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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