地学应用建模时，需要根据应用目的、数据特点、研究区特点等设置合适的算法和参数，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，因此现有地学建模工具尚难以利用这类知识支持自动建模，而非本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。
　　秦承志研究小组以数字地形分析领域为例，提出了一套基于案例的应用适配性知识表达和推理方法，以利用文献中实际应用案例所蕴含的该类知识。初步应用评价实验表明，该方法可有效地为新的应用问题提供解决方案，同时定量给出了解决方案的不确定性。该方法通过与目前已有的具有可视化建模功能的工具软件相结合，可增强工具软件的自动建模功能，降低用户（尤其是非专业用户）的建模难度。
　　研究成果近期发表在《Hydrology and Earth System Sciences》上。
　　Qin C-Z, Wu X-W, Jiang J-C, Zhu A-X. Case-based knowledge formalization and reasoning method for digital terrain analysis - application to extracting drainage networks. Hydrology and Earth System Sciences, 2016, 20: 3379-3392. doi:10.5194/hess-20-3379-2016.
　　(http://www.hydrol-earth-syst-sci.net/20/3379/2016/ )