第1章 绪论 1
1.1 水文不确定性 1
1.2 水文不确定性分析方法 3
1.2.1 水文随机分析法 3
1.2.2 水文模糊分析法 4
1.2.3 水文灰色分析法 6
1.2.4 水文集对分析法 6
1.2.5 水文耦合分析途径 7
1.3 本书目的与内容 8
1.3.1 本书目的 8
1.3.2 本书内容 9
参考文献 9
第2章 水文随机分析方法 11
2.1 概述 11
2.2 随机分析的哲学基础 11
2.3 水文频率分析计算 13
2.3.1 频率分布线型的选择 14
2.3.2 频率分布线型参数估计 23
2.3.3 特殊样本系列下的统计参数估计 41
2.3.4 水文频率计算的合理性分析 49
2.4 水文相关分析计算 52
2.4.1 多元频率分析计算 53
2.4.2 多变量的相关和回归分析计算 65
2.4.3 多变量函数的频率分析和计算 89
2.5 水文过程随机分析 91
2.5.1 随机过程的基本理论 91
2.5.2 水文序列分析方法和随机模拟技术 100
2.5.3 随机模型 120
2.5.4 随机模型的应用 144
参考文献 153
第3章 水文模糊分析方法 157
3.1 概述 157
3.2 模糊分析的哲学基础 157
3.3 模糊分析方法的理论基础 160
3.3.1 模糊集 160
3.3.2 模糊关系 162
3.3.3 模糊集的运算 164
3.3.4 模糊集的建立方法 168
3.3.5 模糊分析方法体系 169
3.4 水文模糊模式识别方法 170
3.4.1 基于最大隶属原则的模糊模式识别方法 170
3.4.2 基于最大贴近原则的模糊模式识别方法 171
3.4.3 基于模糊相似选择的模糊模式识别方法 172
3.4.4 基于最优化方法的模糊模式识别方法 176
3.5 水文模糊聚类方法 181
3.5.1 基于模糊等价关系的传递闭包方法 182
3.5.2 基于最优化方法的模糊聚类方法 183
3.6 水文模糊综合评价方法 188
3.6.1 综合评价的基本框架 188
3.6.2 评价方法 190
3.7 水文模糊决策分析方法 202
3.7.1 模糊线性加权平均法 202
3.7.2 模糊优选决策模型 207
3.7.3 动态多指标决策投影寻踪模型 210
3.7.4 模糊层次分析法 214
3.8 水文模糊预测方法 223
3.9 水文模糊推理方法 230
3.9.1 模糊推理 230
3.9.2 推理方法 233
参考文献 240
第4章 水文灰色分析方法 243
4.1 概述 243
4.2 灰色分析的哲学基础 243
4.3 灰色分析的基本概念与方法 244
4.3.1 灰数、灰数白化与灰度 244
4.3.2 灰关联分析 251
4.3.3 灰色系统模型 255
4.4 灰色分析法在水文分析计算中的应用 262
4.4.1 灰关联分析在相似流域选择中的应用 263
4.4.2 灰聚类在洪水等级识别中的应用 265
4.5 灰色分析法在水文评价中的应用 269
4.5.1 灰关联分析在自然灾害灾情评价中的应用 269
4.5.2 灰色聚类在地表水水质评价中的应用 271
4.6 灰色分析法在水文预测中的应用 273
4.6.1 GM（1,1）模型在年径流预测中的应用 274
4.6.2 GM（1,2）模型在月径流预测中的应用 276
4.6.3 灰参数模型在中长期水文预测中的应用 277
4.6.4 灰关联模式识别在中长期径流预测中的应用 280
4.6.5 水文灰色系统微分动态模型与实时灰色预则 283
4.6.6 自记忆水文灰色系统微分动态模型在洪水预报中的应用 285
4.6.7 讨论 288
参考文献 289
第5章 水文集对分析方法 291
5.1 概述 291
5.2 集对分析的哲学基础 292
5.3 集对分析方法的基本原理 292
5.3.1 集对的基本概念 293
5.3.2 联系度与联系数 293
5.3.3 联系度的确定 297
5.3.4 联系数的确定 305
5.3.5 水文集对分析的主要内容 311
5.4 水文集对计算方法 311
5.4.1 基于SPA的水文相关分析方法 311
5.4.2 基于SPA的水文分类方法 315
5.4.3 基于SPA的水文相似性选择方法 323
5.4.4 基于SPA的水文变化特性分析方法 328
5.4.5 基于SPA的水文频率曲线拟合评估 330
5.5 水文集对评价方法 333
5.5.1 集对评价法 333
5.5.2 模糊集对评价法 339
5.5.3 模糊集对聚类评价法 343
5.5.4 集对分析－可变模糊集耦合评价法 347
5.6 水文集对预测方法 350
5.6.1 基于SPA的相似预测模型 351
5.6.2 基于SPA的秩次预测模型 359
5.6.3 基于SPA的年径流状态预测模型 362
5.6.4 基于SPA的组合预测模型 368
参考文献 372
第6章 水文不确定性耦合分析方法 374
6.1 概述 374
6.2 随机和模糊分析的耦合途径 375
6.2.1 模糊优化适线方法 375
6.2.2 随机模拟和三角模糊数的耦合模型 379
6.3 随机和灰色分析的耦合途径 384
6.3.1 灰色先验分布的基本概念 384
6.3.2 具有灰色先验分布的贝叶斯公式 386
6.3.3 灰色－随机风险率的概念及表达形式 387
6.3.4 灰色－随机风险率的计算方法 389
6.4 随机分析和集对分析的耦合途径 391
6.5 随机分析和未确知数学的耦合途径 391
6.5.1 基于蒙特卡罗模拟的未确知数运算 391
6.5.2 实例分析 393
6.6 模糊和灰色分析的耦合途径 397
6.6.1 灰色－模糊耦合方法在参证流域选择中的应用 397
6.6.2 灰色－模糊综合评价方法在水库正常蓄水位方案优选中的应用 398
6.7 模糊与信息熵的耦合途径 401
6.7.1 信息熵与改进模糊层次分析法的耦合评价模型 401
6.7.2 实例分析 404
6.8 模糊分析和联想记忆网络的耦合途径 408
6.8.1 模糊Hebb学习律 408
6.8.2 FAM的结构 409
6.8.3 实例分析 411
6.9 混沌和小波网络分析的耦合途径 414
6.9.1 水文系统的混沌性 414
6.9.2 混沌小波网络模型 414
6.9.3 模型参数估计 415
6.9.4 实例分析 416
6.10 灰色模糊贝叶斯分析的耦合途径 418
6.10.1 灰色模糊贝叶斯分析耦合途径 418
6.10.2 实例分析 422
6.10.3 小结 423
参考文献 424
第7章 结语 426
7.1 四种不确定性分析法的基本特点 426
7.2 四种不确定性分析法的主要优缺点 427
7.3 选用四种不确定性分析法时必须注意的问题 427
7.4 不确定性分析方法发展的方向 428
附录 429
附表1 皮尔逊Ⅲ型分布的离均系数φp值表 429
附表2 相关系数检验表 435