一、雨量站网密度分析几种方法之比较（论文文献综述）
康靖羚[1]（2021）在《雨量站网布设对小流域径流模拟的影响及其不确定性分析》文中进行了进一步梳理降雨数据作为驱动流域水文模型的重要因素,对流域径流过程模拟至关重要,降雨数据的主要获取途径来自于地面雨量站,其空间分布在很大程度上决定了径流模拟的精度,探索流域径流过程和径流对雨量站网布设方式的响应,对优化流域雨量站网布设、减少径流模拟不确定性有重要意义。目前相关研究多集中于降水丰富的湿润地区,对干旱半干旱地区雨量站点空间分布特征对流域洪水过程影响的研究比较少,且缺乏不同时间尺度的分析,本文以黄土高原丘陵沟壑区典型流域——岔巴沟流域为研究对象,以SWAT模型为基础设置51种不同雨量站网密度和空间分布方式,分析了不同雨量站网密度和空间分布方式下的流域径流过程差异,阐明了雨量站网布设对流域径流模拟的影响及其不确定性,研究得出如下主要结论:（1）基于岔巴沟流域11个雨量站点的21年降雨数据和SWAT水文模型,对流域1990年-2010年三个不同时间尺度下的径流过程进行了模拟分析。结果表明,在年、月、日时间尺度下,SWAT模型率定期的径流模拟结果决定系数（R2）、纳西效率系数（NS）和相对误差（Re）分别为0.72、0.65、10.4;0.62、0.61、9.4;0.68、0.67、-8.6,验证期R2、NS和Re分别为0.57、0.54、-0.9;0.60、0.54、24.3;0.50、0.50、-10.1,校准的结果令人满意。（2）以岔巴沟流域11个雨量站降雨数据为驱动,对应的模拟径流过程为基准,通过逐步减少雨量站点数量、改变雨量站点空间分布方式进行了流域径流过程的模拟。结果表明,雨量站网密度对流域径流过程模拟的精度影响随时间尺度的变化而变化,在年时间尺度和月时间尺度上,当雨量站网密度小于30km2/个时,可以获得较好的年、月时间尺度径流模拟精度;在日时间尺度上,当雨量站网密度小于20km2/个时,可以获得较好的日时间尺度径流模拟结果。雨量站点空间分布对流域径流过程模拟精度也有重要影响,相同雨量站网密度条件下,是否选择流域出口位置的雨量站以及雨量站点在流域内的分布均匀程度对流域径流模拟精度影响很大,因此,尽量保证雨量站点在流域内均匀分布,且在流域出口至少布设一个雨量站,可显着减小流域径流过程模拟的误差。（3）通过不同时间尺度下径流模拟的95%置信区间进行不确定性分析,结果表明,雨量站网密度对流域径流过程模拟的不确定性有很大影响,提高雨量站密度可以显着降低径流模拟的不确定性。雨量站点的空间分布方式对径流模拟的不确定性也具有很大影响,且在雨量站数目较少时产生的影响更大,雨量站分布越均匀,对径流模拟带来的不确定性就越小;导致模拟产生误差的原因除了有水文模型本身之外,还包括流域内的淤地坝对径流泥沙的拦蓄作用,以及模型输入数据等各类误差。
王材源,王槿妍,朱雨芃,郭鹏鹏,杜龙刚,刘晨阳,易攀[2]（2021）在《北京市城区雨量站网最优布设模式研究》文中认为雨量监测的准确性对城市防洪减灾和保障城市运行产生重大影响,雨量站网布设模式直接影响区域雨量监测的准确性。选取北京市中心城区为研究对象,采用数理统计相结合的方法,在现有雨量站网布设的基础上,设置11个雨量站密度梯度（T1～T11）,对北京市中心城区雨量站网布设合理性进行评价,提出最优雨量站布设方式。通过2年21场降雨实测数据分析结果表明,T10雨量站网布设密度实测面雨量值与目标值相差0～3.3%;最大雨量控制率和最大雨强控制率达100%;均方根误差（RMSE）、相对误差（Rd）、绝对误差（MRE）分别为0.3、0.007 7和0.22,NSE系数为0.999 9接近于1。综合考虑面雨量值、最大雨量及最大雨强等3个参数,同时考虑雨量站的后期维护管理。认为T10（8 km2/站）梯度雨量站数量和布设较为合理,8 km2/单站雨量站的布设模式为城区雨量监测最优站网布设模式。本研究旨在解决如何科学、经济、合理布设雨量站网这一基本问题。
赵志龙[3]（2020）在《基于多源数据的贵州山区降水特征分析》文中进行了进一步梳理降水是全球水文及物质能量循环的核心组成部分,合理把握降水的分布对于区域社会经济发展、农业生产、生态平衡、水资源优化配置以及环境保护等方面均具有重要意义。由于季风气候与复杂地形的相互作用,贵州喀斯特山区降水时空变异性强,准确获取不同时空尺度下的降水分布特征是该地区水资源开发利用和洪涝灾害防治的关键议题之一。但已有成果较少关注基于多源数据的山区不同时间尺度降水变化特征及成因分析,且由于数据的可获取性有限,研究中使用的降水数据通常时空分辨率较低,未能较精细地刻画山区降水的时空异质性。论文综合利用地面雨量站网、卫星遥感及气象雷达等多源降水观测信息,在建立降水数据融合定量模型的基础上探讨其有效性,并开展多尺度降水特征及其影响因素研究。首先,结合星地信息构建基于多源数据的随机森林降水融合方案,评估其在不同时间尺度的融合效果及误差来源;随后,基于融合降水产品分析了复杂地形山区长时间跨度的降水特征,以揭示其降水分异规律;最后,选择小时降水数据及气象雷达资料,分析了复杂地形条件下的小尺度降水时空变异特征。主要结论如下:（1）基于随机森林算法构建的地面雨量数据、CHIRPS2.0、PERSIANN-CDR、DEM多源降水信息融合方案,可有效结合地面实测值与卫星产品的空间分布信息,提高降水估计的精度,适用于贵州山区。在月时间尺度,可将平均绝对误差降低至25mm以内,克林效率系数（KGE）提高至0.8640;在日时间尺度,也可有效降低卫星观测日降水量的相对偏差,提高与地面实测值的相关性（CC=0.7334）。（2）贵州山区多年降水空间分布不均匀,西南季风、地形因子是重要影响因素。贵州多年平均降水量处在9171398mm之间,呈现由东南向西北递减的趋势,存在三个多雨中心以及一个少雨带。多雨中心在汛期与非汛期分布不一致,主要受西南季风以及水汽输送差异的影响。近37年来降水呈不显着增加趋势,其中2014年发生突变,突变前后分别为1152mm和1284mm,突变后降水高值与低值中心均由西向东转移,降水变化率差异也同时加大。气候倾向率处在-71.364.2 mm/10a间,呈现西南部与中北部减少、东南部增加的趋势,该变化与西南季风减弱有一定联系。年均降水在长江流域随海拔增加而减少,在珠江流域随海拔先增加后减少,降水高值区位于海拔1500m处;坡向为东东南（ESE）的区域降水最多,其次为西西南（WSW）。（3）小尺度降水频率强度分异特征显着,夜雨特征突出,强对流云团的发生发展具有明显规律。降水强度自北向南逐渐增强,降水频率呈现中部高、南北低的格局,高频高强度降水区、低频低强度降水区与年降水的分布一致。汛期日降水量、降水频率、降水强度均有较明显的单峰特征,日降水峰值时间出现在下半夜（1:006:00）,自西北向东南逐渐推迟,强度峰值时间出现在下午至傍晚（13:0019:00）,而频率峰值均出现在午夜至清晨（1:008:00）。强对流雨团条带状特征明显,初生方位主要位于西方（W）及偏西方（WNW/WSW）,初生时间处在午后至凌晨,持续时间在1小时左右,且与最大回波反射率因子间呈显着正相关。通过研究,认识山区降水内在机理,厘清贵州山区降水规律,为提高当地的暴雨洪涝监测及预报精度以及水资源规划管理提供借鉴。
杨无双,霍苒,曾强,陈华[4]（2020）在《不同雨量站密度下水文模拟效果分析》文中研究说明降雨作为水文模型的主要输入,其观测站点的密度和不均匀的空间分布是降雨误差的主要来源,因此分析雨量站网密度和空间分布的影响对于提高水文模拟的精度具有重要意义。研究选择雨量站点较多且分布相对均匀的湘江流域为研究区域,使用新安江模型分析了不同雨量站网密度和空间分布对水文模拟的影响。结果表明,提高雨量站网密度能够有效降低模型最优参数的估算误差,水文模拟精度随着雨量站网密度的增加而显着上升,但当站点密度达到一定阈值后,模拟精度不再显着提高。另外当站点密度较低时存在部分雨量站网组合可以得到较好水文模拟结果。因此,增加雨量站数目、优化雨量站空间分布均能提高水文模型的模拟精度。
黄艳艳[5]（2020）在《融合遥感信息的水文站网优化布局方法研究 ——以雨量站和墒情站为例》文中研究表明水文地面监测站网是水资源规划与管理所需的最基本的数据采集系统,地面站网的布局与优化对于区域水资源评价、水循环过程模拟、水资源开发利用及水灾害防御等至关重要。通过多年的建设,我国水文监测站网已初具规模,但地区差异较大,总体控制程度仍然偏低。随着我国新时代水利改革和智慧水利建设等工作的开展,行业的精细化管理对数据时空分辨率的要求越来越高,对水文监测提出了更高的要求。遥感技术的飞速发展和应用推广,为水资源管理提供了丰富的高时空分辨率的数据源,给传统站网布局的改进提供了机遇,天地一体化的水文立体监测站网成为研究的热点和发展方向,对站网的设计方法、异构数据的应用等方面提出了新的挑战。本文围绕行业监测需求及数据获取背景,深入分析遥感数据在水文地面站网布局中的应用优势,探究融合遥感信息改善地面监测站网布局的方法。具体地,本文主要从以下三个方面开展了研究:一是系统梳理国内外站网布局的发展、方法,总结分析存在的问题,构建融合遥感信息的地面监测站网布局的总体框架,提出从站网的时间特征、站网的空间特征以及站网的应用精度等三个方面进行站网布局及优化的理论方法。应用信息熵方法计算和衡量水文站网间的信息通量,描述站网捕捉的水文要素时间特征的能力,引入遥感信息,构建遥感与地面监测信息融合的站网空间特征及应用精度指标的函数表达。根据优化问题特点,选取优化求解算法;二是以雨量站网优化布局为例,对于地面监测主导的站网布局,针对新增站点优化和已有站点位置优化两类优化布局问题,基于融合遥感信息的水文站网优化布局理论,构建雨量站网优化方法。为避免熵理论在站网信息量连续计算熵的难度,对不同离散方法和熵目标方法在雨量站网优化布局中的应用效果进行对比分析,明确了不同方法的适用场景,为信息熵理论更好地应用于地面监测站网优化布局提供参考;三是以墒情站网优化布局为例,对于遥感监测主导的站网布局,构建了融合遥感信息的站网空间特征监测能力和应用精度的计算方法,在地块和公里两种尺度上,进行了新增墒情站点数量和位置的优选。为解决墒情遥感监测与地面监测数据的不同步问题,应用STARFM算法进行了 GF6号卫星数据与MODIS数据的时空融合,为墒情站网优化提供卫星与地面监测协同匹配的墒情监测数据集。论文主要创新点包括:1.提出了融合遥感信息的水文站网优化布局的理论框架,构建了水文站网优化布局的目标函数,提出了水文站网效能描述的时间、空间、精度三维指标体系及融合遥感信息的函数表达,构建了优化求解算法体系。2.基于融合遥感信息的水文站网优化布局理论,构建了以地面监测主导为特征的雨量站网优化布局方法。对新增站点优化和已有站点位置优化两类优化布局问题,均能有效改善站网对降水空间特征的捕捉能力、显着提供站网监测精度。3.基于融合遥感信息的水文站网优化布局理论,构建了以遥感监测主导为特征的墒情站网优化布局方法,能有效改善站网获取区域墒情信息的能力,并有利于墒情遥感监测精度的改善。
王晶[6]（2018）在《城区水文站网规划研究 ——以聊城市为例》文中提出水文是水利工作的基础,是解决防汛减灾、水资源短缺和水生态环境等问题的基本前提。而水文站网又是水文工作的基础,是收集水情信息的基础来源。长期以来,水文站点主要布设在江河湖库上,以流域或区域作为服务对象来进行规划。随着城镇化率越来越高、人口密度越来越大、经济的不断发展,对城市的供水保障能力和防汛排涝水平的要求也越来越高,这些都将给生态环境容量带来更大的压力和挑战。无论是城市的缺水问题、防洪排涝问题还是水环境和水生态问题,都会给人民的生活和生产安全造成严重影响。因此,针对城市水文站网进行合理规划,最大程度地保障人民的生命财产安全和社会经济的发展,是当今社会发展亟需解决的问题。本文选取聊城市为研究对象,针对聊城市发展迅速,城区范围急剧扩大,城区内不透水面积不断增加,但城区内水文站网监测设施薄弱,水文基础设施基本处于空白,水位、雨量、流量监测方法和手段落后,自动化程度低,时效性差,一旦出现暴雨势必造成严重积水,尚不能满足当前社会突发公共水事件应急监测的需要,给市民生产、生活带来极大不便,制约了水文服务的准确性与时效性。为了解决此现状,需对现有的水文站网进行总体规划和统筹安排,在满足原有防汛抗旱、水利规划、水资源管理等水利工作要求的基础上,建成以城市防汛为重点的城市水文监测体系,提高水文水资源监测能力,建成与经济社会发展和水利建设相适应的水文站网格局,以保障聊城市城市水文工作有序开展,为决策部门提供可靠的水文信息和优质的服务。本文以聊城市城区为分析研究对象,主要进行了以下研究:（1）对聊城市水文站网现状分析:聊城市城区内水文站网监测薄弱,现有的服务于城区防汛的雨量站只有6处,城区4条主要行洪河道中只有徒骇河干流设有聊城水文站1处,其余各河道、低洼地段均未设置相应的水文设施。在分析现状的基础上提出聊城市城区需要完善的站网类型有雨量站、蒸发站、水位站、地下水观测站和水质监测断面,以满足城市水文对水情信息采集的时效性、准确性以及多样性的需求,为城区防汛提供最基础的资料。（2）在现有水文站网规划的基础上,确定分析研究范围及规划期:分析研究范围:在城区行政界限和高速公路、城区道路等基础设施线形的基础上,划定聊城市中心东昌府区近期分析研究范围,北到聊城市北外环、西到德商高速公路附近,东至一干渠,南至规划南外环路,总面积386.5km2。规划期:2015年为现状水平年,2020年为规划水平年。（3）根据聊城市水文监测站网的现状,提出了聊城市水文监测站网调整与优化的原则、分析研究方案以及建设内容,根据各类监测站网的具体情况和不同需求,提出了雨量站、蒸发站、水位站、地下水观测站、水质监测断面的优化和调整方案。雨量站:综合抽站法、锥体法、暴雨中心控制面积法的优缺点,选择锥体法和《水文站网规划技术导则》（SL 34-2013）相结合,得到雨量站网的布设间距为7.27㎞,布设密度为6站/100km2,已有6处雨量站,新增17处雨量站。蒸发站:本着充分利用站点的原则,在聊城水文站的基础上增加蒸发观测项目。水位站:根据聊城市城区防汛现状,聊城市城区的河道、湖泊水位站布设已有1处,新增11处;城区低洼路面积水监测站新增9处;城区立交桥积水监测站新增5处。地下水观测站:地下水观测井的分析研究布设采用克里金插值法与《地下水监测规范》（SL183-2005）相结合。本次地下水观测站的分析研究依据克里金插值法,在Arcgis地统计模块中通过Geostatistical Wizard中的Kriging/CoKriging实现克里金插值,在Arcgis软件中生成地下水位插值预测图,根据插值图以及聊城市城区地下水观测井现状,对地下水观测井进行布设,重点监测地下水开发程度高的地区,针对分析研究区内8眼观测井进行改造,另新增地下水位观测井16眼。水质监测断面:本着经济高效的原则,在聊城市城区设立一处水质检验实验室,并在城区范围内设立10处水质监测断面来加强聊城市城区的水质监测。（4）对聊城市城区水文站网分析研究结果进行分析,完善了城区站网,为聊城市城区水文水情信息收集提供保障,建立起全面的城市水文站网监测体系。通过对聊城市城区水文站网的分析研究,将流域水文站网规划方法与城区现状相结合,针对城区的特点和现状,规划符合城区水文监测的水文站网体系。
杨博[7]（2018）在《HSPF模型径流模拟的优化及其对雨量站密度的响应研究》文中认为近年来,由于气候变化和人类活动,流域洪水、干旱等极值事件的强度和频率发生了较大的改变,对社会经济发展和居民日常生活形成了严重威胁,流域水循环和水资源问题也趋于复杂化。水文模型是对自然界中复杂水文现象的近似模拟,可以实现流域径流定量化研究,是水文科学研究的一种手段和方法。但是水文模型不能完全模拟外界环境,只是通过一定的简化而来的,因而模型存在不确定性,输入数据的误差就是模型不确定性的主要来源之一。降水数据作为水文模型重要的输入数据,其准确性深刻影响着径流的模拟精度。地面雨量站网是获取降水数据的主要途径之一,目前,研究者可以通过先进的技术手段获取丰富的降水数据,但是其花费大量的人力和财力,并且存在数据冗余和缺失的问题。因此研究流域雨量站密度对水文模型径流模拟的影响,探讨雨量站网的最优数量和最佳分布,达到布设尽可能少的雨量站而不会使水文模型的模拟效果变差的目的,对于提高流域雨量站网的利用效率和节约研究者获取数据的成本具有重要意义。本研究以晋江流域为研究区,在对HSPF模型敏感性参数分析的基础上,采用PEST优化多目标函数对山美水库亚流域的径流模拟进行优化,并将其推广至整个晋江流域,构建了较高精度的日尺度HSPF模型。在此基础上,设置了6种雨量站密度情景,结合基于信息熵的多准则站点优选模型,求取最小数据偏差和最小重叠信息下的站点组合方案,并将其作为各个雨量站密度情景下较好的及最优的站网分布,对比分析最优站网的空间分布特征和基于不同站网情景的日径流模拟结果,探讨雨量站密度对径流模拟的影响。结果表明:（1）相比单目标率定,多目标率定能更好的把握径流变化趋势、径流总量和流量保证率的特征,NSE、R2、RMSE和PBIAS等结果均得到不同程度的提高。而将日流量偏差划分丰、枯水期之后的多目标率定,弥补了传统多目标率定忽视枯水流量的不足,模型枯水期日、月径流的模拟效果得到显着提高。（2）HSPF模型在晋江流域具有较好的适用性,3个水文站的日、月径流模拟结果均较为满意,率定期和验证期的日径流NSE和R2分别均在0.75和0.76以上,PBIAS均在10%以内,月径流NSE和R2分别均在0.85和0.87以上,PBIAS均在10%以内。（3）在空间分布上,最优的雨量站网中位于信息熵较大的晋江中上游山区的站点较多,而信息熵较小的下游河谷地区的站点较少。（4）雨量站密度对日径流模拟具有一定的影响,当雨量站数量在11个及以上时,率定期的NSE和R2分别在0.70和0.75以上,PBIAS在-4%-3%之间,RMSE在100m3/s以下,验证期的NSE和R2分别在0.82和0.84以上,PBIAS在-7%-1%之间,RMSE在99 m3/s以下,HSPF模型的日径流模拟结果较为满意。
翟晓燕,刘荣华,杨益长,毕青云,刘启[8]（2017）在《面向山洪预警的水雨情监测站网布设方法研究》文中提出山洪灾害是中国高频发、高死亡率的自然灾害之一。水雨情站网的合理布设及优化,有利于捕获区域暴雨、洪水情势变化的时空异质性,可显着提高中小流域山洪预警的精度,增强山洪灾害防御能力。本文以山洪灾害高发的福建省顺昌县为例,提出了面向山洪预警的水雨情站网布设方法。县内现状雨量和水位站网监测密度分别为37 km2/站和76 km2/站,主要分布在平原主干河流地区,山洪灾害重点防治区内站网布设不足,小流域暴雨山洪监测和预警能力较弱。针对上述问题,综合分析流域降雨时空特征、历史山洪灾害与山洪灾害预警预报需求,对研究区水雨情站网进行了合理性分析和布设研究,建议增设雨量站3座、水位站3座,其中一座水位站同时监测降雨过程,调整后县内雨量站和水位站的监测密度达到34 km2/站和68 km2/站。本文研究对山洪灾害高发区的水雨情站网布设具有参考和指导意义。
曾强[9]（2017）在《雨量站网布置对水文模型不确定性的影响研究》文中指出流域水文模型在径流模拟和预测中表现出显着的不确定性,作为水文模型的主要输入,降雨误差是模型不确定性的主要来源。而雨量站密度和空间分布的不合理是导致降雨误差的主要原因,因此分析雨量站密度及空间分布对水文模型不确定性的影响,以及研究雨量站网优化方法对于准确的降雨测量和水文模拟具有重要意义。本文以雨量站点丰富的湘江流域为研究对象,主要工作和结论如下:（1）基于湘江流域252个雨量站,采用蒙特卡罗随机抽样方法从中随机抽样,得到不同雨量站密度下,不同的雨量站网组合形式。将各雨量站组合情况下得到的降雨信息作为水文模型的输入,采用SCE-UA算法和贝叶斯方法,分别从确定性和不确定性角度分析水文模型对雨量站密度和空间分布的响应。发现在不同的雨量站密度和空间分布条件下,水文模型的模拟效果具有明显差异。随着雨量站密度的增加,由雨量站空间分布差异导致的模型参数不确定性和模型总的不确定性逐渐减小,且模型的模拟精度逐渐增加。但是当雨量站数目达到一定阈值之后,继续增加雨量站数目并不能显着降低模型总的不确定性。（2）通过比较不同雨量站密度和空间分布条件下水文模型的不确定性差异,发现减小雨量站空间分布对水文模拟不确定性影响的途径主要有两种:1)通过增加雨量站密度,减小雨量站空间分布引起的不确定性;2)在给定站点密度水平下,优化雨量站的空间分布,提高降雨空间分布观测精度,从而减小水文模拟不确定性。（3）基于信息熵理论,提出了一种以部分优选站点计算的面降雨与所有站点计算的面降雨互信息最大为原则的雨量站网优化方法,并从雨量站空间分布均匀度,降雨时空分布刻画精度和水文模拟精度三个方面同其它4种常用的雨量站网优化方法的效果进行比较。发现信息熵理论用于雨量站网优化具有可行性,然而基于信息熵理论的不同站网优化方法得到的雨量站网差异明显。当雨量站密度较小时,采用本文提出的雨量站网优化方法或者采用以均匀度最大为原则的雨量站网优化方法得到的雨量站网在降雨时空分布描述和水文模拟中表现较好;当雨量站密度较大时,几种雨量站网优化方法之间的差异不再明显。通过优化雨量站空间分布,既能保证降雨测量精度和水文模拟效果,又可以最小化雨量站网建设和运行管理成本。
张平[10]（2017）在《考虑降雨不确定性的南欧江乏资料地区洪水预报方法研究》文中认为水文循环过程是一种既受确定性成分影响,也受随机性成分影响的复杂水文现象。基于水文模型的水文预报过程受输入数据、模型结构及模型参数三方面不确定性的影响,其中以输入数据不确定性对水文模型模拟结果的影响最大。分析水文模型输入数据的不确定性概率分布对于提高水文模型预报精度具有十分重要的意义。本文应用二水源时变增益TVGM模型,为满足南欧江流域乏资料地区水文预报的需要重点探讨了考虑输入不确定性的概率洪水预报问题,主要的研究结论如下:（1）用Sobol方法对二水源TVGM模型进行参数敏感性分析,筛选出了南欧江流域径流模拟较为敏感的参数,并将其作为参数区域化过程中主要的移植参数。用七级、楠莲河、楠巴河三个流域的降雨径流数据对二水源TVGM模型进行参数率定和验证,率定和验证的效率系数均在0.7以上,说明二水源TVGM在南欧江流域具有较好的适用性。（2）通过分析楠帕河及楠亚河流域雨量站网密度、雨量站均匀度及径流系数年际变化三个指标,发现楠帕河及楠亚河流域由泰森多边形推求的时段面降雨过程并不能代表真实的流域面降雨过程,因此将其视为乏资料地区。为获取乏资料地区模型的参数值,对属性相似参数区域化方法进行研究,并通过交叉验证确定了该方法的有效性。最后通过该方法获取楠帕河及楠亚河流域的模型参数。（3）为分析降雨输入的不确定性对流域水文预报过程的影响,本文用基于系统动态响应曲线的面降雨量修正方法对楠帕河流域10场洪水过程和楠亚河流域8场洪水过程时段面降雨进行修正获取真实的面降雨过程,并统计不同区间面降雨修正比例的频率分布。最后根据获取的面降雨量修正比例频率分布,进行考虑不同区间面降雨不确定性的楠帕河及楠亚河流域概率洪水预报。并与降雨相对误差在[-1,1]之间的概率洪水预报结果对比,分析了该方法的可靠性及合理性。通过对南欧江乏资料地区考虑降雨输入不确定性的洪水预报结果的分析,验证了这种方法具有一定的可行性和有效性。根据本文获取的降雨误差分布推求的概率洪水预报结果比确定性洪水预报结果好,且比降雨相对误差为均匀分布的概率预报结果更优。说明本文提出的通过系统动态响应曲线获取真实面降雨过程与实测面降雨对比获取先验降雨误差分布的方法可作为今后概率性径流预报及不确定性分析方法中输入先验分布的获取途径。
二、雨量站网密度分析几种方法之比较（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、雨量站网密度分析几种方法之比较（论文提纲范文）
（1）雨量站网布设对小流域径流模拟的影响及其不确定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 径流模拟研究现状 |
| 1.2.2 降水及雨量站空间分布研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 研究区位置 |
| 2.2 下垫面条件 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 土壤与植被 |
| 2.2.3 土地利用情况 |
| 2.3 水土流失及治理情况 |
| 2.4 社会经济情况 |
| 2.5 气候条件与水文特性 |
| 2.5.1 降水特性 |
| 2.5.2 径流特性 |
| 2.5.3 输沙特性 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 SWAT模型构建与参数率定 |
| 3.1 SWAT模型原理 |
| 3.1.1 水量平衡原理 |
| 3.1.2 陆面产汇流过程 |
| 3.1.3 水面汇流过程 |
| 3.2 数据搜集与整理 |
| 3.3 模型构建与运行 |
| 3.3.1 Dem处理 |
| 3.3.2 子流域和HRU划分 |
| 3.3.3 土壤数据库的构建 |
| 3.3.4 水文数据构建 |
| 3.3.5 模型运行 |
| 3.4 参数率定 |
| 3.4.1 参数敏感性分析 |
| 3.4.2 参数率定 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 雨量站网空间分布对流域径流的影响 |
| 4.1 不同雨量站布设情形设定 |
| 4.2 评价指标 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 年尺度模拟 |
| 4.3.2 月尺度模拟 |
| 4.3.3 日尺度模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 模型不确定性分析 |
| 5.1 雨量站密度导致的不确定性 |
| 5.1.1 评价指标 |
| 5.1.2 不确定性分析 |
| 5.2 雨量站分布导致的不确定性 |
| 5.2.1 空间分布评价指标 |
| 5.2.2 不确定性分析 |
| 5.3 径流不确定性分析 |
| 5.3.1 年尺度分析 |
| 5.3.2 月尺度分析 |
| 5.3.3 日尺度分析 |
| 5.4 其他误差分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）北京市城区雨量站网最优布设模式研究（论文提纲范文）
| 1 研究概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 资料搜集与整理 |
| 2.2 雨量站网布设密度与布设方案研究 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 面雨量 |
| 3.1.1 面雨量值 |
| 3.1.2 误差 |
| 3.2 最大雨量和雨强 |
| 3.2.1 最大雨量 |
| 3.2.2 最大雨强 |
| 4 结论 |
（3）基于多源数据的贵州山区降水特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 卫星降水产品及融合研究 |
| 1.2.2 复杂地形山区降水特征研究 |
| 1.2.3 小尺度降水变异特征研究 |
| 1.3 研究目标、内容与拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 第二章 研究区概况、数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据及预处理 |
| 2.2.1 地面气象站数据 |
| 2.2.2 卫星降水产品 |
| 2.2.3 数字高程模型 |
| 2.2.4 气象雷达数据 |
| 2.2.5 预处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 多源降水信息融合与验证方法 |
| 2.3.2 长时间序列降水特征分析方法 |
| 2.3.3 小尺度降水变异特征分析方法 |
| 2.4 技术路线 |
| 第三章 卫星降水产品与地面数据融合的验证与评估 |
| 3.1 月降水的融合结果与检验 |
| 3.2 日降水的融合结果与检验 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 基于融合数据的长时序降水特征 |
| 4.1 近37年降水时空变化特征 |
| 4.1.1 降水总体分布特征 |
| 4.1.2 降水时间变化趋势 |
| 4.2 复杂地形条件下的降水规律 |
| 4.2.1 不同高程下的降水规律 |
| 4.2.2 不同坡度坡向下的降水规律 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于地面数据的小尺度降水变异特征 |
| 5.1 降水频率强度分布特征 |
| 5.2 降水日内小时变化特征 |
| 5.3 汛期强对流雨团特征 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论与成果 |
| 6.2 研究中的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（4）不同雨量站密度下水文模拟效果分析（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 研究区域与数据 |
| 2 模型与方法 |
| 2.1 新安江模型 |
| 2.2 目标函数 |
| 2.3 研究方法 |
| 3 研究结果与讨论 |
| 3.1 给定站网密度下随机抽样次数的选取 |
| 3.2 不同雨量站网密度对水文模型模拟结果的影响分析 |
| (1) 模型参数分析。 |
| (2) 评价指标分析。 |
| (3) 径流模拟分析。 |
| 4 结 语 |
（5）融合遥感信息的水文站网优化布局方法研究 ——以雨量站和墒情站为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 水文要素监测布局方法研究的发展与现状 |
| 1.2.2 站网布局研究方法的分类与特点 |
| 1.2.3 遥感技术在地面站网布局中应用 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 主要研究内容及思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路及章节安排 |
| 第2章 融合遥感信息的水文监测站网优化布局理论框架与技术方法 |
| 2.1 水文站网优化布局的目标与总体框架 |
| 2.2 融合遥感信息的水文站网效能指标计算方法 |
| 2.2.1 融合遥感信息方式 |
| 2.2.2 时间特征指标的计算 |
| 2.2.3 空间特征指标的计算 |
| 2.2.4 应用精度指标的计算 |
| 2.3 水文站网布局优化目标的求解方法 |
| 2.3.1 贪心算法 |
| 2.3.2 匈牙利算法 |
| 2.4 优化应用 |
| 第3章 信息熵计算及应用分析 |
| 3.1 离散方法和优化目标描述 |
| 3.1.1 数据离散方法 |
| 3.1.2 基于熵目标的站网优化布局方法 |
| 3.2 研究区与数据预处理 |
| 3.2.1 研究区概况 |
| 3.2.2 遥感数据 |
| 3.2.3 数据预处理 |
| 3.3 对比与分析 |
| 3.3.1 熵值的计算及布局结果 |
| 3.3.2 信息量对比 |
| 3.3.3 空间特征的对比 |
| 3.3.4 精度对比 |
| 3.4 对比结论 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 雨量站网站点数目优化方法研究 |
| 4.1 遥感信息在雨量监测中的优势分析 |
| 4.2 雨量站网数量优化设计思路 |
| 4.2.1 潜在站点的确定 |
| 4.2.2 最优站网的筛选 |
| 4.3 站网优化布局结果 |
| 4.3.1 边际熵的分布 |
| 4.3.2 潜在点筛选 |
| 4.3.3 站网的优选 |
| 4.4 对比与验证 |
| 4.4.1 与原方法对比 |
| 4.4.2 与单一数据源方法对比 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 雨量站网布局精度优化方法研究 |
| 5.1 雨量站网布局精度优化设计思路 |
| 5.2 站网优化布局结果 |
| 5.2.1 初始站点的选择 |
| 5.2.2 不同的数据插值方式 |
| 5.2.3 站网优化布局结果 |
| 5.2.4 站网布局的优化方案 |
| 5.3 对比与验证 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 墒情站网优化布局研究 |
| 6.1 墒情地面监测站网优化布局思路 |
| 6.1.1 遥感数据在土壤含水量监测中的应用分析 |
| 6.1.2 墒情地面监测站网优化布局思路 |
| 6.2 研究区与数据处理 |
| 6.2.1 研究区及实测站点数据 |
| 6.2.2 遥感数据的预处理及融合 |
| 6.3 地块级墒情站网优化布局 |
| 6.3.1 信息熵的计算 |
| 6.3.2 站网优选及布局结果 |
| 6.3.3 布局结果的对比与验证 |
| 6.4 公里级墒情站网优化布局 |
| 6.4.1 潜在点的筛选 |
| 6.4.2 基于TVDI方法的土壤墒情反演 |
| 6.4.3 站网的优化布局结果及验证 |
| 6.5 地块级与公里级墒情监测综合组网 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要成果 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
| 攻读博士学位期间申请专利 |
| 攻读博士学位期间参加项目 |
| 致谢 |
（6）城区水文站网规划研究 ——以聊城市为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究的必要性和可行性 |
| 1.3.1 城区水文站网建设的必要性 |
| 1.3.2 城区水文站网建设的可行性 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国内研究现状 |
| 1.4.2 国外研究现状 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 水文气象 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.1.5 水旱灾害状况 |
| 2.1.6 社会经济概况 |
| 2.2 聊城市水文站网现状 |
| 2.2.1 城区水文站网现状 |
| 2.2.2 存在的问题 |
| 2.3 分析研究范围和目标 |
| 2.3.1 分析研究范围 |
| 2.3.2 规划目标 |
| 2.4 分析过程 |
| 2.4.1 雨量站 |
| 2.4.2 蒸发站 |
| 2.4.3 水位站 |
| 2.4.4 地下水观测站 |
| 2.4.5 水质监测断面 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 雨量站 |
| 3.1.1 站点分析 |
| 3.1.2 建设内容 |
| 3.2 蒸发站 |
| 3.2.1 站点分析 |
| 3.2.2 建设内容 |
| 3.3 水位站 |
| 3.3.1 站点分析 |
| 3.3.2 建设内容 |
| 3.4 地下水观测站 |
| 3.4.1 站点分析 |
| 3.4.2 建设内容 |
| 3.5 水质监测断面 |
| 3.5.1 断面分析 |
| 3.5.2 建设内容 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 讨论 |
| 4.1 流域水文站网规划 |
| 4.2 城区水文站网分析 |
| 4.3 建议 |
| 5 结论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 实施效果展望 |
| 6 参考文献 |
| 7 附录 |
| 8 致谢 |
| 9 攻读学位期间发表论文情况 |
（7）HSPF模型径流模拟的优化及其对雨量站密度的响应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中文文摘 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 HSPF模型的参数敏感性分析与率定 |
| 1.2.2 HSPF模型径流模拟研究 |
| 1.2.3 雨量站密度对径流模拟的影响研究 |
| 1.2.4 基于信息熵的雨量站网布设研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 基于多目标优化的晋江流域日尺度HSPF模型的构建 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地质地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 水文水系 |
| 2.2 HSPF模型简介与原理 |
| 2.2.1 模型简介 |
| 2.2.2 HSPF模型组织结构 |
| 2.2.3 径流模拟原理 |
| 2.3 模型数据库的构建 |
| 2.3.1 DEM数据 |
| 2.3.2 土地利用数据 |
| 2.3.3 气象与水文数据 |
| 2.4 基于PEST多目标率定的HSPF模型径流模拟优化研究——以山美水库流域为例 |
| 2.4.1 PEST简介与原理 |
| 2.4.2 目标函数设置 |
| 2.4.3 参数敏感性分析 |
| 2.4.4 基于单目标函数与多目标函数参数率定的模拟结果比较 |
| 2.4.5 基于两个多目标函数参数率定的模拟结果比较 |
| 2.5 晋江流域日尺度HSPF径流模拟模型的构建 |
| 2.5.1 模型参数率定 |
| 2.5.2 径流模拟结果 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 雨量站密度对HSPF模型径流模拟的影响 |
| 3.1 晋江流域降水空间分布特征 |
| 3.2 基于信息熵的多准则站点优选模型 |
| 3.2.1 信息熵与互信息 |
| 3.2.2 目标函数设置 |
| 3.2.3 雨量站密度情景设置 |
| 3.2.4 不同密度情景下较好的及最优的雨量站网的遴选 |
| 3.3 不同雨量站网情景下的站点优选结果及径流模拟 |
| 3.3.1 信息熵的空间分布 |
| 3.3.2 不同雨量站网情景对降水量的影响 |
| 3.3.3 多准则站点优选结果 |
| 3.3.4 最优的雨量站网空间分布特征 |
| 3.3.5 基于不同雨量站网情景的HSPF模型日径流模拟 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 结论 |
| 4.1 主要结论 |
| 4.2 特色与创新 |
| 4.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）面向山洪预警的水雨情监测站网布设方法研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究区概况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 雨量站网布设方法 |
| 3.1.1 锥体法 |
| 3.1.2 相关系数法 |
| 3.1.3 考虑山洪预警的站网布设 |
| 3.2 水位站网布设方法 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 雨量站网布设及评价 |
| (1) 锥体法分析 |
| (2) 相关系数法分析 |
| (3) 雨量预警分析 |
| 4.2 水位站网布设及评价 |
| 4.3 水雨情站网综合布设 |
| 5 结论 |
（9）雨量站网布置对水文模型不确定性的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水文模型不确定性研究进展 |
| 1.2.2 降低水文模拟不确定性的方法 |
| 1.2.3 雨量站网优化研究进展 |
| 1.2.4 需要进一步研究的问题 |
| 1.3 研究内容及方案 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路及方案 |
| 2. 研究区域及方法 |
| 2.1 湘江流域 |
| 2.2 水文模型介绍 |
| 2.2.1 新安江模型介绍 |
| 2.2.2 SWAT模型 |
| 2.3 研究区水文模型建立与检验 |
| 2.3.1 集总式新安江模型的建立与检验 |
| 2.3.2 半分布式新安江模型的建立与检验 |
| 2.3.3 SWAT模型的建立与检验 |
| 2.4 贝叶斯不确定性分析方法介绍 |
| 2.4.1 贝叶斯方法介绍 |
| 2.4.2 似然函数 |
| 2.4.3 先验分布 |
| 2.4.4 后验分布 |
| 2.4.5 自适应马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法 |
| 2.4.6 水文模型不确定性评价指标 |
| 2.5 雨量站网优化方法介绍 |
| 2.5.1 信息熵介绍 |
| 2.5.2 信息熵计算方法 |
| 2.5.3 基于信息熵的降雨站网优化方法 |
| 2.5.4 雨量站空间分布均匀度评价指标 |
| 3. 不同雨量站密度及空间分布下水文模拟效果分析 |
| 3.1 不同雨量站网下水文模拟确定性结果分析 |
| 3.1.1 给定站网密度下随机抽样次数的选取 |
| 3.1.2 不同雨量站网下水文模型结果分析 |
| 3.2 雨量站密度对水文模拟不确定性的影响分析 |
| 3.2.1 不同雨量站密度下水文模型参数不确定性分析 |
| 3.2.2 不同雨量站密度下水文模型不确定性分析 |
| 3.3 雨量站空间分布对水文模拟不确定性的影响分析 |
| 3.3.1 雨量站空间分布差异引起的模型参数不确定性分析 |
| 3.3.2 雨量站空间分布差异引起的水文模拟不确定性分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 4. 雨量站网的优化方法比较研究 |
| 4.1 最优雨量站网的空间分布分析 |
| 4.2 最优雨量站网对降雨时空分布描述精度分析 |
| 4.2.1 雨量站网对不同时间尺度下区域面均降雨描述精度分析 |
| 4.2.2 最优雨量站网在描述降雨空间分布上的精度分析 |
| 4.3 最优雨量站网用于水文模拟的精度分析 |
| 4.3.1 集总式模型模拟精度分析 |
| 4.3.2 半分布式模型模拟精度分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 5. 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目和发表论文的情况 |
| 致谢 |
（10）考虑降雨不确定性的南欧江乏资料地区洪水预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究问题的背景及目的 |
| 1.2 国内外研究现状及文献综述 |
| 1.2.1 水文模型不确定性来源 |
| 1.2.2 水文模型不确定性研究进展 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 第二章 TVGM模型及本文所用方法 |
| 2.1 TVGM模型的提出与发展 |
| 2.1.1 TVGM的提出 |
| 2.1.2 TVGM的发展-二水源TVGM |
| 2.1.3 TVGM模型参数率定 |
| 2.2 二水源TVGM模型参数敏感性分析方法介绍 |
| 2.2.1 Sobol全局敏感性分析方法 |
| 2.2.2 参数取值范围与分布形式 |
| 2.3 降雨输入不确定性的量化方法 |
| 2.3.1 降雨修正方法的发展 |
| 2.3.2 降雨输入不确定性量化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 TVGM模型参数敏感性结果及其适用性 |
| 3.1 主要数据来源 |
| 3.1.1 南欧江流域概况 |
| 3.1.2 七级流域概况 |
| 3.2 参数敏感性分析结果 |
| 3.2.1 一阶敏感度与总敏感度分析 |
| 3.2.2 二阶敏感性分析 |
| 3.3 二水源TVGM在南欧江流域的适用性研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 南欧江流域乏资料地区参数区域化 |
| 4.1 参数区域化方法的研究进展 |
| 4.2 流域地理信息提取 |
| 4.2.1 流域面积及高程的提取 |
| 4.2.2 流域河网的提取 |
| 4.2.3 流域坡度的提取 |
| 4.2.4 流域地形指数的提取 |
| 4.2.5 流域土地利用方式的提取 |
| 4.2.6 流域土壤类型的提取 |
| 4.3 属性相似参数区域化分析 |
| 4.3.1 区域化方法 |
| 4.3.2 区域化属性及属性权重确定 |
| 4.3.3 区域化方法交叉验证 |
| 4.4 两个源头流域参数推求 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑降雨输入不确定性的洪水预报 |
| 5.1 方法介绍 |
| 5.2 两源头流域面降雨修正 |
| 5.2.1 楠帕河降雨修正结果 |
| 5.2.2 楠亚河降雨修正结果 |
| 5.3 考虑降雨输入不确定性的洪水预报 |
| 5.3.1 降雨误差分布统计 |
| 5.3.2 概率洪水预报分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 存在的问题及展望 |
| 参考文献 |
| 读研期间主要成果 |
| 致谢 |
四、雨量站网密度分析几种方法之比较（论文参考文献）
- [1]雨量站网布设对小流域径流模拟的影响及其不确定性分析[D]. 康靖羚. 长江科学院, 2021
- [2]北京市城区雨量站网最优布设模式研究[J]. 王材源,王槿妍,朱雨芃,郭鹏鹏,杜龙刚,刘晨阳,易攀. 北京水务, 2021(02)
- [3]基于多源数据的贵州山区降水特征分析[D]. 赵志龙. 贵州师范大学, 2020(01)
- [4]不同雨量站密度下水文模拟效果分析[J]. 杨无双,霍苒,曾强,陈华. 中国农村水利水电, 2020(05)
- [5]融合遥感信息的水文站网优化布局方法研究 ——以雨量站和墒情站为例[D]. 黄艳艳. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [6]城区水文站网规划研究 ——以聊城市为例[D]. 王晶. 山东农业大学, 2018(08)
- [7]HSPF模型径流模拟的优化及其对雨量站密度的响应研究[D]. 杨博. 福建师范大学, 2018(09)
- [8]面向山洪预警的水雨情监测站网布设方法研究[J]. 翟晓燕,刘荣华,杨益长,毕青云,刘启. 地球信息科学学报, 2017(12)
- [9]雨量站网布置对水文模型不确定性的影响研究[D]. 曾强. 武汉大学, 2017(06)
- [10]考虑降雨不确定性的南欧江乏资料地区洪水预报方法研究[D]. 张平. 武汉大学, 2017(06)