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数字地形分析的应用建模过程中，需要根据应用目的、数据特点、研究区特点等为工作流中每一个分析任务选择合适的算法并相应设置适当的参数。该过程所依赖的领域建模知识(称为“应用适配性知识”)多为经验性、非系统性的专家知识，常常蕴含在实际应用案例中，难以形式化表达。现有数字地形分析工具尚难以利用这类知识支持自动建模，而非地形分析领域专家的用户往往并不具备相应知识，导致应用建模过程困难且易错。本研究提出了一套基于案例的数字地形分析建模应用适配性知识表达和推理应用方法，以利用文献中实际应用案例所蕴含的该类知识。以河网提取为例，进行了应用评价，初步的实验结果表明该方法可有效地为新的应用问题提供解决方案，并定量地给出解决方案的不确定性。该方法通过与工具软件相集成，可实现自动建模，降低用户(尤其是非专业用户)的建模难度。其他地学建模领域中也常面临着类似的应用适配性知识不系统、经验性、难以形式化表达的问题，本研究的思路也适合于这些地学建模领域。