| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 渭河流域研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标、主要内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第15-16页 |
| 第2章 渭河流域宝鸡段概况 | 第16-18页 |
| 2.1 渭河流域概况 | 第16页 |
| 2.2 陕西省宝鸡市概况 | 第16-17页 |
| 2.3 宝鸡市气候概况 | 第17页 |
| 2.4 宝鸡市水资源概况 | 第17-18页 |
| 第3章 数据处理及研究方法 | 第18-24页 |
| 3.1 数据来源及预处理 | 第18页 |
| 3.2 研究方法 | 第18-24页 |
| 3.2.1 线性趋势法 | 第18页 |
| 3.2.2 距平法 | 第18-19页 |
| 3.2.3 累积距平法 | 第19页 |
| 3.2.4 坎德尔（Kendall）非参数秩次相关检验法 | 第19-21页 |
| 3.2.5 Mann—Kendall突变检测法 | 第21-22页 |
| 3.2.6 滑动T检验法 | 第22-23页 |
| 3.2.7 Yamamoto检验法 | 第23-24页 |
| 第4章 渭河流域宝鸡段气温变化特征分析 | 第24-42页 |
| 4.1 渭河流域宝鸡段气温变化的趋势分析 | 第24-28页 |
| 4.1.1 年际气温变化 | 第24-25页 |
| 4.1.2 年代际气温变化 | 第25页 |
| 4.1.3 季节气温变化 | 第25-27页 |
| 4.1.4 气温变化的显著性检验 | 第27-28页 |
| 4.2 渭河流域宝鸡段气温突变分析 | 第28-40页 |
| 4.2.1 气温突变点检测 | 第28-39页 |
| 4.2.2 气温突变综合分析 | 第39-40页 |
| 4.3 小结 | 第40-42页 |
| 第5章 渭河流域宝鸡段降水变化特征分析 | 第42-62页 |
| 5.1 渭河流域宝鸡段降水变化的趋势分析 | 第42-48页 |
| 5.1.1 年际降水特征 | 第42-43页 |
| 5.1.2 年内降水特征 | 第43-44页 |
| 5.1.3 四季降水变化 | 第44-48页 |
| 5.1.4 降水变化的显著性检验 | 第48页 |
| 5.2 渭河流域宝鸡段降水突变分析 | 第48-60页 |
| 5.2.1 降水突变点检测 | 第48-60页 |
| 5.2.2 降水突变综合分析 | 第60页 |
| 5.3 小结 | 第60-62页 |
| 第6章 渭河流域宝鸡段径流变化特征分析 | 第62-82页 |
| 6.1 渭河流域宝鸡段径流的年际变化 | 第62-63页 |
| 6.1.1 年径流量的年际极值比 | 第62页 |
| 6.1.2 径流量年际分配 | 第62页 |
| 6.1.3 累积距平曲线和模比系数差积曲线 | 第62-63页 |
| 6.2 渭河流域宝鸡段径流量的年内变化 | 第63-65页 |
| 6.2.1 径流量的年内变化特征 | 第63-64页 |
| 6.2.2 径流年内分配不均匀系数 | 第64-65页 |
| 6.3 径流变化趋势及显著性检验 | 第65-67页 |
| 6.3.1 径流量的趋势变化 | 第65-67页 |
| 6.3.2 径流变化趋势显著性检验 | 第67页 |
| 6.4 径流的突变分析 | 第67-80页 |
| 6.4.1 径流突变点检测 | 第67-79页 |
| 6.4.2 径流突变综合分析 | 第79-80页 |
| 6.5 径流与气候因子的相关性分析 | 第80-81页 |
| 6.6 小结 | 第81-82页 |
| 第7章 基于BP神经网络的径流预测 | 第82-102页 |
| 7.1 人工神经网络简介 | 第82-85页 |
| 7.1.1 神经元模型 | 第82-84页 |
| 7.1.2 人工神经网络的拓扑结构 | 第84页 |
| 7.1.3 人工神经网络的学习过程 | 第84-85页 |
| 7.2 BP神经网络算法 | 第85-88页 |
| 7.3 BP神经网络径流预测模型隐含层节点数确定 | 第88-89页 |
| 7.3.1 输入输出数据的选择 | 第88页 |
| 7.3.2 数据归一化处理 | 第88页 |
| 7.3.3 模型参数的确定 | 第88-89页 |
| 7.4 BP神经网络径流预测模型 | 第89-101页 |
| 7.4.1 径流时间序列的预测模型（模型一） | 第89-93页 |
| 7.4.2 考虑气温影响的径流预测模型（模型二） | 第93-95页 |
| 7.4.3 考虑降水影响的径流预测模型（模型三） | 第95-98页 |
| 7.4.4 考虑气温和降水影响的径流预测模型（模型四） | 第98-101页 |
| 7.5 小结 | 第101-102页 |
| 第8章 结论与展望 | 第102-104页 |
| 8.1 结论 | 第102-103页 |
| 8.2 展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第108页 |
| 参与的科研项目 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |