| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 水文模型概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 水文模型参数率定 | 第13-14页 |
| 1.2.3 水文模型不确定性分析 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 2 研究区域及数据来源 | 第18-20页 |
| 2.1 研究区域 | 第18页 |
| 2.2 数据来源 | 第18-20页 |
| 3 基于SCE-UA的Nash模型参数率定及不确定性分析 | 第20-34页 |
| 3.1 SCE-UA算法原理 | 第20-21页 |
| 3.1.1 洗牌复型演化算法(SCE)计算流程 | 第20-21页 |
| 3.1.2 竞争复形演化算法(CCE)流程 | 第21页 |
| 3.2 基于SCE-UA算法的模拟优化模型的构建 | 第21-25页 |
| 3.2.1 Nash模型 | 第21-23页 |
| 3.2.2 模拟优化模型的构建 | 第23-25页 |
| 3.3 Nash模型最优参数求解及径流模拟 | 第25-33页 |
| 3.3.1 最优参数求解 | 第25-29页 |
| 3.3.2 径流模拟 | 第29-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 4 基于SCEM-UA的Nash模型参数率定及不确定性分析 | 第34-44页 |
| 4.1 SCEM-UA算法原理 | 第34-35页 |
| 4.2 基于SCEM-UA算法的模拟优化模型的构建 | 第35-36页 |
| 4.3 Nash模型最优参数求解及径流模拟 | 第36-42页 |
| 4.3.1 最优参数求解 | 第36-40页 |
| 4.3.2 径流模拟 | 第40-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-44页 |
| 5 基于SMMLW的Nash模型参数率定及不确定性分析 | 第44-50页 |
| 5.1 SMMLW方法基本原理 | 第44-45页 |
| 5.2 Nash模型最优参数求解及径流模拟 | 第45-49页 |
| 5.3 小结 | 第49-50页 |
| 6 不同输入资料情景下的异参同效分析 | 第50-61页 |
| 6.1 理想资料的生成 | 第50-51页 |
| 6.2 理想资料情景下异参同效分析 | 第51-56页 |
| 6.3 实测资料情景下异参同效分析 | 第56-59页 |
| 6.4 小结 | 第59-61页 |
| 7 结论与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 结论 | 第61-62页 |
| 7.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
