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第1章 基础篇：径流过程与模拟过程1

1.1 为什么模拟？1

1.2 如何使用本书2

1.3 模拟过程3

1.4 流域水文学的认知模型6

1.5 径流过程与地球化学特性11

1.6 产流和汇流13

1.7 概念模型的选择问题14

1.8 模型率定和验证问题15

1.9 本章要点18

Box 1.1 Robert Elmer Horton（1875—1945）的科学研究遗产19

第2章 降雨-径流模型的演变：保留拟合最佳的？21

2.1 起点：推理方法21

2.2 实时预报：径流系数和时间转换22

2.3 单位水文过程线的变体27

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30

2.5 基于分布过程描述的模型33

2.6 基于分布函数的简化分布式模型35

2.7 近期进展：发展现状是什么？36

2.8 可以找到更多关于降雨-径流模型的发展历程和变化的地方37

2.9 本章要点37

Box 2.1 线性、非线性与非稳定性39

Box 2.2 新安江模型、ARNO模型或VIC模型40

Box 2.3 控制体积与微分方程43

第3章 降雨-径流模拟的数据45

3.1 降雨数据45

3.2 流量数据48

3.3 气象数据、截留量和蒸散发量的估算50

3.4 气象数据和融雪估算53

3.5 分布在流域内的气象数据54

3.6 其他水文变量54

3.7 数字高程数据55

3.8 地理信息和数据管理系统58

3.9 遥感数据59

3.10 用于了解流域响应的示踪剂数据61

3.11 链接模型模块和数据系列62

3.12 本章要点63

Box 3.1 估算蒸散发率的Penman-Monteith组合方程64

Box 3.2 估算截留损失67

Box 3.3 用度—日法估算融雪70

第4章 使用基于数据的模型预报水文过程74

4.1 数据可用性与经验模拟74

4.2 水文倒推法75

4.3 转换函数模型78

4.4 实例研究：威尔士Liyn Briane CI6流域的DBM模拟84

4.5 转换函数的物理推导86

4.6 根据观测数据开发归纳式降雨-径流模型的其他方法89

4.7 本章要点95

Box 4.1 线性转换函数模型97

Box 4.2 利用转换函数来推算有效降雨101

Box 4.3 转换函数时变参数估计和流域非线性的推导102

第5章 使用基于过程描述的分布式模型预报水文过程107

5.1 分布式模型的物理基础107

5.2 流域尺度上的基于物理的降雨-径流模型116

5.3 实例研究：爱达荷州Reynolds Creek流域水流过程模拟122

5.4 实例研究：SHE模型在Slapton Wood流域的盲验证检验125

5.5 简化的分布式模型127

5.6 实例研究：美国亚利桑那州Walnut Gulch产流的分布式模拟134

5.7 实例研究：美国俄克拉荷马州Chickasha,R-5流域的模拟137

5.8 分布式模型应用的良好实践140

5.9 基于连续微分方程的分布式模型的讨论141

5.10 本章要点142

Box 5.1 地下径流描述方程144

Box 5.2 土壤表面的下渗率估算145

Box 5.3 偏微分方程的求解：一些基本概念151

Box 5.4 Richards方程中使用的土壤含水特性函数156

Box 5.5 土壤转换函数160

Box 5.6 地表径流的描述方程162

Box 5.7 运动波方程的推导165

第6章 水文相似性、分布函数和半分布式降雨-径流模型168

6.1 水文相似性和水文响应单元168

6.2 概率分布式湿度模型（PDM）和栅格对栅格模型（G2G）169

6.3 TOPMODEL172

6.4 实例研究：TOPMODEL在挪威Saeternbekken流域的应用180

6.5 TOPKAPI185

6.6 半分布式水文响应单元（HRU）模型186

6.7 对HRU方法的一些评论188

6.8 本章要点189

Box 6.1 TOPMODEL的基本理论191

Box 6.2 土壤与水评估工具（SWAT）模型199

Box 6.3 SCS曲线数模型回顾203

第7章 参数估计与预报不确定性209

7.1 模型率定或调整209

7.2 参数响应面与敏感性分析211

7.3 性能指标与似然度216

7.4 自动最优化技术217

7.5 模型和数据的不确定性识别：前向不确定性估计219

7.6 不确定性区间的类型220

7.7 采用贝叶斯统计法的模型率定221

7.8 贝叶斯框架下输入不确定性的处理223

7.9 利用集合论法的模型率定225

7.10 认识等效性：GLUE法227

7.11 实例研究：GLUE法在模拟挪威Saeternbekken MINIFELT流域中的应用233

7.12 实例研究：GLUE可接受范围法在评价英格兰，Somerset的Brue流域模拟中的应用236

7.13 GLUE在降雨-径流模拟中的其他应用239

7.14 不确定性估计的GLUE法和贝叶斯法的对比240

7.15 预报的不确定性、风险和决策241

7.16 动态参数和模型结构误差242

7.17 降雨-径流模拟中的质量控制及伪信息243

7.18 数据在模型调整中的价值247

7.19 本章要点247

Box 7.1 在评价模型中使用的似然度249

Box 7.2 组合的似然估计255

Box 7.3 定义响应面或似然面的形状256

第8章 进阶篇：适于变化风险的模型259

8.1 降雨-径流模型在管理未来风险中的作用259

8.2 短期未来风险：洪水预报260

8.3 洪水预报的数据要求261

8.4 用于洪水预报的降雨-径流模型263

8.5 实例研究：英国Cumbria,Eden河流域的洪水预报266

8.6 洪水频率估计的降雨-径流模拟269

8.7 实例研究：模拟捷克共和国Skalka流域的洪水频率特性272

8.8 变化的风险：流域变化274

8.9 变化的风险：气候变化276

8.10 本章要点279

Box 8.1 实时预报的自适应增益参数估计280

第9章 进阶篇：下一代水文模型282

9.1 为什么需要新的模拟技术？282

9.2 代表性单元流域概念284

9.3 REW概念是如何不同于其他水文模型的？287

9.4 REW概念的实现287

9.5 从水文学的简化理论推求尺度依赖的滞后特性288

9.6 利用粒子寻踪描述水通量290

9.7 作为复杂自适应系统的流域292

9.8 水文响应的最优化约束294

9.9 本章要点295

第10章 进阶篇：无资料流域的预报296

10.1 无资料流域面临的挑战296

10.2 PUB计划297

10.3 MOPEX计划298

10.4 无资料流域的预报方法298

10.5 作为学习过程的PUB299

10.6 根据流域特征进行的模型参数回归300

10.7 参照流域与池组方法301

10.8 用于约束模型参数的水文过程线特征的直接估计303

10.9 模型参数区域化方法比较305

10.10 作为无资料流域模型的HRU和LSP306

10.11 对无资料流域的观测306

10.12 本章要点308

第11章 进阶篇：流域内的水及其在流域内的滞时309

11.1 天然示踪剂和人工示踪剂309

11.2 流域系统内的平流和弥散311

11.3 简单的混合模型312

11.4 评估出流增量的空间分布312

11.5 端元混合分析（EMMA）313

11.6 示踪剂信息对水文过程的意义314

11.7 实例研究：与汇流混合的端元315

11.8 滞留时间分布模型318

11.9 实例研究：预测瑞典G？rdsj？n流域示踪剂的运移323

11.10 对水质模型的意义324

11.11 本章要点325

Box 11.1 描述平流和弥散326

Box 11.2 流域系统的滞留时间分析329

第12章 进阶篇：假设、观测以及各地模型334

12.1 降雨-径流模拟中根据假设检验进行的模型选择334

12.2 先验信息的价值336

12.3 作为假设的模型336

12.4 各地模型339

12.5 良好实践的指南340

12.6 各地模型和利益相关者的参与341

12.7 各地模型和信息342

12.8 最后的一些问题342

附录A 软件和数据的网络来源345

附录B 术语表350

参考文献360

索引404