本教程从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一；ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析

结合案例讲解RWEQ模型的运行及相关的归因分析。先介绍RWEQ模型的基本原理及数据需求，再介绍ArcGIS基本功能，结合案例讲解RWEQ模型中区域地理空间数据库构建的方法和各个参量提取的原理与方法，最后结合三江源地区应用典型案例进行综合讲解风蚀模数估算、制图及归因分析。

当前的CMIP6计划相较于前代模型，在空间分辨率、物理过程表达和地球系统组件耦合等方面均有显著提升。随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型(LLM)和深度学习方法为气候科学研究带来革命性变革。AI技术在气候数据处理、模式识别、预测建模、降尺度方法和极端事件分析等领域展现出巨大潜力。从自动化数据获取到高级Python工具应用，从统计降尺度到动力降尺度，从极端事件检测到区域影响评估，人工智能正逐步融入

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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。

让相关工程技术人员在短时间内较系统的掌握防洪评价报告中的关键技术和方法，学习内容包括防洪评价中相关计算基本理论、技术与实例，防洪评价的相关规定、技术与实例，让相关工程技术人员快速掌握相关核心技术。

系统梳理碳中和现实需求，全面阐述遥感技术在碳储量估算、碳收支模拟、碳循环过程反演及人为排放监测等领域的最新进展与实战应用。通过融合AI大模型等前沿技术，致力于为生态、能源、大气等领域的碳监测难题提供切实可行的“空天一体化”解决方案，助力我国构建自主可控的碳核算体系。

系统梳理碳中和现实需求，全面阐述遥感技术在碳储量估算、碳收支模拟、碳循环过程反演及人为排放监测等领域的最新进展与实战应用。通过融合AI大模型等前沿技术，致力于为生态、能源、大气等领域的碳监测难题提供切实可行的“空天一体化”解决方案，助力我国构建自主可控的碳核算体系。

DNDC自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型。在“应用长期观测数据评价土壤有机质模型”国际高级学术讨论会上，DNDC被评为土壤碳库评估较好模型之一。