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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