具体描述
内 容 提 要
本书较系统地介绍了随机水文学的基本原理、分析方法和计算模型,重点讲述如何应
用随机模型和模拟技术解决工程水文计算和水文预测问题。
本书对水文、水资源专业的工程技术人员及相关专业的科技工作者有较大的参考价
值。同时,本书可作为水文、水资源专业的研究生教材,其中的基本内容可供水文、水资
源和水环境等专业的本科生使用。
作者简介
目录信息
编者的话
第一章 绪论
第一节 随机水文学
第二节 随机水文学的方法
第三节 随机水文学的应用
第四节 随机水文学的发展
习题
第二章 随机过程的基本知识
第一节 随机过程的概念
第二节 随机过程的分布函数
第三节 随机过程的数字特征
第四节 平稳随机过程
第五节 平稳随机过程的各态历经性
第六节 马尔柯夫过程
第七节 泊松过程
习题
第三章 水文序列分析和随机模拟技术
第一节 水文序列及其组成
第二节 自相关分析和互相关分析
第三节 谱分析
第四节 纯随机序列的随机模拟
习题
第四章 线性平稳随机模型
第一节 基本概念
第二节 自回归滑动平均类模型在水文学中应用的物理基础
第三节 自回归模型
第四节 滑动平均模型
第五节 自回归滑动平均模型
第六节 长持续性模型
第七节 模型的识别 检验和实用性的初步分析
第八节 线性平稳模型的应用
第九节 建立线性平稳模型举例
习题
第五章 季节性随机模型
第一节 一阶季节性自回归模型
第二节 多阶季节性自回归模型
第三节 单站典型解集模型
第四节 单站相关解集模型
第五节 散粒噪声模型
第六节 正则展开模型
习题
第六章 多站随机模型
第一节 一阶多站平稳自回归模型
第二节 多阶多站平稳自回归模型
第三节 多站空间解集模型
第四节 多站季节性自回归模型
第五节 多站季节性典型解集模型
第六节 多站水文序列模拟的主站法
习题
第七章 流域系统随机模型
第一节 概述
第二节 流域系统的输入――暴雨随机模型
第三节 流域系统的输送――产流和汇流模型
第四节 流域系统的输出――洪水过程
习题
第八章 随机模型的应用
第一节 随机模拟的模型选择
第二节 随机模拟的模型实用性分析
第三节 水文序列模拟及其应用示例
第四节 水文模拟序列在实用中的一些问题
第五节 随机模型在统计预报中的应用
习题
主要参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我必须承认,这本书的阅读门槛不低,它要求读者对高等数学和统计学有一定的基础,但对于真正想在水资源管理和风险评估领域有所建树的人来说,这绝对是值得投入时间和精力的。我最受触动的是书中关于风险决策理论的部分。它没有停留在描述随机性本身,而是将水文学的分析结果与经济学、社会学中的决策模型进行了深度融合。例如,如何构建一个考虑了不确定性输入的水库调度损失函数,书中给出的案例非常具有说服力。它让我明白了,水文学的目的不只是预测,更是为了在信息不完全的情况下,做出最优的、最具韧性的选择。这本书的叙事线索非常清晰,从宏观的理论基础,到微观的参数估计,再到最终的决策应用,形成了一个完美的闭环,读完后有一种豁然开朗的感觉,仿佛掌握了驾驭自然风险的钥匙。
我是在一个朋友的强烈推荐下接触到这本书的,他当时说这本书能彻底改变我对“不确定性”的看法。说实话,我带着怀疑的态度打开了它,因为市面上关于水文模拟的书籍实在太多了,大多只是换汤不换药。然而,这本书的视角非常独特。它没有花费大量篇幅去介绍那些耳熟能详的经典模型,而是把重点放在了如何评估和量化模型输出结果的误差范围上。书中对于蒙特卡洛模拟在不确定性传播中的应用分析得尤为透彻,那部分内容我反复研读了好几遍。作者巧妙地将复杂的数学推导融入到清晰的逻辑框架中,即便是涉及到高维变量的处理,也能通过生动的图表辅助理解。它不再是简单地告诉你“洪水会发生”,而是告诉你“在各种气候情景下,未来五十年发生百年一遇洪水的概率区间是多少”,这种精准到尺度的分析,对于工程决策者来说,简直是无价之宝。
这本书的排版和插图质量实在是上乘,这一点在学术著作中并不多见。尤其是那些用于展示空间随机场理论的彩色图谱,色彩过渡自然,细节丰富,极大地帮助了对复杂空间相关性概念的理解。我所在的单位正在做一个关于区域性降雨不均匀性的课题,我们一直苦于找不到一个合适的数学框架来描述这种空变异性。这本书中关于随机场的随机生成模型(Stochastic Field Generation Models)的章节,为我们提供了极具操作性的指导。它不仅给出了算法流程,还细致地讨论了不同随机核函数对生成结果的影响。我尤其喜欢作者在方法介绍后的“局限与展望”小节,他诚恳地指出了当前方法的不足,并预示了未来可能的研究方向,这种对学术前沿的敏锐捕捉,让这本书的价值远超一本教材的范畴。
对于一个刚接触水文科学的研究生来说,这本书就像是打开了一扇通往新世界的大门。我之前学的很多东西都偏向于确定性思维,总想着找到一个“完美”的公式来描述河流的运动。这本书彻底颠覆了这种想法。我特别欣赏作者在介绍时间序列分析时所采用的哲学高度。他讨论了时间尺度的选择对随机过程识别的影响,以及非平稳性在现代气候变化背景下的重要性。书中对于赫斯特指数的讨论,更是深入浅出地揭示了河流记忆性的复杂性。阅读过程中,我常常会停下来思考,我们所定义的“随机”到底是数据本身的特性,还是我们认知局限性的反映?这种对基础概念的拷问,比单纯学习计算方法要更有启发性。文字风格非常平实、内敛,却蕴含着巨大的思想能量,像一位经验丰富的老教授在耳边低语。
这本《随机水文学》的封面设计得相当有意思,那种深邃的蓝色调和上面若隐若现的水波纹图案,立刻就给人一种既专业又带点神秘的氛围。我原本以为这会是一本枯燥的教科书,翻开后才发现,作者的叙述方式简直像是在为你展开一幅宏大的水文景象图。比如,它对概率论在洪水频率分析中的应用,那种层层递进的讲解,不是简单的公式堆砌,而是结合了大量真实流域的案例,让我这个对传统水文学有一定基础的人,也找到了新的理解角度。尤其是书中对极端水文事件的建模部分,作者没有回避其内在的不确定性,反而坦然地把它作为研究的核心,这种坦诚的态度非常打动我。它似乎在告诉我,我们面对自然界时,永远无法穷尽所有变量,而如何在这个不确定性中找到最可靠的指导方针,才是水文学的精髓。读完第一部分,我感觉自己对“随机”二字有了更深层次的敬畏。