GIS水文

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

兰小机 教育背景 1988年7月 南方冶金学院 工程测量专业 学士 1994年6月 武汉测绘科技大学 工程测量专业 硕士 2005年6月 南京师范大学 地图学与地理信息系统专业 博士 工作经历 1988年7月至今 南方冶金学院 任教 研究方向 GML空间数据挖掘 GML空间数据库理论与GML GIS空间数据集成与共享 GIS应用开发

这是一个使用Matlab语言编写的程序，用于进行水文序列基流分割。

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

尽管有越来越多的高分辨率空间系统用于测量降水，但这些产品在地表水文中的实际应用案例却很少。本书通过涵盖科学和实用问题来改变这一现状。来自多个领域研究人员的贡献，重点评估高分辨率卫星降水产品在地表水文中的潜力、实用性和应用。书中关注降水产品算法的演变、这些产品在世界各地的精度评估以及这些产品在各种决策支持系统中的应用。本书位于卫星降水和地表水文应用的交接点，深入探讨了在水文应用尺度上相关的问题，为从业者、研究人员和研究生提供了非常有用的信息。

Pastas是一个用于处理、模拟和分析水文时间序列的开源Python软件包。其面向对象的结构使得用户能够快速实现新的模型组件，并利用内置的优化、可视化和统计分析工具进行时间序列模型的创建、校准和分析。详细文档和示例可以在Pastas的专用网站上找到，例如在文档网站的examples目录中。使用Pastas的工作示例笔记本可以在MyBinder中查看和编辑，专用的GitHub存储库还提供了使用Pastas的出版物列表。用户可以通过Github讨论解决与Pastas相关的问题，并提出错误、功能请求或其他改进，提交问题或拉取请求将仅在存储库的开发分支（dev）上进行接受。查看文档网站上的“开发人员”

图形编缉、GIS处理、符号库、制图能力，支持测绘采集、空间处理、拓扑生成、符号匹配、数据检查、一体化处理、统计分析、自动制图制表等。

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

三维GIS技术构建的数字地球，将空间数据挖掘与现实世界相融合，为人类提供了一种全新的认知世界的方式。

按字段条件批量筛选的 Python 脚本，在 GIS 数据时真的是个省心利器。你只要指定个字段条件，它就能在一个文件夹里的所有 shapefile 里动手脚，筛完之后自动生成新的 shp 文件，完全不需要你打开 GIS 软件，简直懒人福音。 筛数据这事儿说难不难，说简单也容易出错，尤其数据量大的时候，一个一个点鼠标真累。而这个脚本就适合干重复活儿，丢进去就跑，操作还挺傻瓜。字段值怎么筛、筛完存哪，它全帮你安排得明明白白。 像搞遥感、地理国情普查这些常见场景，批量筛图层数据的需求常见。这个脚本就合适——节省时间、避免漏选，还能复用。顺便推荐篇相关的文章，Python 实现遥感地理数据自动化，感兴