基于集合卡尔曼滤波的水文模型参数估计方法的研究应用

摘要第4-6页
Abstract第6-11页
第1章绪论第11-17页
    1.1研究背景和意义第11-12页
    1.2国内外研究现状第12-15页
        1.2.1水文模型研究进展第12-13页
        1.2.2参数估计方法研究进展第13-14页
        1.2.3有待深入研究的问题第14-15页
    1.3论文的内容与框架第15-17页
        1.3.1论文的内容第15页
        1.3.2论文的技术路线第15-17页
第2章技术方法第17-31页
    2.1水文模型第17-22页
        2.1.1新安江产流模型第17-19页
        2.1.2WetSpa产流模型第19-21页
        2.1.3马斯京根汇流模型第21-22页
    2.2LH-OAT全局敏感性分析方法第22页
    2.3DDS算法第22-23页
    2.4卡尔曼滤波第23-25页
        2.4.1卡尔曼滤波第23-24页
        2.4.2集合卡尔曼滤波第24页
        2.4.3联合状态向量集合卡尔曼滤波第24-25页
        2.4.4高斯白噪声序列第25页
    2.5评价指标第25-26页
        2.5.1纳什效率系数(NSE)第25-26页
        2.5.2相关系数(r)第26页
        2.5.3相对偏差(bias)第26页
    2.6模型的实现第26-29页
        2.6.1参数估计模型核心程序设计第26-27页
        2.6.2水文模型并行优化设计第27-29页
    2.7本章小结第29-31页
第3章研究区域和数据资料第31-41页
    3.1研究区域第31-33页
        3.1.1研究区域概况第31-32页
        3.1.2流域相似性分析第32-33页
    3.2研究资料第33-38页
        3.2.1降雨径流数据第33页
        3.2.2气象数据第33页
        3.2.3栅格数据第33-38页
    3.3模型的建模第38-40页
        3.3.1DEM数据处理第38-39页
        3.3.2土地利用数据处理第39页
        3.3.3土壤数据处理第39-40页
    3.4本章小结第40-41页
第4章滤波规律分析和适用性验证第41-59页
    4.1数值模拟实验基本设置第41-42页
    4.2新安江模型参数全局敏感性分析第42页
    4.3单参数估计第42-49页
        4.3.1改变初始分布均值时第43-44页
        4.3.2改变初始分布方差时第44-47页
        4.3.3参数在模型中的作用的影响第47-49页
    4.4多参数估计第49-56页
        4.4.1改变初始分布均值时第49-52页
        4.4.2改变初始分布方差时第52-55页
        4.4.3参数作用的影响与参数间相互影响第55-56页
    4.5适用性判断第56页
    4.6本章小结第56-59页
第5章实用性验证第59-75页
    5.1在新安江模型中的实用性验证第59-66页
        5.1.1有长系列水文气象数据第59-62页
        5.1.2缺资料第62-66页
    5.2在WetSpa模型中的实用性验证第66-73页
        5.2.1WetSpa模型参数敏感性分析第66-67页
        5.2.2有长系列水文气象数据第67-70页
        5.2.3缺资料第70-73页
    5.3实用性判断第73-74页
    5.4本章小结第74-75页
结论与展望第75-77页
    结论第75-76页
    创新点第76页
    展望第76-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第81-83页
致谢第83页

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