【摘 要】
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水环境模型内部结构复杂且计算耗时,造成参数率定、多情景分析及决策优化过程中面临高负荷计算难题,这极大地限制了其应用价值的发挥.如何融合水环境模型和大数据技术,深入挖掘模型应用潜力和充分发挥其应用价值是一个研究热点.总结了水环境模型在实际应用过程中面临的瓶颈,分析了大数据技术在解决这些问题上具有的潜力.基于现有成熟的大数据技术,提出了水环境模型与大数据技术融合框架,解决了水环境模型规模计算、规模存储和应用分析问题.阐述了模型与大数据技术融合过程中面临的问题,提出了具体的实现技术思路.通过SWAT模型率定应用
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085;中国科学院大学,北京 100049
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水环境模型内部结构复杂且计算耗时,造成参数率定、多情景分析及决策优化过程中面临高负荷计算难题,这极大地限制了其应用价值的发挥.如何融合水环境模型和大数据技术,深入挖掘模型应用潜力和充分发挥其应用价值是一个研究热点.总结了水环境模型在实际应用过程中面临的瓶颈,分析了大数据技术在解决这些问题上具有的潜力.基于现有成熟的大数据技术,提出了水环境模型与大数据技术融合框架,解决了水环境模型规模计算、规模存储和应用分析问题.阐述了模型与大数据技术融合过程中面临的问题,提出了具体的实现技术思路.通过SWAT模型率定应用案例,证明融合框架的可行性.最后探讨了大数据背景下水环境模型的未来研究方向,指出开展复杂水环境模型的代理模型研究和水环境模拟优化框架研究是未来的发展趋势.
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