Technical note: HydroModPy (v1.0) - a Python toolbox for deploying catchment-scale shallow groundwater models

Alexandre Gauvain

doi:10.5194/hess-30-5571-2026

Technical note: HydroModPy (v1.0) - a Python toolbox for deploying catchment-scale shallow groundwater models

2026-09-01

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Jean‐Raynald de Dreuzy

DOI：10.5194/hess-30-5571-2026

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尽管物理基地下水模型被广泛使用，但在流域尺度上的部署仍然具有挑战性和耗时。HydroModPy的开发旨在通过实现流域尺度水文地质模型的自动化和流程化多站点开发来弥补这一差距。该开源Python工具箱促进了无压浅层地下水模型的构建、执行、校准和分析。当前版本集成了成熟的地理空间工具（如Whitebox Tools）和水文地质库，与FloPy驱动的MODFLOW-NWT模拟相结合，并可选地包含粒子追踪和溶质运移模块（MODPATH和MT3DMS），以提供完全可脚本化的端到端工作流程。自动化通过专用函数和类实现，这些函数和类能够从数字高程模型中进行流域划分、准备空间和时序补给强迫、生成计算网格和垂直离散化方案、分配模型参数以及在稳态或瞬态模式下运行模拟。整体框架支持系统且可重复的校准流程，利用地下水头测量等地下数据，以及包括河流网络图和河流间歇性模式在内的地表观测，来约束含水层水力特性的模型估计。模型输出和来源元数据以标准地理空间格式导出，以确保互操作性和与FAIR数据原则的一致性。内置可视化工具与Jupyter Notebook的集成支持交互式探索、教学应用和完全可重复的分析。在本技术说明中，我们介绍了HydroModPy架构及其核心功能，展示了模型在不同水文地质背景下的部署，并讨论了该协作工具未来版本的持续和计划开发。代码库是模块化和可扩展的，使其适合广泛用户社区采用。计划改进包括与陆面或生态水文模型的更紧密耦合、添加新的数值求解器、集成先进的校准和不确定性量化算法，以及改进用户界面以促进在各种环境设置中的应用。HydroModPy有助于改善对往往表征不足或表示不充分的水文地质过程的理解。它还为多学科教育提供了宝贵支持，特别是对于研究地下水系统及其在源头流域与地表相互作用的学生。此外，该数值框架可作为公共政策和水资源管理的实用决策支持工具，帮助利益相关者应对当前和未来的地下水相关挑战。

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