《水资源系统工程》介绍

姓名：辛金良专业班级：09级水利一班学号：20094035解读水利系统工程不知不觉中对水利系统工程的学习已告一段落。

经过这段学习，我对水利系统的概念和理论有了深刻的理解。

原来一切都没有自己想象中的那么简单，任课老师教课认真仔细，对同学悉心指导，大家在很愉快的学习氛围中提升了自己。

下面我主要讲下我对水利系统的认识以及这段学习中自己的心得体会。

水资源系统工程（water resource systems engineering）是应用系统工程方法对水资源系统进行综合考察和分析，并优化水资源工程规划和运行管理的工程技术[5，11]。

从基于研究对象的水资源系统问题分类角度，水资源系统工程的主要研究内容包括河流水资源综合开发利用规划与管理、流域水资源综合开发利用规划与管理[12]、地下水水资源综合开发利用规划与管理[8]、农田灌溉系统规划与管理、城市供水系统规划与管理、水力发电工程系统规划与管理、防洪工程系统规划与管理[13]、抗旱系统规划与管理、航道工程系统规划与管理、水污染控制系统规划与管理、水资源可持续利用与管理等内容[14，15]。

从基于研究过程的处理水资源系统问题的方法论角度，水资源系统工程的主要研究内容包括[1，11，13]：根据所研究的水资源问题确定水资源系统的目标、功能和边界，从水资源系统整体协调出发，按照系统本身所特有的性质与功能，研究系统与环境之间、系统与各子系统之间、子系统与子系统之间、子系统与各要素之间、各要素之间的相互作用与相互依赖的关系，建立相应的数学模型，并应用系统优化方法、系统建模方法、系统预测方法、系统模拟方法、系统评价方法、决策分析方法以及结合从定性到定量综合集成方法等，定量地或半定量地求解水资源系统规划与管理的优化方案。

水资源系统工程处理问题的一般步骤是[1，5，8，13]：①根据所研究的水资源问题的性质、目的，研究问题所包含的要素、要素之间的联系和要素与研究问题外部的联系，确定研究问题的范围，并定义为水资源系统。

[1] 许国志,顾基发,车宏安. 系统科学.上海：上海科技教育出版社,2000.[2] 钱学森，等. 论系统工程. 长沙：湖南科技出版社, 1982[3] 陈来安,陆军令. 系统工程原理与应用.北京：学术期刊出版社,1988.[4] 谭跃进,陈英武,易进先. 系统工程原理[M]. 长沙：国防科技大学出版社,1999.[5] 汪应洛. 系统工程（第2版）[M]. 北京：机械工业出版社, 2001.1-227.[6] 葛守西. 现代洪水预报技术[M]. 北京：中国水利电力出版社. 1999.[7] 王寿云,凌如镛,柴本良. 系统工程名称浅释. 北京：科学出版社. 1982.[8] 卢文喜. 地下水系统的模拟预测和优化管理. 北京：科学出版社. 1999. 1-103.[9] 程建权. 城市系统工程. 武汉：武汉测绘科技大学出版社,1999.[10] 杜瑞成,闫秀霞. 系统工程. 北京：机械工业出版社,1999.[11] 《中国水利百科全书》编辑委员会. 中国水利百科全书（第三卷）. 北京：水利电力出版社.1991.1903-1924.[12] 阮本清, 梁瑞驹,王浩,等. 流域水资源管理. 北京：科学出版社. 2001. 1-186.[13] 冯尚友. 水资源系统工程. 武汉：湖北科学技术出版社. 1991. 3-307.[14] 冯尚友. 水资源持续利用与管理导论. 北京：科学出版社. 2000.[15] 王慧敏. 流域可持续发展系统理论与方法. 南京：河海大学出版社. 2000.[16] [日]渡边茂,须贺雅夫著. 牛林山, 等译. 什么是系统工程. 北京：机械工业出版社,1982.[17] 王浩, 王建华,秦大庸,等. 现代水资源评价及水资源学学科体系研究. 地球科学进展,2002,17(1)： 12-17.[18] 刘锡田. 水利系统科学初探. 山西水利科技,2000,(3)：1-6.[19] 胡安炎,张学真. 浅论水资源学的发展. 水文水资源,2001,22(2)：1-3.[20] 陈家琦. 论水资源学和水文学的关系. 水科学进展,1999,10(3)：215-218.[21] 霍明远. 资源科学的内涵与发展. 资源科学,1998,20(2)：11-16.[22] 水利部国际合作与科技司. 水资源及水环境承载能力. 北京：中国水利电力出版社. 2002.[23] 郑祖国,杨力行,张欣莉. 水文水资源系统不确定性问题研究现状与展望.见：宋德敦,金懋高,张世法,等.全国水文计算紧张和展望学术讨论会论文选集.南京：河海大学出版社. 1998.74-76.[24] 金菊良,丁晶. 遗传算法及其在水科学中的应用. 成都：四川大学出版社, 2000.[25] 中国大百科全书编委会. 中国大百科全书·数学. 北京：中国大百科全书出版社, 1987.[26] 张可村. 工程优化的算法与分析. 西安：西安交通大学出版社, 1988.[27] 马光文, 王黎, Walters G. A. 水电站优化调度的FP遗传算法.系统工程理论与实践,1996, (11)：77~81,112[28] Holland J. H. 基因算法. 科学(中译本), 1992, (11)：24~31[29] Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. 2nd ed. Cambridge, MA： NIT Press, 1992.[30] 毛学文. 基因算法及其在水文模型参数优选中的应用. 水文, 1993, (5)：22~27[31] 金菊良, 储开凤, 郦建强. 基因方法在海洋预报中的应用. 海洋预报, 1997, 14(1)：9~16[32] 姚新, 陈国良, 徐惠敏等. 进化算法研究进展. 计算机学报, 1995, 18(9)：694~706[33] Goldberg D. E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-wesleyPublishing Company, INC, New York. 1989[34] 刘勇, 康立山, 陈毓屏. 非数值并行算法(第二册)—遗传算法. 北京：科学出版社, 1997[35] 席裕庚, 柴天佑, 恽为民. 遗传算法综述. 控制理论与应用, 1996, 13(6)：697~708[36] 陈国良, 王煦法, 庄镇泉等. 遗传算法及其应用. 北京：人民邮电出版社, 1996[37] 周明, 孙树栋. 遗传算法及其应用. 北京：国防工业出版社, 1999[38] 许国志,顾基发,车宏安. 系统科学与工程研究.上海：上海科技教育出版社,2000.[39] 中国大百科全书编委会，中国大百科全书（·大气科学·海洋科学·水文科学·）．北京：中国大百科全书出版社,1992. 688-690,712-719.[40] 黄诗峰. 洪水灾害风险分析的理论与方法研究[学位论文].北京：中国科学院地理研究所,1999.[41] 王先甲. 水利水电系统工程的研究现状及发展趋势.武汉水利电力大学学报,2000, 33(1)：44-48.[42] 王文圣,丁晶,向红莲. 小波分析在水文学中的应用研究及展望.水科学进展,2002, 13(4)：515-520.[43] 成思危. 复杂性科学探索. 北京：民主与建设出版社,1998.[44] 顾培亮. 系统分析. 北京：机械工业出版社, 1991.[45] 许国志主编. 系统研究. 杭州：浙江教育出版社,1996.[46] [日]浅居喜代治著. 苑殿成译. 现代系统工程基础.北京：新华出版社,1987.[47] 周成虎,孙战利,谢一春. 地理元胞自动机. 北京：科学出版社,2001.[48] 乌杰,杨桂通,李后强. 系统科学理论与应用. 成都：四川出版社,1996.[49] Davis L. ed. Genetic Algorithms and Simulated Annealing. Morgan Kaufmann, Los Attos, 1987.[50] Davis L. Handbook of Genetic Algorithms. New York：Van Noestrand Reinhold, 1991.[51] 孙艳丰, 王众托. 关于遗传算法图式定理的分析研究. 控制与决策, 1996, (增刊)：221~224[52] Rudolph G. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms. IEEE Trans on Neural Networks.1994. 5(1)：96-101.[53] Suzuki J. A Markov Chain Analysis in Simple Genetic Algorithms. IEEE Trans. on SMC. 1995. 25(4)：655-659.[54] Kreinovich V. , Quitana C., Fuentes O. Genetic Algorithms：What Fitness Scaling Is Optimal?Cybernetics and Systems.1993. 24(1)：9-36.[55] 岑文辉, 雷友坤, 谢恒. 应用人工神经网络与遗传算法进行短期负荷预测. 电力系统自动化,1997, 21(3)：29-32.[56] 邵全林, 沈成武, 唐小兵等. 遗传算法用于结构物内部缺陷识别的逆分析. 武汉交通科技大学学报, 1997, 21(3)：275-279.[57] 赵明旺. 基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法. 系统工程理论与实践,1997, 17(7)：59-64.[58] Stoffa P. , Sen M. K. Nonlinear Multiparameter Optimization Using Genetic Algorithms：Inversion ofPlane-wave Seismograms Geophysics. 1991. 56(11)：1794-1810.[59] 韩祯祥, 文福拴. 模拟进化优化方法简介. 电力系统自动化, 1995, 19(12)：5-10.[60] Schaffer J. D. , Eshelman L. J. On Crossover as an Evolutionarily Variable Strategy. In：Proceedingsof the Fourth International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. San Diego,CA：Morgan Kaufmann. 1991.[61] Spears W. M. Crossover or Mutation. In：Foundation of Genetic Algorithms-2. Whitely LD ed. CA：Morgan Kaufmann. 1993.[62] Scrinivas M. , Patnaik L M. Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithms.IEEE Trans Syst Man and Cybernetics. 1994. 24(4)：656-667.[63] 潘正君, 康立山, 陈毓屏. 演化计算. 清华出版社,2000.[64] 林基兴. 有趣的人工智慧研究. 科学月刊, 1997, 28(2)：155-158.[65] 张良杰,李衍达. 模糊神经网络技术的新近发展. 信息与控制, 1995, 24(1)：39-45.[66] 杨晓红, 刘乐善. 用遗传算法优化神经网络结构. 计算机应用与软件, 1997, 14(3)：59-65.[67] 杨荣富,丁晶, 金菊良. 与局部微调方法相结合的遗传算法[J]. 水科学进展, 1999,10(2)：150-154.[68] 方剑, 席裕庚. 基于遗传算法的JOB SHOP静态调度算法. 上海交通大学学报, 1997,31(3)：49-52.[69] 林家恒, 李国峰, 刘长有. 双伺服机分层旋转货架拣选路径优化的两级遗传算法. 控制与决策, 1997, 12(4)：332-336.[70] Yao X. Evolutionary Artificial Neural Networks. International Journal of Neural Systems. 1993. 9(3)：203~222[71] [美]Z. 米凯利维茨著. 周家驹, 何险峰译. 演化程序—遗传算法和数据编码的结合[M].科学出版社,2000.[72] 戴建国. 活动网络资源均衡问题及其遗传算法. 系统工程学报, 1996, 11(2)：29-36.[73] 唐立新, 杨自厚, 王梦光. CIMS中零件分簇的遗传算法. 系统工程理论方法应用, 1996, 5(2)：23-28.[74] 张毅, 张晓苏. 遗传算法在电容器—电抗器组优化计算中的应用. 武汉水利电力大学学报,1997, 30(3)：58-61.[75] 姜大立, 杜文, 朱松年. 一类二次0-1规划模型的遗传算法. 系统工程, 1997, 15(4)：21-25.[76] 王黎, 马光文. 基于遗传算法的水电站优化调度新方法. 系统工程理论与实践, 1997,17 (7)： 65-69.[77] 王黎, 马光文. 水电厂经济运行的遗传算法. 四川联合大学学报(工程科学版), 1997, 17(1)： 42-47.[78] 樊重俊, 韩崇昭, 胡保生等. 一类约束优化问题的改进遗传算法. 控制与决策, 1996,11(5)：609-612.[79] 王强, 邵惠鹤. 遗传算法在甲醛生产过程优化中的应用. 控制理论与应用, 1996, 13(4)：477-481.[80] 杨荣富, 金菊良,丁晶. 保持群体多样性的遗传算法[J]. 四川联合大学学报(工程科学版),1999,3(6)：13-16,23.[81] 谢金星. 进化计算简要综述. 控制与决策, 1997, 12(1)：1-7.[82] 云庆夏,黄光球,王战权. 遗传算法和遗传规划. 北京：冶金工业出版社, 1997.[83] 曹先彬, 庄镇泉. 一种基于遗传算法的模糊规则生成方法. 模式识别与人工智能,1997, 10(2)：171-175.[84] 张毅, 李人厚. 基于基因算法的多变量模糊控制器的设计. 控制理论与应用, 1996, 13(4)：409-416.[85] 刘宝坤, 石红瑞, 王慧等. 基于遗传算法的神经网络自适应控制器的研究. 信息与控制,1997, 26(49)：311-314.[86] 邓少平. 算法与生命. 科学(中文版), 1996, (10)：6-8.[87] 胡瑞安, 胡纪阴, 徐树公. 计算机人工生命. 科技导报, 1994, (12)：17-20.[88] 闵家胤. 信息：定义、起源和进化. 系统辩证学学报, 1997, 5(3)：18-22.[89] 乌杰. 系统辩证论. 呼和浩特：内蒙古人民出版社, 1988.[90] 付强, 梁川. 节水灌溉系统—建模与优化技术. 成都：四川科学技术出版社. 2002.[91] 谢新民, 杨小柳. 半干旱半湿润地区枯季水资源实时预测理论与实践. 北京：中国水利水电出版社. 1999. 3-117.[92] 聂相田, 邱林,朱普生,等. 水资源可持续利用管理不确定性分析方法及应用. 郑州：黄河水利出版社. 1999. 91-236.[93] 李广贺,刘兆昌,张旭. 水资源利用工程与管理. 北京：清华大学出版社. 1998.297-371.[94] 周振民. 大型灌区水资源系统优化决策研究[学位论文].南京：河海大学,1997.[95] 黄崇福, 王家鼎. 模糊信息优化处理技术及其应用. 北京：北京航空航天大学出版社. 1995.1-233.[96] 夏军. 灰色系统水文学—理论、方法及应用. 武汉：华中理工大学出版社. 2000.149-381.[97] 李英,胡云昌, 曹宏铎. 加速混沌优化方法及其应用. 系统工程学报,2002,17(1)：41-44.[98] 孙德敏. 工程最优化方法及应用. 合肥：中国科学技术大学出版社. 1997.1-372.[99] 汪树玉. 优化方法及其在水工中的应用. 北京：水利电力出版社. 1993.2-173.[100] 田峰巍, 解建仓, 颜竹丘. 梯级水电站群的规划与调度. 北京：科学技术文献出版社. 1992.2-91. [101] 恽为民, 席裕庚. 遗传算法的运行机理分析. 控制理论与应用, 1996, 13(3)：297-304. [102] 石琳珂. 逐步缩小搜索范围的遗传算法. 地球物理学进展, 1995, 10(4)：67-79.[103] Goldberg D. E. Simple Genetic Algorithms and the Minimal Deceptive Problem.In：Genetic Algorithms and Simulated Annealing. CA：Morgan Kaufman.1987. 74~88. [104] 恽为民, 席裕庚. 遗传算法的全局收敛性和计算效率分析. 控制理论与应用,1996,13(4)：455~460[105] 张铃, 张钹. 统计遗传算法. 软件学报, 1997, 8(5)：335-344.[106] 金菊良,杨晓华,丁晶. 标准遗传算法的改进方案—加速遗传算法[J].[107] 金菊良, 张欣莉,丁晶. 解水资源最优分配的遗传算法[J]. 水利水运科学研究, 2000,(4)：65-68. [108] 张晓缋, 方浩, 戴冠中. 遗传算法的编码机制研究[J]. 信息与控制, 1997, 26(2)：134-139. [109] 郭彤城, 慕春棣. 并行遗传算法的新进展[J]. 系统工程理论与实践,2002,22(2)：15-23,41. [110] 金菊良, 魏一鸣, 杨晓华, 等. 基于遗传算法的神经网络及其在洪水灾害承灾体易损性建模中的应用[J].自然灾害学报,1998,7(2)：53-60.[111] 刘云峰, 曹春蕾. 一维大地电磁测深的遗传算法反演[J]. 浙江大学学报(自然科学版), 1997, 31(3)：300-305.[112] 李凡, 段建立, 吴敏. 采用混沌贬义演化算法在边坡稳定分析中的应用[J].合肥工业大学学报,2002,25(1)：109-112.[113] 王建群, 卢志华, 哈布哈琪. 求解约束非线性优化问题的群体复合形进化算法[J].河海大学学报,2001,29(3)：46-50.[114] Schaffer J D, Caruana R A,Eshelman L J et al. A Study of Control Parameters Affecting OnlinePerformance of Genetic Algorithms for Function Optimization[A]. In：Proc. of the 3rd Int’l. Conf. onGenetic Algorithms[C], Los Altos,1989. 51-60.[115] 金菊良, 杨晓华, 储开凤等. 基因算法的应用及改进. 河海大学学报, 1998, 26(2)：75~79 [116] 孙艳丰, 王众托. 遗传算法在优化问题中的应用研究进展. 控制与决策, 1996, 11(4)：425~431 [117] 金良超. 正交设计与多指标分析. 北京：中国铁道出版社, 1988[118] 周双喜, 杨彬. 影响遗传算法性能的因素及改进措施. 电力系统自动化, 1996, 20(7)：24~31 [119] 韦柳涛, 曾庆川等. 启发式遗传基因算法及其在电力系统机组组合优化中的应用.中国电机工程学报, 1994, (2)：67~71[120] 何耀华, 韩守木, 程尚模. 求解多变量优化问题GAs方法的实现与改进. 华中理工大学学报, 1996, 24(4)：96~99[121] 张琦, 韩祯祥, 文福拴. 进化规划方法在电力系统静态负荷模型参数辩识中的应用.电力系统自动化, 1997, 21(1)：9~12[122] 吴文江, 袁仪方. 实用数学规划. 北京：机械工业出版社, 1993.264-292.[123] 唐伯欣. 机械参数优化. 数理统计与管理, 1991, (5)：1~7[124] 金菊良, 杨晓华,丁晶. 基于实数编码的加速遗传算法. 四川大学学报(工程科学版),2000, 32(4)：20~24[125] 林延江, 陆昌甫, 朱光熙等. 水利土木工程系统分析方法. 北京：水利电力出版社, 1983 [126] 李茂军, 童调生, 罗隆福. 单亲遗传算法及其应用研究. 湖南大学学报, 1998, 25(6)：56~59 [127] 方永绥,徐永超. 系统工程基础. 上海：上海科学技术出版社,1979.[128] 刘豹,顾培亮,张世英. 系统工程概论. 北京：机械工业出版社,1987.[129] 叶其孝. 数学建模及其发展简介. 科学(双月刊), 1996, 48(1)：60~63[130] 徐景航, 傅国伟. 环境系统工程. 北京：中国环境科学出版社, 1990[131] 朱全民. 非线性系统辨识. 控制理论与应用, 1994, 11(6)：641~652[132] 朱明, 王俊普, 李欣荣. BP网络在复杂系统建模中的应用. 计算机仿真, 1997, 14(2)：19~21,50 [133] Raman H. , Sunikumar. Multivariate Modelling of Water Resources Time Series Using ArtificialNeural Networks. Hydrological Sciences Journal. 1995. 40(2)：145~162[134] 模糊技术七人谈. 科技日报. 1996年3月7日[135] 周继成, 周青山, 韩飘扬. 人工神经网络—第六代计算机的实现. 北京：科学普及出版社, 1993 [136] 张友民, 戴冠中. 一种前馈神经网络的卡尔曼滤波学习方法. 信息与控制, 1994, (4)：113~118 [137] 杨大力, 刘泽民. 多层神经网络同伦连续BP算法的递归实现. 电子学报, 1994, (10)：97~100 [138] 翟军, 冯英浚. 前馈神经网络的一种连续型学习算法. 系统工程与电子技术, 1996, (2)：53~57 [139] 欧景, 李海青. 关于BP网络批学习算法的讨论. 浙江大学学报(自然科学版), 1997,31(3)：395~389[140] 李伟, 金锦良, 何永保. 多层BP网络的研究与应用. 计算机应用与软件, 1997, 14(3)：9~17,34 [141] Jacques de Villars and Etinne Barnard. Backpropagation NeuralNets with One and Two Hidden Layers. IEEE Trans NeuralNetworks. 1993. 4(1)：136~141[142] Sartori M. A. and Antsaklis P. J. A Simple Method to Derive Bounds on the size and Train MultilayerNeural Networks. IEEE Trans. Neural Netuorks. 1991. 1(2)：467~471[143] 席道瑛, 张涛. BP人工神经网络模型在测井资料岩性自动识别中的应用. 物探化探计算技术, 1995, 17(1)：42~48.[144] 王彦春, 段云卿. 改进的快速BP算法. 物探化探计算技术, 1997, 19(3)：274~278[145] 许强, 黄润秋. 用神经网络理论预测水库诱发地震. 中国地质灾害与防治学报, 1996, 7(3)：10~17.[146] 罗莉, 罗强, 胡守仁. 前馈多层神经网络的一种优质高效学习算法. 计算机研究与发展,1997, 34(2)：107~112[147] 向国全, 董道珍. BP模型中的激励函数和改进的网络训练法. 计算机研究与发展, 1997, 34(2)： 113~117[148] 李众立, 王成端. 神经网络学习算法的研究. 系统工程与电子技术, 1997, (5)：59~62 [149] 张志华, 朱章森. 神经网络在石油工业中的应用及发展前景. 见：中国数学地质(7). 北京：地质出版社,1996. 27~32[150] 张翔, 丁晶. 水文水资源神经网络模型的研究. 水文科技信息, 1996, 13(2)：1~6[151] 吴晓. 人工神经网络在暴雨预报中的应用. 见：智能控制与智能自动化. 北京：科学出版社,1993. 817~822[152] 朱晓冬, 朱官忠. 用人工神经元网络预报鲁西北雷雨冰雹天气. 气象, 1993, 19(4)：20~23 [153] Zhang S. P. , Watanabe H. and Yamada R. Prediction of Daily Water Demands by Neural Networks.In：International Conference on Stochastic and Statistical Methods in Hydrology and EnvironmentalEngineering . Ontario, Canada.1993. 217~227[154] 杨望月. 利用专家神经网络试报广西汛前暴雨. 气象, 1994, 20(6)：48~50[155] 蔡煜东, 许伟杰. 自组织人工神经网络在鄱阳湖年最高水位长期预报中的应用. 水文科技情报, 1993, 10(2)：27~29[156] 胡铁松, 丁晶. 径流长期分级预报的人工神经网络方法研究. 见：夏军等主编. 现代水科学不确定性研究与进展. 成都：成都科技大学出版社, 1994[157] Kung, Hsiang -Te et al. Precipitation Pattern Study Using Artificial Neural Networks. In：Proceedings of International Sysmposiumon Impact of Climatic Change/Global warmingon Hydrology and water Resources. 1993. 72~82[158] Zhu, M. L. et al.Application of Neural Networks to Runoff Prediction. In：International Conferenceon Stochastic and Statistical Methods in Hydrology and Environmental Engineering. Ontario,Canada. 1993[159] 蔡煜东, 姚林声. 径流长期预报的人工神经网络方法. 水科学进展, 1995, 6(1)：61~65 [160] Hsu, Kuo-Lin et al. Artificial Neural Network Modeling of the Rain-Runoff Process. Water ResourcesResearch. 1995. 31(10)：2517~2530[161] 魏一鸣, 万庆, 周成虎. 基于神经网络的自然灾害灾情评估模型研究.自然灾害学报, 1997, 6(2)：1~6[162] 李致家, 孔祥光. 河道洪水演算的神经网络模型. 河海大学学报, 1997, 25(5)：7~12[163] 丁晶, 邓育仁, 安雪松. 人工神经前馈(BP)网络模型用作过渡期径流预测的探索. 水电站设计, 1997, 13(2)：69~74[164] 吴超羽, 徐海亮. 珠江河口河区水位变化过程的神经网络模型. 人民珠江, 1997, (1)：15~19 [165] French M. N. et al. Rainfall Forecasting in Space and Time Using a Neural Network . Journal ofHydrology. 1992. (13 7)：1~31[166] Macher G. L. and Fuller J. P. Backpropagation in Hydrological Time Series Forecasting.In：International Conference on Stochastic and Statistical Methods in Hydrology and Environmental Engineering . Ontario, Canada. 1993. 229~242[167] 钟登华, 王仁超, 皮钧. 水文预报时间序列神经网络模型. 水利学报, 1995, (2)[168] 胡铁松. 水库群优化调度函数的人工神经网络方法研究. 水科学进展, 1995, 6(1)：53~60 [169] Ranjithan S. et al. Neural Network-based Screening for Ground Water Reclamation under Uncertainty.Water Resources Research. 1993. 29(3)：563~574[170] 陈秉钧, 上官儒. 基于人工神经网络的组合预测及应用. 农业工程学报, 1997, 13(2)：51~55[171] 刘国纬. 跨流域调水运行管理—中国南水北调东线工程实例研究. 北京：中国水利电力出版社,1995. 62-166.[172] 张继群. 洪灾神经网络模型与遥感分析系统研究. 武汉：武汉水电大学博士论文, 1995 [173] 陈荣, 徐用懋, 兰鸿森. 多层前向网络的研究—遗传BP算法和结构优化策略. 自动化学报,1997, 23(1)：43~49[174] Hinton G. E. 神经网络怎样从经验中学习. 科学(中译本), 1993, (1)：77~84[175] [美]包约翰. 自适应模式识别与神经网络. 北京：科学出版社, 1992[176] 史忠植. 神经计算. 北京：电子工业出版社, 1993[177] 王伟. 人工神经网络原理—入门与应用. 北京：北京航空航天大学出版社, 1995[178] 尹红风, 戴汝为. 人工神经元网络信息处理原理. 模型识别与人工智能, 1990, 3(1)：1~13 [179] 张铃, 张钹. 神经网络中BP算法的分析. 模式识别与人工智能, 1994, 7(3)：191~195 [180] 朱耀良. 水稻受淹程度对产量影响的试验研究. 见：刘昌明等主编. 低洼地渍害与治理试验.大连：大连出版社, 1990. 146~156[181] 金菊良, 杨晓华, 魏一鸣等. 神经网络及其在水库调洪演算中的应用. 灾害学, 1997, 12(4)：1~5[182] 长江流域规划办公室. 水文预报方法. 北京：水利出版社, 1982[183] 山东省水文总站. 中小型水库水文预报. 北京：水利电力出版社, 1979[184] 金菊良, 朱春龙, 杨晓华. 水文地质模型参数估计的一种数值方法. 长春科技大学学报,1998, 28(2)：176~179[185] 薛禹群主编. 地下水动力学原理. 北京：地质出版社, 1986[186] 郭东屏主编. 地下水动力学. 西安：陕西科技出版社, 1994[187] 金菊良,金保明,杨晓华,丁晶. 遗传算法在均质土坝渗流计算中的应用.长江科学院院报, 2001, 18(1)：38-40[188] 华东水利学院. 水力学(下册). 北京：科学出版社, 1984[189] 清华大学水力学教研室. 水力学(下册). 北京：人民教育出版社, 1980[190] 天津大学水力学及水文学教研室. 水力学(下册). 北京：人民教育出版社, 1980[191] 杨晓华,张国桃,金菊良. 灰色系统模型GM(1,1)的参数估计方法. 干旱环境监测, 1998,12(2)：76-80[192] 陈伟国, 陈翠芝. 城市固体废物的灰色预测与评价. 上海环境科学, 1996, 15(1)：8~10 [193] 陈世联. 灰色系统的几个理论问题. 系统工程, 1997, 15(1)：20~23,19[194] 杨晓华, 金菊良, 张国桃. 加速遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用.自然灾害学报, 1998, 7(3)：71~76[195] 杨开, 程晓如. 暴雨强度公式中系数B统计算法一例. 人民长江, 1996, 27(3)：16, 22 [196] 韦鹤平. 环境系统工程. 上海：同济大学出版社,1993.[197] 顾凯平,高孟宁,李彦周. 复杂巨系统研究方法论. 重庆：重庆出版社,1992.[198] 夏安邦,王硕. 定量预测引论. 南京：东南大学出版社,2001.[199] 杨叔子,吴雅等. 时间序列分析的工程应用(下册). 武汉：华中理工大学出版社,1992.[200] H.Tong, K.S.Lim. Threshold Auto-regressive Limit Cycles and Cyclical Data.J. of the Royal Statistical Society, Series B, 1980(3)：245~292[201] 丁晶,邓育仁. 随机水文学. 成都：成都科技大学出版社, 1988[202] 金菊良,丁晶,魏一鸣. 基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用.水利学报, 1999(6)：51~55[203] 陆洪波. 北京市区浅层多项式位预测预报. 工程勘察, 1997(1)：36-41.[204] 杨位钦, 顾岚. 时间序列分析与动态数据建模. 北京：北京工业学院出版社,1986[205] 金菊良,杨晓华, 金保明. 遗传门限回归模型在河道洪水预报中的应用.水电能源科学, 2000,18(1)：1~4[206] 金菊良,杨晓华,金保明,等.门限回归模型在年径流预测中的应用. 冰川冻土, 2000,22(3)：230-234 [207] 金光炎. 水文水资源随机分析. 北京：中国科技出版社,1993[208] 李慧珑. 水文预报. 北京：水利电力出版社,1993[209] 陈守煜. 中长期水文预报综合分析理论模式与方法. 水利学报, 1997,(8)：15-21.[210] 金菊良,杨晓华,金保明,丁晶. 地下水位动态预测的双线性模型. 水科学进展, 2001,12(3)：361-366[211] 安鸿志, 陈敏. 非线性时间序列分析. 上海：上海科学技术出版社, 1998[212] 左其亭. 地下水动态预测的灰色—周期外延组合预测模型. 水文地质工程地质,1996, 23(5)：16~19[213] 金菊良,杨晓华,金保明,丁晶. 双线性模型在江淮旱涝序列预测中的应用. 气象, 2000,26(9)：3-7 [214] 张清. 1994年江淮伏旱及其影响研究. 灾害学, 1998,13(2)：58-62[215] 胡小晖, 延军平, 欧维新. 1950年以来广西洪涝灾害及趋势预测. 灾害学, 1999,14(4)：27-31 [216] 金菊良, 杨晓华, 刘宇敏,等. 基因算法在Logistic曲线参数估计中的应用.农业系统科学与综合研究, 1997, 13(3)：186~190[217] 王振中, 林孔勋. 逻辑斯谛曲线K值的四点式平均值估计法. 生态学报, 1987, 7(3)：193~197 [218] 金开正, 唐庆华. M(1,1)模型法辩识Logistic曲线参数的改进.农业系统科学与综合研究, 1992, 8(3)：225~227[219] 万昌秀, 梁中宇. 逻辑斯谛曲线的一种拟合方法. 生态学报, 1983, 3(3)：288~296[220] 周赛花. 逻辑斯谛方程中参数的估计. 数理统计与管理, 1992, 11(5)：32~35[221] 司马锡生. 皮尔曲线的参数的估计. 预测, 1994, (1)：51~52[222] 金菊良, 杨晓华, 刘宇敏等. 基因算法在环境优化问题中的应用. 四川环境, 1997, 16(4)：59~63 [223] 张兰生等. 实用环境经济学. 北京：清华大学出版社, 1992[224] 金菊良,付强,魏一鸣,等. 年径流预测的Shepard插值模型. 长江科学院院报, 2002,19(1)：52-55 [225] 王劲峰,李连发,葛咏,等. 地理信息空间分析的理论体系探讨[J]. 地理学报,2000,55(1)：92~103 [226] 严华生, 谢应齐, 曹杰. 非线性统计预报方法及其应用[M]. 昆明：云南科技出版社,1998 [227] 陈守煜. 模糊水文学与水资源系统模糊优化原理[M]. 大连：大连理工大学出版社,1990[228] 陈守煜. 工程模糊集理论与应用[M]. 北京：国防工业出版社,1998[229] 王劲峰.中国自然灾害影响评价方法研究[M]．北京：中国科学技术出版社，1993：1-29. [230] 施雅风. 全球变暖影响下中国自然灾害的发展趋势[J]. 自然灾害学报, 1996,5(2)：102-116. [231] 魏一鸣, 金菊良. 洪水灾害研究进展.大自然探索[J], 1998,17(2)：6-10.[232] 王良健, 彭补拙. 分形方法在洪涝灾害预测中的应用[J]. 地理科学,1998,18(3)：242-247. [233] 冯利华, 吴樟荣. R/S分析在大气降水丰枯变化趋势预测中的应用. 系统工程理论方法应用, 2001,10(1)：79-81.[234] 周寅康. 淮河流域洪劳特征出版研究[J]. 地理研究,1996,15(1)：22-29.[235] 魏一鸣, 金菊良, 周成虎,等. 1949-1994年中国洪水灾害成灾面积的时序分形特征[J].自然灾害学报,1998,7(1)：83-86,93.[236] 黄登仕, 李后强. 分形几何学、R/S分析与分式布朗运动[J]. 自然杂志,1990,13(8)：477-482. [237] 余加艾, 刘钦政. 利用灰色系统方法预测冰情[J]. 海洋环境科学,1995,14(4)：70-75.[238] 金菊良, 杨晓华, 储开凤, 等. 加速基因算法在海洋环境预报中的应用[J]. 海洋环境科学,1997,16(4)：7-12.[239] 杨晓华, 金保明, 金菊良, 等. 门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用[J]. 灾害学, 1999,14(4)：1-6.[240] 金菊良, 杨晓华, 金保明, 等. 遗传双线性模型在海洋冰情预测中的应用[J]. 海洋环境科学, 2000,20(4)：18-22.[241] 马永开, 唐小我. 线性组合预测模型优化问题研究[J]. 系统工程理论与实践,1998,18(8)：110-114,123.[242] 周美立. 相似工程学. 北京：机械工业出版社,1998.[243] [美]B.P.齐格勒. 制模与仿真理论. 李育才,卜纯英,杜正秋译. 北京：机械工业出版社,1984. [244] 姜璐,蔡维. 现代系统工程方法. 沈阳：沈阳出版社, 1993.[245] 丁晶, 刘权授. 随机水文学[M]. 北京：中国水利水电出版社. 1997.[246] 能源部水利部水利水电规划设计总院. 水利水电工程设计洪水计算手册[M].北京：水利电力出版社. 1995. 294-387.[247] [美]P.布雷特利. 杨惟高译. 模拟导论. 北京：机械工业出版社,1991.[248] 金菊良,杨晓华,金保明,等. 具有周期变化和下降趋势的地下水位的预测.水利水运科学研究, 2000,(3)：53-57[249] 金菊良. 工程随机模型在暴雨洪水分析计算中的应用. 四川水力发电, 1997,16(2)：15-19 [250] 王丽萍,傅湘. 洪灾风险及经济分析. 武汉：武汉水利电力大学出版社, 1999.[251] 金菊良, 杨晓华, 储开凤等. 加速基因方法在最大流量频率曲线参数估计中的应用.四川联合大学学报(工程科学版), 1997, 1(4)：27~33[252] 丛树铮等. 水文频率计算中参数估计方法的统计试验研究. 水利学报, 1980, (3)：1~4 [253] 马秀峰. 计算水文频率参数的权函数法. 水文, 1984, (4)：1~8[254] 宋德敦, 丁晶. 概率权重矩法及其在PⅢ分布中的应用. 水利学报, 1988, (3)：1~11[255] 陈元芳, 侯玉. PⅢ分布参数估计方法的研究. 河海大学学报, 1992, 20(3)：24~31[256] 邓育仁, 丁晶, 韦雪艳. 水文计算中的模糊优化适线法. 水电站设计, 1995, 11(4)：43~47 [257] 詹道江. 工程水文学(上册). 北京：人民交通出版社, 1988[258] 金菊良,邓育仁,丁晶. 暴雨洪水流域系统随机模拟研究进展. 水文科技信息. 1993,10(1)：14～17.[259] 《数学手册》编写组. 数学手册. 北京：高度教育出版社. 1984.[260] 李庆杨, 王能超, 易大义. 数值分析. 武汉：华中工学院出版社. 1986.[261] 叶守泽. 水文水利计算[M]. 北京：水利电力出版社. 1992. 128-135.[262] 雒文生, 宋星原. 洪水预报与调度[M]. 武汉：湖北科学技术出版社.2000. 19-43.[263] 金菊良. 暴雨洪水流域系统随机模拟的研究[学位论文]. 成都：成都科技大学,1992.[264] 胡永宏,贺思辉. 综合评价方法. 北京:科学出版社, 2000.[265] 史海珊,何似龙,陈金水,等. 水电工程建设系统综合评判方法. 北京:水利电力出版社,1994. [266] Friedman J H, Turkey J W. A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis[J].IEEE Trans. on Computer, 1974,23(9)：881~890.[267] 李祚泳. 投影寻踪技术及其应用进展. 自然杂志, 1997,19(4)：224~227.[268] Lu Hongjun,Chen Yinchuan. The grey clustering method of the evaluation of flood severity[A].In： Proceedings of International Symposium on Floods and Droughts.Nanjing： Hohai University Press,1999[269] 闵赛. 洪险度及其灾害学意义. 灾害学, 1996, 11(2)：80~85.[270] 冯利华. 洪水等级和灾度的初步研究. 科学(中译本), 1997, (3)：64~65.[271] JIN Ju-liang,FU Qiang,WEI Yi-ming,et al.. Benefit evaluation model of small watershed controlbased on projection pursuit. Journal of Northeast Agricultural University, 2001,8(2)：128-132[272] 时光新, 尹成信. 基于熵的小流域治理效益评价模型及其应用.水土保持通报, 1999,19(5)：38~40[273] 黎锁平. 水土保持综合治理效益的灰色系统评价. 水土保持通报, 1994,14(5)：13~17[274] 刘崇欣. 黔西北林木气候区划的聚类分析.农业系统科学与综合研究, 1997,13(3)： 231~233,228[275] 任若恩, 王惠文. 多元统计数据分析—理论、方法、实例. 北京：国防工业出版社,1998 [276] 金菊良,张欣莉,丁晶. 评估洪水灾情等级的投影寻踪模型.系统工程理论与实践, 2002,22(2)：140-144[277] 金菊良,魏一鸣,杨晓华. 基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型探讨.灾害学, 1998,13(2)：6~11[278] 于庆东. 灾度等级判别方法的局限性及其改进. 自然灾害学报, 1993,2(2)：8~10[279] 赵阿兴,马宗晋. 自然灾害损失评价指标体系的研究. 自然灾害学报, 1993,2(3)：1~7[280] 蒋金才,季新菊,刘良,等. 河南省1950~1990年水旱灾害分析. 灾害学, 1996,11(4)：69~73 [281] 赵黎明,王康,邱佩华. 灾害综合评估研究. 系统工程理论与实践, 1997,(3)：63~69[282] 李祚泳,邓新民. 自然灾害的物元分析灾情评估模型初探. 自然灾害学报, 1994,3(2)：28~33 [283] 金菊良,魏一鸣,丁晶. 水质综合评价的投影寻踪模型. 环境科学学报,2001,21(4)：431-434 [284] 胡明星, 郭达志. 湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法.环境科学研究, 1998, 11(4)：40~42[285] 金菊良, 金保明,杨晓华,等. 建立洪水灾情等级模型的实用方案. 灾害学, 2000,15(2)：1~6 [286] 金菊良,杨晓华,金保明,等. 水环境质量综合评价的新模型. 中国环境监测, 2000,16(4)：42-47 [287] 冯耀龙,练继建,韩文秀. 区域水资源可持续发展评价研究[J]. 水利水电技术,2001,32(12)：9~11.[288] 钱易,唐孝炎. 环境保护与可持续发展[M]. 北京：高等教育出版社,2000. 131~165.[289] 冯尚友,刘国全. 水资源持续利用的框架[J]. 水科学进展,1997,8(4)：301~307.[290] 王先甲. 水资源持续利用的多目标分析方法[J]. 系统工程理论与实践,2001,21(3)：128~135. [291] 秦莉云,金忠青. 淮河流域水资源承载能力的评价分析[J]. 水文.2001,21(3)：14~17.[292] 王锦国,周志芳, 金忠青. 我国北方水资源持续发展状况的灰色聚类评价[J].水电能源科学,2000,18(3)：10~12.[293] 陈家琦，王浩. 水资源概论. 北京: 中国水利水电出版社，1996. 159-161[294] 郑伯坤. 工程经济学. 北京: 中国水利水电出版社，1998. 88-90[295] 施熙灿，蒋水心，赵宝璋. 水利工程经济(第二版). 北京: 中国水利水电出版社，1997. 46-50 [296] 唐纳德.G.纽南著. 张德旺译. 工程经济分析. 北京: 水利电力出版社，1987 .78-99，264-286 [297] 陆书玉, 弈胜基,朱坦. 环境影响评价[M]. 北京：高度教育出版社,2001.[298] 方子云,邹家祥,吴贻名. 环境水利学[M]. 北京：中国环境科学出版社,1994.。

浅说水资源系统工程说到系统，这个概念实在超越了我现有的描述能力。

我只能肤浅地罗列出一些它的特征。

首先，它由许多具有不同功能的单元连接而成，譬如我们的陆地生态系统，有太阳作为能量的来源，有各种生物组成食物链条的主客体，从而实现生物间自我的繁殖与消减，还有不定期发生的自然事件打破固有的生物链条。

其次，系统可以实现某些功能，譬如生态系统实现了生命在地球上的循环，季风系统实现了海陆水量和热量的二次分配。

最后，系统不能孤立存在，它必须与外界发生物质、能量的交换，例如人活着，就要吃东西，要通过新陈代谢消耗摄入的能量。

水资源系统，在我理解就是在具有以上特征的系统中增加与水资源相关的限制条件，是一个系统的分支。

而所谓的水资源系统工程，就是应用数学等理论分析、建模的方法来研究水资源系统的规划、设计、组织、管理、运行、评价等问题的一种新兴发展的学科。

水资源系统工程是帮助实现水资源利用率最大化、效益最合理化的必要条件。

以灌溉这一稍简单的水资源系统来说，既要满足农业的基本需求，又必须考虑水资源的利用率，这就有必要合理建立系统模型，将诸如灌溉蓄水量，需水速度，水在田间蒸发速度，降雨等因素作为因变量，通过系统地分析得到最优结果。

当然，水资源系统工程的应用不仅仅限于现有的水文系统、防洪系统、供水系统、灌溉系统等。

伴随项目化管理的进步，水资源系统工程有着光明的前景。

譬如说在不远的将来，单纯的水资源系统很可能同其他学科的系统捆绑结合（例如某个水电站工程可能联系到之后的防洪、供水系统，以及金融系统，联合组成更大的系统），这时我们期待系统的产出就变得很复杂，可能涉及经济，人身安全，文化，环保等各方面。

因而，我认为水资源系统分析至少应该发展到能够适应很强的复杂性与变异性。

以上是我对水资源系统工程的一点看法。

至于本课程，我希望了解目前世界上水资源系统分析能力现状，主要方法（最好有实例！！），应用到的数学模型和数学分析方法。

第1章绪论1.1水资源系统工程与遗传算法从系统的组成角度看，系统是由两个或两个以上相互联系的要素组成的、具有整体功能和综合行为的集合[1-5]。

该定义规定了组成任何系统的3个条件：①组成系统的要素必须两个或两个以上，它反映了系统的多样性和差异性，是系统不断演化的重要机制；②各要素之间必须具有关联性，系统中不存在与其它要素无关的孤立要素，它反映了系统各要素相互作用、相互激励、相互依存、相互制约、相互补充、相互转化的内在相关性，也是系统不断演化的重要机制；③系统的整体功能和综合行为必须不是系统各单个要素所具有的，而是由各要素通过相互作用而涌现（emerge）出来的。

与系统要素相关联的其它外部要素的集合称之为系统的环境，它是研究对象全空间R中系统集合S与非系统集合F的过渡集合E，它们之间存在如下关系：R=S E F，S F= （空集）。

系统的边界把系统与系统的环境区分开来，环境的边界把系统的环境与非系统集合区分开来。

系统的边界和环境的边境具有弹性和动态性，是不断变化的，反映了不同的研究时间、研究条件和研究要求，由此决定了系统的层次性，即一个系统既可以向下分解为一系列子系统，又可以向上隶属于更大的系统。

从系统与系统环境的相互作用的角度看，系统是由系统输入、系统转换和系统输出组成的集合。

系统输入是环境对系统的作用或激励，系统输出是系统对环境的作用或响应，系统转换是以系统输入为定义域、系统输出为值域的映射。

系统输入可以是物质变量、能量变量或者信息变量，相应的系统输出也可以是这三类变量。

例如[6]：可以把到达流域地面的降雨作为系统输入，把流域的下垫面的作用作为系统转换，把水向大气中蒸发、水向深层地下水渗透、水进入河网作为系统输出，这三者组成流域产流系统，而把水在大气中的运动、在深层地下水的运动和在河网中的运动视作流域产流系统的环境；可以把降雨经过下垫面的截留、填洼、下渗和蒸发等损耗后所剩余的“净雨过程”作为系统输入，在流域出口断面的流量过程作为系统输出，把由净雨过程到流量过程的转换过程作为系统转换，这三者组成流域汇流系统，而把水在流域下垫面上的截留、填洼、下渗和蒸发过程等视作流域汇流系统的环境。

水系统工程涵盖的领域1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括对水系统工程的整体概括和重要性的介绍。

随着世界人口的增长和工业化的快速发展，对水资源的需求不断增加。

水系统工程作为管理和维护水资源的一种重要方法和手段，涉及广泛的领域，包括水资源管理、水供应和处理等。

它的目标是有效地管理和利用水资源，提供清洁的饮用水和用水，同时还要处理和处理废水，保护环境。

水系统工程的重要性不容忽视。

首先，水是人类赖以生存和发展的基本需求。

无论是生活用水、农业灌溉还是工业生产，都离不开充足和优质的水资源。

水系统工程的实施可以确保水资源的可持续供应，满足人们对水的需求。

其次，水资源管理是一项复杂的任务。

通过水系统工程，可以有效地管理和调控水资源的分配和利用。

它涉及到水资源的调查和评估、水资源的规划和分配、水资源的保护和管理等方面。

水系统工程的科学性和系统性可以帮助人们更好地进行水资源管理，实现水资源的高效利用。

另外，水供应和处理也是水系统工程的重要内容。

随着城市化的发展，城市的用水需求不断增加，而且水质的要求也越来越高。

水系统工程可以确保水的安全和质量，包括水的抽取、输送、处理和分配等过程。

它还可以处理和处理废水，减少环境污染。

综上所述，水系统工程涵盖了广泛的领域，包括水资源管理、水供应和处理等。

它对于保障人类的生活和经济发展具有重要意义。

在未来，随着人口的增长和环境压力的增加，水系统工程将面临更多的挑战和机遇。

因此，加强水系统工程的研究和实施是十分必要的。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括对整篇文章的组织和内容安排进行介绍。

在本文中，我们将按照以下结构来探讨水系统工程涵盖的领域。

首先，在引言部分，我们将概述本文的主题和背景，并对水系统工程的重要性进行简要介绍。

然后，我们将给出文章的整体结构和目标，以帮助读者了解本文的大致内容。

接下来，在正文部分，我们将重点讨论两个主要领域，即水资源管理和水供应和处理。

在水资源管理部分，我们将探讨如何有效管理和保护水资源，包括水资源评估、水资源规划和水资源保护措施等内容。

水资源管理系统一、水资源管理系统的概述水资源是维系人类生态系统和社会经济发展的基础资源，是各个国家和地区最重要的战略资源之一。

随着人口的增长和经济的发展，水资源的需求量不断增加，但水资源的供应量却有限，因此如何合理高效地利用和管理水资源成为当今重大的问题之一。

水资源管理系统是一种将水资源管理理念、技术手段、管理体系等与信息技术完美结合的系统，其主要目的是对水资源的开发、利用、保护、监控、调度等方面进行全过程管理和优化配置，以实现水资源的可持续利用。

二、水资源管理系统的架构水资源管理系统主要由三个部分组成：数据采集系统、数据处理与分析系统和数据展示与应用系统。

1.数据采集系统：数据采集系统是水资源管理系统的基础，主要通过传感器和计量仪器等采集水文、水质等数据，并通过GPS、遥感等技术获取地形地貌、土壤、植被等环境数据，实现对水资源的全面监测和掌控。

2.数据处理与分析系统：数据处理与分析系统是水资源管理系统的核心，主要通过数据挖掘、模型建立、分析比对等手段深入分析跟踪水资源的变化规律和趋势，为决策提供科学的依据和参考。

3.数据展示与应用系统：数据展示与应用系统是水资源管理系统的外部表现层，主要通过可视化、报表预警、模拟仿真、智能判断等手段实现对水资源管理的优化和决策支持，同时也提供成果展示和信息共享等功能。

三、水资源管理系统的应用水资源管理系统主要应用在水库水文预报、水资源监测、水资源调度、水生态保护、灾害预警等领域。

具体可采用如下策略：1.统筹规划：通过系统分析和综合计算等方法，制定科学合理的水资源开发利用规划，做到生态稳定、经济繁荣、社会和谐。

2.动态監測：通过实时监测和预警等手段，对水资源的存量、质量、流向等进行跟踪和分析，及时发现和处理水资源的异常情况。

3.动态调控：通过智能化的水资源调度系统，掌握河流、水库等水源的动态流量和水质情况，实现流量和水质的优化调控和水源的最大化利用。

4.动态保护：通过建立环境保护指标体系，监控水体污染物浓度，加强对水生态环境的监测和调查，及时发现和处理有害因子，保护水生态环境。