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

文摘 2025-01-03 13:00 河北

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直播课

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

培训时间：2月28日-3月2日【实践】3月7日-9日【进阶】

每日授课时间：上午：9：00-12：00 下午：14：00-17：00

前沿

目前，流域水资源和水生态问题逐渐成为制约社会经济和环境可持续发展的重要因素。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。在实际应用中，AI技术极大地推动了流域水文和生态研究向自动化、智能化方向发展，为解决复杂的流域水资源与生态问题提供了强有力的工具。

主讲专家

刘老师【教授】：重点双一流高校资深教授，和美国SWAT软件开发方长期合作，重点从事流域生态、面源污染模拟及控制等领域的研究，发表多篇该领域SCI论文及主持完成多项科研与工程项目，具有资深的技术底蕴和专业背景。

培训费用

非会员费用：4980元 Ai尚研修会员费用：会员政策参会【最高75折优惠】

数据福利

参会学员可根据需要进行拷贝。
赠送ERA5-LAND陆面再分析数据（5T左右）

时间分辨率：hourly

空间分辨率：0.1°（等角lonlat投影+wgs84）

包含11个变量：温度、气压、辐射、蒸发、降水、湿度【详情见数据说明文件】
赠送ERA5大气再分析数据WRF驱动数据（28T左右）

时空分辨率：0.25˚/hourly

时空覆盖：1940-2024/东亚范围
赠送ERA5大气再分析数据地面数据

时空分辨率：0.25˚/hourly
时空覆盖：1940-2024/东亚范围

包含变量：2m温度、地表气压、2m比湿、UV10m风速、土壤温湿度（4层）
赠送ERA5大气再分析数据大气数据（900G+）

时空分辨率：0.25˚/monthly
时空覆盖：1959-2021/全球范围
包含变量：大气分层的散度、云量分数、地势高度、臭氧质量混合比、势能涡度、相对湿度、特定云冰水含量、特定云液态水含量、比湿、特定雨水含量、特定雪水含量、温度、风的U分量、风的V分量、垂直速度。
赠送ERA5大气再分析数据大气数据（4.7TB+）

时空分辨率：0.1˚/hourly
时空覆盖：1979-2022/亚洲东部[90-150E,30N-30S]
包含变量：2米露点温度、2米温度、裸土蒸发量、冠层顶部蒸发量、潜在蒸发量、土壤温度/水分（四层）、地表净热辐射、地表压力、地表向下太阳辐射、蒸发量、总降水量、土壤水分。
赠送CMIP5/6月尺度陆面气象数据（50G+）
包含变量：地面数据（温、压、湿、风、辐射和降水）
包含情景：historical(1850-2014)、ssp126(2015-2100)、ssp245(2015-2100)、ssp370(2015-2100)、ssp585(2015-2100)
赠送CMIP6月尺度生态相关数据
包含变量：陆面生态系统过程数据（NPP、NEP、GPP）
包含模型：10~17个模型不等
包含情景：historical(1950-2014)、ssp126(2015-2100)、ssp245(2015-2100)、ssp370(2015-2100)、ssp585(2015-2100)
赠送CMIP6日数据（1.8T+）
包含变量：地面数据（温、压、湿、风、辐射和降水）
包含模型：12个
包含情景：historical(1960-2014)、ssp126、ssp245、ssp370、ssp585

发票及证明

课程安排

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

十：常见问题及答疑

10.1 SWAT建模过程中常见问题汇总及解答

10.2 现场答疑

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人
贾颖：177-3266-0520（微电）
QQ咨询：3346995394

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培训时间：1月15日-19日南京
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培训时间：12月28日-29日 1月4日-5日
ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习、专利撰写及AI绘图高级应用
培训时间：1月10日-14日南京 11日-14日【腾讯会议直播】
最新基于R语言森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化实践高级应用
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水文、地质、绘类课程安排

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培训时间：1月15日-20日桂林 16日-20日【腾讯会议直播】
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
培训时间：2月28日-3月2日【实践】 7日-9日【进阶】
流域生态系统水-碳-氮耦合过程模拟
培训时间：3月22日-23日 29日-30日

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7	教程	结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：非线性、非正态、交互作用及分类变量分析
8	教程	ArcGIS应用实战专题课程
9	教程	GIS数据制备，空间分析与高级建模实践技术应用课程
10	教程	无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合技术应用视频
11	教程	“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践技术应用
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13	教程	【高分论文密码】大尺度空间模拟预测与数字制图
14	教程	PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现课程
15	教程	北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应
16	教程	长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用
17	教程	CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践
18	教程	无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用高级课程
19	教程	无人机遥感图像拼接及处理实践技术专题课程
20	教程	生态系统碳循环模型CENTURY 建模方法与实例应用
21	教程	高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领
22	教程	Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术应用
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25	教程	结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：结构方程模型（SEM）时间重复测量数据分析
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28	教程	结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：结构方程模型预测问题-直接预测实现途径
29	教程	结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：嵌套分层数据及数据分组分析
30	教程	结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：非线性、非正态、交互作用及分类变量分析
31	教程	GIS、GPS、RS综合案例实践技术应用
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58	教程	最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作方法
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60	教程	遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术应用
61	教程	基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析
62	教程	基STELLA系统动态模拟技术及在农业、生态及环境科学中的应用
63	教程	基于ArcGIS土地适应性评价技术应用
64	教程	地统计学空间插值方法及应用
65	教程	基于ARCGIS农业面源模拟案例分析专题
66	教程	基于查找表(lookup table，LUT)方法反演植被参数专题课程
67	教程	基于ARCGIS污染物浓度及风险的时空分布专题
68	教程	城市/农村用地适宜性评价专题
69	教程	利用arcgis完成基于土地利用量化人类活动的分析及模型构建
70	教程	GIS空间数据分析与地图制作精品课程
71	教程	无人机支持下的自然灾害风险评估技术应用
72	教程	NC（通用数据格式）文件处理及（CD0,NC0）应用技术
73	教程	从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
74	教程	DNDC模型在土地利用变化、未来气候变化下的建模方法及温室气体时空动态模拟
75	教程	基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作
76	教程	基于最新SolVES 模型与多技术融合实现生态系统服务功能社会价值评估及拓展案例分析
77	教程	基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析
78	教程	基于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用
79	教程	基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局
80	教程	ArcGIS Pro与R环境支持下生态系统服务权衡与协同动态分析
81	教程	生态系统NPP及碳源、碳汇模拟实践技术应用
82	教程	基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研
83	教程	ArcGIS Pro应用暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用
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