R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测/SWAT/HSPF/HEC-HMS
在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地-大气的能量通量,考虑土壤性质和土地利用的影响,自带有简化的湖泊/湿地模块,也能够将植被状况,碳循环等过程纳入模型;这些特性都使得VIC非常适合大范围陆面在未来气候变化下的影响。VIC并不原生支持Windows系统,也不存在界面等也为学习该模型带来极大的障碍。我们经过积极的探索,实现了在Windows系统下执行整个VIC模型的功能,且通过已有的R语言脚本实现了对VIC模型参数调优功能等改进。
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特色:
1、原理深入浅出的讲解;
2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;
3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑;
理论+实践 专题一:VIC模型的原理及特点
1.VIC模型各模块的主要原理
2.VIC模型的特点及优势
3.VIC模型的适用范围及其限制
4.VIC模型主要输入和输出文件解析
综合案例一:基于QGIS的VIC模型建模
1.Windows版本VIC模型安装及问题解决方法
2.QGIS处理DEM
3.土壤数据的获得及QGIS处理
4.QGIS和R语言联合处理气象数据及各种插值方法
5.QGIS和R对VIC模型的后处理
理论+实践 专题二:VIC模型率定验证
1.什么是模型的率定验证及其注意点
2.自动率定验证的流程及需要工具
3.参数的敏感性分析方法
4.参数的不确定性分析方法
5.代理模型及高斯过程模型
综合案例二:基于R语言VIC参数率定和优化
1.R语言下操纵VIC模型的方法
2.VIC模型参数的全局敏感性分析(Morris及Sobol方法)
3.VIC模型参数的优化
4.VIC模型参数的不确定性(GLUE)
5.R语言中的高斯过程(贝叶斯优化)模型
理论+实践 专题三:遥感技术与未来气候变化
1.遥感技术及其原理简介
2.CMIP6数据特点及各情景介绍
3.气象数据的统计降尺度方法
4.未来气象数据的修订方法
综合案例三:运用VIC模型评估未来气候对水文情势的影响
1.R语言中气象数据的分析和处理
2.运用QGIS和R语言统计降尺度
3.气象数据的修订
4.遥感数据驱动VIC模型
5.CMIP6数据驱动VIC模型
6.情景结果的比较分析
推荐:
| 组合类型 | 组合名称(点击文字查看详情) | |
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| C类 | SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析 | |
| D类 | 基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术 | |
| E类 | HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用 | |
| F类 | TOUGH2系列建模方法及在CO2地质封存、水文地球化学、地热、地下水污染等领域中的实践应用 | |
| G类 | 基于SWMM与城市内涝一维二维耦合模型的复杂排水系统建模/城市排涝/海绵城市技术应用 | |
| H类 | 基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估实践应用 | |

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