特點
與傳統模型相比，基於物理過程的分散式水文模型分散式可以更加準確詳細地描述流域內的水文物理過程，獲取流域的信息更貼近實際。二者具體的區別在於處理研究區域內時間、空間異質性的方法不一樣：分散式水文模型的參數具有明確的物理意義，它充分考慮了流域內空間的異質性。採用數學物理偏微分方程較全面地描述水文過程，通過連續方程和動力方程求解，計算得出其水量和能量流動。
尺度問題、時空異質性及其整合
尺度問題指在進行不同尺度之間信息傳遞（尺度轉換）時所遇到的問題。水文學研究的尺度包括過程尺度、水文觀測尺度、水文模擬尺度。當三種尺度一致時，水文過程在測量和模型模擬中都可以得到比較理想的反應，但要想三種尺度一致是非常困難的。
尺度轉換就是把不同的時空尺度聯繫起來，實現水文過程在不同尺度上的銜接與綜合，以期水文過程和水文參數的耦合。所謂轉換，包括尺度的放大和尺度的縮小兩個方面，尺度放大就是在考慮水文參數異質性的前提下，把單位面積上所得的結果套用到更大的尺度範圍的模擬上，尺度縮小是把較大尺度的模型的模擬輸出結果轉化為較小尺度信息。尺度轉換容易導致時空數據信息的丟失，這一問題一直為科學家所重視，卻一直未能得到真正解決，這也是當今水文學界研究的熱點和難點。
尺度問題源於目前缺乏對高度非線性的水文學系統準確的表達式；於是對於一個高度非線性的、且沒有表達式的系統，人們用“分散式”方法來“克服”它。然而事實上，無論是“subwatersheds”是“rid Cells”其內部仍然是非線性的且沒有表達式。但是，人們認為他們是“均一”的，於是就產生了尺度問題。比如，自然界中水文參數存在很大的時間、空間異質性，野外實驗證明，傳統上認為在“均一”單元，且屬於同一土壤類型的小尺度土地上，其水力傳導度的變化範圍差異可以達到好幾個數量級。
在分散式水文模型MIKESHE中，處理的最有代表性的尺度問題就是模擬不飽和帶的垂向水分運動，Richards方程用到的水力參數是由實驗室對野外採集回來的少量未擾動的土壤樣品測量而得，然而，對解析度低（計算格線比較大）的單元格，用一個參數值來表示起土壤的水力參數肯定是不夠的，除非該格線內土壤質地絕對均一，而這顯然是不大可能的。
解決尺度轉換的問題還應該在以下幾方面的深入研究：研究水文過程在不同尺度間的聯繫、影響與相互作用，以及不同尺度水文循環規律，用不同解析度的空間數據表達各個尺度水循環的物理過程。改良水文數據的獲取方式、處理方法，提高數據的精度。研究水文過程在不同尺度上的適用性及其不同的影響因素。
水文模型模擬的主要任務之一就是將小於模型計算空間尺度的水文異質性特徵整合在計算單元格之中，以達到對水文物理過程的準確模擬。傳統的集總式模型都是建立在水文環境不變這一基本假設之上，而在分散式模型中，空間異質性通過模行深入探討，水文參數的空間分布尺度不確定等。在當今的分散式水文模型中，各種參數由實驗數據得來，每個計算單元的水文異質性特徵被不同程度地概化或單一化處理，所以其“分布性”不徹底，水文物理過程的描述也不是百分之百的詳盡，因此並未從根本上解決尺度的轉換問題。
但是，能實時收集大容量面上信息的遙感技術和具有管理、分析、處理大容量空間屬性數據的地理信息系統技術的發展，為找到適合不同尺度流域的分散式水文模型的模型結構及主要參數提供了可能，實現尺度轉換也許只是時間問題。
計算域的離散（計算單元的劃分）
分散式水文模型計算域的離散，即對流域內空間異質性描述方法，是為了更實際地反映影響流域整個水文循環的因素（地形、土壤類型、植被、降水、氣溫、輻射、人類活動氣候變化等），方便與GIS技術集成，從而有效的利用遙感（RS）數據，分散式水文模型將研究流域劃分成若干單元（單元也可進一步細分），極大的方便了對水文過程數值模擬和計算。王中根等、張志強、萬洪濤從不同的角度介紹了流域離散的基本原理，以及目前流行的水文模型離散計算單元的的方法。
目前，劃分基本計算單元的方法主要有以下四種：柵格單元（grid cell）、坡面單元（hill-slop discretization element）、自然子流域單元（subwatershed）、以及回響單元（hydrological response unit）。
1、基於柵格單元（grid cell）的劃分
將研究流域劃分為若干個大小相同的矩形格線，並將不同參數賦予各格線單元，這種方法在分散式水文模型里套用的比較普遍。格線的大小視情況而定，對於較小的實驗流場或小流域直接用DEM格線劃分，多為20m×20m或50m×50m等。該類方法在一些小尺度的基於物理過程的分散式參數水文模型（SHE模型，MIKESHE模型等）中比較流行。針對模擬幾十萬到幾百萬平方公里的大流域的一些大尺度分散式水文模型，通常將研究區域劃分為1km×1km或更大的格線。每個格線單元根據DEM解析度和模型精度要求，又可分為更小的格線即亞格線。以柵格單元劃分流域，格線大小要符合流域實際（地形、地貌氣候）以及要求輸出結果的精度的要求，如果單元格過小，單元格數量過多，就會增加計算機負荷，反之，如果單元格過大，解析度降低，單元格上的上的代表值就不能夠完全覆蓋整個單元格的全部信息，導致部分屬性數據丟失。事實上，同上文中尺度問題所述，各個尺度大小的格線都有異質性問題，而如果無限的劃分亞格線會對資料、數據提出更高的要求，這顯然是不現實的。在流域詳細資訊短缺時，對亞格線尺度的異質性描述可採用統計特徵分布的方法。
2、基於坡面單元（hill-slop discretization element）
此法將一個矩形坡面作為分散式水文模型的最小計算單元。首先，根據 DEM進行河網和子流域的提取。然後，基於等流時線的概念，將子流域分為若干條匯流網帶。在每一個匯流網帶上，圍繞河道劃分出若干個矩形坡面。在每個矩形坡面上，根據山坡水文學原理建立單元水文模型，進行坡面產匯流計算。最後，進行河網匯流演算。上文中提到的IHDM（64，66）（Institute of Hydrology Distributed Model）模型的計算單元劃分就採用這種離散方法。
3、基於自然子流域（subwatershed）的劃分
將研究流域按自然子流域的形狀進行離散，也是分散式水文模型中常用的做法之一。利用GIS軟體能夠自動、快速地從DEM中進行河網的提取和子流域的劃分。將子流域作為分散式水文模型的計算單元，單元內和單元間的水文過程十分清晰，而且單元水文模型很容易引進傳統水文模型，從而簡化計算。依情況而定，子流域還可以根據需要進行更細的劃分。
4、水文回響單元方法（（hydrological response unit）
除了上述的三種最為常見的流域離散方法外，另外還有水文回響單元方法（hydrological response unit，HRU）。SWAT模型是一個典型代表，該模型將大的流域細分成性質相似的小區域，然後分析各小區域與整體的相互作用和相互影響，用聚類方法從地圖中消去小的或無關的地理特徵，將詳細的信息聚類成概化的值，使整個流域概化成性質相近的子流域。以及分組回響單元GRU（Grouped Response Unit）、聚集模擬單元ASA（Aggregated Simulation Area）以及水文相似單元HSU（Hydrological Similar Unit）等多種，當然，根據需要也可以是相互間多種的組合，如自然子流域和單元格線相結合的方法等。
參數率定
分散式水文模型的參數率定（parameters calibration）是在適當範圍內，調整模型參數，使模型的預測結果更加接近觀測數據。通常以流域出口斷面流量為初步校準對象，通過調參，使出口斷面流量模擬結果與實測數據接近，以期得到一套最佳化的參數。在此基礎上，模擬計算流域內各個水文過程比如非飽和帶土壤水分動態變、化地下水運動等。
進行參數率定即通過率定校準模型的參數主要解決空間異質性問題，有效的觀測尺度通常小於模型參數所在的尺度，比如水力傳導度（k）。過去關於參數校準的研究提出了許多關於最優參數的方法。參數率定的方法分為兩種：1）人工調試法，比較常見，適合參數較少、計算單元簡單的分散式水文模型；2）按照一定的規則機制，採用目標函式法。人工調試法，是依靠用戶人為方法或依靠某些計算最優法則，模型運行一次，參數值就調整一次，直到得到最優參數。在水文模擬參數校準過程中，目標函式法很常見，它是檢測水文模型模擬結果與有效水文觀測值相吻合程度的一種方法，其本質是由一個或多個目標函式共同構造的參數空間（超立方體、超橢球體）上尋求峰值，即各種目標函式的最佳交匯點。其中，多目標參數率定是用不同的目標函式衡量某個單獨的水文過程描述。當然，由多個複雜目標函式構成多維參數空間很難可視化，但往往能從中尋找到最接近真實的參數值。
Henrik2003年對分散式水文模型MIKESHE進行了多目標參數率定，建立一套通用的水文模型參數率定方法，即首先模型參數化，然後確定率定原則、選擇合理的最佳化運算方法，再將多目標函式利用Pareto最佳化解分兩步集成單目標函式，最後與人工經驗率定參數模擬結果相比，表明：對於徑流模擬，這種最佳化解效果更好，而對地下水模擬，二者差別不大。
目前，伴隨模型方法、自動微分理論以及kalman濾波方法已經用於分散式水文模型的參數率定和實時更新。隨著分散式水文模型被廣泛地套用，參數校準成為一個必要課題，越來越受到學術界和研究者的重視。
模型的確認（model validation）是將一套新輸入數據輸入參數率定後的模型，進行模擬。更為確切的表達應該是模型的評價（model evaluation）或模型試驗（model experience）。
展望
分散式物理模型已經有二十幾年的歷史，隨著各種相關科學和技術的進步和完善，分散式水文模型已成為流域水文模擬的重要發展趨勢，是建設“數字流域”的重要工具。相對傳統的水文模型而言，分散式水文模型是一種意識、理論上的創新和進步。當然，由於受到技術等原因的制約，分散式水文模型目前的套用還存在一定的問題，比如尺度轉換、空間參數率定、以及在實際流域模擬中的數值算法的有效性和穩定性等問題。這需要從事水文研究特別是水文模型研究的學者更加深入的學習和理解水文的過程機制，更細緻完善進行水文的過程描述，更加主動的去學習與水文研究相關的科學和套用技術。
