水文预报方法(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:水利电力出版社

作者:

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:1993-06

价格:26.00

装帧:精装

isbn号码:9787120018054

丛书系列:

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《水文预报方法（第二版）》 本书全面深入地探讨了水文预报的理论基础、常用方法及其在实践中的应用。作为一本综合性的学术著作，它旨在为水文学、水资源管理、防洪减灾、水利工程设计等领域的科研人员、工程师、研究生以及相关从业者提供一套系统、前沿的学习和参考资料。 核心内容概览： 本书共分为几个主要部分，层层递进地阐述了水文预报的方方面面。 第一部分：水文预报基础 水文循环与水文预报的联系： 详细介绍了水循环的各个环节，如降水、蒸发、渗透、地表径流、地下径流等，并阐述了这些过程如何相互作用，最终形成可供预报的水文现象（如河流流量、水位）。强调了理解水循环是进行准确水文预报的前提。 水文预报的基本原理： 解释了水文预报的定义、目标、类型（如短期、中期、长期预报）以及其在国民经济和社会发展中的重要作用。 水文资料的获取与处理： 论述了各种水文观测数据（雨量、水位、流量、蒸发、气象资料等）的来源、观测技术、数据质量控制、数据整理与分析方法。强调了高质量数据是预报准确性的基石。 水文模型概述： 介绍了水文模型在水文预报中的核心地位，区分了概念性模型、物理性模型以及数据驱动模型等主要模型类别，并对其适用范围和基本思想进行了初步介绍。 第二部分：常用物理性水文预报模型 水量平衡法： 阐述了基于水量平衡原理构建的水文预报模型，包括集总式和分布式水量平衡模型，重点介绍了流域径流计算的常用方法。 产汇流模型： 详细讲解了将降雨转化为地表径流（产流）以及地表径流汇集成为河道径流（汇流）的各种模型。这部分包括了： 产流模型： 如不透水层模型、超渗产流模型、饱和产流模型等，分析了不同产流机制在不同下垫面条件下的表现。 汇流模型： 如单位线法、卷积法、线性水库法、非线性水库法等，重点分析了不同汇流模型对径流滞后时间和变形的模拟能力。 蒸散发模型： 介绍了几种常用的蒸散发计算方法，如Penman-Monteith公式、Thornthwaite公式等，以及它们在水文模型中的应用。 地下水模型与地表水-地下水相互作用： 探讨了地下水流动的基本规律，以及地下水对地表径流的补给作用，并介绍了能够同时考虑地表水和地下水过程的综合模型。 第三部分：数据驱动水文预报方法 统计预报方法： 介绍了基于时间序列分析的统计预报方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，以及它们在短期水文预报中的应用。 回归分析与相关分析： 阐述了如何利用回归分析建立降雨、径流、水位等变量之间的定量关系，以及相关分析在识别影响因素中的作用。 人工智能与机器学习方法： 这是本版新增或重点强化的内容，深入探讨了多种先进的数据驱动预报技术，包括： 人工神经网络（ANN）： 如BP网络、RNN、LSTM等，分析了其在非线性拟合和时间序列预测方面的优势。 支持向量机（SVM）： 介绍了SVM在水文预报中的应用，尤其是在解决小样本、高维度问题上的潜力。 决策树与集成学习： 如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting）等，探讨了这些模型如何通过组合多个弱学习器来提高预报精度。 深度学习在水文预报中的应用： 介绍了卷积神经网络（CNN）在处理空间数据（如雷达回波）和时空序列数据中的应用，以及Transformer等新型深度学习模型在水文预报领域的探索。 混合模型与集成预报： 讨论了如何将物理性模型与数据驱动模型相结合，或将多个预报模型的结果进行集成，以期获得更鲁棒和准确的预报。 第四部分：水文预报的实践应用与发展 预报业务系统： 介绍了现代水文预报业务系统的构成，包括数据采集、预报模型运行、预报信息发布等环节。 不确定性分析与误差评估： 强调了水文预报固有的不确定性，并介绍了多种评估预报性能和量化不确定性的方法，如Monte Carlo模拟、概率预报等。 洪水预报与预警： 专门讨论了洪水预报的特殊性，包括预报时效、预警发布、防洪调度等，以及与水文预报的联动关系。 水资源管理中的水文预报应用： 探讨了水文预报在水资源优化配置、灌溉调度、发电调度、水环境监测等方面的作用。 新兴技术与未来展望： 展望了大数据、遥感技术、云计算、人工智能等新兴技术在未来水文预报领域可能扮演的角色，以及智能水文预报、全流域预报等发展趋势。 本书的特色： 理论与实践并重： 既深入阐述了水文预报的科学原理，也结合了大量实际案例和应用场景。 内容全面且前沿： 涵盖了传统水文预报方法，并重点引入了近年来发展迅速的人工智能和机器学习等数据驱动方法。 结构清晰，逻辑严谨： 各章节内容相互关联，循序渐进，适合不同层次的读者。 丰富图表辅助理解： 穿插了大量的图表、公式和算例，帮助读者更好地理解抽象的理论概念。 修订与更新： 第二版在内容上进行了更新和充实，特别是在数据驱动方法方面，反映了该领域的最新进展。 总而言之，《水文预报方法（第二版）》是一本旨在提升水文预报理论水平和实践能力的权威参考书，对于理解和掌握现代水文预报技术、应对日益严峻的水文挑战具有重要的指导意义。

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**翻开《水文预报方法（第二版）》，我仿佛置身于一个精密的水文实验室，各种参数、公式、模型被一丝不苟地呈现。然而，当我的思绪跳跃到那些蜿蜒的河流、陡峭的山谷，以及变化莫测的天气时，我发现本书的某些章节，似乎少了一点“烟火气”。** 书中在讲解水文模型构建时，对于各种物理过程的数学描述可谓是淋漓尽致，这无疑是科学的。但对于在实际野外工作中，如何根据有限的现场勘测数据，快速而准确地确定模型的关键参数，尤其是在那些地质条件复杂、地下水相互作用显著的区域，本书提供的指导显得略为不足。我希望能在这本书中找到更多关于如何处理复杂地形对径流形成的影响，如何评估不同土壤类型和植被覆盖对水分循环的调节作用，以及如何利用一些简化的经验方法来快速估算关键的水文参数。这些细节，虽然可能不如理论推导那样“高大上”，却是在实际应用中至关重要的。

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**阅读《水文预报方法（第二版）》的过程，让我深刻体会到理论研究的深度和广度，然而，作为一名长期在一线工作的工程师，我有时会感到，本书在连接理论与实践的桥梁上，似乎还有提升的空间。** 书中对于大数据在水文预报中的应用进行了初步的介绍，并引用了一些先进的机器学习算法。这无疑是前沿的，但对于如何将这些算法与现有的水文模型有效结合，如何处理海量异构数据，以及如何解决模型的可解释性问题，书中给出的指导相对概括。我更希望看到的是，例如如何利用卫星遥感数据反演地表蒸发，如何通过手机信令数据估算人口密度对径流过程的影响，或者如何构建一个集成式的平台，能够融合多源数据并输出直观的预报产品。此外，书中对于预报成果的应用场景，如防洪减灾、水资源管理、农业灌溉等方面的具体案例介绍，还可以更加丰富，让读者能够清晰地看到这些理论方法在解决实际问题中的价值所在。

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**《水文预报方法（第二版）》以其扎实的理论基础和严谨的逻辑推演，为我构建了一个清晰的水文预报知识体系。但遗憾的是，在某些关键环节，我未能找到我所迫切需要的“答案”。** 比如，在讨论水文预报模型的不确定性时，书中详细阐述了各种误差来源和传递机制，理论上非常完善。然而，当我面对一个即将到来的洪峰，需要在有限的时间内给出预报结果，并权衡不同预报方案的风险时，我更需要的是一套能够快速评估不确定性并指导决策的实用指南。书中对于如何量化和表达预报不确定性的方法，虽然科学，但如何在实践中将其转化为易于理解和接受的信息，并有效服务于应急管理和资源调度，似乎还有待深入。我期望的，是能看到更多关于如何利用统计学原理，结合模型输出，提供概率性预报，并给出清晰的预警级别和行动建议。

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**初见此书，我本是抱着对水文预报的浓厚兴趣，渴望深入了解其精妙之处。然而，在翻阅的过程中，我逐渐意识到，这本书似乎更侧重于理论的构建和模型的推演，而非实际应用中的灵活性和对复杂地质条件下水文现象的细致刻画。** 比如，在对降雨径流模型进行阐述时，书中花了大量的篇幅来讲解数学公式的推导和参数的优化，这无疑是严谨的，但对于一个希望快速掌握如何根据实际地形、植被覆盖以及不同降雨强度来调整模型参数的读者来说，可能略显抽象。我期待能看到更多关于如何处理非典型降雨事件（如短时强降雨、持续性阴雨）对不同流域影响的案例分析，或者在模型选择上，如何根据实际数据量的多少和精度来权衡不同模型的适用性。此外，书中对于不确定性分析的探讨，虽然理论扎实，但在如何将这些不确定性直观地转化为预报的可信度报告，并指导实际决策时，似乎留有进一步发挥的空间。我希望看到更多关于模型验证和误差分析的实用技巧，以及如何将数值模拟的结果与历史观测数据进行有效比对，以提升预报的可靠性。

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**当我沉浸在这本《水文预报方法（第二版）》的字里行间时，我发现它仿佛为我打开了一个宏大而精确的水文模型世界，但这个世界似乎与我日常在野外实际工作中遇到的种种“惊喜”和“意外”有着不小的距离。** 例如，书中对气候变化影响下的水文预报进行了理论性的探讨，提出了多种情景下的模拟方法。这很了不起，但当我在实际工作中面对由于极端天气事件频发导致的水库调度难题，或者需要快速评估山洪爆发的可能性时，我更希望能找到一些更加具体、可操作的指导。书中的方法论，虽然体系完整，但似乎更适合在有充足的历史数据和完善的观测网络支撑的条件下进行。而对于一些数据匮乏、地形复杂、又急需短期精准预报的区域，这本书提供的“工具箱”可能需要我进行大量的二次开发和本地化调整，才能真正发挥作用。我期待的，是能在书中看到更多关于如何利用有限数据进行有效预报的智慧，以及如何在信息不完全的情况下，做出相对鲁棒的决策。

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