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第1章　追本溯源：降雨过程与模拟步骤1

1.1　为什么要用模型？1

1.2　怎样使用本书2

1.3　模拟步骤3

1.4　流域水文认知模型5

1.5　水流过程与地球化学特性10

1.6　产流与径流演进11

1.7　选择概念模型的问题12

1.8　模型率定和验证问题13

1.9　本章要点16

第2章　降雨—径流模型的演变：适者生存17

2.1　起点：推理方法17

2.2　实际预报：径流系数和时间转换18

2.3　单位过程线的变异22

2.4　早期的数字计算机模型：斯坦福流域模型及其派生模型25

2.5　基于分布过程描述的模型29

2.6　基于分布函数的简化分布式模型31

2.7　最近的进展31

2.8　本章要点32

方框2.1　线性、非线性与非平稳性33

方框2.2　新安江／Arno/VIC模型34

方框2.3　控制量与微分方程37

第3章 用于降雨—径流模拟的资料39

3.1 降雨资料39

3.2　流量资料42

3.3　气象数据、截留和蒸散发估算43

3.3.1　估算潜在的蒸散发43

3.3.2　林冠截留水分的蒸发45

3.3.3　实际蒸散发直接估算45

3.4　气象资料与融雪估算46

3.5　流域内气象数据分布47

3.6　其他水文变量47

3.7　数字高程数据48

3.8　地理信息与数据管理系统50

3.9　遥感数据52

3.10　本章要点53

方框3.1　估算蒸散发率的Penman-Monteith组合方程54

方框3.2　估算截流损失57

方框3.3　用度—日法估算融雪60

第4章　使用基于数据的模型预报水文过程63

4.1　数据的可用性与经验模拟63

4.2　经验回归方法64

4.3　转换函数模型65

4.3.1　IHACRES模型66

4.3.2　利用转换函数表述基于数据机制的模型68

4.4　个案研究：在威尔士Llyn Briane区的C16流域的DBM模拟69

4.5　TFM软件71

4.6　非线性与多输入转换函数71

4.7　转换函数的物理推导72

4.7.1　使用河网宽度函数72

4.7.2　地貌单位线（GUH）74

4.8　在洪水预报中使用转换函数模型76

4.9　基于神经网络概念的降雨—径流经验模型76

4.10　本章要点77

方框4.1　线性转换函数78

方框4.2　利用转换函数来推断有效降雨82

方框4.3　转换函数时变参数估计83

第5章　基于过程描述的分布式模型87

5.1　分布式模型的物理基础87

5.1.1　表层流87

5.1.2　地表径流与河道流量演算91

5.1.3　截留、蒸散发及融雪93

5.2　基于物理的流域尺度降雨—径流模型93

5.2.1　地表过程与表层过程描述的耦合：完全三维描述93

5.2.2　基于栅格单元的模型：SHE模型96

5.2.3　基于山坡单元的模型：IHDM,TOPOG97

5.3　个案研究：爱达荷州Reynolds Creek流域水流过程模拟98

5.4　个案研究：SHE模型在法国Rimbaud流域的盲检验试验101

5.5　简化的分布式模型102

5.5.1　动力波模型102

5.5.2　地表径流动力波模型103

5.5.3　表层降雨径流动力波模型105

5.5.4　积雪径流动力波模型107

5.5.5　动力波震荡与数值求解法107

5.6　个案研究：美国亚利桑那州Walnut Gulch流域产流模拟109

5.7　个案研究：美国俄克拉荷马州Chickasha流域R—5子流域模拟111

5.8　分布式模型检验或评估113

5.9　基于过程描述的分布式模型的讨论114

5.10　本章要点115

方框5.1　表层流描述方程115

方框5.2　土壤表面入渗率估算117

方框5.3　偏微分方程求解法基本概念122

方框5.4　理查兹方程中使用的土壤含水量特征函数126

方框5.5　土壤转换函数129

方框5.6　地表水流描述方程131

方框5.7　动力波方程的推导134

第6章　基于水文相似性与分布函数的降雨—径流模型137

6.1　水文相似性与水文响应单元137

6.2　分布式概率湿度模型（PDM）138

6.3　水文响应单元模型139

6.4　TOPMODEL142

6.4.1　TOPMODEL的背景理论143

6.4.2　地形指数推导145

6.4.3　TOPMODEL应用146

6.4.4　TOPMODEL中的水文相似性概念检验148

6.4.5　TOPMODEL软件148

6.5　个案研究：TOPMODEL在挪威Saeternbekken流域的应用149

6.6　TOPKAPI模型152

6.7　本章要点153

方框6.1　SCS曲线模型153

方框6.2　TOPMODEL基本理论158

第7章　参数估计与预报不确定性165

7.1　参数估计与预报不确定性165

7.2　参数响应面与敏感性分析166

7.2.1　参数响应面166

7.2.2　参数敏感性评定168

7.3　性能量度标准与似然量度标准170

7.4　自动最优化技术171

7.4.1　爬山技术171

7.4.2　退火法模拟172

7.4.3　遗传算法172

7.5　模型与数据不确定性识别：可靠性分析173

7.6　利用集合论法的模型率定174

7.7　识别等结局性：GLUE方法176

7.7.1　可行参数范围的决定178

7.7.2　取样方法的决定179

7.7.3　似然估计量度标准的决定180

7.7.4　似然估计标准校正180

7.7.5　GLUE软件181

7.8　个案研究：GLUE方法在挪威Saeternbekken MINIFELT流域模拟中的应用181

7.9　降雨—径流模拟等结局性处理185

7.10　预报不确定性与风险187

7.11　本章要点187

方框7.1　用于模型评价的似然估计标准188

方框7.2　似然估计标准的结合192

第8章　洪水预报194

8.1　实时预报对资料的需求195

8.2　用于洪水预报的降雨径流模拟197

8.3　Lambert ISO模型198

8.4　用于实时预报的自适应转换函数模型198

8.5　个案研究：Dumfries城镇实时预报系统199

8.6　实时洪水淹没预报方法202

8.7　使用降雨—径流模型进行洪水频率预报202

8.7.1　随机暴雨生成203

8.7.2　产流模块205

8.8　个案研究：威尔士Wye流域洪水频率特征模拟205

8.9　包括融雪事件的洪水频率估计206

8.10　相似性及洪水频率估算207

8.11　本章要点207

方框8.1　用于实时预报的自适应增益参数估计208

第9章　气候及土地利用变化对水文影响的预测210

9.1　预测土地利用变化的影响211

9.1.1　森林采伐与重新造林212

9.1.2　火灾对径流的影响213

9.1.3　城市化对径流的影响214

9.1.4　农业排水对水文的影响214

9.2　个案研究：预测火灾及伐木对墨尔本供水流域的影响215

9.3　预测气候变化的影响216

9.3.1　宏观尺度水文模型217

9.3.2　评估气候变化对水文影响的不确定性220

9.4　个案研究：模拟气候变化对Wye流域洪水频率的影响221

9.5　本章要点222

第10章　重复模型选择问题223

10.1　作为假设检验的降雨—径流模拟的模型选择223

10.2　优先信息的值225

10.3　无资料流域问题226

10.4　改变参数值与预报不确定性226

10.5　不确定性预报与模型检验227

10.6　最后评论：不可预测的未来228

附录A　演示软件230

A.1　TFM230

A.2　TOPMODEL231

A.3　DTM-ANALYSIS233

A.4　GLUE234

附录B　术语表236

参考文献243

译者后记282