Statistical Methods in Water Resources

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出版者:Elsevier Science Ltd
作者:Dennis R. Helsel
出品人:
页数:538
译者:
出版时间:1992-4
价格:USD 232.25
装帧:Hardcover
isbn号码:9780444885289
丛书系列:
图书标签:
  • 水资源
  • 统计方法
  • 水文统计
  • 概率模型
  • 回归分析
  • 时间序列分析
  • 频率分析
  • 水文学
  • 统计推断
  • 数据分析
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具体描述

统计方法在水资源中的应用:洞察、决策与可持续性 这本书深入探讨了统计方法在水资源管理和研究中的至关重要性。在日益严峻的水资源挑战面前,从精确的数据分析到科学的决策制定,统计学提供了一套强大的工具,帮助我们理解、预测并有效应对复杂的水文系统。本书旨在为水资源领域的专业人士、研究人员以及对相关领域感兴趣的读者,提供一个全面而深入的视角,理解如何运用统计学原理和技术,解决实际的水资源问题。 核心内容概述: 本书将水资源研究中的统计应用分为几个关键的维度进行阐述。 一、 水文数据分析与建模: 数据预处理与探索性分析: 详细介绍水文数据(如降雨量、径流量、水位、地下水位、水质参数等)的采集、清洗、校验和可视化技术。强调识别数据中的趋势、季节性、周期性以及异常值的重要性,为后续建模奠定基础。 概率分布与统计检验: 深入讲解适用于水文现象的概率分布模型,如正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布等,以及如何选择最适合特定数据的分布。介绍各种统计检验方法,用于比较不同时间序列、不同站点之间的数据差异,或评估某个处理措施的效果。 时间序列分析: 探讨如何分析和预测随时间变化的水文变量。涵盖经典的时间序列模型,如ARIMA(自回归积分滑动平均模型),以及更现代的频率域分析方法,用于捕捉水文现象的内在规律和变化趋势。 空间统计与地统计学: 讲解如何处理和分析具有空间依赖性的水文数据。介绍克里金插值、变异函数分析等地统计学工具,用于估算非观测点处的水文变量,或绘制水文要素的空间分布图。 回归分析: 阐述如何建立水文变量之间的定量关系模型。从简单的线性回归到多元非线性回归,探讨如何识别影响因素,预测响应变量,以及模型的解释力和不确定性评估。 模型验证与不确定性量化: 强调模型性能评估的重要性,介绍交叉验证、残差分析等技术。同时,深入讲解不确定性分析的方法,包括参数不确定性、模型结构不确定性以及数据不确定性,帮助使用者理解模型预测的可靠性范围。 二、 水资源系统中的统计应用场景: 水量预测与管理: 如何利用统计模型预测未来的降雨、径流和用水量,为水库调度、灌溉管理、供水规划提供科学依据。 水质评价与污染监测: 应用统计方法分析水质监测数据,识别污染源,评估水体健康状况,并预测污染物扩散的趋势。 极端水文事件分析: 统计洪水、干旱、风暴潮等极端事件的发生频率、强度和持续时间,为防灾减灾和风险评估提供支持。 地下水资源评估: 利用统计模型模拟地下水流动,评估地下水补给和排泄,预测地下水位变化,为地下水资源的合理开发利用提供指导。 水资源可持续性评估: 结合多方面数据,运用统计方法评估区域水资源的供需平衡、生态需水以及可持续利用潜力。 水利工程设计与风险评估: 在水库设计、堤防建设、渠道规划等方面,运用统计方法进行可靠性分析和风险评估,确保工程的安全和效益。 气候变化对水资源的影响: 如何利用统计模型分析历史气候数据,预测未来气候变化情景下的水文响应,评估其对水资源系统的潜在影响。 三、 高级统计方法与前沿技术: 贝叶斯统计方法: 介绍贝叶斯推理在水资源建模中的应用,其能够结合先验知识和观测数据,提供更鲁棒的参数估计和不确定性表达。 机器学习与人工智能在水资源中的应用: 探讨神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法在水文预测、数据挖掘和模式识别等方面的潜力。 多模型集成与元分析: 如何整合不同模型或研究结果,提高预测精度和决策的稳健性。 数据同化技术: 将实时观测数据融入水文模型,不断更新和修正模型状态,提高模型模拟的准确性。 本书的价值与目标读者: 本书不仅仅是一本统计方法的理论手册,更是将统计学知识与水资源工程的实际需求紧密结合的实践指南。它能够帮助读者: 提升数据分析能力: 掌握处理、分析和解释复杂水文数据的先进统计工具。 改进模型构建与预测精度: 学习构建更准确、更可靠的水文模型,提高预测的科学性。 做出更明智的决策: 基于严谨的统计分析结果,为水资源规划、管理和政策制定提供坚实的科学支撑。 理解和管理水资源风险: 评估极端事件的概率和影响,制定有效的应对策略。 促进水资源的可持续发展: 通过科学的管理和预测,确保水资源能够满足当前和未来世代的需求。 本书适合水利工程师、环境科学家、地理学家、水文学家、气象学家、环境规划师、政策制定者以及相关领域的研究生和高年级本科生阅读。通过学习本书,读者将能够更有效地利用统计学这门强大工具,为解决当前和未来的全球水资源挑战贡献力量。

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