r语言-R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

理论+实践 专题一：VIC模型的原理及特点

1.VIC模型各模块的主要原理

2.VIC模型的特点及优势

3.VIC模型的适用范围及其限制

4.VIC模型主要输入和输出文件解析

综合案例一：基于QGIS的VIC模型建模

1.Windows版本VIC模型安装及问题解决方法

2.QGIS处理DEM

3.土壤数据的获得及QGIS处理

4.QGIS和R语言联合处理气象数据及各种插值方法

5.QGIS和R对VIC模型的后处理

理论+实践 专题二：VIC模型率定验证

1.什么是模型的率定验证及其注意点

2.自动率定验证的流程及需要工具

3.参数的敏感性分析方法

4.参数的不确定性分析方法

5.代理模型及高斯过程模型

综合案例二：基于R语言VIC参数率定和优化

1.R语言下操纵VIC模型的方法

2.VIC模型参数的全局敏感性分析（Morris及Sobol方法）

3.VIC模型参数的优化

4.VIC模型参数的不确定性（GLUE）

5.R语言中的高斯过程（贝叶斯优化）模型

理论+实践 专题三：遥感技术与未来气候变化

1.遥感技术及其原理简介

2.CMIP6数据特点及各情景介绍

3.气象数据的统计降尺度方法

4.未来气象数据的修订方法

综合案例三：运用VIC模型评估未来气候对水文情势的影响

1.R语言中气象数据的分析和处理

2.运用QGIS和R语言统计降尺度

3.气象数据的修订

4.遥感数据驱动VIC模型

5.CMIP6数据驱动VIC模型

6.情景结果的比较分析