目录 1
引论 1
第一章 随机水文过程 9
§1-1 水文过程的随机性 9
§1-2 随机水文过程的概念和数学描述 12
§1-3 随机水文过程的分类 19
§1-4 平稳随机过程 25
§2-1 水文序列 33
第二章 水文序列的分析技术和随机模拟方法 33
§2-2 自相关分析和互相关分析 34
§2-3 谱分析和互谱分析 41
§2-4 纯随机序列的随机模拟 54
第三章 水文序列的组成分析 64
§3-1 水文序列的组成 64
§3-2 暂态成分和包含暂态成分的合成序列 66
§3-3 周期成分和包含周期成分的合成序列 92
§3-4 平稳随机成分 110
§4-1 线性平稳模型的一般概念 122
第四章 水文序列线性平稳模型 122
§4-2 线性平稳模型的形式 126
§4-3 水文序列线性平稳模型的物理基础 132
§4-4 建立随机水文序列模型的一般程序 139
第五章 水文序列的自回归模型 143
§5-1 一般自回归模型 143
§5-2 一阶自回归模型 152
§5-3 二阶自回归模型 166
§6-1 滑动平均模型 175
第六章 水文序列的自回归滑动平均求和模型 175
§6-2 自回归滑动平均模型 182
§6-3 主要ARMA（p,q）模型的统计特性和 191
参数估讨 191
§6-4 自回归滑动平均求和模型 196
§6-5 模型参数不确定性的估计 203
§6-6 模型的识别和检验 206
§6-7 模型实用性的初步分析 215
§6-8 建立模型实例 217
第七章 水文序列的季节性模型 227
§7-1 季节性的自回归模型 228
§7-2 季节性的一阶自回归模型 230
§7-3 季节性的ARIMA模型 240
§7-4 解集模型 244
§7-5 散粒噪声模型 261
§7-6 正则展开模型 268
第八章 水文序列的长持续性模型 273
§8-1 水文序列的极差和轮次分析 274
§8-2 分数高斯噪声模型 280
§8-3 折线模型 284
§8-4 一种简单近似的长持续性模型 288
第九章 水文序列的多变量模型 294
§9-1 多变量AR（1）和AR（2）模型 295
§9-2 近似多变量ARMA（1，1）模型 307
§9-3 空间（多站）解集模型 309
§9-4 季节性的多变量自回归模型 314
§9-5 多变量序列模拟的正交变换法 316
§9-6 多变量序列模拟的主站法 319
§9-7 多变量自回归模型举例 321
第十章 流域系统的随机模型 326
§10-1 概述 326
§10-2 暴雨洪水准随机流域系统模型 328
§10-3 暴雨洪水随机流域系统模型 341
§10-4 降雨径流随机流域系统模型 346
第十一章 随机模拟序列的分析和应用 354
§11-1 模拟序列 354
§11-2 模型在实用上的选择 356
§11-3 模拟序列实用性分析 364
§11-4 无实测水文资料时水文序列的模拟 381
§11-5 水文序列模拟及其应用示例 384
§11-6 水文模拟序列应用中的一些问题 403
第十二章 水文序列的预报 414
§12-1 概述 414
§12-2 平稳线性最小方差预报 417
§12-3 ARMA序列的预报 425
§12-4 ARIMA序列、季节性ARIMA序列及乘 434
积型季节性ARIMA序列的预报 434