《洪水预报不确定性分析及概率预报》对洪水预报不确定性分析及概率预报的理论进行了研究，基于新安江水文模型，利用抽站法衍生得到的江西省雨量站网公式反推在给定降雨预报值条件下的降雨真值的概率分布，从而进一步获得考虑降雨不确定性的洪水概率预报结果；再利用MCMC抽样方法中的自适应MetroPolis算法（AM算法），将新安江模型中的表层自由水蓄水容量和河网蓄水消退系数作为敏感参数进行参数不确定性分析，从而得到考虑模型参数不确定性的洪水概率预报结果；最后采用随机抽样的方法将降水不确定性和参数不确定性进行全要素耦合，得到综合两种不确定性的洪水概率预报结果。分析比较考虑降水不确定性、模型参数不确定性和全要素耦合的预报结果，得到三种预报结果不确定性大小关系，从降雨径流机制解释其具有合理性。
　　《洪水预报不确定性分析及概率预报》具有一定的系统性和实践性，可供从事水文预报、水文水资源等领域的专业技术研究人员和师生参考。

1 绪论
1．1 研究目的及意义
1．2 水文预报不确定分类
1．3 国内外研究进展
1．3．1 水文预报理论的研究进展
1．3．2 水文模型的研究进展
1．3．3 不确定性研究进展
1．4 研究内容及技术路线
1．4．1 研究内容
1．4．2 研究区域概况
1．4．3 技术路线

2 洪水概率预报理论与方法
2．1 现行洪水概率预报方法构架
2．2 输入不确定性定量分析方法
2．3 模型结构不确定性定量分析方法
2．4 模型参数不确定性定量分析方法
2．5 确定性水文预报模型介绍
2．5．1 新安江模型
2．5．2 TOPMODEL
2．5．3 萨克拉门托模型
2．5．4 SWAT模型I
2．6 基于新安江模型的黄泥庄流域洪水预报

3 考虑降雨不确定性的洪水概率预报方法
3．1 抽站法
3．1．1 抽站法简介
3．1．2 抽站法经验公式
3．2 降雨真值概率分布
3．2．1 降雨真值概率分布公式推算
3．2．2 降雨真值概率分布应用研究
3．3 降雨不确定性定量分析

4 考虑模型参数不确定性的洪水概率预报方法
4．1 基于贝叶斯理论的模型参数后验分布
4．2 MCMC抽样
4．2．1 马尔科夫链原理
4．2．2 常用MCMC抽样方法简介
4．3 模型参数不确定性定量分析

5 不确定性要素耦合下的洪水概率预报
5．1 基于随机抽样的全要素耦合方法
5．2 全要素耦合预报定量分析
5．2．1 全要素耦合预报结果
5．2．2 不确定性预报结果对比

6 总结与展望
6．1 总结
6．2 展望

参考文献