本书基于最新的气象预报产品，在对其进行精度评价和后处理的基础上，通过构建多种时间尺度的径流预报模型，对气象水文耦合的径流预报进行系统、深入的研究。本书主要包括以下内容：①短、中、长期气象预报精度评价与后处理；②基于深度学习和调度函数的水库出库径流模拟；③基于喀斯特新安江模型和实时校正方法，耦合气象预报和水库出库的短期径流预报；④过程驱动模型和数据驱动模型相结合，耦合气象预报的中期径流预报；⑤过程驱动模型和数据驱动模型相结合，耦合气象预报的长期径流预报；⑥基于多目标模糊优化算法的径流预报综合评价。

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2001.09-2005.07 西北农林科技大学林学院，本科 2005.09-2008.07 西北农林科技大学资源与环境学院，硕士 2008.09-2011.07 加拿大魁北克大学工程学院，博士2011.08-2015.12 加拿大魁北克大学工程学院，博士后 2016.02-至今 武汉大学水利水电学院，教授气候变化下的水文响应，气象水文耦合预报、陆气耦合2005年、2008年分别获西北农林科技大学农学学士和理学硕士学位，2011年获加拿大魁北克大学工学博士学位，2011-2015年在魁北克大学开展博士后研究，2016年1月被聘为武汉大学教授。2011年获加拿大总督学术金牌，2012年获魁北克大学年度最佳博士论文。2019至今 国际水资源学会（IWRA）中国委员会常务理事 2019至今 国际水文科学协会（IAHS）中国委员会地表水专委会副主席 2023至今中非水协学术委员会委员 2019至今 《Journal of Hydrology》副主编 2017至今 《Hydrology Research》副主编

目录
第1章 绪论 1
1.1 气象预报研究概述 2
1.2 气象预报后处理方法研究概述 4
1.3 气象水文耦合的径流预报研究概述 5
1.4 本书的研究区域及主要研究内容 7
1.4.1 研究区域 7
1.4.2 研究内容 8
1.4.3 数据资料 10
参考文献 14
第2章 短、中、长期气象预报精度评价与后处理 19
2.1 气象预报产品简介 20
2.1.1 GRAPES-RAFS 20
2.1.2 GEFSv2 21
2.1.3 CFSv2 21
2.1.4 GEOSS 22
2.2 气象预报产品精度评价 23
2.2.1 气象预报精度评价指标 23
2.2.2 降水预报精度评价结果 24
2.2.3 气温预报精度评价结果 33
2.3 气象预报产品的偏差校正 36
2.3.1 偏差校正方法介绍 36
2.3.2 降水偏差校正结果 38
2.3.3 气温偏差校正结果 46
2.4 本章小结 50
参考文献 50
第3章 考虑水库调蓄的径流模拟 53
3.1 考虑水库调蓄的径流模拟简介 54
3.2 考虑水库调蓄的短期径流模拟 55
3.2.1 鲁布革水库 58
3.2.2 云鹏水库 60
3.3 考虑水库调蓄的中期径流模拟 62
3.3.1 鲁布革水库 62
3.3.2 云鹏水库 64
3.4 本章小结 65 参考文献 66
第4章 短期径流预报 69
4.1 基于喀斯特新安江模型的小时径流模拟 70
4.1.1 喀斯特新安江模型构建 70
4.1.2 模型参数优选方法与评价指标 74
4.1.3 流域分区与模拟方案 74
4.1.4 喀斯特新安江模型参数率定 75
4.2 短期径流实时校正预报 79
4.2.1 无迹卡尔曼滤波简介 79
4.2.2 前期土壤含水量实时校正 80
4.2.3 天一水库入库径流实时校正预报 84
4.2.4 耦合气象预报的天一水库入库洪水校正预报 88
4.3 本章小结 93
参考文献 93
第5章 中期径流预报 95
5.1 基于机器学习的中期径流预报 96
5.1.1 DBN 96
5.1.2 中期径流预报因子选取及模型构建 97
5.1.3 基于机器学习的中期径流预报结果 97
5.2 基于喀斯特新安江模型的中期径流预报 102
5.2.1 喀斯特新安江模型参数率定结果 102
5.2.2 耦合气象预报的天一水库入库径流预报结果 107
5.3 基于分布式水文模型的中期径流预报 110
5.3.1 DDRM介绍 110
5.3.2 数字流域信息提取 112
5.3.3 模型参数率定与检验 114
5.3.4 耦合气象预报的天一水库入库径流预报 120
5.4 中期径流概率预报 122
5.4.1 概率预报方法 122
5.4.2 概率预报结果 123
5.5 本章小结 127
参考文献 128
第6章 长期径流预报 129
6.1 基于多元线性回归模型的长期径流预报 130
6.1.1 多元线性回归模型建模方法 130
6.1.2 多元线性回归模型建模数据 132
6.1.3 多元线性回归模型月径流预报结果评价 136
6.2 基于机器学习的长期径流预报 148
6.2.1 径流预报因子筛选与模型构建 148
6.2.2 基于机器学习的长期径流预报结果 151
6.3 基于两参数月水量平衡模型的长期径流预报 158
6.3.1 两参数月水量平衡模型介绍 158
6.3.2 两参数月水量平衡模型的率定与验证 159
6.3.3 基于两参数月水量平衡模型的长期径流预报结果 160
6.4 长期径流概率预报 165
6.5 本章小结 172
参考文献 172
第7章 径流预报效果综合评价方法 175
7.1 评价指标体系 176
7.1.1 电厂评价指标 176
7.1.2 电网评价指标 176
7.1.3 其他评价指标 177
7.2 综合评价方法原理 178
7.2.1 多目标模糊优化算法 178
7.2.2 综合评价方法步骤 180
7.2.3 综合评价方法应用 180
7.3 本章小结 183
参考文献 183