Các mô hình hệ thống chi tiết của sự hoạt động của vùng thu n−ớc thể hiện phần cuối đối diện của phạm vi mô hình tới các mô hình hàm vận chuyển. Nh−ng mô hình nh− vậy chỉ có thể thực hiện đ−ợc dễ dàng hơn với khả năng của máy vi tính hiện đại.
Sức lực lớn lao của máy tính làm cho việc lựa chọn của số nguyên tắc đỏi hỏi chi tiết nh−ng tính toán dài không còn bị ngăn cản chút nào nữa.
Một mô hình thuỷ văn phân bố thực sự, đòi hỏi sự phát triển của cách giải quyết của một loạt tổng hợp các ph−ơng trình động thuỷ lực khác nhau về không gian và ph−ơng trình dòng chảy các vùng dễ thấm.
Cách giải quyết cho những ph−ơng trình nh− vậy là giá trị giới hạn của các điều kiện giới hạn thể hiện trong một l−u vực tự nhiên thì hiện tại vẫn ch−a thể thực hiện đ−ợc. Do đó việc phân loại những mô hình này là mô hình thông số phân bố chỉ phù hợp trong ph−ơng pháp này.
Trong khi có thể xem loại này nh− là một mức độ giảm của sự hợp lại, thì triển vọng nh− vậy không thể phân biệt sự khác nhau cơ bản giữa hai mô hình có tính triết học này.
Các mô hình có thể đ−ợc phân loại là mô hình phân bố khi chúng sử dụng dữ liệu liên quan đến sự phân bố không gian của sự kiểm soát các biến thế thông số trong sự liên hệ giữa các nguyên tắc của máy tính để tính toán sự ảnh h−ởng của sự phân bố này nên hoạt động không tái tạo. Các mô hình nh− vậy cố gắng làm tăng độ chính xác của sự tái tạo bằng cách bảo vệ những thông tin liên quan đến sự phân bố thực sự của tất cả các quá trình không đồng đều về mặt không gian đã nhận dạng bởi mô hình.
Sự tăng tính chính xác này nếu thực hiện đ−ợc th−ờng xảy ra ở sự tăng tính toán máy tính và nỗ lực chuẩn bị dữ liệu. Một mô hình l−u vực điển hình
của triết học thông số phân bố đã đ−ợc Huggins và Monke (1966) đ−a ra những đặt điểm chính và sau đó đ−ợc Laken và Mornison (1977) mở rộng để kết hợp các quá trình không gây ô nhiễm. Mô hình xác định đó đ−ợc nhận dạng bởi chữ viết tắt ANSWERS, đã dựa trên giả thiết rằng:
"Tại mỗi điểm trong 1 l−u vực có mối quan hệ chính tồn tại giữa tốc độ
dòng chảy và mặt và các thông số này có ảnh h−ởng tới dòng chảy, ví dụ: c−ờng độ m−a, sự thẩm thấu, địa hình, loại đất...."
Một khái niệm quan trọng trong giả thiết trên là khẳ năng ứng dụng của nó trên một “điểm”cơ bản. Để làm giả thiết này có thể sử dụng trên một thang l−u vực thì khái niệm “điểm” phải đ−ợc mở rộng thành một “vùng yếu tố”. Một l−u vực yếu tố đ−ợc xác định là một vùng tiếp giáp nhau trong đó tất cả các thông số thuỷ văn quan trong đều giống nhau.
Một l−u vực đ−ợc làm mô hình đ−ợc khái niệm hoá là tạo bởi một sự lựa chọn của các yếu tố bình ph−ơng, trong khi các giá trị thông số là đồng đều trong mỗi yếu tố, thì chúng đ−ợc phép thay đổi trong một ph−ơng thức không giới hạn giữa các yếu tố. Do đó bất cứ cấp độ nào của khả năng thay đổi không gian trong một l−u vực cũng đ−ợc trình bày một cách dễ dàng.
Khái niệm phân bố này của mô hình ANSERS xuất hiện bởi mối quan hệ toán học cho tất cả các quá trình đã tái tạo khi chúng áp dụng cho một yếu tố trong l−u vực sông. Các mối quan hệ này đều dựa trên mô hình khái niệm đã đ−ợc tóm tắt ở phần đầu của ch−ơng này. Các hệ số cho mối quan hệ này khi đó phải đ−ợc xác định cho mỗi yếu tố. Sự phong phú của các giá trị hệ số giữa các yếu tố xác định các đặc điểm không gian duy nhất cho mỗi vùng thu n−ớc. Phản ứng lựa chọn của mỗi yếu tố riêng lẻ đ−ợc tái tạo bởi sự tổng hợp các công thức liên tiếp xử lý n−ớc chảy thoát từ mỗi yếu tố riêng lẻ nh− dòng n−ớc chảy vào các yếu tố kế tiếp nhau. Đồng thời cũng đ−ợc giả sử là điều khiển đ−ợc bởi các công thức động lực và các công thức Manning đ−ợc sử dụng là mối quan hệ - giai đoạn - l−ợng thoát.
Ưu điểm lớn nhất của ph−ơng pháp mô hình phân bổ là khả năng kết hợp các mối quan hệ thành phần khai triển từ những nghiên cứu “bãi thực nghiệm” nhỏ để có thể suy ra các dự đoán trên một thang l−u vực thành lập từng quá trình riêng lẻ khi các công thức độc lập có thể ứng dụng trên một “điểm” cơ bản và sau đó phụ thuộc vào một số yêu cầu để tổng hợp để tái tạo ảnh h−ởng của các biến đổi không gian và thời gian , sẽ dễ dàng hơn phát triển các hàm trọng sốphức tạp cho các mô hình thống nhất
Các mô hình phân bố có thể đ−ợc mở rộng một cách dễ dàng để kết hợp với nhiều quá trình thành phần và sự tác dụng hỗ trợ nhau của chúng không có sự thay đổi cấu trúc mô hình, Overton (1976). Cũng nh− vậy, các ảnh h−ởng Stochartic, Haan (1977), có thể đ−ợc kết hợp thành mối quan hệ thành phần riêng lẻ trên cơ sở từng bộ phận một.
Một phân tích phân bố rất linh hoạt và có thể làm cho thích nghi với một dãy (rộng) dài t−ơng tự (bề ngoài) nh−ng không phải là các mô hình hoàn toàn khác. Khái niệm của 1 mẩu toạ độ để làm cho phù hợp với ảnh h−ởng không gian đã đ−ợc công bố khá lâu tr−ớc khả năng của máy tính làm cho ph−ơng
pháp trở thành thực tế. Bernad (1936). Solomon và Gupta (1977) đã sử dụng khái niệm toạ độ vùng n−ớc thu cơ bản t−ơng tự nh− mô hình ANSWERS trên một phạm vi thang l−u vực sông. Đ−ơng nhiên, quy luật các yếu tố nhỏ, giống nhau không có khả năng ứng dụng nữa. Kết quả là mối quan hệ thành phần kết hợp vào mô hình là hoàn toàn khác so với mối quan hệ đã khả biến ở các vùng nhỏ hơn.