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石羊河流域水循环要素变化特征研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究的目的和意义第11-12页
   ·国内外研究进展及存在的问题第12-15页
     ·水循环与水循环要素第12-13页
     ·干旱区水循环要素变化研究第13-14页
     ·水循环要素变化的模拟研究第14-15页
     ·研究中存在的主要问题第15页
   ·研究内容、方法及技术路线第15-17页
     ·研究内容第15页
     ·研究方法第15页
     ·技术路线第15-17页
第二章 石羊河流域概况第17-22页
   ·地理位置及行政区划第17页
   ·地形地貌第17-18页
   ·气候状况第18页
   ·河流水系第18-19页
   ·流域水循环特征第19-22页
第三章 流域水循环要素分析的理论基础第22-29页
   ·水文、气象站点的选取第22-23页
   ·资料的收集与审查第23页
   ·水循环要素变化特征分析的主要方法第23-29页
     ·Kendall 秩次相关检验法第24页
     ·EOF 经验正交分解法第24-26页
     ·EOF-SVD 综合分析方法第26-29页
第四章 降水量的变化特征第29-37页
   ·降水量的年内变化第29-30页
   ·降水量的年际变化第30-31页
   ·降水量的空间分布特征第31-33页
   ·降水量变化的影响因素分析第33-35页
   ·本章小结第35-37页
第五章 蒸发量的变化特征第37-44页
   ·蒸发量的年内变化第37-38页
   ·蒸发量的年际变化第38-39页
   ·蒸发量的空间分布第39-40页
   ·蒸发量变化的影响因素分析第40-42页
   ·本章小结第42-44页
第六章 径流量的变化特征第44-51页
   ·径流量的年内变化第44-47页
   ·径流量的年际变化第47-48页
   ·径流量变化的影响因素分析第48-49页
   ·本章小结第49-51页
第七章 径流量变化的模拟研究第51-69页
   ·主成份回归模型第51-58页
     ·主成份回归模型建立的原理和步骤第52页
     ·构建主成份回归模型第52-57页
     ·回归结果分析第57-58页
   ·人工神经网络模型第58-66页
     ·BP 网络学习算法的基本原理和方法第58-61页
     ·BP 网络的建立第61-62页
     ·BP 法建模实现第62-66页
   ·主成份回归模型与神经网络模型的对比第66-68页
     ·模型拟合率和检验率第66-67页
     ·历史数据样本拟合误差比较第67页
     ·独立样本检验效果比较第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第八章 结论与讨论第69-71页
   ·结论第69-70页
   ·讨论第70-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
作者简介第77页

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