Jupyter Notebooks to demonstrate RHESsys model on Coweeta sub18 in HydroShare

Hydrologic models are growing in complexity: spatial representations, model coupling, process representations, software structure, etc. New and emerging datasets are growing, supporting even more detailed modeling use cases. This complexity is leading to the reproducibility crisis in hydrologic modeling and analysis. We argue that moving hydrologic modeling to the cloud can help to address this reproducibility crisis.
- We create two notebooks:
1. The first notebook demonstrates the process of collecting and manipulating GIS and Time-series data using GRASS GIS, Python and R to create RHESsys Model input.
2. The second notebook demonstrates the process of model compilation, simulation, and visualization.

- The first notebook includes:
1. Create Project Directory and Download Raw GIS Data from HydroShare
2. Set GRASS Database and GISBASE Environment
3. Preprocessing GIS Data for RHESsys Model using GRASS GIS and R script
4. Preprocess Time series data for RHESsys Model
5. Construct worldfile and flowtable to RHESSys

- The second notebook includes:
1. Download and compile RHESsys Execution file
2. Simulate RHESsys model
3. Plotting RHESsys output

水文模型正日益复杂化：空间表示、模型耦合、过程表征、软件结构等。新兴和不断增长的数据库正支持更加细致的建模应用案例。这种复杂性导致水文模型与分析的复现性危机。我们认为，将水文模型迁移至云端有助于解决这一复现性危机。
- 我们创建了两个笔记本：
1. 第一个笔记本展示了利用 GRASS GIS、Python 和 R 收集和操作 GIS 和时间序列数据的过程，以创建 RHESsys 模型输入。
2. 第二个笔记本展示了模型编译、模拟和可视化的过程。

- 第一个笔记本包括：
1. 创建项目目录并从 HydroShare 下载原始 GIS 数据
2. 设置 GRASS 数据库和 GISBASE 环境变量
3. 使用 GRASS GIS 和 R 脚本预处理 GIS 数据以供 RHESsys 模型使用
4. 预处理时间序列数据以供 RHESsys 模型使用
5. 为 RHESSys 构建世界文件和流表

- 第二个笔记本包括：
1. 下载并编译 RHESsys 执行文件
2. 模拟 RHESsys 模型
3. 绘制 RHESsys 输出图