| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 1引言 | 第12-19页 |
| 1.1研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2国内外研究动态 | 第12-17页 |
| 1.2.1径流特性研究进展 | 第13页 |
| 1.2.2中长期径流预报方法研究进展 | 第13-15页 |
| 1.2.3径流预报不确定性研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.4存在问题及发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.3研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2研究技术路线 | 第17-19页 |
| 2研究区域概况 | 第19-26页 |
| 2.1尼尔基上游流域概况 | 第19-20页 |
| 2.2月径流序列统计特征 | 第20-25页 |
| 2.2.1月径流线性趋势分析 | 第21-23页 |
| 2.2.2月径流统计特征值分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3月径流年内分配特征 | 第24-25页 |
| 2.3本章小结 | 第25-26页 |
| 3中长期径流耦合预报及修正方法 | 第26-37页 |
| 3.1径流时间序列分析方法 | 第27-30页 |
| 3.1.1互补聚合经验模态分解（CEEMD） | 第27页 |
| 3.1.2奇异谱分析 | 第27-30页 |
| 3.2时间序列预报模型 | 第30-32页 |
| 3.2.1最小二乘支持向量机（LSSVM） | 第30页 |
| 3.2.2最近邻抽样回归（NNBR） | 第30-32页 |
| 3.2.3模型评价指标 | 第32页 |
| 3.3基于Copula函数的径流预报修正方法 | 第32-35页 |
| 3.3.1Copula函数的基本理论 | 第32-35页 |
| 3.3.2基于Copula函数的径流预报修正原理 | 第35页 |
| 3.4本章小结 | 第35-37页 |
| 4基于耦合模型的中长期径流预报 | 第37-53页 |
| 4.1月径流序列分解结果 | 第37-39页 |
| 4.1.1基于SSA的径流序列处理结果 | 第37页 |
| 4.1.2基于CEEMD的径流序列分解结果 | 第37-39页 |
| 4.2预报因子的选取 | 第39-40页 |
| 4.3预报结果分析 | 第40-52页 |
| 4.4本章小结 | 第52-53页 |
| 5基于Copula函数的中长期径流预报修正 | 第53-95页 |
| 5.1边缘分布及参数率定 | 第53-69页 |
| 5.2建立二维Copula联合概率分布 | 第69-81页 |
| 5.3修正结果分析 | 第81-93页 |
| 5.4本章小结 | 第93-95页 |
| 6考虑预报误差相关的尼尔基水库汛期入库径流概率预报 | 第95-100页 |
| 6.1概率预报模型的方法 | 第95-96页 |
| 6.2建立四维Copula联合概率分布函数 | 第96-99页 |
| 6.3本章小结 | 第99-100页 |
| 7结论与展望 | 第100-102页 |
| 7.1主要结论 | 第100-101页 |
| 7.2展望 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-110页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第110页 |