在氣候變化問題日益嚴重的今天，水文模型在防洪規劃，未來預測等方面發揮著不可替代的重要作用。目前，無論是工程實踐或是科學研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。雖然，這些軟件有各自的優點；但是，由于適用的尺度主要的是中小流域，所以在預測氣候變化對水文過程影響等方面都有所不足。VIC模型是一個大尺度的半分布式水文模型，其設計之初就是為了模擬大流域的水文過程；它能夠計算陸地－大氣的能量通量，考慮土壤性質和土地利用的影響，自帶有簡化的湖泊/濕地模塊，也能夠將植被狀況，碳循環等過程納入模型；這些特性都使得VIC非常適合大范圍陸面在未來氣候變化下的影響。另一方面，VIC并不原生支持Windows系統，也不存在界面等也為學習該模型帶來極大的障礙。我們經過積極的探索，實現了在Windows系統下執行整個VIC模型的功能，且通過已有的R語言腳本實現了對VIC模型參數調優功能等改進。
理論專題一：VIC模型的原理及特點
1.VIC模型各模塊的主要原理
2.VIC模型的特點及優勢
3.VIC模型的適用范圍及其限制
4.VIC模型主要輸入和輸出文件解析
綜合案例一：基于QGIS的VIC模型建模
1.Windows版本VIC模型安裝及問題解決方法
2.QGIS處理DEM
3.土壤數據的獲得及QGIS處理
4.QGIS和R語言聯合處理氣象數據及各種插值方法
5.QGIS和R對VIC模型的后處理
理論專題二：VIC模型率定驗證
1.什么是模型的率定驗證及其注意點
2.自動率定驗證的流程及需要工具
3.參數的敏感性分析方法
4.參數的不確定性分析方法
5.代理模型及高斯過程模型
綜合案例二：基于R語言VIC參數率定和優化
1.R語言下操縱VIC模型的方法
2.VIC模型參數的全局敏感性分析（Morris及Sobol方法）
3.VIC模型參數的優化
4.VIC模型參數的不確定性（GLUE）
5.R語言中的高斯過程（貝葉斯優化）模型
理論專題三：遙感技術與未來氣候變化
1.遙感技術及其原理簡介
2.CMIP6數據特點及各情景介紹
3.氣象數據的統計降尺度方法
4.未來氣象數據的修訂方法
綜合案例三：運用VIC模型評估未來氣候對水文情勢的影響
1.R語言中氣象數據的分析和處理
2.運用QGIS和R語言統計降尺度
3.氣象數據的修訂
4.遙感數據驅動VIC模型
5.CMIP6數據驅動VIC模型
6.情景結果的比較分析
