• 栏目介绍

理解并模拟水文循环的各子过程及其在流域尺度上的相互作用，是水文学研究的核心内容。自20世纪60年代初数字计算机出现以来，水文模型已从早期的集总式模型逐步发展为全分布式模型，在不断精细化的网格上求解质量、能量与动量守恒方程。

全球五大洲的水文响应具有显著的多样性与异质性。作为 Hydrology 期刊10个学科栏目之一，“水文和水动力过程与模拟”栏目，鼓励能够提升全球各类流域模拟能力的研究论文，这对完善全球水文模型尤为重要。同时欢迎模型业务化应用方面的最新进展，特别是论证实时洪水预警系统可靠性的相关成果。

进入栏目主页：https://www.mdpi.com/journal/hydrology/sections/hydrological_hydrodynamic%20processes_modelling

精选特刊

本期编辑为大家推荐 Hydrology 期刊“水文和水动力过程与模拟”栏目的3个特刊，主题涵盖：

高山水文学

洪水研究进展

入库径流模拟

以下特刊均已开放投稿，欢迎广大科研工作者贡献学术成果。

#1

High-Mountain Hydrology: Multiscale Catchment Dynamics and Downstream Relevance

高山水文学：多尺度流域动力学及其下游效应

投稿截止日期：2026年6月30日

https://www.mdpi.com/si/251556

• 特刊简介

被誉为“水塔”的高山地区是至关重要的淡水资源发源地，其支撑的生态系统与人类社会经济活动远超区域本身范围。然而，受全球气候变化与日益加剧的社会经济压力驱动，高山地区正经历快速变化，人类活动影响显著增强。高山水文过程本身具有高度复杂性，受陡峭地形梯度、冰冻圈动态以及强烈时空变异性共同控制。理解这些过程及其对下游的级联影响，对实现水资源可持续管理至关重要。

本特刊旨在征集聚焦以下方向原创研究论文与综述论文：

用于提升高山水文过程及相关灾害模拟精度的新型数据驱动 / 物理过程模型、遥感技术与观测系统；

针对当前高山流域模拟不足而改进的概念性与物理机制水文模型研究进展；

上游水文过程与下游的关联 (含社会经济与生态维度)，以及气候与人类活动导致水文变化所带来的影响；

物理与水文气象条件的多尺度视角，突出过程的尺度依赖性与变异性。

#2

Advances in Flood Studies: Enhancing Data Collection, Rating Curves, and Hydrological Analyses

洪水研究进展：数据采集、水位流量关系率定与水文分析的优化

投稿截止日期：2026年7月31日

https://www.mdpi.com/si/231748

• 特刊简介

洪水是全球最严重的自然灾害之一，每年在世界范围内造成数百亿美元的经济损失。随着新兴技术、计算方法和数据采集策略的不断进步，洪水相关研究已取得显著进展。因此，有必要汇聚应对洪水研究关键挑战的前沿成果，重点围绕数据同化、水位流量关系曲线构建及水文损失评估等方向开展深入研究。

本特刊旨在征集聚焦以下方向原创研究论文与综述论文：

洪水模拟中的数据同化方法

用于实时水文监测的遥感、传感器网络与物联网技术

面向洪水研究的公众科学与众源数据

水动力学模型、机器学习与人工智能在水位流量关系曲线构建中的应用

水位流量关系曲线构建与外延中的不确定性

野外实测与数值计算技术的融合

水文模型、率定优化与洪水预报

地理信息系统 (GIS) 与水文模型的集成

降雨–径流模型参数化与不确定性分析改进

水文损失评估的改进方法

参数化与非参数化损失模型

土地利用变化对水文损失的影响

土地利用变化对洪水评估的影响 (如流域火灾)

损失模拟的概率方法

暴雨集中模式与前期条件对损失量化的影响

概率中性洪水评估

面向韧性提升的洪水风险管理

气候变化与极端洪水事件

洪水研究中的多准则决策

洪水预报

无资料流域预测

#3

Digital Twin-Enabled Hydrological and Hydropower Systems for Reservoir Inflow Modelling

面向入库径流模拟的数字孪生水文和水电系统

投稿截止日期：2026年9月30日

https://www.mdpi.com/si/269233

• 特刊简介

入库径流模拟在水文预报、水电运行和气候适应性水资源管理中占据核心地位。然而，气候变率加剧、降水格局改变以及水文非平稳性，给传统基于物理机制的模型带来了严峻挑战。与此同时，水信息学、物理机制与 人工智能混合方法及遥感技术的发展，为提升预报精度提供了强有力的新工具。数字孪生框架通过融合观测数据、模型、数据同化与机器学习，为理解和预报动态环境下的流域响应与水库入库径流提供了变革性思路。

本特刊旨在征集聚焦以下方向原创研究论文与综述论文：

水文与水电领域的数字孪生框架

气候变率背景下的水库入库径流模拟

物理机制–人工智能混合水文模型

数据同化与实时预报

遥感降水与流域驱动数据

不确定性量化与非平稳性分析

水电运行与水-能综合系统

• Hydrology 期刊介绍

主编： Ezio Todini, Italian Hydrological Society, Italy

期刊主题涵盖了河流水文学、湖泊水文学、沼泽水文学、冰川水文学、雪水文学、水文气象学、地下水水文学、区域水文学和海洋水文学等水文领域。目前，期刊已被ESCI、Scopus其他数据库收录。

2024 Impact Factor：3.2

2024 CiteScore：5.9

Time to First Decision：17.9 Days

Acceptance to Publication：2.8 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/hydrology