大语言模型与水文水资源领域的融合具有多种具体应用，以下是一些主要的应用实例：

1、时间序列水文数据自动化处理及机器学习模型：

●自动分析流量或降雨量的异常值

●参数估计，例如PIII型曲线的参数

●自动分析降雨频率及重现期

●利用随机森林、支持向量机、XGBOOST等模型进行流量预测

●应用广义线性模型、广义可加模型进行水质因子分析

●利用分位数回归等方法分析黑臭水体中水质因子的关系

●时间序列预测，如ARIMA、GARCH、MGARCH模型应用于流量（降雨量）预测

2、空间数据处理：

●辅助处理MODIS、LANDSAT等遥感数据

●计算LAI、NVDI等指数

●处理土地利用及土壤数据

●应用nc文件及GRIB（GRIB2）文件

●CMIP6数据校正及降尺度方法

●流域及水文单元分析

●空间数据的相关性分析和空间回归模型分析

3、水文、水环境模型辅助：

●辅助选择水文、水环境模型及候选模型特点比较

4、智能咨询与决策支持：

●提供智能咨询，帮助用户了解如何更有效地使用水资源，例如农业灌溉系统的优化

5、数据分析与预测：

●将大量水资源数据转化为有用信息，支持水资源管理决策

●预测未来水资源需求和供应情况，为长期规划提供依据

这些应用展示了大语言模型在水文水资源领域的深度融合，为水资源的数字化、智能化管理提供了新的可能性和工具。

基础篇（提示词应用）

专题一 时间序列水文数据自动化处理及机器学习模型

①流量（或者降雨量）异常值自动分析

②PIII型曲线的参数估计

③降雨频率以及重现期自动分析

④随机森林、支持向量机、XGBOOST流量预测

⑤广义线性模型、广义可加模型水质因子分析

⑥分位数回归等方法实现黑臭水体中水质因子关系分析

⑦流量（降雨量）ARIMA,GARCH,MGARCH等时间序列预测

专题二 空间数据处理

①MODIS、LANDSAT遥感数据辅助处理

②LAI、NVDI等指数计算

③土地利用及土壤数据处理

④nc文件及GRIB（GRIB2）文件的应用

⑤CMIP6数据校正及降尺度方法

⑥流域及水文单元分析

⑦空间数据的相关性分析

⑧空间回归模型分析

专题三 水文、水环境模型辅助

①辅助选择水文、水环境模型以及候选模型特点比较

②辅助总结分析SWAT、EFDC、Delft3D、SWAP、VIC等模型原理

③辅助分析及生成SWAT、EFDC、SWAP、VIC等模型输入文件

④辅助查找及改正模型错误

⑤辅助模型结果分析以及画图

专题四 文献学习

①帮助确定研究方向与主题

②进行专业高质量文献的检索

③帮助判断文献质量

④根据要求推荐精读文献

⑤水文、水环境专业文献翻译

⑥提炼论文学术观点

⑦提炼水文水环境领域算法创新

⑧总结文献技术路线

⑨寻找水文、水环境领域能的GAP

专题五 水文及水环境算法专利写作

①建议发明专利的ideal

②评估发明专利授权可能性

③改进发明专利建议

④发明专利的形式审查

⑤辅助回复发明专利意见

专题六 水领域项目投标

①标书重点分析

②辅助分析自身优缺点

③辅助制定工作计划

④辅助撰写质量保证

⑤辅助撰写技术要点分析（投标人的技术理解）

⑥辅助项目基础资料分析

⑦项目标书的查缺补漏

专题七 基础篇总结

①目前各大语言模型能力与特点比较

②各主要任务大语言模型选择推荐

③提示词工程的模版总结

④提示词工程能与不能

提高进阶篇 AI辅助工具应用

专题一 AI辅助高级机器学习（深度学习）模型

①LSTM及注意力机制深度神经网络水文数据预测

②基于图神经网络的湖泊富营养化预测

③Copula方法水文模型的实现

④贝叶斯回归在水环境评估中的实现

⑤贝叶斯深度学习在水文不确定性分析中的应用

⑥基于可解释人工智能（XAI）模型的水质预测

专题二 AI辅助水资源优化算法编程

①启发式算法（遗传算法、粒子群算法）水资源优化代码实现

②水资源优化中启发式算法的改进（布谷鸟算法、萤火虫算法等）

③基于强化学习/动态规划的水库优化调度实现

④水资源多目标优化问题的代码实现（NSGA、MOEA/D等算法）

⑤水资源优化中的贝叶斯优化方法实现

专题三 AI辅助水文、水环境模型率定及其它

①SWAP、EFDC、SWAT、VIC等模型参数敏感性分析

②启发式算法用于对SWAT、SWAP、VIC等模型的参数率定

③EFDC、SWAP、VIC等模型代码解读及改进

④侵蚀灾害模型的构建

⑤湿地演化模型的构建

⑥QGIS的Python插件的生成（计算热岛效应等）

专题四 检索增强生成（RAG）技术应用（开源）

①RAG的原理

②本地大模型安装

③RAG模型比较

④RAG模型的安装与调试

⑤GRAPRAG模型安装与调试

⑥RAG辅助文献综述

⑦根据水文教材，论文等生成知识图谱，思维导图

⑧本地私有资料问答

专题五 大语言模型微调（开源）

①微调是什么及其与RAG的区别

②开源大语言模型微调水文专业模型

③微调一个针对EFDC、Delft3d、SWAP等模型的专业纠错模型

④大语言模型出水文学原理、水环境化学等学科的卷子并给出正确答案（水文学原理及水环境化学等）

⑤怎么选择微调或是RAG

专题六 AI Agent应用（开源）

①什么是人工智能体，为什么要用人工智能体

②应用Autogen等实现一个水文模型改进讨论会

③AI Agent辅助生成水文学等课程教学材料

④获得文献中的水文、水环境数据并分析总结规律

⑤辅助水领域综述写作

⑥根据水文模型（EFDC等）以及本地资料等辅助生成项目报告

专题七 提高篇总结与展望

①辅助工具、RAG以及AI AGENET各自的擅长

②主要工作对应工具的推荐

③推理能力模型的应用

④一些好玩有用工具的推荐（长文本写作，学术专用搜索以及学术点子建议工具等）

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