本书从水文过程的基本统计特征出发，以概率统计数学原理为基础，把近年来在水文分析、预测中大量应用的灰色理论、模糊数学、神经网络、小波变换、分形和混沌理论等数学方法统一纳入《统计水文学》体系之中。全书共十篇，主要包括水文过程的线性与非线性特征，水文过程的模糊统计特征，水文过程的随机统计特征，人工神经网络模拟水文过程，水文过程的非简协振动特征等内容。

本书是利用数学原理解决水文问题的各种研究方法的综合集成，从水文过程的基本统计特征出发，以概率统计数学原理为基础，把近年来在水文分析、预测中大量应用的灰色理论、模糊数学、神经网络、小波变换、分形和混沌理论等数学方法统一纳入《统计水文学》体系之中。在结构安排上，考虑到水文学统计理论发展中人们对水文过程的把握和理解程度的逐步深化过程，基本以水文统计理论发展的先后顺序为主编排。在基本数学原理介绍的基础上，大量介绍当前科研活动中经常出现的经典应用实例。

本书可供具有本科数学基础的水文、气象、地震、农业、经济等学科涉及时间序列预测的科研工作者和业务人员参考使用，也可作为上述专业研究生教材使用。

序言

前言

第一篇　水文过程的线性与非线性特征

　第一章　线性回归

　第二章　非线性回归

　第三章　相关分析

　第五章　回归分析在水文中的应用

第二篇　从定态过程到定态函数——水文过程的确定性统计特征

　第一章　多元正态分布

　第二章　多元统计检验

　第三章　判别分析

　第四章　聚类分析

　第五章　主成分分析

　第六章　因子分析

　第七章　多元统计方法在水文中的应用

第三篇　从非定态过程到非定态函数——水文过程的随机统计特征

　第一章　随机赛程的基本概念

　第二章　平稳过程

　第三章　马尔可夫过程

　第四章　自回归滑动平均模型

　第五章　随机过程分析在水文中的应用

第四篇　水文变量的灰色统计特征——灰色水文学

　第一章　灰色系统概述

　第二章　灰关联分析

　第三章　灰数及其运算

　第四章　灰方程与灰矩阵

　第五章　灰色建模与灰色预测

　第六章　灰色统计与灰色聚类分析

　第七章　灰色统计在水文学中的应用

第五篇　水文过程的模糊统计特征——模糊水文学

　第一章　预备知识

　第二章　模糊集合基本知识

　第三章　模糊模式识别

　第四章　模糊关系

　第五章　模糊聚类分析

　第六章　模糊决策

　第七章　模糊数学在水文学中的应用

第六篇 人工神经网络模拟水文过程

 第一章 神经网络基础

 第二章 常用神经网络

 第三章 神经网络的学习方法

 第四章 蒙特卡罗法水文物理参数反演

 第五章 神经网络水文模型

第七篇 水文过程的波谱特征与谱分析

 第一章 波谱分析原理

 第二章 函数的傅立叶变换

 第三章 常用的几种波谱分析方法

 第四章 周期性统计检验

 第五章 波谱分析在水文学中的应用

第八篇 水文过程的非简协振动特征——小波变换与分析

 第一章 基础知识

 第二章 小波变换的基本概念和性质

 第三章 小波变换

 第四章 正交小波变换和多分辨分析

 第五章 时频分析与小波变换

 第六章 小波包

 第七章 小波变换与函数的奇异性

 第八章 小波分析在水文预测中的应用

第九篇 从非线性到分形——水文过程的分形特征

 第一章 分形与分维

 第二章 分形维数的测定

 第三章 统计分形

 第四章 分形空问和迭代系统IFS

 第五章 多重分形

 第六章 分形预测的R/S方法基本原理

 第七章 分形在水文学中的应用

第十篇 从分形到混沌——水文过程的混沌特征

 第一章 混沌的起源

 第二章 混沌动力系统

 第三章 时间序列的重构相空问

 第四章 Lyapunov指数的数值计算方法

 第五章 时间序列的预测

 第六章 水文学中的混沌研究