第1章 緒論/11.1 研究背景與意義/11.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀/2 1.2.1 乏資料地區(qū)水文氣象觀測國內(nèi)外研究進(jìn)展/3 1.2.2 無資料地區(qū)產(chǎn)匯流計算國內(nèi)外研究進(jìn)展/41.3 本研究的特色與創(chuàng)新/6 參考文獻(xiàn)/7第2章 乏資料地區(qū)復(fù)雜地形對水文氣象影響機(jī)制分析及數(shù)值計算 /112.1 乏資料復(fù)雜地形對水文氣象影響機(jī)制分析/11 2.1.1 現(xiàn)有雨量觀測站數(shù)據(jù)的不足分析/11 2.1.2 暴雨與地形的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析/132.2 復(fù)雜地形下氣象要素精細(xì)化計算模型/16 2.2.1 復(fù)雜地形下氣象要素精細(xì)化計算難題/16 2.2.2試驗(yàn)設(shè)計和模型介紹/18 2.2.3復(fù)雜地形下氣象要素精細(xì)化計算結(jié)果/25 2.2.4 結(jié)論/312.3 小結(jié)/32參考文獻(xiàn)/32第3章 乏資料地區(qū)降水短臨和短期預(yù)報方法/353.1 耦合雷達(dá)和深度學(xué)習(xí)的乏資料地區(qū)降水短臨預(yù)報模型/35 3.1.1 短臨降水預(yù)報概述/35 3.1.2 數(shù)據(jù)和試驗(yàn)設(shè)計/37 3.1.3 降水預(yù)測方法/39 3.1.4 降水預(yù)測結(jié)果及分析/42 3.1.5 總結(jié)和討論/483.2 融合三維氣象要素場的乏資料地區(qū)降水短期預(yù)報模型/48 3.2.1 短期降水預(yù)報概述/48 3.2.2 三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介/51 3.2.3 研究區(qū)域及短期降水建模方法研究/54 3.2.4 短期降水預(yù)測結(jié)果及分析/573.3 小結(jié)/60 參考文獻(xiàn)/60第4章 乏資料地區(qū)暴雨洪水預(yù)報模型/634.1 融合多源空間數(shù)據(jù)的乏資料地區(qū)暴雨洪水預(yù)報模型/63 4.1.1 融合多源空間數(shù)據(jù)的乏資料地區(qū)產(chǎn)匯流特征分析/63 4.1.2 乏資料地區(qū)自適應(yīng)暴雨洪水預(yù)報建模方法研究/724.2 基于高空間分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)的徑流預(yù)報方法/77 4.2.1 研究思路/77 4.2.2 流域與數(shù)據(jù)/79 4.2.3 研究方法/82 4.2.4 研究結(jié)果/87 4.2.5 結(jié)果討論/94 4.2.6 結(jié)論/974.3 物理機(jī)制和深度學(xué)習(xí)雙模驅(qū)動的洪水預(yù)報模型/97 4.3.1 引言/98 4.3.2 方法/99 4.3.3 數(shù)據(jù)及研究區(qū)域/105 4.3.4 水文模型性能評估/106 4.3.5 討論/114 4.3.6 結(jié)論/1164.4基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的徑流預(yù)測/118 4.4.1 模型理論基礎(chǔ)/118 4.4.2 圖的概念/118 4.4.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/121 4.4.4 融合流域空間屬性/122 4.4.5 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的徑流預(yù)測模型結(jié)構(gòu)設(shè)計/124 4.4.6 實(shí)驗(yàn)分析/126 4.4.7 結(jié)論/1374.5基于多模型耦合校正的洪水預(yù)報模型/138 4.5.1總體技術(shù)思路/138 4.5.2模型評價指標(biāo)/140 4.5.3計算結(jié)果分析/1414.6 耦合氣象-海洋-陸地數(shù)據(jù)的徑流預(yù)報誤差校正方法/151 4.6.1 引言/152 4.6.2 研究方法概述/153 4.6.3 實(shí)例驗(yàn)證及結(jié)果分析/160 4.6.4 結(jié)果分析/163 4.6.5 結(jié)論/1744.7 小結(jié)/175參考文獻(xiàn)/176第5章 乏資料地區(qū)徑流區(qū)間預(yù)報模型和不確定性分析方法/1835.1 單目標(biāo)與多目標(biāo)的區(qū)間預(yù)測方法/1835.1.1 引言/1845.1.2 理論與方法/1855.1.3 實(shí)例分析/1905.1.4 結(jié)果分析/1915.1.5 討論/1995.1.6 結(jié)論/2005.2 基于LSTM和高斯過程回歸的徑流不確定性預(yù)測方法/200 5.2.1 基于LSTM和GPR的不確定性徑流預(yù)測模型/201 5.2.2 模型理論基礎(chǔ)/201 5.2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置/206 5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析/211 5.2.5 結(jié)論/2245.3 基于分位數(shù)回歸和區(qū)間校正的不確定性徑流預(yù)測方法/224 5.3.1 基于LSTM、分位數(shù)回歸和區(qū)間校正的不確定性預(yù)測模型結(jié)構(gòu)/224 5.3.2 模型理論基礎(chǔ)/226 5.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置/229 5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析/231 5.3.5 結(jié)論/2425.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不確定性分析及降低不確定性方法/243 5.4.1 水文模型不確定分析方法參數(shù)設(shè)置/243 5.4.2 水文模型參數(shù)不確定性程度評價指標(biāo)/244 5.4.3 徑流序列異方差性處理/244 5.4.4 誤差分布類型確定/244 5.4.5 模型不確定性結(jié)果分析/245 5.4.6 模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化及不確定性分析/2505.5 小結(jié)/255參考文獻(xiàn)/256第6章 乏資料地區(qū)暴雨洪水預(yù)報應(yīng)用示范系統(tǒng)開發(fā)、集成與應(yīng)用/2596.1 白龍江暴雨洪水災(zāi)害概況/259 6.1.1 白龍江流域地形地貌/259 6.1.2 白龍江流域水文氣象特征/260 6.1.3 白龍江歷史重大暴雨洪水災(zāi)害/2616.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計/262 6.2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)/262 6.2.2 系統(tǒng)部署架構(gòu)/263 6.2.3 模型總體架構(gòu)/2636.3 系統(tǒng)功能設(shè)計/265 6.3.1 氣象預(yù)報模型/265 6.3.2 分布式柵格新安江水文模型/268 6.3.3 災(zāi)情推演模型/2716.4 小結(jié)/282參考文獻(xiàn)/282