| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第15-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第17-25页 |
| 1.2.1 洪水极值事件的定义及指标 | 第17-19页 |
| 1.2.2 洪水频率分析研究进展 | 第19-24页 |
| 1.2.3 需要进一步研究的问题 | 第24-25页 |
| 1.3 研究方案 | 第25-28页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第25页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第25-26页 |
| 1.3.3 研究思路和框架 | 第26-27页 |
| 1.3.4 研究的创新点 | 第27-28页 |
| 1.4 研究区域概况及数据资料 | 第28-32页 |
| 1.4.1 淮河流域概况 | 第28-29页 |
| 1.4.2 数据资料 | 第29-32页 |
| 2 淮河流域洪水极值事件的时空变化特征 | 第32-70页 |
| 2.1 淮河流域洪水极值事件的选取 | 第32-35页 |
| 2.1.1 年最大值法选样 | 第32-33页 |
| 2.1.2 超门限峰值法选样 | 第33-35页 |
| 2.2 研究方法 | 第35-37页 |
| 2.2.1 Mann-Kendall趋势检验法 | 第35-36页 |
| 2.2.2 滑动T检验法 | 第36页 |
| 2.2.3 小波变换分析方法 | 第36-37页 |
| 2.3 淮河流域降水和极端降水的时空变化特征 | 第37-51页 |
| 2.3.1 淮河流域降水的时空变化特征 | 第38-42页 |
| 2.3.2 淮河流域极端降水的时空变化特征 | 第42-51页 |
| 2.4 淮河流域洪水极值事件时空变化特征 | 第51-57页 |
| 2.5 淮河流域500多年洪涝情况分析 | 第57-68页 |
| 2.5.1 洪涝灾害的频次分析 | 第58-61页 |
| 2.5.2 洪涝灾害趋势分析 | 第61-65页 |
| 2.5.3 洪涝灾害周期分析 | 第65-68页 |
| 2.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 3 淮河流域洪水极值事件的单变量频率分析 | 第70-100页 |
| 3.1 研究方法 | 第70-77页 |
| 3.1.1 极值分布理论 | 第70-72页 |
| 3.1.2 L-矩参数估计 | 第72-74页 |
| 3.1.3 基于L-矩法的区域频率分析 | 第74-76页 |
| 3.1.4 分位数估计的准确性和不确定性分析 | 第76-77页 |
| 3.2 淮河流域洪水极值事件站点频率分析 | 第77-88页 |
| 3.2.1 洪水极值事件洪峰站点频率分析 | 第77-81页 |
| 3.2.2 洪水极值事件洪量站点频率分析 | 第81-85页 |
| 3.2.3 洪水极值事件历时站点频率分析 | 第85-88页 |
| 3.3 淮河流域洪水极值事件区域频率分析 | 第88-93页 |
| 3.3.1 水文相似性区域划分 | 第88页 |
| 3.3.2 一致性检验 | 第88-89页 |
| 3.3.3 均匀性检验 | 第89页 |
| 3.3.4 区域最优分布选择 | 第89-90页 |
| 3.3.5 分位数估计 | 第90-93页 |
| 3.4 站点频率分析与区域频率分析比较 | 第93-99页 |
| 3.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 4 淮河流域洪水极值事件的多变量频率分析 | 第100-133页 |
| 4.1 研究方法 | 第100-109页 |
| 4.1.1 Copula函数的定义与性质 | 第101-102页 |
| 4.1.2 Copula函数的分类 | 第102-103页 |
| 4.1.3 变量间的相依性度量 | 第103-105页 |
| 4.1.4 Copula函数的尾部相关性 | 第105-107页 |
| 4.1.5 Copula函数的参数估计 | 第107-108页 |
| 4.1.6 Copula函数的选取 | 第108页 |
| 4.1.7 重现期分析 | 第108-109页 |
| 4.2 淮河流域洪水极值事件的两变量分析 | 第109-123页 |
| 4.2.1 序列的相依性度量 | 第110-112页 |
| 4.2.2 序列尾部相关性 | 第112页 |
| 4.2.3 Copula函数的选择 | 第112-117页 |
| 4.2.4 序列的重现期分析 | 第117-123页 |
| 4.3 淮河流域洪水极值事件的洪峰、洪量、历时三变量分析 | 第123-124页 |
| 4.4 考虑气象要素的洪水极值事件多变量频率分析 | 第124-131页 |
| 4.4.1 蚌埠站控制流域降水、气温和洪水变化趋势 | 第124-127页 |
| 4.4.2 变量序列样本选取和边缘分布 | 第127-128页 |
| 4.4.3 多变量模型的构建及分析 | 第128-131页 |
| 4.5 本章小结 | 第131-133页 |
| 5 气候变化背景下的淮河流域洪水极值事件分析 | 第133-176页 |
| 5.1 研究方法 | 第133-140页 |
| 5.1.1 GAMLSS模型 | 第133-135页 |
| 5.1.2 时变增益(TVGM)水文模型 | 第135-138页 |
| 5.1.3 未来气候模式与降尺度技术 | 第138-140页 |
| 5.2 基于统计途径的淮河流域洪水极值事件非一致性频率分析 | 第140-150页 |
| 5.2.1 概率分布类型选择 | 第140-142页 |
| 5.2.2 统计参数的线性时变分析 | 第142-146页 |
| 5.2.3 统计参数的非线性时变分析 | 第146-148页 |
| 5.2.4 模拟效果分析(残差分析) | 第148-150页 |
| 5.3 基于成因途径的淮河流域洪水极值事件的情景预估 | 第150-174页 |
| 5.3.1 淮河流域时变增益模型的构建 | 第150-152页 |
| 5.3.2 模型率定及检验 | 第152-161页 |
| 5.3.3 气候模式输出及径流预测 | 第161-168页 |
| 5.3.4 气候变化背景下洪水极值事件的时空变化规律分析 | 第168-174页 |
| 5.4 本章小结 | 第174-176页 |
| 6 结论与展望 | 第176-179页 |
| 6.1 主要结论 | 第176-178页 |
| 6.2 研究展望 | 第178-179页 |
| 参考文献 | 第179-192页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第192-194页 |
| 致谢 | 第194-195页 |
