AI辅助下基于ArcGIS Pro的SWAT模型全流程高效建模实践与深度进阶应用

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

第一部分:SWAT模型实践部分

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

第二部分:SWAT模型【进阶部分】

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

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