【QGIS+ArcGIS+SWAT+MODFLOW+QSWATMOD】地表水与地下水耦合

耦合模型被应用到很多科学和工程领域来改善模型的性能、效率和结果,SWAT作为一个地表水模型可以较好的模拟主要的水文过程,包括地表径流、降水、蒸发、风速、温度、渗流、侧向径流等,但是对于地下水部分的模拟相对粗糙,考虑到SWAT模型的限制,在SWAT模型和MODFLOW模型的框架上,建立了SWAT-MODFLOW耦合模型来更加综合的考虑地表-地下过程,并且更精确的描述地下水流动过程。国内外学者使用SWAT-MODFLOW模型或其改进形式对很多场地进行了研究

耦合模型原理与层次结构

1.1流域水循环与SWAT模型

1.2 地下水模拟与MODFLOW模型

1.3 SWAT-MODFLOW地表-地下耦合模型

1.4 QSWATMOD 插件与功能介绍

1.5 模型实现所需软件平台

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AI大模型及在耦合模型中的应用

2.1 人工智能(AI)、机器学习、深度学习及大模型

2.2 目前常用大模型介绍(ChatGPT、DeepSeek等)

2.3 prompt介绍

2.4 prompt最好的原则和策略

2.5 AI辅助耦合模型的应用场景介绍(技术指导、Python编程、数据处理、快速制图、错误分析、分析报告,等)

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QGIS软件

3.1 QGIS平台

3.2 QGIS安装

3.3 QGIS界面认识

3.4 QGIS常见数据格式

3.5 QGIS建立工程

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基于QSWATMOD的SWAT-MODFLOW模拟

4.1 QSWATMOD下载与安装

4.2 QSWATMOD所需数据及注意事项

4.3 QSWATMOD实现SWAT-MODFLOW联合

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QSWAT模型介绍与建模

5.1 SWAT模型与GIS软件

5.2 QSWAT介绍与安装

5.3 QSWAT建立SWAT工程

5.4 基于QSWAT工程的QSWATMOD建模

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基于QGIS的数据制备

6.1 地图投影及转换

6.2 范围数据的制备

6.3 地形数据的制备

6.4 土地利用的制备

6.5 土壤数据的制备

6.6 气象数据的制备

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基于CUP的SWAT参数率定

7.1 香溪河SWAT工程

7.2 率定验证原理

7.3 参数率定实现

7.4 率定验证的判断

7.5 参数敏感性分析

7.6 水质率定验证

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MODFLOW模型讲解

8.1 MODFLOW软件介绍

8.2 耦合模型所需MF文件及格式

8.3 VISUAL MODFLOW建模

8.4 基于VM的SWAT-MF耦合模型

8.5 抽水井灌溉情景的耦合模拟

8.6 多层地下水情景的耦合模拟

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结果分析

9.1 耦合模型结果文件

9.2 耦合模型结果读取

9.3 SWAT模型结果读取

9.4 模拟结果的时间分析 

9.5 模拟结果的空间分析

9.6 空间结果的地图制作

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十  案例专题一   控制措施效果模拟

10.1 最佳管理措施简介

10.2 关键源区介绍

10.3 控制措施的设置

10.4 控制措施的效果模拟

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十一  案例专题二  土地变化情景模拟

11.1 变化情景简介

11.2 土地利用变化的转移矩阵分析

11.3 基于 FLUS 的土地利用预测

11.4 QSWATMOD 土地利用变化情景分析

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十二  案例专题三   气候变化情景模拟

12.1 气候变化情景介绍

12.2 CMIP6 数据数据下载与读取

12.3 CMIP6 数据处理

12.4 QSWATMOD 气候变化情景分析

12.5 CMIP6 气候数据降尺度处理

    

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<think>嗯,用户想了解如何将QGIS、Ollama、DeepSeek和LangChain集成或使用。首先,我需要明确每个工具的作用和它们之间的潜在联系。 QGIS是开源的地理信息系统,用于处理地理数据。Ollama是本地运行大模型的工具,DeepSeek可能指深度求索公司的AI模型,而LangChain是用于构建基于语言模型应用的框架。用户可能希望将这些工具结合起来,比如用AI模型处理地理数据,或者通过LangChain整合流程。 接下来,我需要考虑集成的可能性。例如,使用LangChain调用Ollama运行的DeepSeek模型来分析QGIS中的地理数据。可能需要通过Python脚本将QGIS的数据导出,然后由LangChain处理,再返回结果到QGIS展示。 还要注意用户可能遇到的问题,比如环境配置、API调用、数据格式转换等。需要提供具体的步骤和示例代码,例如如何在QGIS中运行Python脚本,如何安装必要的库,如何处理可能出现的错误,比如中文乱码或模型响应问题。 另外,用户可能需要实际案例,比如自动化生成区域报告或空间数据分析。解决方案部分应涵盖常见问题的处理方法,如依赖冲突、网络连接问题等。需要确保引用的资料相关,比如QGIS的安装和使用教程,以及处理乱码的方法。 最后,生成的相关问题要覆盖集成中的各个技术点,帮助用户深入理解每个环节可能遇到的挑战和解决方法。需要确保回答结构清晰,步骤详细,代码示例正确,并且引用合适的参考资料。</think>### QGISOllama/DeepSeek/LangChain集成使用指南 #### 一、技术栈功能定位 1. **QGIS**:开源地理信息系统,用于空间数据可视化、分析和地图制作[^2] 2. **Ollama**:本地化大语言模型运行框架,支持LLaMA、DeepSeek等模型部署 3. **DeepSeek**:深度求索公司开发的AI大模型,擅长数学推理和代码生成 4. **LangChain**:语言模型应用开发框架,支持工具链整合工作流编排 #### 二、集成实现路径 **步骤1:环境准备** ```bash # 安装LangChain及地理数据处理库 pip install langchain qgis-processing geopy ``` **步骤2:QGIS数据接入** ```python # 在QGIS Python控制台中读取图层数据 layer = iface.activeLayer() features = [f.attributes() for f in layer.getFeatures()] geom_data = [f.geometry().asWkt() for f in layer.getFeatures()] ``` **步骤3:LangChainOllama集成** ```python from langchain_community.llms import Ollama ollama_llm = Ollama(base_url='http://localhost:11434', model="deepseek-chat") response = ollama_llm.invoke( f"分析以下地理数据:{features[:3]},给出空间分布特征总结") ``` **步骤4:空间数据分析示例** ```python # 结合地理信息库进行坐标转换 from geopy.distance import geodesic def calculate_area(buffer_km): # 在QGIS中创建缓冲区 processing.run("native:buffer", { 'INPUT': layer, 'DISTANCE': buffer_km*1000, 'OUTPUT': 'memory:' }) return "缓冲区分析完成" # 通过LangChain工具封装 tools = [ Tool( name="BufferAnalysis", func=calculate_area, description="空间缓冲区分析工具" ) ] ``` #### 三、典型应用场景 1. **智能制图标注**:通过LLM自动生成地图标注文本[^1] 2. **空间数据语义查询**:使用自然语言查询地理数据库 3. **分析报告生成**:自动生成区域发展分析报告 ```python # 报告生成示例 report_template = """ 根据{region}地区{data_type}数据: 1. 识别前三大特征 2. 提出两个发展建议 """ chain = prompt | ollama_llm result = chain.invoke({ "region": "长江三角洲", "data_type": "经济密度分布" }) ``` #### 四、常见问题解决方案 1. **中文乱码处理**: - QGIS设置:`设置 → 选项 → 数据源 → 默认编码`选择GB18030[^4] - Python脚本添加编码声明: ```python import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') ``` 2. **模型响应异常**: ```python # 增加响应格式约束 structured_llm = ollama_llm.bind( response_format={"type": "json_object"}) ``` 3. **空间数据格式转换**: ```python from qgis.core import QgsGeometry # WKTGeoJSON互转 geom = QgsGeometry.fromWkt("POINT(121.47 31.23)") geojson = geom.asJson() ``` §§ 相关问题 §§ 1. 如何在QGIS中调用Python实现批量空间数据分析? 2. LangChain如何支持多模态地理数据(栅格/矢量)处理? 3. Ollama本地部署大模型时如何优化GPU资源分配? 4. 使用DeepSeek模型进行地理文本生成时的prompt设计技巧? 5. QGIS插件开发如何整合AI模型接口?
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