开展中长期径流预报不仅能够在水库调度、抗旱、供水、发电及灌溉等方面发挥重要作用，而且可以有效的缓解各部门之间的用水矛盾，使有限水资源发挥*大的综合效益。本书就以洛河流域为研究对象，结合洛河流域长水水文站1960-2016年径流资料，系统研究和分析了洛河流域水文特性、并利用现代人工智能技术，开展了中长期径流预报及影响因素分析，具有系统性、新颖性和实践性特点。 本书可作为高校水文与水资源工程、水利水电工程专业、农业水利工程的高年级本科生和研究生的教学和科研参考书，也可为相关专业的科研人员及关心水利行业发展的读者使用，同时也水利管理部门的科技工作者和工程技术人员参考。\n \n干旱监测评估正从单一观测手段（单变量或因子）向多源信息融合（多变量综合）发展和转变。本书在系统梳理国内外干旱监测评估相关研究现状及进展的基础上，重点介绍了采用多变量理论与方法改进和拓展帕尔默干旱指标的典型研究成果，以及相关实例应用情况。核心内容包括：采用标准化指数策略和Copula函数方法构建两种新的改进型帕尔默干旱指标，即标准化帕尔默干旱指数（SPDI）和帕尔默联合水分亏缺指数（SPDI-JDI）；气候模式、分布式水文模型和改进型帕尔默干旱指标（SPDI、SPDI-JDI）在多变量干旱监测评估中的耦合应用等。书中研究成果改善和拓展了传统帕尔默旱度指标的应用范围，丰富了干旱监测与综合评估方法。 \n \n 本书适合作为水灾害管理、水文统计、气象科学、环境科学等相关领域教学、科研与工程技术人员的参考书，也可供相关专业的高年级本科生、研究生和教师阅读使用。
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