| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 1引言 | 第11-19页 |
| 1.1研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2国内外研究动态 | 第12-17页 |
| 1.2.1遥感降水的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2遥感蒸散发的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.3分布式水文模型的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.4当前研究热点 | 第16-17页 |
| 1.3研究内容 | 第17-19页 |
| 2基于蓄满产流的半分布式水文模型构建 | 第19-23页 |
| 2.1栅格产流 | 第19页 |
| 2.2栅格汇流 | 第19-20页 |
| 2.3土壤初始含水量的确定 | 第20-21页 |
| 2.4研究区域概况及数据来源 | 第21-22页 |
| 2.4.1研究区域概况 | 第21页 |
| 2.4.2研究数据来源 | 第21-22页 |
| 2.5本章小结 | 第22-23页 |
| 3遥感降水数据在洪水模拟的应用 | 第23-34页 |
| 3.1遥感降水产品精度分析 | 第23-24页 |
| 3.2遥感降水数据的降尺度校正 | 第24-26页 |
| 3.2.1多元线性回归 | 第24页 |
| 3.2.2地理加权回归 | 第24-25页 |
| 3.2.3降尺度校正应用 | 第25-26页 |
| 3.3SHMSR模型参数率定 | 第26-29页 |
| 3.3.1遗传算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2SHMSR模型参数率定结果 | 第27-28页 |
| 3.3.3土壤初始自由水含水量的确定 | 第28-29页 |
| 3.4水文模型的验证 | 第29-33页 |
| 3.5本章小结 | 第33-34页 |
| 4遥感蒸散发在洪水模拟中的应用 | 第34-50页 |
| 4.1卡尔曼滤波方法介绍 | 第34-37页 |
| 4.1.1数据同化和集合预报的理论基础 | 第34-35页 |
| 4.1.2卡尔曼滤波 | 第35-36页 |
| 4.1.3集合卡尔曼滤波 | 第36页 |
| 4.1.4集合卡尔曼滤波的优点 | 第36-37页 |
| 4.2卡尔曼滤波的应用 | 第37-45页 |
| 4.2.1基于卡尔曼滤波在PET数据同化 | 第37-41页 |
| 4.2.2基于卡尔曼滤波的遥感潜在蒸散发在洪水模拟中应用 | 第41-45页 |
| 4.3集合卡尔曼滤波的应用 | 第45-48页 |
| 4.3.1基于集合卡尔曼滤波的蒸散发数据同化 | 第45-46页 |
| 4.3.2基于集合卡尔曼滤波的遥感蒸散发在洪水模拟中的应用 | 第46-48页 |
| 4.4参数敏感性分析 | 第48-49页 |
| 4.4.1参数敏感性分析方法 | 第48页 |
| 4.4.2参数敏感性分析结果 | 第48-49页 |
| 4.5本章小结 | 第49-50页 |
| 5基于推理公式的半分布式水文模型应用研究 | 第50-60页 |
| 5.1推理公式的基本原理 | 第50-51页 |
| 5.1.1公式基本形式 | 第50页 |
| 5.1.2公式基本假设 | 第50-51页 |
| 5.1.3推理公式法的洪水过程概化 | 第51页 |
| 5.2推理公式的栅格化 | 第51-54页 |
| 5.2.1单元网格产流 | 第51-52页 |
| 5.2.2单个网格汇流时间 | 第52-53页 |
| 5.2.3流域基本单元出流量的形成 | 第53-54页 |
| 5.3栅格推理公式应用 | 第54-59页 |
| 5.3.1基于栅格推理公式的洪水模拟 | 第54-58页 |
| 5.3.2参数敏感性分析 | 第58-59页 |
| 5.4本章小结 | 第59-60页 |
| 6结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1绪论 | 第60页 |
| 6.2展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68页 |