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本书以数字孪生流域基础理论为指导，围绕降水高精度评价问题开展了系统研究，解析了降水遥感机理与方法，建立了遥感降水影响因子定量识别方法、遥感降水降尺度深度学习模型、遥感降水融合高精度校正方法，研究了基于时序遥感的流域降水量动态评价和非点源污染风险动态评估。

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  前言
  第1章绪论1
  1.1研究背景与意义1
  1.2国内外研究进展2
  1.3拟解决的关键问题11
  1.4总体思路12
  参考文献13
  第2章数字孪生流域基础理论20
  2.1数字孪生流域的概念辨析20
  2.2数字孪生流域的内涵特征22
  2.3数字孪生流域的基本模型23
  2.4数字孪生流域的核心能力26
  2.5数字孪生流域的关键技术28
  2.6数字孪生流域亟须发展的方向37
  参考文献40
  第3章降水遥感的机理与方法44
  3.1引言44
  3.2降水遥感物理基础44
  3.3降水遥感原理52
  3.4降水遥感方法62
  3.5降水遥感精度验证75
  参考文献85
  第4章遥感降水影响因子定量识别方法94
  4.1研究区概况94
  4.2数据源与预处理96
  4.3研究方法98
  4.4陆表环境变量识别研究思路101
  4.5陆表环境变量多因子共线性检测分析102
  4.6陆表环境变量识别分区效应分析103
  4.7陆表环境变量影响探测分析105
  参考文献116
  第5章遥感降水降尺度深度学习模型117
  5.1数据预处理117
  5.2研究方法117
  5.3卷积神经网络降尺度模型构建120
  5.4模型降尺度结果评价122
  参考文献138
  第6章遥感降水融合高精度校正方法140
  6.1研究方法140
  6.2贝叶斯优化高精度曲面建模方法144
  6.3不确定性分析145
  6.4残差校正结果精度验证161
  参考文献168
  第7章基于时序遥感的流域降水量动态评价169
  7.1研究方法169
  7.2降水量评价研究思路170
  7.3降水量空间分布分析170
  7.4降水量时间变化规律分析182
  参考文献190
  第8章基于时序遥感的非点源污染风险动态评估191
  8.1引言191
  8.2数据与预处理192
  8.3研究方法192
  8.4结果与讨论196
  参考文献201
  第9章总结与展望205
  9.1总结205
  9.2创新点208
  9.3展望209
  附录滦河流域内行政区和子流域降水量210