流域水质遥感反演与水质模型数据同化技术

　　本书针对湖库水质遥感、水动力水质模拟和数据同化开展研究，主要分为湖库水质遥感反演和流域水质模型数据同化两大部分。前者包括基于统计模型的湖库水质遥感反演技术、基于机器学习的湖库水质遥感反演技术、基于集合建模的湖库水质遥感反演技术、考虑水生植物物候特征的湖泊水质遥感监测技术。后者包括复杂河网一维水动力水质模型数据同化技术、二维水动力水质模型数据同化技术、三维水动力水质模型数据同化技术。通过改进水质遥感监测方法，同时开发一维、二维、三维水动力水质模型，然后利用集合卡尔曼滤波或粒子滤波数据同化算法将水位和水质观测数据与水动力水质模型耦合，动态更新模型模拟结果和模型参数，提升了模型模拟和预测精度，保证了时空数据的一致性。

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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.3 拟解决的关键科学问题
1.4 主要研究内容和技术路线
参考文献

第2章 基于统计模型的湖库水质遥感反演技术
2.1 引言
2.2 研究区域概况
2.3 数据获取
2.4 半经验／半分析模型
2.5 南四湖水体叶绿素ａ浓度反演
2.6 南四湖水体总悬浮物浓度反演
2.7 南四湖水体浊度反演
2.8 本章小结
参考文献

第3章 基于机器学习的湖库水质遥感反演技术
3.1 引言
3.2 基于粒子群优化和支持向量机的水质参数智能遥感反演技术
3.3 基于灾变离散粒子群－偏最小二乘法的水质遥感反演技术
3.4 本章小结
参考文献

第4章 基于集合建模的湖库水质遥感反演技术
4.1 引言
4.2 叶绿素ａ浓度遥感反演集合建模方法
4.3 叶绿素ａ浓度集合建模方法应用
4.4 本章小结
参考文献

第5章 考虑水生植物物候特征的湖泊水质遥感监测技术
5.1 引言
5.2 数据获取和处理
5.3 草型湖泊水体总悬浮物浓度和浊度遥感监测方法
5.4 水生植物物候特征识别
5.5 微山湖水生植物时空变化监测
5.6 水生植物对水质的指示作用
5.7 微山湖水质时空变化分析
5.8 本章小结
参考文献

第6章 复杂河网一维水动力水质模型数据同化技术
6.1 引言
6.2 数字河网的图数据结构
6.3 河网一维水流水质数值模型
6.4 并行计算原理及模型并行框架设计
6.5 集合卡尔曼滤波ＥｎＫＦ算法
6.6 模型算例分析
6.7 模型初步应用
6.8 本章小结
参考文献

第7章 基于改进自适应网格的二维水动力模型构建技术
7.1 引言
7.2 二维水动力模型控制方程
7.3 基于改进自适应网格的二维水动力模型构建
7.4 基于改进自适应网格的二维水动力模型并行化改造
7.5 基于改进自适应网格和并行计算的二维水动力模型验证
7.6 基于改进自适应网格的二维水动力模型应用
7.7 本章小结
参考文献

第8章 二维水动力模型不确定性分析与数据同化技术
8.1 引言
8.2 水动力模型参数不确定性分析方法
8.3 曼宁糙率系数不确定性分析
8.4 水动力模型粒子滤波数据同化
8.5 本章小结
参考文献

第9章 基于改进自适应网格的二维水动力水质模型构建技术
9.1 引言
9.2 二维水动力水质模型控制方程
9.3 基于改进自适应网格的二维水流－污染物输运模型
9.4 基于改进自适应网格的二维水质模型
9.5 本章小结
参考文献

第10章 基于星地协同监测的二维水质模型数据同化技术
10.1 引言
10.2 鄱阳湖水质模型数据同化方案设计
10.3 基于多源观测数据的鄱阳湖水质模型数据同化
10.4 本章小结
参考文献

第11章 基于星地协同监测的三维水质模型数据同化技术
11.1 引言
11.2 基于ＥＦＤＣ的水动力水质模型
11.3 太湖水质模型构建
11.4 太湖水质模型数据同化试验分析
11.5 本章小结
参考文献

第12章 结论与展望
12.1 结论
12.2 展望