環(huán)境模擬：一個不確定的未來

序
譯者的話
原著前言
第1章 如何進行預報
1．1 本書的目的
1．2 環(huán)境模擬的目的
1．3 不使用不確定性分析的7個原因
1．4 模型過程的本質(zhì)
1．4．1 從概念模型到過程模型
1．4．2 參數(shù)、變量與邊界條件
1．5 尺度問題與不可公度的概念
1．6 模擬空間
1．7 模型集成
1．8 為了機理理解而模擬
1．9 模擬的具體應用
1．9．1 無歷史資料情況下的模擬
1．9．2 有歷史數(shù)據(jù)情況下的模擬
1．9．3 近期模擬
1．10 有效模擬的導則
1．11 不確定性的含義
1．12 選擇不確定性估算方法
1．13 模型模擬及決策制定的不確定性
1．14 本章總結
第2章 哲學轉(zhuǎn)換
2．1 為什么擔心哲學？
2．2 實用現(xiàn)實論
2．3 其他現(xiàn)實主義的哲學觀點
2．4 模型是工具主義者的工具
2．5 模型有效性的問題
2．6 模型證偽的問題
2．7 模型證實的問題：貝葉斯方法
2．8 作為證實模型證據(jù)的觀測信息內(nèi)容
2．9 解釋的深度和預測非預期的
2．10 不確定性、無知和安全因素
2．11 本章總結
第3章 無歷史資料地區(qū)模擬
3．1 敏感性、情景和前向不確定性分析
3．2 先驗信息決策
3．2．1 參數(shù)的先驗分布
3．2．2 置信網(wǎng)絡
3．3 模擬空間抽樣
3．3．1 概率不確定性的傳遞分析
3．3．2 離散抽樣或隨機蒙特卡洛搜索
3．3．3 偽隨機數(shù)和實現(xiàn)效果
3．3．4 導向性蒙特卡洛搜索
3．3．5 聯(lián)合（copula）抽樣
3．3．6 實例：模擬地下水水質(zhì)的聯(lián)合抽樣
3．4 不確定性的模糊表征
3．4．1 實例：應用模糊變量的前向不確定性分析
3．5 敏感性分析
3．5．1 點敏感性分析
3．5．2 全局敏感性分析：Sobol普適敏感性分析
3．5．3 實例：水文模型中Sobol GsA的應用
3．5．4 全局敏感性分析：HSY普適敏感性分析
3．6 模型仿真技術
3．7 不確定情景
3．8 本章總結
第4章 已知歷史數(shù)據(jù)的模擬
4．1 模型率定和模型調(diào)試
4．2 模型率定的權重非線性回歸方法
4．2．1 成本（目標）函數(shù)選擇
4．2．2 參數(shù)估計和不確定性預測
4．2．3 評估額外數(shù)據(jù)的價值
4．3 模型率定的規(guī)范貝葉斯方法
4．3．1 規(guī)范似然度準則
4．3．2 馬爾可夫蒙特卡洛鏈模擬方法
4．3．3 研究實例：評估概念水量平衡模型的不確定性（Engeland等，2005）
4．4 帕累托（Pareto）優(yōu)選集
4．5 普適似然不確定性估計方法
4．5．1 GLUE方法的基礎
4．5．2 確定模擬是否有效
4．5．3 等效性、置信區(qū)間、容許偏差區(qū)間、預測區(qū)間
4．5．4 等效性和模型驗證
4．5．5 等效性和模擬空間：抽樣效率的問題
4．5．6 模型評估中的模糊準則
4．5．7 實例：GLUE方法在徑流產(chǎn)流模型的假設檢驗中的應用
4．5．8 GLUUE方法的變形
4．5．9 當發(fā)現(xiàn)所有的模擬均應拒絕時該做什么
4．6 模糊系統(tǒng)：應用數(shù)據(jù)設定模糊準則
4．7 模型調(diào)試的方法比較：數(shù)據(jù)的一致性及信息
4．8 本章總結
第5章 短期預報
5．1 實時數(shù)據(jù)的同化
5．2 最小二乘誤差修正模型
5．3 卡爾曼濾波
5．3．1 模型殘差的修正
5．3．2 預測模型增益修正
5．3．3 實例：塞文（severn）河的洪水預報
5．3．4 廣義卡爾曼濾波
5．4 集合卡爾曼濾波
5．4．1 實例：集合卡爾曼濾波在Leaf河流域的應用
5．4．2 集合卡爾曼平滑濾波
5．5 粒子濾波方法
5．5．1 實例：EnKF和PF方法在萊茵（Rhine）河的應用比較
5．6 變分方法
5．7 天氣預報的集合方法
5．8 本章總結
第6章 面對不確定性的決策方法
6．1 不確定性及風險決策
6．2 決策框架中的不確定性
6．3 決策樹、影響流程圖以及置信網(wǎng)絡圖
6．4 決策中的風險評估方法
6．5 風險決策方法
6．5．1 評估決策者的偏好
6．5．2 不同方案的相同之處
6．5．3 增加不確定性和更多的信息
6．5．4 實例：防洪預警和控制決策（Lake Como，意大利；The Red River，N．dakota）
6．6 專家建議在決策中的應用
6．7 綜合專家意見：貝葉斯置信網(wǎng)絡
6．7．1 信任網(wǎng)絡中的經(jīng)驗事實
6．7．2 實例
6．8 證據(jù)原因方法
6．8．1 實例分析：證據(jù)原因方法在尼泊爾的Rupa Tal湖管理決策評估中的應用
6．9 決策支持系統(tǒng)
6．10 信息差距理論
6．10．1 實例：信息差距決策方法在防洪工程設計中的應用
6．11 決策中不確定性的所有權問題
6．12 NUSAP方法論
6．13 面對不確定性的穩(wěn)健性適應管理
6．14 決策中的不確定性和預防性原則
6．15 本章總結
第7章 一個不確定的未來
7．1 在面對如此多的不確定性估計方法時實踐者應做什么？
7．2 未來問題——不可知性和不確定性
7．3 不確定性問題是簡單地由于應用了較差模型嗎？
7．4 接受一個不確定的未來
7．4．1 作為一種學習過程的模擬
7．4．2 從模型結構中學習
7．5 未來模擬系統(tǒng)樣本：適應性模擬，適應性管理
7．6 本章總結
附件Ⅰ 代數(shù)矩陣簡介
附件Ⅱ 軟件簡介
術語表
參考文獻