第一章水文地質(zhì)模型建立背景與目標(biāo)第二章水文地質(zhì)模型數(shù)據(jù)采集與處理第三章水文地質(zhì)模型構(gòu)建方法第四章水文地質(zhì)模型校驗(yàn)與優(yōu)化第五章水文地質(zhì)模型應(yīng)用與擴(kuò)展第六章水文地質(zhì)模型建立與校驗(yàn)總結(jié)01第一章水文地質(zhì)模型建立背景與目標(biāo)水文地質(zhì)模型應(yīng)用現(xiàn)狀全球應(yīng)用案例中國(guó)北方地區(qū)應(yīng)用模型精度影響美國(guó)科羅拉多州丹佛盆地模型河北省地下水模型預(yù)測(cè)澳大利亞悉尼地下水系統(tǒng)案例模型建立必要性分析氣候變化影響城市化挑戰(zhàn)污染風(fēng)險(xiǎn)防控歐洲洪水災(zāi)害模型預(yù)測(cè)案例深圳地下水位下降速率分析日本福島核事故模型應(yīng)用模型建立目標(biāo)框架短期目標(biāo)中期目標(biāo)長(zhǎng)期目標(biāo)京津冀地下水?dāng)?shù)值模型建立AI算法結(jié)合實(shí)現(xiàn)月度預(yù)測(cè)全球水文地質(zhì)模型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建技術(shù)路線與資源需求技術(shù)路線資源需求實(shí)施步驟數(shù)據(jù)采集、模型開發(fā)、驗(yàn)證方法計(jì)算資源、人力配置、預(yù)算分配數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、參數(shù)率定、模型驗(yàn)證02第二章水文地質(zhì)模型數(shù)據(jù)采集與處理數(shù)據(jù)采集現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)美國(guó)科羅拉多州案例中國(guó)南方巖溶地區(qū)國(guó)際合作案例數(shù)據(jù)缺失與模型誤差地下洞穴系統(tǒng)復(fù)雜度歐盟IPWATER項(xiàng)目數(shù)據(jù)整合關(guān)鍵數(shù)據(jù)類型與采集方案水文數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù)地質(zhì)數(shù)據(jù)水位、流量、水質(zhì)數(shù)據(jù)采集降雨、蒸散發(fā)數(shù)據(jù)采集巖芯分析、地球物理探測(cè)數(shù)據(jù)處理流程與方法數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)空插值人工剔除、算法平滑、交叉驗(yàn)證Min-Max縮放法、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化Krig插值法應(yīng)用數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)完整性數(shù)據(jù)覆蓋率≥80%一致性相鄰監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)差異≤10%準(zhǔn)確性實(shí)測(cè)值與模擬值相關(guān)系數(shù)R2≥0.85應(yīng)用案例美國(guó)俄亥俄州飲用水安全評(píng)估03第三章水文地質(zhì)模型構(gòu)建方法模型類型選擇與比較數(shù)值模型物理模型混合模型美國(guó)猶他州鹽湖入侵模擬荷蘭Deltares三角洲潰壩實(shí)驗(yàn)澳大利亞墨爾本城市地下水模擬模型構(gòu)建核心步驟研究區(qū)劃分幾何模型建立參數(shù)率定自然地理單元?jiǎng)澐址℅MS軟件網(wǎng)格密度設(shè)定試錯(cuò)法結(jié)合遺傳算法模型驗(yàn)證方法與技術(shù)回代驗(yàn)證交叉驗(yàn)證不確定性分析Tethys軟件參數(shù)敏感性分析Python的scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛模擬應(yīng)用模型構(gòu)建典型案例阿拉伯半島地下水模型沙特阿拉伯北部模型覆蓋范圍加拿大草原地下水模型艾伯塔省模型包含子系統(tǒng)數(shù)量04第四章水文地質(zhì)模型校驗(yàn)與優(yōu)化校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)與方法選擇誤差分析敏感性分析不確定性量化均方根誤差（RMSE）應(yīng)用Sobol指數(shù)計(jì)算貝葉斯方法應(yīng)用校驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理數(shù)據(jù)匹配數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化MATLAB的tshift函數(shù)實(shí)現(xiàn)三次檢驗(yàn)法應(yīng)用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法校驗(yàn)結(jié)果分析誤差分布模型修正應(yīng)用案例Excel柱狀圖可視化參數(shù)調(diào)整法應(yīng)用河南某流域洪水期水位模擬模型優(yōu)化策略參數(shù)優(yōu)化結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法優(yōu)化遺傳算法應(yīng)用網(wǎng)格加密法應(yīng)用CUDA并行計(jì)算加速05第五章水文地質(zhì)模型應(yīng)用與擴(kuò)展模型在水資源管理中的應(yīng)用供水安全評(píng)估農(nóng)業(yè)灌溉優(yōu)化流域生態(tài)補(bǔ)償中國(guó)南方某城市模型預(yù)測(cè)案例新疆某灌區(qū)模型優(yōu)化案例長(zhǎng)江流域生態(tài)流量需求評(píng)估模型在污染防控中的應(yīng)用污染源識(shí)別修復(fù)效果評(píng)估預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建日本東京化工廠污染羽定位案例美國(guó)加州礦區(qū)修復(fù)效果模擬中國(guó)某工業(yè)區(qū)超標(biāo)污染物預(yù)警案例模型在災(zāi)害防治中的應(yīng)用地面沉降預(yù)測(cè)巖溶塌陷預(yù)警極端事件響應(yīng)上海地面沉降速率模型預(yù)測(cè)廣西桂林景區(qū)地下水位監(jiān)測(cè)案例河南某流域洪水期水位模擬模型擴(kuò)展與未來發(fā)展擴(kuò)展方向技術(shù)趨勢(shì)應(yīng)用場(chǎng)景AI融合與多源數(shù)據(jù)整合云平臺(tái)與區(qū)塊鏈應(yīng)用氣候變化適應(yīng)與智慧城市06第六章水文地質(zhì)模型建立與校驗(yàn)總結(jié)研究成果概述數(shù)據(jù)體系構(gòu)建模型系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用成效京津冀地區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集SWAT+MODFLOW混合模型構(gòu)建未來10年水位下降趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究創(chuàng)新點(diǎn)方法創(chuàng)新技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用創(chuàng)新深度學(xué)習(xí)輔助參數(shù)率定GPU加速并行計(jì)算框架智慧城市地下水管理平臺(tái)研究不足與展望不足之處未來計(jì)劃推廣建議數(shù)據(jù)覆蓋不均與人類活動(dòng)考慮擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集范圍與引入人類活動(dòng)模塊區(qū)域模型共享平臺(tái)與公眾科普工具總結(jié)與致謝完成京津冀水文地質(zhì)模型建立與校驗(yàn)，為水資源管理提供科學(xué)