地学应用建模时，需要根据应用目的、数据特点、研究区特点等设置合适的算法和参数，该过程所依赖的领域建模知识（称为“应用适配性知识”）多为经验性、非系统性的专家知识，常常蕴含在实际应用案例中，难以形式化表达，因此现有地学建模工具尚难以利用这类知识支持自动建模，而非本领域专家的用户往往并不具备相应知识，导致应用建模过程困难且易错。本研究以数字地形分析领域为例，提出了一套基于案例的应用适配性知识表达和推理方法，以利用文献中实际应用案例所蕴含的该类知识。初步应用评价实验表明该方法可有效地为新的应用问题提供解决方案，同时定量给出了解决方案的不确定性。该方法通过与目前已有的具有可视化建模功能的工具软件相结合，可增强工具软件的自动建模功能，降低用户（尤其是非专业用户）的建模难度。

研究成果新近发表在Hydrology and Earth System Sciences上。

Qin C-Z, Wu X-W, Jiang J-C, Zhu A-X. Case-based knowledge formalization and reasoning method for digital terrain analysis - application to extracting drainage networks. Hydrology and Earth System Sciences, 2016, 20:3379-3392. doi:10.5194/hess-20-3379-2016.