| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 随机土壤水模型 | 第12-14页 |
| 1.2.2 水文观测与模拟中的信息 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 随机土壤水模型 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 土壤水量平衡方程概率形式 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基本方程 | 第19-22页 |
| 2.2.2 方程边界条件 | 第22-23页 |
| 2.2.3 小结 | 第23-24页 |
| 2.3 降水入渗产流过程 | 第24-27页 |
| 2.3.1 单点蓄满产流 | 第25页 |
| 2.3.2 基于流域蓄水容量曲线的面尺度蓄满产流 | 第25-27页 |
| 2.4 蒸散发与深层渗漏过程 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于随机土壤水模型的时间尺度分析 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 时域分析 | 第31-35页 |
| 3.3 频域分析 | 第35-38页 |
| 3.4 稳态解及其性质 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 流域水文不确定度信息理论 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 信息论基础知识 | 第41-47页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第41-44页 |
| 4.2.2 信息熵、互信息与贝叶斯公式的关系 | 第44-46页 |
| 4.2.3 数据处理不等式 | 第46-47页 |
| 4.3 基于信息熵互信息的水文观测模拟不确定度分析框架 | 第47-49页 |
| 4.4 高维互信息度量方法改进 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于流域水文不确定度信息理论的时间尺度分析 | 第53-66页 |
| 5.1 实验介绍 | 第53-55页 |
| 5.2 MOPEX数据集 | 第55-56页 |
| 5.3 计算结果 | 第56-59页 |
| 5.3.1 不同时间尺度随机不确定度 | 第56-58页 |
| 5.3.2 不同时间尺度认知不确定度 | 第58-59页 |
| 5.4 分析与讨论 | 第59-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 主要结论 | 第66-67页 |
| 6.2 不足与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第76页 |