网站收缩栏,根据 我司申请 网站建设,爱客crm网页版登录,商标设计appRVIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测在气候变化问题日益严重的今天#xff0c;水文模型在防洪规划#xff0c;未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前#xff0c;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…RVIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测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。另一方面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。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DEM3.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GLUE5.R语言中的高斯过程贝叶斯优化模型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点击查看原文
