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01 研究背景 随着全球人口的增长,对自然资源的需求也日益增加,而水资源是其中最为关键的资源之一,确保可靠且充足的水供应是联合国可持续发展目标(sustainable development goals, SDGs)的重要组成部分。水文学能够帮助理解地球复杂水系统和应对气候变化背景下的水资源问题。水文研究已从经验性方法发展为复杂的定量模拟,然而,研究主题的多样化和文献数量的指数级增长使得全面掌握领域发展变得困难。已有一些对水文研究进展的定量回顾,但局限于文本信息分析,缺乏对水文基本单元的关注。亟需对全球水文学的研究进展,尤其是不同时空尺度下各水文单元的研究进展进行定量分析与回顾。 以ChatGPT为代表的大语言模型(large language model, LLM)的出现为从大量文本中提取所需信息提供了强大的工具,使得从海量文献中提取水文相关信息成为
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