| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 水文气象系统分析综述 | 第15-23页 |
| 2.1 水文预报 | 第15-17页 |
| 2.1.1 预报模型研究概述 | 第15页 |
| 2.1.2 机器学习研究 | 第15-16页 |
| 2.1.3 递归聚类分析集总模型的研究现状 | 第16-17页 |
| 2.2 敏感性分析 | 第17-18页 |
| 2.3 统计降尺度模型研究概述 | 第18-21页 |
| 2.3.1 气候变化情景模式 | 第18-19页 |
| 2.3.2 全球气候棋式(GCM) | 第19-20页 |
| 2.3.3 降尺度方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 香溪河流域气象水文响应关系的递归聚类分析 | 第23-41页 |
| 3.1 概述 | 第23页 |
| 3.2 方法概述 | 第23-28页 |
| 3.2.1 递归聚类分析集总模型 | 第23-25页 |
| 3.2.2 多元线性回归 | 第25-27页 |
| 3.2.3 神经网络模型 | 第27-28页 |
| 3.3 研究区域概况 | 第28-30页 |
| 3.4 模型建立与案例研究 | 第30-33页 |
| 3.4.1 模型建立 | 第30-33页 |
| 3.5 案例研究 | 第33-40页 |
| 3.5.1 模型校准与验证 | 第33-40页 |
| 3.6 结论 | 第40-41页 |
| 第4章 香溪河流域气象水文递归聚类分析模型的参数敏感性分析 | 第41-61页 |
| 4.1 概述 | 第41-42页 |
| 4.2 研究方法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 正交表及正交设计 | 第42-44页 |
| 4.2.2 无重复析因分析 | 第44-46页 |
| 4.3 改进的析因分析的方法 | 第46-49页 |
| 4.4 析因分析进行水文模型输入变量研究 | 第49-51页 |
| 4.4.1 析因试验的代码设计 | 第49-50页 |
| 4.4.2 模型建立 | 第50-51页 |
| 4.5 结果分析 | 第51-58页 |
| 4.6 在递归聚类分析集总模型的应用 | 第58-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 气候变化条件下的香溪河流域气象水文高精度预报 | 第61-77页 |
| 5.1 概述 | 第61页 |
| 5.2 研究方法 | 第61-64页 |
| 5.3 区域研究 | 第64-68页 |
| 5.3.1 资料的选择 | 第64-65页 |
| 5.3.2 统计降尺度方法模拟结果分析 | 第65-68页 |
| 5.4 流域气象水文情景预报 | 第68-75页 |
| 5.4.1 未来径流变化预测 | 第72-74页 |
| 5.4.2 降尺度下递归聚类分析集总模型的未来径流生成 | 第74-75页 |
| 5.4.3 变化预测的不确定性分析 | 第75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
