數據密集范式與水文學的未來

芮孝芳

(河海大學水文水資源學院,江蘇 南京 210098)

任何一門學科都會不失時機地為著自身的發展去尋找合適之路，水文學也不例外。伴隨著現代科學逐步成長起來的水文學，經過300多年的吐故納新，在認識水文現象，揭示其形成機理，探索水文現象和水文特征值時空變化(演變)特點和規律，解決經濟社會發展中出現的水文問題等方面都取得了豐碩的成果，已形成擁有眾多分支學科的學科群[1]。然而，這只是“回頭看”得到的印象。如果“往前看”，那么結論就不是這樣了。水文學發展到現在面臨的主要困難是：歷經了半個多世紀轟轟烈烈歲月的流域水文模型為什么沒有多少實質性進步？為什么提高短期洪水預報精度如此困難？經過若干年努力，為什么江河流域仍主要使用經驗相關法而不使用流域水文模型作洪水預報？為什么近代發展起來的時間序列分析理論和方法用于揭示水文特征值年際演變特點和規律難以奏效？為什么中長期水文預報的發展舉步維艱？對認識、揭示水文現象形成機理起過重要作用的水文實驗為什么“輝煌”不再？即使愿意花費巨資為什么還是沒有讓它再次“火”起來？為什么至今仍不能通過水文實驗來揭示水文特征值年際演變特點和規律？世界科技發展，一日千里，日新月異，先進的觀測技術和方法像雨后春筍般涌現，人類觀測自然現象的能力迅速增強，科學研究范式也在與日俱進。筆者認為，水文學家只有盡力將人類科技寶庫中積累的豐富資源為我所用，才可能使水文學從困境中走出來。本著這樣的信念，本文試圖通過“水文實驗客觀上的局限性”、“提升水文觀測技術的重要性”、“呼之欲出的數據密集范式”、“值得期待的數據水文學”、“從范式融合中尋求未來之路”等問題的討論，闡述水文學未來的愿景。

1 水文實驗客觀上的局限性

“實驗”開啟了現代科學之門，是科學研究中發現問題、認識機理、探索和驗證規律的基本而重要的手段。它對物理學、化學、生命科學等的發展，貢獻巨大而持久。水文實驗對水文學早期發展也曾起過重要的作用。明渠水流的Chezy公式和Manning公式、地下水運動的Darcy定律、植物截留、下滲和蒸散發的機理等都是經過無數次實驗總結出來的。20世紀中葉，水文實驗曾經有過持續數十年的輝煌，例如：20世紀50～60年代水利化、水土保持、城市化等水文效應的揭示；1963年Hewlett等[2]根據土槽試驗證明非飽和側向流的存在，并指出這是維持河流枯水期水流的主要機制；1970年Zaslausky等[3]通過野外試驗也證實了非飽和側向流的存在。這些都是水文實驗的閃光點。1974年出版的《山坡水文學》[4]曾詳細給出了Dunne設計的具有相對不透層的包氣帶的產流實驗裝置，記載了Dunne發現壤中徑流和飽和地面徑流的精彩片斷。Dunne通過實驗對壤中水徑流和飽和地面徑流形成機理的揭示使Horton[5]1935年提出的產流理論得到了完善，也導致了新安江流域水文模型[6]的產流結構從“二水源”結構發展到“三水源”結構。但自20世紀80年代以來，試圖通過水文實驗推動水文學發展變得越來越困難，希望通過振興水文實驗破解水文學發展中遇到的一些難題未能如愿，水文實驗似乎到了寸步難行的境地。借助實驗發現問題、認識機理、探索和驗證規律的難度越來越大。雖然這是許多學科面臨的問題，帶有一定的普通性，但像水文實驗那樣幾乎到了寸步難行的境地卻并不多見。

自然界發生的水文現象，林林總總，其中有的比較單純，例如降水、植物截留、填洼、蒸散發、下滲、地面水流、地下水流、洪水波等，一般稱之為基本水文現象。有的水文現象涉及到兩個或兩個以上基本水文現象，例如流域產流、流域匯流、流域降雨徑流形成等，一般稱之為復合水文現象。年徑流量、年最大流量、年最小流量、年最高水位、年最低水位、時段洪量、時段枯水量、年降水量、時段雨量、年蒸發量、流域(區域)平均降雨量、流域(區域)平均蒸散發量、流域(區域)平均土壤含水量等，則是從基本水文現象或復合水文現象的時間變化或空間分布中提取的特征，一般稱之為水文特征值。基本水文現象的形成機理，一般雖能通過水文實驗予以認識或得以驗證，但將所揭示的規律或獲得的參數移用于自然界，由于影響因素的復雜性，轉換就十分困難了。用水文實驗揭示復合水文現象形成機理，難度則遠大于基本水文現象，而且將這樣的實驗結論推廣到實際流域更是困難重重。至于試圖通過水文實驗揭示水文特征值的年際演變特點和規律，就幾乎不可能了。

水文實驗難以推動水文學深入發展的根本原因是承載水文現象的介質十分復雜。許多水文現象都要受到下墊面的作用，例如暴雨洪水，具有一定時空分布的暴雨只有在流域下墊面的作用下才能形成流域出口斷面的洪水過程，假設沒有下墊面作用，那就沒有洪水，或者說洪水過程就是暴雨過程，可見下墊面對許多水文現象的形成和變化有著重要的影響。下墊面是地形、地貌、土壤、植被、河湖、濕地、地質條件、水文地質條件、土地利用等的總稱。下墊面的復雜性不僅表現在它的組成多樣，而且表現在它的空間變異極其復雜。對于有一定空間范圍的下墊面，例如流域，總可以設想它是由無窮多個空間點集合而成(圖1)。容易理解，在水文現象形成過程中每個空間點對它的影響將不可能完全相同，而且空間點之間還可能存在一定的相互作用。由于水文實驗不可能做到覆蓋每個空間點，也無法考慮空間點之間的相互作用，因此，試圖通過空間范圍內少數一些點的水文實驗達到精細、精準揭示流域中發生的水文現象的機理和時空變化特點或規律，幾乎是不可能的。對于水文特征值的年際演變，由于是一個時間上無限延伸的問題，至今連進行水文實驗的基本思路都還沒有找到。

圖1 由無窮空間點集合而成的流域

水文學的發展需要實驗支持，這已為事實所證明，但水文現象的特殊復雜性又使得依賴水文實驗發展水文學十分困難。

2 提升水文觀測技術的重要性

水文學的研究對象是自然界發生的水文現象和從中提取的水文特征值。水文學的研究任務是揭示水文現象形成機理，尋求水文現象和水文特征值的時空變化特點及規律。因此，對自然界發生的水文現象進行觀測，取得其時空變化數據，然后設法去揭示其形成機理，尋求水文現象和水文特征值時空變化特點和規律，也必然成為水文學研究途徑之一。這與天文學、大氣科學、海洋學等十分類似。這種研究途徑與水文實驗之不同在于，根據水文觀測認識、研究水文現象是“被動”的，而通過水文實驗認識、研究水文現象往往是“主動”的。天文學為什么常有新發現？數值天氣預報為什么近年來進步較快？海洋學為什么也比水文學有起色？這都與天文、氣象、海洋等的觀測技術和方法的顯著進步分不開。

其實，很早以前人們就知道水文觀測對認識水文現象的重要性了。例如中國在距今4 000多年前的大禹治水時期就有“隨山刊木”的記載。所謂“隨山刊木”，就是在水中立木進行水深測量，這是一種原始測量水深的方法。但長期以來，水文觀測技術和方法的發展遲緩于天文、氣象、海洋等觀測。直到今天，水文觀測項目仍主要局限于雨量、水位、流量、含沙量、蒸發器(皿)蒸發等；對下墊面條件的觀測或者缺乏，或者粗糙；而且獲取空間分布的手段仍主要建立在對有限離散點觀測的基礎上。像水文學這樣較強依賴于觀測數據的學科，觀測技術和方法的落后，掌握到的觀測數據不完整、不充分、不密集，以及處理海量數據能力的薄弱，就如“巧媳婦難為無米之炊”，幾乎很難得到進一步的發展和提高。

鑒于提升水文觀測技術的必要性、重要性和迫切性，筆者提出如下幾點建議：①應著力研制直接觀測蒸散發量的技術和方法。現在的實際情況是：由水位站、流量站、雨量站、氣(地)溫觀測點、土壤含水量觀測點等測得的均為所在地點的實際出現值，唯獨蒸發站測得的不是所在地點的蒸散發量，而是放置在此處的蒸發器(皿)的蒸散發量。由于這個緣故，人們有理由對水文學的某些結論提出質疑。例如在水體或區域或流域水量平衡分析中，因為蒸散發量沒有直接觀測值，故平衡結果必然將所有的誤差統統計入蒸散發量之中，這樣不僅不能正確評價降雨量和流量的觀測誤差和計算誤差，而且影響水量平衡的真實性，也不利于對水體或區域或流域蒸散發量的時空變化規律進行客觀揭示。設想如果有了觀測水體或區域或流域上空輸入和輸出水汽量的技術和方法，那么直接測定水體或區域或流域蒸散發量就有了可能。②應著力研制能在空間上實現連續觀測的技術和方法。很多水文現象不僅隨時間變化，而且在空間上也呈連續變化。對水文現象時間上連續變化的觀測已由“自記”技術和方法解決。但對水文現象空間上連續變化的觀測，長期以來主要沿用布設站網或觀測點來獲取的思路，試圖通過所謂“代表性”較好，甚至是“最優”的站網或采樣點來達到掌握水文現象空間連續變化的目的。這種傳統的獲取水文現象空間連續變化的思路和方法現在幾乎陷入困境，因為依賴站網或采樣點加密來達到掌握水文現象空間連續變化的思路和方法本質是一個極限問題，而不是一個“最優”問題，只有當站點的空間分布沒有間隙時才能得到水文現象真實的空間分布，而這是布設站網或采樣點的方法不可能做到的。③應將下墊面條件的時間變化和空間變異作為必須的水文觀測項目。以流域降雨徑流形成為例，降雨的時空分布是驅動因子，而流域下墊面條件時空變化是影響因子。兩者對流域降雨徑流形成都很重要。只掌握了降雨的時空分布，而不知流域下墊面當時的情況，也就不可能對未來產生的洪水情況作出合理或正確的預報。在水文觀測中亟待改變那種只有“雨、水、流、含”，沒有下墊面信息的局面。④應著力發展水文遙感，開發遙感理論和技術在水文觀測中的應用。遙感的優勢在于能頻繁而持久地提供地表特征和發生于地表的一些水文現象的面狀信息，這對于傳統的以稀疏離散點為基礎的對地觀測手段是一場革命性變化。實現水文現象和下墊面條件空間連續變化的觀測，最好的選擇也許就是大力發展水文遙感[7],而對于流域范圍，采用無人機作為遙感搭載平臺也許具有更明顯的優勢[8]。

3 呼之欲出的數據密集范式

自然科學與技術發展史是一部記載人類認識自然、理解自然、尋求自然規律的歷史，也是一部科學研究范式的發展史[9]。“范式”是指成為一種模式，可以直接套用的特定方案或路線。科學研究范式就是可以用于進行科學研究的套路。

眾所周知，歐洲文藝復興是人類從相信神到相信科學的轉折點。伽利略在這一時期所做的著名的自由落體實驗開創了“實驗范式”的先河。得益于希臘哲學家創立的形式邏輯，差不多在同一時期，“理論范式”應運而生。在科學發展的早期，實驗范式與理論范式結合得如此完美，以致給人一種印象，不僅通過實驗可以發現理論，而且任一理論的提出都能容易地被實驗證實。牛頓力學定律就是這種完美結合的典型例子。實驗范式和理論范式的雙雙出現使17世紀至19世紀末自然科學得到空前繁榮。20世紀初由理論范式創立的量子力學和相對論直到很久以后才被所設計的復雜的實驗裝置證實的事實，使科學家開始意識到用實驗驗證和發現自然規律的艱巨性。隨著科學研究的深入，用實驗驗證和發現自然規律的難度必然越來越大。僅依靠實驗范式和理論范式的結合去認識、揭示更加復雜的自然現象的發生機理和變化特點及規律已越來越力不從心。電子計算機的發明和迅速發展，使人們看到超凡的電腦已超越了實驗，從而在20世紀中葉產生了科學研究的“仿真范式”。仿真范式的基本思想就是利用電子計算機對自然現象的形成和變化進行仿真模擬，通過對自然現象的建模和模擬，將自然現象的變化解釋為一種計算過程，或者將對物理性質的研究視為一種計算結果。由于仿真范式具有通用、靈活、省時、投入少等特點，現在在許多情況下已替代了實驗范式而成為一種常用的科學研究范式。在進入互聯網時代的今天，由先進的觀測技術和方法獲取的關于自然現象形成機理和時空變化的數據呈現爆炸式的增長，密集的數據既能精細、精確地描述現象之“因”，也能精細、精確刻劃現象之“果”，于是一種由仿真范式發展而來，但仿真范式又不能替代的新的科學研究范式即“數據密集范式”悄然而至，呼之欲出。

數據密集范式的基本理念是認為對自然現象觀測獲得的數據是其形成與時空變化的記錄。因此，通過對觀測數據的分析將能認識其形成機理，探索其時空變化特點或規律。令X為密集數據，Y為自然現象的形成機理或時空變化特點或規律，則數據密集范式可表達為：

Y=ψ(X)

(1)

式中：ψ(·)表示一種算法。

由式(1)可知，利用數據密集范式進行科學研究必須具備兩個條件：①必須擁有全面、豐富、精確、密集的關于自然現象“因”與“果”的觀測數據；②必須具有能夠從海量數據中挖掘出自然現象發生機理和時空變化特點或規律的算法。對于數據密集范式，“數據”是基礎，是主體，必須用科學的方法獲取、分析和存儲數據。“算法”也很重要，算法跟不上，數據的價值就會大打折扣。

數據密集范式法與仿真范式雖然都是由于電子計算機的發明和發展而產生的科學研究范式，但兩者具有本質上的區別。仿真范式是先提出可能的理論，并構建模型，再收集有關數據，然后通過計算仿真對提出的理論進行驗證。借助流域水文模型揭示流域降雨徑流形成機理和時空變化特點或規律就是典型的仿真范式。數據密集范式則不同，它是先有了大量、完備的對自然現象的觀測數據，然后通過數據挖掘，得出未知的理論。仿真范式主要利用電子計算機的計算仿真功能，而數據密集范式則主要發揮電子計算機強大的存儲數據、精細識別的功能。

自然現象的發生總是有原因的，越是復雜的現象，發生的原因就越復雜。揭示自然現象發生的因果關系，除了一些簡單情況外，都不容易，甚至困難重重。為揭示并導出自然現象發生的因果關系，一般根據先前對它的認識，盡可能對發生原因進行分析、分解，然后建立一些定律或經驗公式，并進行必要的推導。但先前的認識，也許并不完善，甚至可能有意無意地忽略了一些比較重要的原因。因此，只有更全面、完整、時空密集的觀測數據才能將精確的因果關系隱含于其中，也只有根據這樣的數據挖掘出的規律，才有可能對現象作出科學的預測。這就是相對于實驗范式、理論范式和仿真范式而言，數據密集范式的重要意義之所在。

盡管實驗范式、理論范式、仿真范式和數據密集范式都屬于因果論范疇，但具體的思維方式是有區別的。實驗、理論和仿真范式的思維方式是“由因求果”，而數據密集范式是“由果倒因”。“由因求果”，遵循因果順序，是“順向思維”，在數學物理上屬于解“正問題”。“由果倒因”，由于逆因果順序，故稱為“逆向思維”，在數學物理上屬于解“反問題”。在不同范式中數據起的作用并不相同。對于實驗、理論和仿真范式，數據主要用于驗證，一般不需海量數據；而對于數據密集范式，因要依賴數據揭示現象的發生機理和時空變化規律，故只有密集的海量數據，才能保證從觀測數據中捕捉到現象發生的機理和時空變化特點或規律的完整痕跡。

數據密集范式表明，隨著觀測自然現象的技術和方法不斷進步，一場新的科學思維方式的變革必將到來。

4 值得期待的數據水文學

數據密集范式給正感到有點迷茫的水文學帶來了新的機遇。筆者曾在“水文學與大數據”[10]一文中指出：人們通過觀測得到的自然現象時空變化數據，實際上是描述其時空變化規律的微分方程在一定初始條件和邊界條件下的解。雖然根據迄今為止人們所積累的知識還不能導出這個微分方程式，也不知道精確的初始條件和邊界條件是什么，甚至永遠無法導出這個微分方程及精確的初始條件和邊界條件，但它的解卻被人們真真切切地捕捉到了，這就是觀測數據。由此，人們是否應當改變一下思維方式，從觀測到的現象的時空變化數據入手，也就是從描寫現象時空變化所遵循的微分方程在一定初始條件和邊界條件下的一個個解入手，達到描述其時空分布，揭示其時空變化規律，預測預報其未來狀態的目的。大數據也許是實現這種逆向思維，由果尋因的有效途徑之一。建立微分方程原本不是目的，而是揭示現象時空變化規律的一種手段。大數據將會成為解決傳統科學思維方式難以解決，甚至無法解決的復雜自然現象規律問題的方法。筆者還嘗試提出了一些應用大數據方法揭示流域降雨徑流形成機理的具體方法[11-12]。

由水文學知，一個流域積累的降雨、蒸發、流量、土壤含水量等觀測數據，以及所掌握的下墊面特征和人類活動信息是該流域過去和現在降雨徑流形成的因果關系的真實記錄。如果流域已經積累了n場完整的降雨及其所形成的出口斷面流量過程的觀測數據，那么就是得到了描寫該流域降雨徑流形成規律的微分方程在n種初始條件和邊界條件下的解。n越大，所掌握的該流域降雨徑流形成的信息就越豐富，未來將發生的情況就越有可能從歷史觀測數據中找到。當n大到大數據級別時，這種可能性就幾乎接近必然性了。

在科學實驗中，只要實驗條件完全相同，實驗結果是能重現的。同樣，在對自然現象的長期觀測中發現，在完全相同的條件下，現象也是能重現的。這似乎是一個自然法則。因此，對于流域降雨徑流形成，只要降雨、蒸發等的時空分布相同，下墊面情況、人類活動影響、初始條件等也相同，其所形成的出口流量過程也會相同；如果所有的條件只是近似相同，那么形成的出口斷面流量過程也近似相同。據此，可將基于數據密集范式求解流域降雨徑流問題的基本思路設想為：首先將一個流域歷史上發生的所有場次洪水的降雨時空分布、蒸發時空分布等，以及相應的出口斷面流量過程從觀測資料中提取出來；其次將每場洪水發生時的下墊面情況、人類活動信息、初始條件分析整理出來；第三，建立專門數據庫，將所提取的每場洪水的全部數據編輯加工后存儲在其中。如果要進行洪水預報，那么只要給出面臨的實測暴雨和蒸發的時空分布，或者預報暴雨和蒸發的時空分布，以及面臨的下墊面情況、人類活動信息、初始條件等就可從數據庫中找到答案。如果所有歷史數據和信息均可以圖形或影像的形式存儲，那么不僅直觀，而且可以避免遙感反演的麻煩和所引起的誤差。

將相同或近似相同條件形成的流域出口斷面流量過程的相同或近似相同說成是水文相似性是不合適的。圖2以流域出口斷面流量過程為例給出了“相似性”與“近似性”兩個概念的區別，即相似不一定近似(圖2(a))，近似不一定相似(圖2(b))，既相似又近似則比較罕見。數據密集范式追求的結果顯然是相同或滿足一定精度的近似，而非以相似性唯是。

圖2 同一流域兩次洪水過程的比較

與仿真范式相比，用數據密集范式處理流域降雨徑流形成問題，既不需要模型結構和參數，也不必率定模型參數，幾乎完全避開了構建或選擇模型結構的糾纏和率定參數的困擾，而且這樣得到的結果在物理上具有直觀性，對誤差來源的認識也更為直接。

5 從范式融合中尋求未來之路

科學研究范式的與時俱進，使水文學能從中吸取養分，贏得自身的發展。早在17世紀中葉就有了基于實驗范式和理論范式的水文學研究成果出現，并逐步形成基于確定性思維的水文學。這一時期的水文學，主要以實驗來認識和揭示水文現象形成機理，以物理歸納、數學推導來導出動態規律，以觀測數據來驗證結果的正確性，故稱為物理水文學，也有稱確定性水文學的。Eagleson撰寫的《Dynamic Hydrology》[13]是物理水文學的代表性著作之一。物理水文學在發展中遇到的困難主要是面對空間變異十分復雜的水文現象不能以滿意的精度揭示其規律。20世紀20年代，Hazen將概率引入水文學，試圖通過觀測數據揭示水文現象和水文特征值的統計規律，從而逐步形成以概率論、數理統計、隨機過程、時間序列分析等為基礎，基于不確定性思維的水文學即統計水文學和隨機水文學。Yevjevich撰寫的《Probability and Statistics in Hydrology》[14]和《Stochastic Processes in Hydrology》[15]是這方面的代表性著作。這種建立在概率基礎上的不確定性思維，在揭示水文現象和水文特征值的統計規律時都有必需的假設：頻率計算要求樣本獨立、同分布；時間序列分析要求一次現實應具有各態歷經性。由于至今仍無法驗證這些假設是否能滿足，因此所得結果常常使人們在相信與疑惑之間猶豫。目前僅在確定水利工程和其他涉水工程的設計標準中得到廣泛應用。仿真范式的出現與電子計算機的誕生和發展密切相關。仿真范式問世后，許多學科紛紛將本學科的成就與計算機科學結合起來，從而產生了形形色色可應用于本學科的仿真模型，解決了一些依靠實驗范式和理論范式不易解決的問題。在這種背景下，1966年在美國Stanford大學誕生了世界上第一個流域水文模型即Stanford流域水文模型[16]。這是一種將有關基本水文現象組裝成可以仿真模擬流域降雨徑流形成的結構。原型中發生的現象可通過驅動模型復現是仿真范式的基本特點。為適應流域水文模型的研制和應用，仿真水文學應運而生。仿真水文學又稱模型水文學。但模型畢竟是原型的概化或近似，它不可能將原型的一切特征都精細、精確地刻畫出來，尤其像流域降雨徑流形成這樣復雜的水文現象，而且在模型研制和應用中遇到的問題許多都屬于反問題，例如模型參數率定就是一個典型的反問題。反問題一般是不適定的，而不適定就會帶來求解的困難[17-18]。凡此種種，就使得流域水文模型的發展道路并不平坦。

不同的科學研究范式是用不同的思維和方法揭示自然現象形成機理及時空變化特點或規律的。在觀測技術和方法落后的情況下，要想通過觀測數據對自然現象進行客觀、正確的認識是困難的，因此，人們只能對那些不需要太多觀測數據就能予以認識的簡單、直觀的現象，采用實驗與理論相結合的范式或者仿真范式來揭示其形成機理及時空變化特點或規律，少量的觀測數據主要用于對所獲得的結論進行驗證。但是，自然界總會存在一些復雜的現象，僅依靠實驗、理論和仿真范式是難以、甚至不可能揭示其形成機理及時空變化特點或規律的。之所以出現這種情況，是因為人們對這類自然現象的觀測還不夠全面、不夠密集、不夠精確。設想一旦觀測技術和方法的進步能獲得自然現象的全面、密集、精確的觀測數據，人們借助這樣的觀測數據就能加深對自然現象的認識，進而達到揭示其形成機理及時空變化特點或規律的目的。通過對自然現象的觀測獲得的數據原本就是其形成機理及時空變化特點或規律的記錄，因此，只要積累了全面、密集、精確的對自然現象的觀測數據，利用這樣的數據來認識、揭示自然現象的形成機理和時空變化特點或規律是順理成章的。在水文學研究中，當采用實驗、理論、仿真等范式遇到困難時，選擇數據密集范式是一種必然。據此產生的新水文學可稱為數據水文學。

在水文學的發展歷史上，曾經有一種觀點，一門學科的發展如果強烈地依賴于觀測數據，一般就認為它缺乏理論性或理論水平不高。現在看來，這是一種偏見。在觀測技術和方法越來越先進、觀測數據呈爆炸式增加的時代，唯有在海量數據的支持下，實驗、理論、仿真、數據密集等范式的互補融合，才能解決更復雜的科學問題，才是最高的理論水平。這應該是水文學發展可選擇之路。

6 結 語

世界是物質的，也是數據的。自然現象的形成和變化都會留下蹤跡，并可被觀測，最終都可以用數據的形式記錄下來。因此，密集的觀測數據本質上是自然現象形成機理和時空變化特點或規律的精細且不失真的描述，其中必然隱藏著自然現象形成機理和時空變化特點或規律。但僅憑人類的感官來感知并獲得這樣的數據是十分有限的，一般不可能對復雜自然現象進行深入認識。科學技術發展到今天，人們對自然現象進行觀測的技術和方法有了巨大的進步，可以替代或延伸人類感官的科學儀器儀表不斷發明，精度不斷提高；搭載這些儀器儀表的工具不僅已進入太空，而且正在進入地球的每個角落；觀測數據呈爆炸式增加。因此，直接借助密集數據精細、精確地描述自然現象時空分布，揭示自然現象形成機理和時空變化特點或規律已不再是遙遠的夢想。從這個意義上說，數據密集范式出現在當代，既是必然，是進步，也是回歸。

水文現象的復雜性，使得實驗范式受到極大限制，理論和仿真范式也面臨一些難以克服的困難，但卻能與數據密集范式對上號。事實上，水文學發展史中已有這方面的記載，例如：世界上兩大自然災害帶的揭示[19],胡煥庸[20]線及其與中國400 mm等雨量線基本一致的發現，蓄滿產流模式的發明[21],Mushingum法理論的建立[22]等無不閃耀著數據密集范式的光輝。水文學遇上數據密集范式實屬千載難逢，抓住這個機遇，發展數據水文學，是當代水文學家的責任擔當。

水文學的發展已入佳境。未來的水文學將是物理水文學、隨機水文學、仿真水文學和數據水文學相互補充、融合發展的水文學。