| 内容摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·问题的提出 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·流域水文模型不确定性来源 | 第13-14页 |
| ·流域水文模型不确定性分析方法 | 第14-15页 |
| ·概念性流域水文模型参数优选存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文研究目的与意义 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容及技术路线 | 第17-21页 |
| 第二章 流域水文模型及参数优选技术的研究进展 | 第21-40页 |
| ·流域水文模型的研究进展 | 第21-27页 |
| ·国外流域水文模型研究进展 | 第21-24页 |
| ·国内流域水文模型研究进展 | 第24-27页 |
| ·流域水文模型参数优选技术研究进展 | 第27-39页 |
| ·流域水文模型参数优选方法 | 第27-36页 |
| ·流域水文模型参数多目标优选技术 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 流域水文模型的构建及适用性研究 | 第40-70页 |
| ·产、汇流模型 | 第40-48页 |
| ·产流模型 | 第41-44页 |
| ·汇流模型 | 第44-47页 |
| ·模型实现 | 第47-48页 |
| ·研究区域及数据来源 | 第48-53页 |
| ·岷江流域概况及数据 | 第48-50页 |
| ·嘉陵江流域概况及数据 | 第50-51页 |
| ·乌江流域概况及数据 | 第51-53页 |
| ·模型结构的适用性研究 | 第53-69页 |
| ·参数优选结果分析 | 第57-65页 |
| ·模型输出的不确定性分析 | 第65-67页 |
| ·模型结构综合评价 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于MCMC方法的流域水文模型参数优选技术 | 第70-89页 |
| ·流域水文模型参数估计的贝叶斯推理 | 第70-71页 |
| ·MCMC方法 | 第71-75页 |
| ·马尔可夫链原理 | 第71-72页 |
| ·常用的MCMC采样方法 | 第72-75页 |
| ·几种融合MCMC方法的进化算法研究 | 第75-87页 |
| ·参数后验概率密度估计 | 第75-76页 |
| ·SCEM-UA算法的研究与改进 | 第76-82页 |
| ·DE-MC和DREAM算法研究 | 第82-86页 |
| ·进化算法的几个关键问题 | 第86-87页 |
| ·算法的收敛准则 | 第87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 流域水文模型参数优选结果分析与讨论 | 第89-116页 |
| ·参数敏感性分析 | 第89-95页 |
| ·敏感性分析方法 | 第89-90页 |
| ·基于改进SCEM-UA算法采样的流域水文模型参数敏感性分析 | 第90-95页 |
| ·不同算法的比较研究 | 第95-108页 |
| ·不同算法的搜索效率分析 | 第96-99页 |
| ·不同算法的求解质量分析 | 第99-100页 |
| ·不同算法的稳定性分析 | 第100-102页 |
| ·优化算法评价指标的建立 | 第102-108页 |
| ·RRMT优化模块的拓展 | 第108-114页 |
| ·RRMT功能模块拓展的原理 | 第108-110页 |
| ·RRMT功能模块拓展的具体实现 | 第110-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 第六章 基于DREAM算法的流域水文模型参数多目标优选研究 | 第116-133页 |
| ·常用的多目标优化问题求解方法 | 第116-117页 |
| ·流域水文模型参数多目标DREAM算法的提出 | 第117-121页 |
| ·目标函数设置 | 第117-118页 |
| ·MODREAM算法的构建 | 第118-121页 |
| ·应用实例 | 第121-132页 |
| ·基于DREAM算法的流域水文模型参数优选 | 第121-125页 |
| ·基于MODREAM算法的流域水文模型参数优选 | 第125-130页 |
| ·多目标优化与单目标优化的比较 | 第130-132页 |
| ·小结 | 第132-133页 |
| 第七章 结论与展望 | 第133-137页 |
| ·主要研究成果 | 第133-134页 |
| ·本文特色与创新之处 | 第134-135页 |
| ·研究展望 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-147页 |
| 作者在攻读博士学位期间参加课题和发表学术论文情况 | 第147-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
