当前位置: 首页 > news >正文

基于ArcGIS Pro的SWAT模型在流域水循环、水生态模拟中的应用及案例分析;SWAT模型安装、运行到结果读取全流程指导

目前,流域水资源和水生态问题逐渐成为制约社会经济和环境可持续发展的重要因素。SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型,能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。SWAT模型目前广泛应用于流域水文过程研究、污染负荷评估以及水资源与生态保护等领域,成为流域研究中不可或缺的重要工具。ArcGIS Pro作为新一代地理信息系统平台,与SWAT模型的深度结合,进一步提升了模型的空间数据处理能力和结果可视化水平。相较于传统的ArcGIS软件,ArcGIS Pro在数据处理效率、跨平台协作、云计算支持和动态可视化展示等方面表现更加突出,为基于SWAT模型的流域水文和水生态研究提供了更先进的技术支撑。人工智能(AI)的快速发展为基于SWAT模型和ArcGIS Pro的流域研究提供了重要助力,显著提高了工作效率并帮助解决复杂问题。AI与SWAT模型及ArcGIS Pro的结合,不仅大幅提升了流域研究的效率,还为复杂问题提供了创新解决方案。在实际应用中,AI技术极大地推动了流域水文和生态研究向自动化、智能化方向发展,为解决复杂的流域水资源与生态问题提供了强有力的工具。

【专家】:刘教授,重点双一流高校资深教授,和美国SWAT软件开发方长期合作,重点从事流域生态、面源污染模拟及控制等领域的研究,发表多篇该领域SCI论文及主持完成多项科研与工程项目,具有资深的技术底蕴和专业背景。

【实践部分】SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的应用及典型案例分析

一、SWAT模型及应用介绍

1.1 面源污染概要
1.2 SWAT模型及应用
1.3 AI大模型辅助SWAT应用
1.4 SWAT模型原理
1.5 SWAT模型输入文件
1.6 ArcGIS Pro下的SWAT模型

二、SWAT模型中GIS必备技术

2.1 ArcGIS Pro的优势
2.2 ArcGIS Pro安装和注意事项
2.3 ArcGIS Pro必备技术
2.4 ArcGIS Pro常见数据格式

三、SWAT模型操作流程

3.1 SWAT模型安装
3.2 建立SWAT项目
3.3 SWAT模型子流域划分
3.4 HRU划分
3.5 气象数据及其它数据输入
3.6 SWAT运行及结果读取

四、SWAT结果分析及地图制作

4.1 SWAT结果查看与导出
4.2 SWAT结果时间变化分析
4.3 SWAT结果空间变化分析
4.4 SWAT结果符号设置与地图制图

五、DEM数据制备流程

5.1 DEM数据的作用
5.2 认识DEM数据
5.3 DEM数据的获取
5.4 DEM数据的预处理

六、掩膜数据制备流程

6.1 掩膜数据的作用与原理
6.2 认识burn in数据
6.3 ArcGIS Pro数字化简介
6.4 制作研究区掩膜数据

七、土地利用数据制备流程

7.1 土地利用调用流程
7.2 土地利用的获取
7.3 土地利用处理
7.4 ArcGIS Pro遥感数据解译土地利用
7.5 土地利用类型索引表建立

八、土壤数据制备流程

8.1 土壤数据调用流程
8.2 土壤数据的获取
8.3 土壤数据的处理
8.4 SWAT土壤数据库参数
8.5 土壤数据库参数计算
8.6 土壤类型索引表的建立

九、气象数据制备流程

9.1 气象数据的调用原理
9.2 气象数据获取
9.3 气象数据处理
9.4天气发生器介绍及参数计算
9.5 气象站点索引文件制作  

十、其它数据制备流程

10.1 点源污染输入
10.2 水库数据输入
10.3 灌溉措施输入
10.4 管理措施输入

十一、参数率定与结果验证

11.1 参数率定与结果验证原理
11.2 SWAT-CUP软件介绍
11.3 SWAT-CUP水量率定与验证
11.4 SWAT-CUP水质率定与验证
11.5 参数敏感性分析
11.6 率定验证后参数回带及模拟

十二、SWAT模型结果分析

12.1 水源涵养量分析
12.2 SWAT模型泥沙分析
12.3 面源污染时空变化分析

【进阶部分】SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析

一、SWAT模型应用热点分析

1.1 SWAT模型应用文献解析及热点剖析
1.2 讨论

二、AI大模型辅助SWAT模型建模与分析

2.1目前常用大模型介绍
2.2 如何使用好AI
2.3 prompt介绍
2.4 AI大模型与SWAT模型建模与分析

三、无资料地区快速建立SWAT模型

3.1 无资料地区DEM数据制备
3.2 无资料地区土地利用制备
3.3 无资料地区土壤数据制备
3.4 无资料地区气象数据制备
3.5 SWAT建模过程中的AI应用
3.6 案例分析:遥感产品和SWAT模型结合研究

四、基于控制单元的流域SWAT模型建立

4.1 ArcGIS Pro水文分析及SWAT应用
4.2 pre-defined子流域及河网完整制备及注意事项
4.3 HRU深入剖析及可视化分析
4.4 pre-defined建模过程中的AI应用
4.5 案例分析:基于控制单元的流域SWAT模型建立

五、SWAT模型不确定性分析

5.1 不确定性分析
5.2 输入不确定性分析
5.3 参数不确定性分析
5.4 不确定性分析中的AI应用
5.5 案例分析:AI辅助下SWAT模型中DEM数据的不确定性分析

六、未来气候变化对水资源及面源污染的影响

6.1 气候变化简介
6.2 CMIP6数据介绍及下载
6.3 基于ArcGIS Pro及python的CMIP6数据处理
6.4 基于AI的CMIP6数据处理
6.5 案例分析:气候变化对SWAT模拟结果的影响 

七、土地利用变化对水资源及面源污染的影响

7.1 土地利用变化简介
7.2 ArcGIS Pro土地利用变化分析
7.3 土地利用变化对SWAT模型结果的影响
7.4 FLUS未来土地利用变化预测
7.5 基于AI的土地利用变化分析
7.6 案例分析:土地利用变化对SWAT模拟结果的影响

八、关键源区及BMPs设置

8.1 最佳管理措施介绍
8.2 关键源区分析
8.3 SWAT中BMP的设置
8.4 BMP效果分析
8.5 BMP实施中的AI应用
8.6 案例分析:退耕还林措施对SWAT模拟结果的影响

九、SWAT改进与模型耦合

9.1 SWAT模型代码修改及应用
9.2 与SWAT模型结合的常用模型文献分析
9.3 SWAT模型改进中的AI应用
9.4 案例分析:SWAT模型初损率改进及对水资源的影响分析

十、SWAT建模过程中常见问题汇总及解答


★ 点 击 下 方 关 注,获取海量教程和资源!

↓↓↓

相关文章:

基于ArcGIS Pro的SWAT模型在流域水循环、水生态模拟中的应用及案例分析;SWAT模型安装、运行到结果读取全流程指导

目前,流域水资源和水生态问题逐渐成为制约社会经济和环境可持续发展的重要因素。SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型,能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。SWAT模型目前广泛应用于流域水文过程研究…...

Docker下TestHubo安装配置指南

TestHubo是一款开源免费的测试管理工具, 下面介绍Docker 私有部署的安装与配置。TestHubo 私有部署版本更适合有严格数据安全要求的企业,支持在本地或专属服务器上运行,以实现对数据和系统的完全控制。 1、Docker 服务端安装 Docker安装包下…...

AWS、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure、Linode和 桔子数据 的 价格对比

要对比 AWS、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure、Linode 和 桔子数据 的 价格,我们需要先了解每个平台的定价模型、服务类型以及不同服务之间的价格差异。以下是根据各个平台常见服务(如计算实例、存储、数据传输等)做的一个 简化…...

基础优化方法

梯度下降 学习率代表每一次沿着这个方向走多远, batchsize的概念 梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解 两个重要的超参数是 batchsize 和 学习率...

v语言介绍

V 语言是一种多用途的编程语言,可以用于前端开发、后端开发、系统编程、游戏开发等多个领域。它的设计哲学是提供接近 C 语言的性能,同时简化开发过程并提高代码的安全性和可读性。接下来我会详细介绍 V 在前后端开发中的应用,并给出一个具体…...

Ubuntu安装Apache Airflow详细指南

本文我们介绍如何在Ubuntu上安装Apache Airflow。Apache Airflow旨在通过编程方式编写、调度和监控工作流。随着数据编排在现代数据工程中变得越来越重要,掌握Apache Airflow等工具可以显著提高您的生产力和效率。 学习Apache Airflow的首要任务是安装单机版本进行测…...

【数据可视化复习方向】

1.数据可视化就是数据中信息的可视化 2.数据可视化主要从数据中寻找三个方面的信息:模式、关系和异常 3.大数据可视化分类:科学可视化、信息可视化、可视分析学 4.大数据可视化作用:记录信息、分析推理、信息传播与协同 5.可视化流程&…...

CentOS下安装RabbitMQ

提示:“奔跑吧邓邓子” 的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。内容涵盖服务器硬件(如 IBM System 3650 M5)、云服务平台(如腾讯云、华为云)、服务器软件(如 Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker 等)、开发工具(如 Gi…...

探究音频丢字位置和丢字时间对pesq分数的影响

丢字的本质 丢字的本质是在一段音频中一小段数据变为0 丢字对主观感受的影响 1. 丢字位置 丢字的位置对感知效果有很大影响。如果丢字发生在音频信号的静音部分或低能量部分,感知可能不明显;而如果丢字发生在高能量部分或关键音素上,感知…...

音视频入门基础:MPEG2-TS专题(23)——通过FFprobe显示TS流每个packet的信息

音视频入门基础:MPEG2-TS专题系列文章: 音视频入门基础:MPEG2-TS专题(1)——MPEG2-TS官方文档下载 音视频入门基础:MPEG2-TS专题(2)——使用FFmpeg命令生成ts文件 音视频入门基础…...

Bert各种变体——RoBERTA/ALBERT/DistillBert

RoBERTa 会重复一个语句10次,然后每次都mask不同的15%token。丢弃了NSP任务,论文指出NSP任务有时甚至会损害性能。使用了BPE ALBERT 1. 跨层参数共享 可以共享多头注意力层的参数,或者前馈网络层的参数,或者全部共享。 实验结果…...

Go入门篇:(一)golang的安装和编辑工具安装

一、前言 最近我有幸接触到Go语言,深入了解后,发现go语言确实有很多让人惊叹的地方。作为一个有着多年Java编程经验的程序员,我深深地被它所吸引,并且决定记录下我的学习之路,以便与大家分享我的经验和感悟。 与Java不同,Go语言的语法和运行效率都非常高,特别是对于并…...

【技术实战】R语言统计分析与可视化从入门到精通

前言 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为各行各业的重要技能。R语言作为一种强大的统计分析和数据可视化工具,广泛应用于科学研究、数据分析和商业决策支持。 本文将带领读者从入门到精通,掌握R语言在统计分析和数据可视化方面的核心技…...

【Lua之·Lua与C/C++交互·Lua CAPI访问栈操作】

系列文章目录 文章目录 前言一、概述1.1 Lua堆栈 二、栈操作2.1 基本的栈操作2.2 入栈操作函数2.3 出栈操作函数2.4 既入栈又出栈的操作函数2.5 栈检查与类型转换函数2.5 获取表数据 三、实例演示总结 前言 Lua是一种轻量级的、高性能的脚本语言,经常被用于游戏开发…...

LabVIEW实现LoRa通信

目录 1、LoRa通信原理 2、硬件环境部署 3、程序架构 4、前面板设计 5、程序框图设计 6、测试验证 本专栏以LabVIEW为开发平台,讲解物联网通信组网原理与开发方法,覆盖RS232、TCP、MQTT、蓝牙、Wi-Fi、NB-IoT等协议。 结合实际案例,展示如何利用LabVIEW和常用模块实现物联网系…...

【数字化】华为数字化转型架构蓝图-2

目录 1、客户联结的架构思路 1.1 ROADS体验设计 1.2 具体应用场景 1.3 统一的数据底座 1.4 案例与成效 2、一线作战平台的架构思路 2.1 核心要素 2.2 关键功能 2.3 实施路径 2.4 案例与成效 3、能力数字化的架构思路 3.1 能力数字化的核心目标 3.2 能力数字化的实…...

【Agent】AutoGen Studio2.0开源框架-UI层环境安装+详细操作教程(从0到1带跑通智能体AutoGen Studio)

💥 欢迎来到我的博客!很高兴能在这里与您相遇! 首页:GPT-千鑫 – 热爱AI、热爱Python的天选打工人,活到老学到老!!!导航 - 人工智能系列:包含 OpenAI API Key教程, 50个…...

Linux 网络配置基础

文章目录 1. 前言2. Linux 的网络配置2.1 传统的网络配置方法2.2 新的网络配置方法2.3 用 DHCP 客户端管理网络 3. 参考资料 1. 前言 限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。 2. Linux 的网络配置 …...

科技创新 数智未来|清科·沙丘投研院走进竹云

12月20日,清科沙丘投研院带领企投家团队走进竹云交流分享,聚焦技术创新、企业数字化管理、行业前沿应用案例等热点议题,深入探讨数字技术如何点燃企业高质量发展的澎湃动力,共话企业数字化、智能化发展之道。 达晨财智股权管理部…...

Java 常见面试算法题汇总与解析

Java 常见面试算法题汇总与解析 算法题是程序员面试中常见的一部分,也是提升编程能力的核心手段。本文将汇总一些 Java 中常见的算法题,并提供详细的解析和实现代码,帮助开发者更好地理解和掌握算法。 一、字符串相关算法 1.1 字符串反转 …...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

页面渲染流程与性能优化

页面渲染流程与性能优化详解(完整版) 一、现代浏览器渲染流程(详细说明) 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后,会逐步解析并构建DOM(Document Object Model)树。具体过程如下: (…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

土建施工员考试:建筑施工技术重点知识有哪些?

《管理实务》是土建施工员考试中侧重实操应用与管理能力的科目,核心考查施工组织、质量安全、进度成本等现场管理要点。以下是结合考试大纲与高频考点整理的重点内容,附学习方向和应试技巧: 一、施工组织与进度管理 核心目标: 规…...

背包问题双雄:01 背包与完全背包详解(Java 实现)

一、背包问题概述 背包问题是动态规划领域的经典问题,其核心在于如何在有限容量的背包中选择物品,使得总价值最大化。根据物品选择规则的不同,主要分为两类: 01 背包:每件物品最多选 1 次(选或不选&#…...

6.9本日总结

一、英语 复习默写list11list18,订正07年第3篇阅读 二、数学 学习线代第一讲,写15讲课后题 三、408 学习计组第二章,写计组习题 四、总结 明天结束线代第一章和计组第二章 五、明日计划 英语:复习l默写sit12list17&#…...

el-amap-bezier-curve运用及线弧度设置

文章目录 简介示例线弧度属性主要弧度相关属性其他相关样式属性完整示例链接简介 ‌el-amap-bezier-curve 是 Vue-Amap 组件库中的一个组件,用于在 高德地图 上绘制贝塞尔曲线。‌ 基本用法属性path定义曲线的路径,可以是多个弧线段的组合。stroke-weight线条的宽度。stroke…...