1 绪论 | 第22-38页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第22-23页 |
| 1.1.1 季度降水预测的意义与重要性 | 第22-23页 |
| 1.1.2 季度降水预测的困难与挑战 | 第23页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第23-32页 |
| 1.2.1 季度降水预测的物理基础 | 第23-25页 |
| 1.2.2 季度降水预测的统计学方法研究进展 | 第25-27页 |
| 1.2.3 季度预测动力数值模式研究进展 | 第27-29页 |
| 1.2.4 动力数值模式统计后处理方法研究进展 | 第29-31页 |
| 1.2.5 季度预测统计-动力模型结合方法的研究进展 | 第31-32页 |
| 1.3 存在的主要问题及发展趋势 | 第32-34页 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 | 第34-38页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第34-35页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第35-36页 |
| 1.4.3 论文的组织结构 | 第36-38页 |
| 2 中国季度降水时空分布特征及影响因子分析 | 第38-54页 |
| 2.1 引言 | 第38页 |
| 2.2 数据及方法 | 第38-40页 |
| 2.2.1 观测数据 | 第38-39页 |
| 2.2.2 季度降水变化趋势分析方法 | 第39-40页 |
| 2.3 季度降水时空分布特征及变化趋势 | 第40-45页 |
| 2.3.1 季度降水区域分布特征 | 第40-42页 |
| 2.3.2 全国平均季度降水量变化趋势 | 第42-44页 |
| 2.3.3 格点季度降水量变化趋势 | 第44-45页 |
| 2.4 中国季度降水的影响因子 | 第45-52页 |
| 2.4.1 影响因子综合分析 | 第45-47页 |
| 2.4.2 重要影响因子选取 | 第47-49页 |
| 2.4.3 影响因子之间的关系 | 第49-50页 |
| 2.4.4 气候因子与我国季度降水之间的关系 | 第50-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 3 基于贝叶斯模型的中国季度降水统计预测研究 | 第54-75页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 统计预测模型的建立 | 第54-59页 |
| 3.2.1 预测方案的制定策略 | 第54-57页 |
| 3.2.2 贝叶斯联合概率预测模型的构建 | 第57-59页 |
| 3.3 基于贝叶斯模型平均的预测集成 | 第59-60页 |
| 3.4 预测检验方案 | 第60-63页 |
| 3.4.1 精度检验 | 第61-63页 |
| 3.4.2 可靠性与锐度检验 | 第63页 |
| 3.5 结果分析与讨论 | 第63-73页 |
| 3.5.1 LT=0时的预测技巧 | 第63-66页 |
| 3.5.2 LT=1与LT=2时的预测技巧 | 第66-67页 |
| 3.5.3 预测可靠性及锐度检验 | 第67-69页 |
| 3.5.4 不同组别的预测技巧分析 | 第69-72页 |
| 3.5.5 BMA模型权重分布特征 | 第72-73页 |
| 3.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 4 动力多模式对中国季度降水预测检验 | 第75-93页 |
| 4.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.2 动力多模式及其历史回报试验 | 第76-79页 |
| 4.2.1 ENSEMBLES项目及其回报试验数据 | 第76-77页 |
| 4.2.2 ECMWF System-4与BoM POAMA2.4及其回报试验数据 | 第77-79页 |
| 4.3 多模式集成及检验方法 | 第79-83页 |
| 4.3.1 多模式集成方法 | 第79页 |
| 4.3.2 集合预测检验方法 | 第79-83页 |
| 4.4 结果分析 | 第83-92页 |
| 4.4.1 系统偏差分析 | 第83-84页 |
| 4.4.2 精度检验 | 第84-88页 |
| 4.4.3 可靠性及锐度检验 | 第88-89页 |
| 4.4.4 PC精度检验 | 第89-90页 |
| 4.4.5 辨识度检验 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 5 订正与桥接ECMWF System-4的中国季度降水预测研究 | 第93-115页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 订正与桥接集成预测框架 | 第94-98页 |
| 5.2.1 预测框架的建立 | 第94-96页 |
| 5.2.2 Cali与Brid模型的建立及预测检验 | 第96-97页 |
| 5.2.3 基于非参数Bootstrapping的不确定性及显著性检验 | 第97-98页 |
| 5.3 Cali模型的技巧分析 | 第98-105页 |
| 5.3.1 系统偏差的订正 | 第98-101页 |
| 5.3.2 可靠性的提高 | 第101-102页 |
| 5.3.3 Cali模型预测精度 | 第102-105页 |
| 5.4 Brid模型的技巧分析 | 第105-108页 |
| 5.4.1 SYS4对气候因子的预测检验 | 第105-106页 |
| 5.4.2 Brid模型技巧分析 | 第106-108页 |
| 5.5 Cali-Brid模型预测的技巧分析 | 第108-113页 |
| 5.5.1 LT=0和1时的技巧分析 | 第108-112页 |
| 5.5.2 LT=2,3,4的技巧分析 | 第112-113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-115页 |
| 6 集成统计模型与动力多模式的中国季度降水预测研究 | 第115-128页 |
| 6.1 引言 | 第115页 |
| 6.2 统计-动力集成预测框架 | 第115-117页 |
| 6.3 统计与动力模型预测技巧对比 | 第117-122页 |
| 6.3.1 整体预测精度对比 | 第117-120页 |
| 6.3.2 对极端事件预测对比 | 第120-122页 |
| 6.4 统计与动力集成模型预测技巧 | 第122-127页 |
| 6.4.1 精度评分的时空分布特征 | 第122-124页 |
| 6.4.2 可靠性与锐度 | 第124-125页 |
| 6.4.3 与统计和动力模型对比 | 第125-127页 |
| 6.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 7 耦合多源信息的季度径流概率预测研究 | 第128-143页 |
| 7.1 引言 | 第128-130页 |
| 7.2 流域和水文、气象数据介绍 | 第130-131页 |
| 7.3 季度径流预测模型的建立 | 第131-137页 |
| 7.3.1 预测因子选择 | 第131-133页 |
| 7.3.2 WAPABA水文模型 | 第133-136页 |
| 7.3.3 模型选择与集成 | 第136页 |
| 7.3.4 预测检验 | 第136-137页 |
| 7.4 结果分析与讨论 | 第137-142页 |
| 7.4.1 方案A与方案B预测结果 | 第137-140页 |
| 7.4.2 方案C预测结果 | 第140-141页 |
| 7.4.3 可靠性检验 | 第141-142页 |
| 7.5 本章小结 | 第142-143页 |
| 8 季度径流概率预测在水库调度中的应用研究 | 第143-150页 |
| 8.1 引言 | 第143-144页 |
| 8.2 季度径流概率预测信息的使用方法 | 第144页 |
| 8.3 水库夏季优化调度模型及优化方法 | 第144-146页 |
| 8.3.1 调度模型 | 第144-146页 |
| 8.3.2 优化方法 | 第146页 |
| 8.4 模拟调度结果分析与讨论 | 第146-149页 |
| 8.4.1 发电效益比较 | 第146-147页 |
| 8.4.2 调度决策过程 | 第147-149页 |
| 8.5 本章小结 | 第149-150页 |
| 9 成果与结论 | 第150-154页 |
| 9.1 研究成果与主要结论 | 第150-152页 |
| 9.2 主要创新点 | 第152-153页 |
| 9.3 存在的问题与展望 | 第153-154页 |
| 参考文献 | 第154-163页 |
| 附录A 影响因子与我国季度降水之间的偏相关系数 | 第163-166页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第166-168页 |
| 致谢 | 第168-170页 |
| 个人简介 | 第170-171页 |
