分布式水文モデルは複雑な水文循環過程の研究およびスマート水利建設の支援に有効なツールですが、現行の水文モデル構築では基礎データの収集整理作業量が膨大で、入力データ処理の反復が多く、モデルパラメータの移植性が低いという課題があり、これがモデル構築および相互利用の効率を制限しています。そこで、本研究ではクラウドプラットフォームを基盤とした分布式水文モデルのワンクリック抽出・派生技術を提案しました。この技術はGIS空間解析ツールと水文トポロジー符号化規則を組み合わせ、面要素および点要素に基づく２種の抽出・派生方法を構築し、分布型水文モデルから基礎情報および計算単位情報を迅速に抽出し、新旧モデル計算単位のマッピング関係を基に元モデルの構造・データ・パラメータを継承して独立した完全な新モデルを生成します。本研究は江西省および鄱陽湖流域の外包線を研究区域とし、データ収集・モデル構築・パラメータ校正・抽出派生・応用検証を実施しました。結果は、本技術がモデル構築に必要なデータ収集および準備作業を大幅に削減し、モデル構築効率を顕著に向上させ、新規派生モデルが元モデルのシミュレーション精度を維持できることを示しました。本研究はスマート水利およびデジタルツイン流域構築のための新たな技術手法と実践的支援を提供します。
Wangら（Thu,）がこの問題を研究しました。