从雨水到径流：面向学习者和学生的基于 Python 的 HBV 水文模型

HBV-EDU 水文模型包括基于广义似然不确定性估计 (GLUE) 的自动参数不确定性估计。 引文： AghaKouchak A.、Habib E.，2010，概念水文模型在水文过程教学中的应用，国际工程教育杂志，26(4)，963-973。 AghaKouchak A.，Nakhjiri N.和Habib E.，2013年，一个集成流模拟和不确定性分析的教育模型，水文与地球系统科学，17，445-452，doi：10.5194 / hess-17-445-2013。 更多信息： http://amir.eng.uci.edu/software.html

HBV模型的概念研究，夏希，，HBV模型（Bergström，1992）是半分布式、概念降雨径流模型。因其有降雪量（融雪）计算模块用于处理融雪径流，被用于处理融雪径流，

HBV降雨径流模型 多目标优化基准 版权所有（C）2011-2012 Josh Kollat​​，Jon Herman，Patrick Reed等。 旨在与一起使用。 根据GNU较宽松通用公共许可证进行许可。 引用：PM Reed，D。Hadka，JD Herman，JR Kasprzyk，JB Kollat​​，水资源的进化多目标优化：过去，现在和未来，《水资源的进步》，第51卷，2013年1月，第438-456页，ISSN 0309-1708，10.1016 / j.advwatres.2012.01.005。 （） HBV模型是一个集总的概念性降雨-径流模型，具有三个主要程序： 积雪和融雪，以度-天积雪模型的变体表示 土壤水分核算，具有概率分布来表示存储元素的空间变异性 响应例程，其中两个子流域的线性流出通过路由参数进行转换。 总之，该模型包含14个需要校准的实值决策变量。

matlab执行代码咋写hbv_hydromodel HBV水文模型的Python实现这是一个正常工作的存储库，不能保证此处没有找到任何代码处于正常工作状态。 经常检查更新。 ### Python依赖关系 该脚本需要NumPy和Matplotlib（用于水位图的可选绘制） ### PEST校准文件已添加 进一步了解PEST的运作方式：[PEST]（） 在上面的链接中，您可以下载PEST。 确保将相关的（pest.exe / sceua_p.exe）添加到您的环境路径变量中。 这样您就可以从工作目录中调用PEST了。 ###运行脚本 从命令行：> python -i hbv_py_modular.py 注意：要生成输出图，请确保将变量“ calibrate”设置为“ No” 如果使用校准功能，则应将校准设置为“是”，以避免在执行过程中生成图。 执行校准运行 注意：* .pst是PEST控制文件。 它包含：intial / min / max参数范围，对模型的命令行调用（在本例中为.py文件），模板和指令文件。 这些文件告诉PEST如何读取/写入参数文件以及如何解释模型输出。 从命令行：>

HSPF（水文模拟程序-FORTRAN）作为流域水文建模领域的重要工具，由美国环境保护署主导研发，能够系统模拟径流形成机制、地下水交换过程及污染物迁移规律等复杂水文现象。在此基础上发展的Python扩展工具PyHSPF，显著提升了该模型的操作效率与功能延展性。 在技术集成层面，PyHSPF通过应用程序接口实现了Python环境与HSPF内核的深度耦合。这种架构设计使得数据预处理、参数设定与结果解析等环节可通过编程方式自动执行，既提升了工作流程的标准化程度，又有效降低了人工操作导致的误差风险。 针对水文建模中的数据准备环节，该工具集成了多源数据处理模块，可系统处理气象观测资料、数字高程模型、土壤类型分布及土地利用特征等基础数据，为构建精确的流域输入文件提供技术支持。在模型参数化方面，用户可通过代码定义流域拓扑关系，精确调整各类水文过程参数，实现对不同流域水文特性的针对性模拟。 就模型执行而言，PyHSPF支持直接调用HSPF计算引擎，既可进行单场次暴雨模拟，也能实现长序列连续计算，满足不同时间尺度的水文分析需求。在结果处理环节，工具提供专业的数据提取功能，可获取径流量、蒸发散失量、下渗过程等关键水文要素的时间序列，以及各类污染物的迁移转化数据。 该工具的突出优势体现在其良好的扩展性上。通过与NumPy数值计算库、Pandas数据处理框架及Matplotlib可视化模块的协同工作，显著增强了水文数据的分析能力。目前该工具已在洪水过程模拟、水资源系统评估、水环境容量分析等实际工程中得到成功应用，其开源特性也促进了开发者社区的持续完善与技术交流。 对于从事水文科学研究的专业人员而言，掌握PyHSPF不仅能够提升流域模拟的工作效率，更有助于深化对水文循环机理的认知，为水资源管理决策提供更可靠的技术支撑。这一工具无疑为Python编程与水文学科的交叉研究提供了重要平台。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

SWAT软件在QGIS平台下的使用教程，QGIS必须为32为系统下才能安装该插件并使用。

这个工具包含：水文分析模型1、水文分析模型2、相关的样例数据、使用说明文档（操作手册）。几乎是一键操作，可以快速上手，使用方便。水文分析模型1最终输出结果包括：栅格盆域、矢量盆域、矢量盆域边界、河网链接、河网分级、矢量河网、水流长度、矢量倾泻点。水文分析模型2主要用于提取：栅格流域，矢量流域和矢量流域边界。

python作为一个免费开源软件，广泛用于科学计算、网站开发等等行业。本书是介绍python在水文中的应用。做科学计算的都可以看看