不确定性分析已成为SWAT模型应用的核心环节。基于贝叶斯方法的参数优化框架和全局敏感性分析工具（如SUFI-2、PSO）被广泛用于量化模型输入、参数和结构的不确定性。蒙特卡洛模拟与代理模型的结合显著提升了计算效率，而多模型集成方法则有效降低了预测结果的不确定性范围。
第一章：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
第二章：无资料地区快速建立SWAT模型
2.1 无资料地区DEM数据制备
2.2 无资料地区土地利用制备
2.3 无资料地区土壤数据制备
2.4 无资料地区气象数据制备
2.5 无资料地区SWAT模型率定验证
2.6 案例分析：遥感产品和SWAT模型结合研究
第三章：基于控制单元的流域SWAT模型建立
3.1 ArcGIS高级操作
3.2 ArcGIS水文分析及SWAT应用
3.3 pre-defined子流域及河网完整制备及注意事项
3.4 HRU深入剖析及可视化分析
3.4 案例分析：基于控制单元的流域SWAT模型建立
第四章：SWAT模型不确定性分析
4.1 不确定性分析
4.2 输入不确定性分析
4.3 参数不确定性分析
4.4 结构不确定性分析
4.5 案例分析：SWAT模型中DEM数据的不确定性分析
第五章：未来气候变化对水资源及面源污染的影响
5.1 气候变化简介 5.2 CMIP6数据介绍
5.3 CMIP6数据下载
5.4 基于ArcGIS及python的CMIP6数据处理
5.5 气候数据降尺度处理
5.6 案例分析：气候变化对SWAT面源污染模拟的影响研究
第六章：土地利用变化对水资源及面源污染的影响
6.1 土地利用变化简介
6.2 ArcGIS土地利用变化分析
6.3 土地利用变化对SWAT模型结果的影响
6.4 ArcGIS退耕还林实现及对面源污染的影响
6.5 土地利用动态输入SWAT设置
6.6 FLUS未来土地利用变化预测
6.7 案例分析：动态土地利用输入对SWAT面源污染模拟的影响研究
第七章：SWAT改进与模型耦合
7.1 SWAT模型代码修改及应用
7.2 与SWAT模型结合的常用模型文献分析
7.3 案例分析：SWAT模型初损率改进及对水资源的影响分析
第八章：常见问题及答疑
8.1 SWAT建模过程中常见问题汇总及解答