具体描述
内 容 提 要
本书内容以河流与水库短期洪水预报常用的相应水位预报、流量
演算及降雨径流预报的基本原理和方法为主,对枯季径流与旱情预报、
融雪径流与冰情预报、感潮河段水位预报、水质预报、水文预报实时
校正以及水文情报预报工作的内容等也作了介绍。
本书是高等专科学校水文水资源专业水文预报课程的教材,也可
供其他有关专业师生或从事水文预报、水利工程管理、水资源管理调
度的技术人员参考。
作者简介
目录信息
前 言
第一章 水文情报与预报工作
第一节 水文情报与预报的内容及作用
第二节 我国的水文情报与预报工作
第三节 水文预报工作的特点
第四节 分析水文规律的途径
第五节 水文预报所需的资料
第六节 水文预报的效益分析
第二章 河道洪水预报
第一节 洪水波运动概述
第二节 流量演算法
第三节 非恒定流方程数值解简介
第四节 相应水位(流量)法
第三章 流域产流量预报
第一节 产流量计算的基本概念
第二节 降雨径流资料整理与分析
第三节 降雨径流相关图
第四节 蓄满产流模型
第五节 超渗产流模型
第四章 流域汇流过程预报
第一节 流域汇流计算概述
第二节 单位过程线法
第三节 瞬时单位过程线法
第四节 等流时线法
第五节 综合单位线法及地貌单位线法简介
第六节 降雨径流流域模型
第五章 水库水位与出流量预报
第一节 引言
第二节 入库流量预报
第三节 水库水位与出流演算
第四节 施工河段的水文预报
第六章 枯季径流与旱情预报
第一节 概述
第二节 枯季径流预报方法
第三节 旱情分析与预报
第七章 融雪径流与冰情预报
第一节 概述
第二节 融雪径流的预报方法
第三节 冰情预报方法
第八章 感潮河段水位预报
第一节 感潮河段的水文特性
第二节 感潮河段水位预报方法
第九章 水质预测预报
第一节 概述
第二节 水质预报方法的基本依据
第三节 水质模型简介
第四节 统计相关法简介
第十章 水文预报实时校正
第一节 实时校正的意义和途径
第二节 变系数模型
第三节 误差序列自回归模型
第四节 卡尔曼滤波简介
第五节 其它实时校正方法
附录I 水文预报的评定
附录Ⅱ 马斯京根法单位入流河槽汇流曲线表
附录Ⅲ 普哇松分布表
附录Ⅳ 纳希瞬时单位线s(t)曲线表
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
从阅读的整体感受来看,这本书带来的不仅仅是知识的增量,更是一种思维方式的重塑。作者在多个章节中反复强调了一种批判性思维在数据解读中的重要性,提醒读者永远不要盲目相信模型输出的“完美数字”。他引导我们去审视模型的内在假设、参数选择的合理性,以及结果背后的环境约束条件。这种潜移默化的引导,让我开始以一种更加审慎和负责任的态度去面对数据和预测工作。阅读过程中,我常常停下来,对照自己过去的工作记录,反思当初是否忽略了某些关键的边界条件,或者是否过分依赖了单一的评估指标。这种“自我校准”的过程,比单纯学习一个新的公式更加宝贵。它教我如何像一位真正的专家那样去思考问题——不仅要知道“是什么”,更要知道“为什么是这样”,以及“在什么情况下会失效”。这本书就像一面镜子,映照出我在专业认知上的盲区和不足,并提供了一套清晰的方法论来弥补这些差距。这是一本值得反复研读,并在职业生涯的不同阶段都能从中获得新启发的智者之作。
这本书的装帧设计非常考究,封面采用了一种带有纹理的深蓝色纸张,中央烫印着简洁的白色书名,整体散发着一种沉稳而专业的学术气息。初次翻阅,就被其排版深深吸引。字体选择清晰易读的宋体,行距和字间距都经过精心调整,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳。内页纸张略带米白,有效降低了反光,对于需要对照图表和公式的读者来说,这一点细节体验至关重要。尤其值得称赞的是,书中穿插的插图和流程图,绘制得极为精准和详尽,每一个符号、每一个坐标轴的标注都清晰可辨,让人一眼就能抓住核心概念。例如,在介绍某一复杂模型运算流程时,作者没有采用冗长的文字堆砌,而是用了一个跨页的大幅流程图,将输入、处理、输出的每一个环节都可视化了,这对于理解那些抽象的数学原理和计算步骤,简直是提供了神助攻。这种对细节的极致追求,体现了出版方和作者对知识传递的尊重。拿起这本书,就仿佛握着一个经过精密校准的工具,而不是一本普通的书籍,让人由衷地感到物有所值。翻阅过程中,偶尔还能闻到一股淡淡的油墨香,这种触觉和嗅觉上的愉悦感,更是增添了阅读的仪式感,让人更愿意沉浸其中,细细品味每一个章节的精髓。
我本以为这会是一本晦涩难懂、充满高深莫测理论的专业著作,但实际阅读体验却远超预期。作者的叙事功力实在令人佩服,他似乎有一种魔力,能将那些原本令人望而生畏的专业术语和复杂的数学推导,转化为生动、富有逻辑性的故事线。特别是对历史演变部分的描述,简直像在听一位资深教授娓娓道来,从早期经验主义方法的局限性,到现代数据驱动模型的崛起,整个学术脉络清晰可见,而且引人入胜。书中大量引用了经典文献和最新的研究进展,形成了一个既有深度又有广度的知识网络,让人在学习新知的同时,也能对学科的来龙去脉有一个宏观的把握。更妙的是,作者在讲解每一个关键概念时,总会适时地插入一些现实世界的案例分析,比如某个重大流域的洪水事件模拟,或者某一地区的水资源调度实践,这些鲜活的例子极大地增强了理论的可操作性和说服力。读完某一章,合上书本,我感觉自己不是被一堆公式轰炸过,而是真正“理解”了现象背后的机制,这是一种从“知道”到“领悟”的质的飞跃。这种清晰、有条理且充满启发性的表达方式,使得这本书即便对于非专业背景但对该领域有浓厚兴趣的读者来说,也具有相当的吸引力,完全没有传统教材那种高高在上的距离感。
如果说这本书有什么可以被挑剔的地方,那可能在于其在某些前沿交叉领域的探讨略显保守。当然,我可以理解,任何一本力求系统和权威的专著,都必须在内容的广度与深度之间做出取舍。在涉及最新的机器学习在时空预测中的融合应用,或者量子计算对未来模型计算效率的潜在影响等话题时,书中提及的篇幅相对较少,更多的是引用了未来展望的文献,而缺乏更深入的算法解析或实例展示。这可能意味着,这本书的侧重点还是稳扎稳打地巩固了经典和成熟的技术体系,力求打下一个坚实的基础。对于追求技术前沿、渴望接触“最新热点”的读者来说,可能会觉得这部分内容略显意犹未尽。然而,换个角度看,正是这种谨慎,保证了全书的稳定性和长期参考价值。基础不牢,地动山摇,本书所建立的稳固的理论基石,恰恰是能够支撑我们去理解和吸收未来任何新技术的先决条件。所以,这并非是缺点,而是作者在“深度”与“广度”之间做出的一个成熟的战略选择,确保了核心知识体系的不可动摇性。
这本书的实用性绝对是其最大的亮点之一。它不仅仅停留在理论的阐述层面,而是非常注重方法论的构建和工具的选择。其中关于数据预处理和不确定性分析的章节,简直是宝藏级别的存在。作者没有简单地罗列各种统计方法,而是深入探讨了每种方法的适用场景、优缺点以及实际操作中的“陷阱”。例如,在处理时间序列数据时,作者详细对比了傅里叶变换与小波分析在提取不同尺度信息时的效果差异,并配有详细的参数设置指南,这对于一线工作的工程师来说,无疑是极大的帮助。更让我惊喜的是,书中似乎还嵌入了一套完整的项目实施框架。从初始问题的界定、模型的选择与校准、到最终结果的评估与反馈机制,作者构建了一个闭环的工作流程,指导读者如何将书本知识有效地转化为实际生产力。我甚至发现,按照书中的步骤,我能够非常系统地梳理和优化我过去工作中那些零散的经验点。这本书就像是一位经验丰富的导师,手把手地教你如何从零开始构建一个可靠的分析体系,而不是简单地告诉你“应该怎么做”,而是展示了“如何一步步做到最好”。