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分布式水文模型SWAT的改进研究

中文摘要第2-4页
Abstract第4-5页
中文文摘第6-14页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 问题的提出第14-15页
    1.2 研究背景第15-19页
        1.2.1 研究方法第15-17页
        1.2.2 SWAT模型第17-19页
    1.3 研究进展第19-24页
        1.3.1 SWAT的径流模拟第19-21页
        1.3.2 SWAT的非点源模拟第21-22页
        1.3.3 模型率定和不确定性分析第22-23页
        1.3.4 SWAT的模型集成第23-24页
    1.4 研究意义第24-26页
    1.5 研究内容与技术路线第26-28页
        1.5.1 主要研究内容第26-27页
        1.5.2 技术路线第27-28页
第二章 SWAT基本原理第28-36页
    2.1 SWAT模型发展第28-29页
    2.2 SWAT模型流域刻画第29-36页
        2.2.1 SWAT空间离散化原理第29-32页
        2.2.2 SWAT基本原理第32-36页
第三章 分丰枯水期的模型率定方法第36-56页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 晋江流域第37-40页
        3.2.1 地理位置第37-38页
        3.2.2 地形地貌第38-39页
        3.2.3 土壤与植被第39页
        3.2.4 气候与水文第39-40页
    3.3 材料与方法第40-47页
        3.3.1 分丰枯水期的SWAT模型(SWAT-SC)第40-41页
        3.3.2 模型输入数据第41-42页
        3.3.3 晋江流域径流模型构建第42-47页
    3.4 结果与讨论第47-54页
        3.4.1 日径流模拟及评价指标响应第47-49页
        3.4.2 模型参数分析第49-51页
        3.4.3 最小径流分析第51-52页
        3.4.4 月径流模拟第52-53页
        3.4.5 SWAT-SC模型的优势与不足第53-54页
    3.5 小结第54-56页
第四章 SWAT氮循环模拟优化第56-80页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 Harp Lake流域第57-60页
        4.2.1 地理位置第57-58页
        4.2.2 地质地貌第58页
        4.2.3 土壤与植被第58-59页
        4.2.4 气候与水文第59-60页
    4.3 Harp Lake流域非点源模型构建第60-61页
    4.4 SWAT-CS与SWAT-CS~(enm)模型第61-64页
        4.4.1 氮湿沉降驱动和冰雪调节第61-62页
        4.4.2 氮湿沉降的移动与吸收第62-64页
    4.5 模型的率定与不确定分析第64-68页
        4.5.1 模型效果和不确定分析指标第64-65页
        4.5.2 率定设置与参数化第65-67页
        4.5.3 模拟效果评价第67页
        4.5.4 模型不确定分析第67-68页
    4.6 结果与讨论第68-77页
        4.6.1 径流模拟第68-70页
        4.6.2 硝酸盐模拟第70-73页
        4.6.3 参数可识别性分析第73-75页
        4.6.4 不确定性分析第75-77页
    4.7 小结第77-80页
第五章 基于云计算的模型率定和不确定分析服务第80-98页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 不确定分析方法及云计算平台第81-84页
        5.2.1 GLUE方法第81-82页
        5.2.2 Hadoop云计算开发平台第82-83页
        5.2.3 Hadoop集群第83-84页
    5.3 系统实现第84-87页
    5.4 案例研究第87-89页
    5.5 结果与讨论第89-95页
    5.6 小结第95-98页
第六章 集成SWAT模型的流域管理决策系统第98-114页
    6.1 引言第98-99页
    6.2 系统设计第99-103页
        6.2.1 流域管理决策系统架构设计第99-101页
        6.2.2 模型模拟服务第101-103页
    6.3 系统实现与情景测试第103-110页
        6.3.1 系统实现第103-104页
        6.3.2 情景测试第104-110页
    6.4 讨论第110-111页
    6.5 小结第111-114页
第七章 结论与展望第114-118页
    7.1 主要结论第114-116页
    7.2 主要创新点第116页
    7.3 不足之处与展望第116-118页
参考文献第118-132页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第132-134页
致谢第134-136页
个人简历第136-140页

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