地表水与地下水耦合丨基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟丨模型率定丨案例分析

本文主要是介绍地表水与地下水耦合丨基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟丨模型率定丨案例分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 耦合模型被应用到很多科学和工程领域来改善模型的性能、效率和结果,SWAT作为一个地表水模型可以较好的模拟主要的水文过程,包括地表径流、降水、蒸发、风速、温度、渗流、侧向径流等,但是对于地下水部分的模拟相对粗糙,考虑到SWAT模型的限制,在SWAT模型和MODFLOW模型的框架上,建立了SWAT-MODFLOW耦合模型来更加综合的考虑地表-地下过程,并且更精确的描述地下水流动过程。国内外学者使用SWAT-MODFLOW模型或其改进形式对很多场地进行了研究。

 刘老师:北京重点高校资深专家,长期从事流域水土过程中水循环、碳循环和氮循环等领域的模拟工作,具有资深的技术底蕴和专业背景。

课程安排

学习内容

第一讲

模型原理与层次结构

1.1 SWAT模型

1.2 MODFLOW模型

1.3 SWAT-MODFLOW地表-地下耦合模型

1.4 QSWATMOD功能与层次结构

1.5 模型实现所需软件平台

图片

第二讲

QGIS软件

2.1 QGIS平台

2.2 QGIS安装

2.3 QGIS界面认识

2.4 QGIS建立工程

图片

第三讲

基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟

3.1 QSWATMOD下载与安装

3.2 QSWATMOD所需数据及注意事项

3.3 QSWATMOD实现SWAT-MODFLOW联合

图片

第四讲

QSWAT模型介绍与建模

4.1 QSWAT介绍与安装

4.2 QSWAT建立SWAT工程

4.3 基于QSWAT工程的QSWATMOD建模

图片

第五讲

基于QGIS的数据制备

5.1 地形数据的制备

5.2 土地利用的制备

5.3 土壤数据的制备

5.4 气象数据的制备

5.5 流域出口的制备

5.6 观测井数据制备

图片

第六讲

基于CUP的SWAT参数率定

6.1 率定验证原理

6.2 参数率定实现

6.3 率定验证的判断

6.4 参数敏感性分析

图片

第七讲

MODFLOW模型讲解

7.1 MODFLOW软件介绍

7.2 MODFLOW资料需求

7.3 MODFLOW初步建模

图片

第八讲

结果分析

8.1 地表水结果读取

8.2 地下水结果读取

8.3 模拟结果的时间分析 

8.4 模拟结果的空间分析

8.5 空间结果的地图制作

图片

案例专题一

1.1 香溪河流域SWAT-MODFLOW地表-地下耦合模拟

案例专题二

土地变化情景模拟

1.1 变化情景简介

1.2 土地利用变化的转移矩阵分析

1.3 基于 FLUS 的土地利用预测

1.4 QSWATMOD 土地利用变化情景分析

案例专题三

气候变化情景模拟

1.1 气候变化情景介绍

1.2 CMIP6 数据介绍

1.3 CMIP6 数据下载

1.4 CMIP6 数据处理

1.5 QSWATMOD 气候变化情景分析

原文链接:地表水与地下水耦合丨基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟丨模型率定丨案例分析icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ3MDk3NA==&mid=2247565629&idx=1&sn=23ad1fd2937e0b4bc988b7a8d5277e91&chksm=fb3b3aeccc4cb3fae4428cfca11d17d25443249c738cf421a45a89c760ca1af52a4c90424fad&token=1440939955&lang=zh_CN#rd

相关教程:

水文、水利、地质类推荐icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ3MDk3NA==&mid=2247564327&idx=5&sn=5760b2ee1b4d279632e731c3ecd23c04&chksm=fb3b07f6cc4c8ee0895f3c0ab46f2935c1c99cde40753866dd6b62237b679f1c78b53b87d23e&scene=21#wechat_redirect

  ★关 注【Ai科研学术社】公 众 号,获取海量教程和资源★
文章咨询看下方↓↓↓添加小编

这篇关于地表水与地下水耦合丨基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟丨模型率定丨案例分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/370402

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

usaco 1.2 Transformations(模拟)

我的做法就是一个一个情况枚举出来 注意计算公式: ( 变换后的矩阵记为C) 顺时针旋转90°:C[i] [j]=A[n-j-1] [i] (旋转180°和270° 可以多转几个九十度来推) 对称:C[i] [n-j-1]=A[i] [j] 代码有点长 。。。 /*ID: who jayLANG: C++TASK: transform*/#include<

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验