R+VIC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。

理论专题一: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

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