第1章 水文序列展延的单一云模型法和小波-云模型法 1
1.1 引言 1
1.2 水文序列展延的单一云模型法（CM） 2
1.3 水文序列展延的小波-云模型法（WA-CM） 3
1.4 实例分析 5
1.5 结论 11
第2章 基于小波消噪-RBF神经网络的水文序列模拟预测 12
2.1 研究背景 12
2.2 基本原理 13
2.3 基于小波消噪-RBF神经网络的水文模拟预测方法（WD-RBF） 15
2.4 实证研究——ARIMA/RBF/WD-RBF对比 16
2.5 结论 21
第3章 基于Copula函数的洪水径流多变量分析 23
3.1 引言 23
3.2 研究方法 25
3.3 实例：黄河三门峡站和花园口站典型洪水径流分析 26
3.4 结论 33
第4章 序列长度对Copula建模的不确定性影响 35
4.1 引言 35
4.2 研究方法 36
4.3 实例：长江寸滩站和宜昌站案例分析 37
4.4 结论 48
第5章 基于蒙特卡洛模拟的地下水流模型参数不确定性分析 50
5.1 GLUE方法 50
5.2 MCMC方法 52
5.3 算例研究 54
5.4 结论 65
第6章 基于贝叶斯模型平均的地下水流概念模型不确定性分析 67
6.1 BMA理论 67
6.2 IC-BMA方法 68
6.3 MC-BMA方法 69
6.4 算例研究 70
6.5 结果的对比与分析 73
6.6 结论 81
第7章 基于可变模糊集理论的水资源短缺风险评价模型研究 82
7.1 引言 82
7.2 可变模糊集理论 83
7.3 水资源短缺风险评价指标 84
7.4 水资源短缺风险评价模型 85
7.5 实例研究 86
7.6 模型验证 89
7.7 讨论 90
7.8 结论 90
第8章 RBF-云模型方法及其在城市水灾害风险分析上的应用 92
8.1 研究背景 92
8.2 基本原理 93
8.3 RBF神经网络-云城市水灾害风险评价方法（RBF-C） 94
8.4 实证研究——南京市、上海市水灾害风险评价 96
8.5 结论 100
第9章 海咸水入侵数值模拟与预测的不确定性分析 102
9.1 水文地质概念模型 102
9.2 数值模拟模型的建立及其参数敏感性分析 104
9.3 海咸水入侵模型的参数不确定性分析 105
9.4 结论 110
第10章 基于Copula函数的叶绿素a与环境因子关联性分析 112
10.1 引言 112
10.2 Copula函数 113
10.3 实例应用 114
10.4 讨论 123
10.5 结论 124
第11章 基于多维正态云模型的水体富营养化评价方法 125
11.1 MNCM水体富营养化评价方法建模思路 125
11.2 有关标准与参数选取 125
11.3 综合云模型的生成 129
11.4 实例应用 131
11.5 对比方法与结果分析 132
11.6 结论 137
第12章 耦合云模型的水体富营养化评价方法 139
12.1 云模型耦合富营养化评价方法——Ⅰ（Gam-C） 139
12.2 云模型耦合富营养化评价方法——Ⅱ（Ent-C） 146
12.3 结论 154
第13章 大型水利工程对流域生态水文条件影响的不确定性量化评估 155
13.1 引言 155
13.2 水文变动指标法 156
13.3 案例研究——丹江口水库对汉江流域生态水文条件影响的不确定性量化评估 156
13.4 结论 165
第14章 太湖流域持久性有机污染物生态与健康风险评价 167
14.1 研究背景及现状 167
14.2 太湖流域持久性有机污染物特征分析 168
14.3 太湖流域持久性有机污染物溯源分析 172
14.4 太湖流域持久性有机污染物生态风险评价 173
14.5 太湖流域持久性有机污染物健康风险评价 176
14.6 小结 179
参考文献 180