| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第15页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第15-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 基于风险分析的城市水系统管理 | 第17页 |
| 1.3.2 城市排水系统灾害风险分析 | 第17-18页 |
| 1.3.3 新型城市排水系统更新改造决策研究 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 基于空间模糊聚类算法的排水系统风险分析 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 空间模糊聚类算法简介 | 第21-24页 |
| 2.2.1 空间聚类算法 | 第21页 |
| 2.2.2 模糊聚类算法 | 第21页 |
| 2.2.3 空间模糊聚类算法在排水系统风险分析中的应用 | 第21-24页 |
| 2.3 研究区域概况 | 第24-25页 |
| 2.3.1 研究区域属性 | 第24页 |
| 2.3.2 降雨数据 | 第24-25页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第25-31页 |
| 2.4.1 空间模糊聚类结——5年一遇降雨 | 第25-26页 |
| 2.4.2 降雨过程线敏感性分析 | 第26-28页 |
| 2.4.3 不同重现期风险分析结果 | 第28页 |
| 2.4.4 不透水百分比对系统风险分布的影响 | 第28-29页 |
| 2.4.5 模糊聚类与硬聚类算法结果对比 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于最大熵原理的排水系统内涝灾害风险不确定性分析 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 研究方法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 雨水排水系统内涝灾害损失的估算 | 第32-33页 |
| 3.2.2 最大熵分布形式 | 第33页 |
| 3.2.3 基于最大熵法的排水系统灾害风险评估 | 第33-34页 |
| 3.3 案例研究 | 第34-35页 |
| 3.3.1 降雨数据 | 第34页 |
| 3.3.2 不确定性因子 | 第34-35页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第35-41页 |
| 3.4.1 最大熵法收敛速度及计算精度 | 第35-37页 |
| 3.4.2 参数选取对基于最大熵的随机模拟拟合结果的影响 | 第37-38页 |
| 3.4.3 不确定性因子置信概率对风险评估的影响 | 第38-39页 |
| 3.4.4 降雨过程线不确定性影响 | 第39-40页 |
| 3.4.5 不确定性因子比较 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 考虑排水系统灾害风险的BMPs/LID策略研究 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 改造策略模型建立及评估方法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 BMPs用地布局 | 第43-44页 |
| 4.2.2 LID用地布局 | 第44页 |
| 4.2.3 改造方案评价步骤 | 第44-45页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第45-49页 |
| 4.3.1 调蓄池设计对系统风险影响 | 第45-47页 |
| 4.3.2 LID改造程度对系统风险影响 | 第47-48页 |
| 4.3.3 BMPs及LID效果对比 | 第48页 |
| 4.3.4 BMPs与LID组合效果评价 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 主要成果和结论 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-60页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第60页 |
