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②基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用
①最新DSSAT作物模型建模方法及应用
DSSAT模型内核算法是基于Fortran语言开发的，软件界面是基于C++进行开发。了解和熟悉DSSAT模型的关键算法和软件的操作是学习DSSAT模型的基础。此外，想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Python是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言，在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。
实践部分从DSSAT模型算法和模型软件两个方面熟悉掌握DSSAT模型的使用，进阶部分学习如何利用Python程序语言来快速使用DSSAT模型，让大家不需要使用界面操作就可以快速批量运行DSSAT模型，方便各个领域可以更好地交叉融合、扩展应用。
精选大量作物模型应用案例，全程干货，全面熟悉DSSAT这一综合型农业生态系统模型，提高学员模型应用能力、数据分析和图表制作技能。如果你是资深模型爱好者，可以进一步熟悉各个模块的相关算法；如果你是个模型入门者，将让你体验一键模拟的乐趣。
专题一 DSSAT模型与高级应用
1.作物生长模型的概念
2.作物生长模型的发展现状
3.DSSAT模型的开发历程
4.DSSAT模型的模块及模拟流程
5.作物生长模型的前沿应用
作物生长模型的算法改进
作物生长模型站点尺度和栅格尺度的模拟
作物生长模型与机器学习的集成
作物生长模型与遥感、表型数据的同化
专题二 DSSAT模型安装与编译
1.DSSAT模型操作
1)DSSAT的安装
2)DSSAT模型操作界面讲解
2.DSSAT模型源码操作与编译
1)DSSAT模型源码安装
2)DSSAT源码的介绍与修改
3)DSSAT源码的编译
专题三 DSSAT气象文件准备DSSAT自带的气象数据的准备
1)DSSAT气象文件的介绍
2)日照转辐射算法
3)DSSAT气象文件转化
专题四 DSSAT模型的物候发育模块DSSAT生育期算法
1）DSSAT模型的生育期尺度
2）DSSAT模型的积温计算
3）DSSAT模型的生育期算法
4）DSSAT模型的生育期影响因子及算法
专题五 DSSAT土壤文件准备
1.DSSAT模型的土壤输入参数
2.DSSAT模型土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
3.DSSAT模型土壤输入文件准备
专题六 DSSAT土壤水-碳-氮模块
1.DSSAT模型的土壤模块
2.DSSAT模型土壤水分模块的主要算法
3.DSSAT模型土壤养分动态过程模拟及N2O排放的模拟
1）氮素的矿化和固定过程
2）氮素的硝化作用与反硝化作用
3）土壤N2O的模拟
4）土壤磷动态与模拟
4.DSSAT模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟
1）土壤碳库模型的发展历程
2）土壤碳的周转模型
3）土壤CO2排放和土壤有机碳的模拟
专题七 DSSAT管理文件准备
1.DSSAT模型的农田管理措施的准备
1）DSSAT模型播期和播种密度设置
2）DSSAT模型施肥设置（化肥+有机肥）
3）DSSAT模型的灌溉设置
4）DSSAT模型秸秆还田设置
2.DSSAT模型的作物生长模拟
1）光温潜在产量的模拟
2）不同管理措施下作物生长的模拟
专题八 DSSAT作物生长模拟算法
1.DSSAT模型光合生产和物质分配算法
2.DSSAT模型产量形成算法
3.DSSAT模型养分吸收、分配和养分效应算法
4.DSSAT水分效应算法
专题九 DSSAT作物参数设置和优化
1.DSSAT模型的主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2.DSSAT软件自带的参数优化方法
3.DSSAT软件自带的参数敏感性分析方法
专题十 DSSAT模型结果分析与模型评价
1.对DSSAT模拟的模拟结果进行分析
2.对模拟结果的进行模型评价
3.对模型的结果进行做图
专题十一 更多案例模拟与疑难解答
1.不同作物、不同情景的模拟
2.实例回顾、训练、巩固
②基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用
专题一 Python语言与数据科学
1.Python语言与数据科学
1)python语言发展脉络
2)Python语言在作物模型中的应用
2.Python软件安装及入门
1)Anaconda软件安装
2)Python库的安装与基本语法
3)Python的字符操作与正则表达式
4)Python的数据清洗与存储
5)各种数据格式的读写及操作
专题二 Python准备DSSAT气象文件
1.Python操作和准备气象文件
1）DSSAT气象文件的编写分析
2）使用Python编写DSSAT气象文件
3）日照转辐射算法的编写
4）DSSAT气象文件的批量转化
专题三 Python准备DSSAT土壤文件
1.DSSAT模型的土壤模块及土壤输入参数
2.使用Python近似估算土壤输入参数
3.使用Pyhon语言操作和准备土壤输入文件
4.使用Python快速批量生产土壤文件
5.使用Python调用全球土壤数据库的数据并转化成DSSAT土壤文件
专题四 Python准备DSSAT管理文件
1.使用Python对农田管理措施（播期、密度、施肥、灌溉、有机肥、秸秆还田等）进行设置
2.使用Python进行管理文件批量准备（只需要填写excel，就能批量模拟）
专题五 Python准备DSSAT参数文件及批量模拟文件
1.DSSAT模型的主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2.主要的参数优化方法
3.使用Python语言进行参数文件准备
4.使用Python语言对批量模拟文件的编写
专题六 Python对模拟结果进行数据清洗、整理
1.使用Python读取DSSAT文件的模拟结果
2.对模拟结果进行数据清洗、分类和整理
专题七 Python对模拟结果进行数据分析及绘图
1.使用Python对模拟结果进行分析
2.使用Python计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3.使用Python对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
③R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用
专题一 DSSAT模型的高级应用
1.作物模型的概念
2.DSSAT模型发展现状
3.DSSAT与R语言的安装与介绍
4.DSSAT模型的高级应用案例
5.R语言在作物模型参数优化中的应用
6.R语言在作物模型全球栅格模拟中的应用
7.R语言在作物模型结果分析和数据可视化中的应用
专题二 R语言与数据科学
1.R语言与数据科学
1)R语言发展脉络
2)R语言数据操作技巧
3)R语言在作物模型中的应用
2.R语言编程技巧数据操作
1)R与工作目录
2)R的数据类型及结构
3)R中各数据类型的赋值与操作
4)各种数据格式的读写及操作
专题三 DSSAT模型高级应用技巧
1.DSSAT模型操作
1)DSSAT的安装
2)DSSAT模型操作界面讲解
2.DSSAT模型源码操作与编译
1）DSSAT模型源码安装
2）DSSAT源码的介绍与修改
3）DSSAT源码的编译
专题四 R语言准备DSSAT气象文件
1.DSSAT自带的气象数据的准备
2.R语言操作和准备气象文件
1）DSSAT气象文件的介绍
2）日照转辐射算法的编写
3）DSSAT气象文件的编写
专题五 R语言准备DSSAT土壤文件
1.DSSAT模型的土壤模块及土壤输入参数
2.DSSAT模型土壤水分-氮素-有机碳模块的主要算法
3.DSSAT模型土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
4.使用R语言操作和准备土壤输入文件
5.DSSAT模型全球土壤数据库的使用
专题六 R语言准备DSSAT管理文件
1.DSSAT模型的农田管理措施（播期、密度、施肥、灌溉、有机肥、秸秆还田等）的介绍
2.使用R语言进行管理文件批量准备（只需要填写excel，就能批量模拟）
专题七 R语言准备DSSAT参数文件及批量模拟文件
1.DSSAT模型的主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2.主要的参数优化方法
3.使用R语言进行参数文件准备
4.使用R语言对批量模拟文件的编写
专题八 R语言对模拟结果进行数据清洗和整理
1.使用R语言读取DSSAT文件的模拟结果
2.对模拟结果进行数据清洗、分类和整理
专题九 R语言对模拟结果进行数据分析及绘图
1.使用R语言对模拟结果进行分析
2.使用R语言计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3.使用R语言对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
附加
学员根据科研或生产实际，提供数据，集体讨论DSSAT的高级应用方案
提供若干附加材料，包括典型论文、其它软件以及学习材料
实例回顾、训练、巩固
④WOFOST模型与PCSE模型应用
WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOFOST积累了大量的实验数据，可用于验证模型的准确性，使其成为决策支持和政策分析的有力工具。PCSE是用Python编写的，这使得它易于学习和使用，尤其是对于具有Python编程经验的用户。PCSE是开源的，用户可以自由访问和修改其代码，以满足特定需求；PCSE可以与其他Python库和工具集成，使其更容易与数据科学工作流程和其他农业相关工具进行集成。选择使用哪个模型取决于具体的应用场景、用户的技能水平以及可用数据和计算资源。
本教程将围绕两个模型运行展开，包括：数据准备，模型参数解读与设置，模型运行与结果输出，模型结果解读与决策支持等内容。将学会如何使用WOFOST和PCSE这两个农业生产模型进行作物生长模拟，了解不同农作物的生长过程、对环境的响应以及如何进行模拟预测；使你深入了解作物的生长、发育和生态需求，包括光合作用、水分需求、营养吸收等；以帮助你在农业决策中更准确地评估不同因素的影响，如何根据气象、土壤和作物特性做出更明智的决策，例如何时种植、如何灌溉和施肥等；在模型应用过程中，你将需要处理和整理农田相关的数据，这有助于提高你的数据处理和分析能力；同时，你还会学习如何运用模型进行科学研究，如何设置实验和模拟，以及如何解释和分析模型结果。我们将为你提供一系列与农业生产模拟和科学研究相关的技能，这些技能可以在农业、科研和决策支持等领域中发挥作用。
第一章 理论基础 农作物生长模型概述
第二章 数据准备：气象数据、土壤数据、农田管理信息、作物参数、处理和准备数据的方法
第三章 WOFOST模型基础
第四章 PythonCropSimulationEnvironment
详情点击链接查看WOFOST模型与PCSE模型应用-CSDN博客使用WOFOST和PCSE这两个农业生产模型进行作物生长模拟，了解不同农作物的生长过程、对环境的响应以及如何进行模拟预测；使你深入了解作物的生长、发育和生态需求，包括光合作用、水分需求、营养吸收等；以帮助你在农业决策中更准确地评估不同因素的影响，如何根据气象、土壤和作物特性做出更明智的决策，例如何时种植、如何灌溉和施肥等https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132520904?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源★
⑤基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟
APSIM模型内核算法是基于Fortran语言开发的，软件界面是基于C#进行开发，组件式驱动，各个模块可以自由组合。了解和熟悉APSIM模型的关键算法和软件的操作是学习APSIM模型的基础。此外，想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。R语言是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言，APSIM模型开发了许多R语言辅助包，在APSIM模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟，参数优化和结果分析上都发挥着重要的作用。
辅助提高作物模型工作者的APSIM模型使用技术，系统学习如何利用R语言来快速使用APSIM模型。精选大量作物模型应用案例，全程干货，让学员全面熟悉APSIM这一综合型农业生态系统模型，提高学员模型应用能力、数据分析和图表制作技能。如果你是资深模型爱好者，可以进一步熟悉各个模块的相关算法；如果你是该模型入门者，将让你体验一键模拟的乐趣。
专题一 APSIM模型应用与R语言数据清洗
专题二 APSIM气象文件准备与R语言融合应用
专题三 APSIM模型的物候发育和光合生产模块
专题四 APSIM物质分配与产量模拟
专题五 APSIM土壤水平衡模块
专题六 APSIM土壤碳、氮平衡模块
专题七 APSIM土壤碳、氮平衡模块
专题八 APSIM农田管理模块与情景模拟
专题九 APSIM模型Next Generation（NG）版本
专题十 APSIM模型参数优化和结果分析与模型评价
专题十一 APSIM模型源代码解析
详情点击链接查看
⑥遥感数据与作物模型同化应用
基于过程的作物生长模拟模型DSSAT是现代农业系统研究的有力工具，可以定量描述作物生长发育和产量形成过程及其与气候因子、土壤环境、品种类型和技术措施之间的关系，为不同条件下作物生长发育及产量预测、栽培管理、环境评价以及未来气候变化评估等提供了定量化工具。但是，当作物生长模型从单点研究发展到区域尺度应用时，由于空间尺度增大而出现的地表、近地表环境非均匀性问题，导致模型中一些宏观资料的获取和参数的区域化方面存在很多困难，模型模拟结果也会存在很大的不确定性，而遥感信息在很大程度上可以帮助作物生长模型克服这些不足。
国产卫星（如HJ、GF、ZY）、MODIS、Landsat、Sentinel-2等遥感数据是进行大范围作物生长状态监测的有效手段；作物生长模型能够利用环境因素模拟作物生长过程，揭示作物生长发育的原因与本质。随着科学技术发展和农业应用需求的驱动，数据同化方法将遥感数据与作物生长模型相结合，监测作物长势及预测作物产量，是当前农业信息技术应用研究的重要内容和发展趋势之一。二者结合既能提供宏观监测信息，又可动态反映作物生长发育过程，有利于实现优势互补，提升应用潜力。
目前在基于数据同化方法耦合遥感与作物模型开展作物估产方面，尚未有成熟的商业软件面世，本教程旨在帮助学员掌握遥感与作物模型同化的基础知识，与传统的作物遥感监测方法的区别与联系，采用"理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动"相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地分析数据同化方法在作物长势监测及产量估算应用时需要掌握的经验及编程技巧，以便解决农业生产科研中的相关科学问题。
本次教程主要涉及遥感数据与作物模型同化建模中的遥感数据、PROSAIL模型、DSSAT模型、参数敏感性分析、数据同化算法、模型耦合、精度验证等主要环节。
专题一 遥感基础理论知识
专题二 作物长势监测与产量估算国内外研究进展
专题三 Fortran编程语言
专题四 作物参数遥感反演基本原理
专题五 PROSAIL模型
专题六 参数敏感性分析
专题七 遥感反演过程中的代价函数求解问题
专题八 基于查找表方法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
专题九 基于优化算法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
专题十 作物模型程序化表达与运行
专题十一 作物模型与遥感数据同化建模原理
专题十二 作物模型与遥感反演值同化建模的程序化实现（第一种方式）
专题十三 作物模型与遥感反射率同化建模的程序化实现（第二种方式）
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更多应用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...最新基于Citespace、vosviewer、R语言文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作方法-CSDN博客通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索数据下载、软件使用等八个专题详细讲解，让学员系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识；熟练掌握Citespace和vosviewer及R语言文献可视化分析技术；最终实现从主题确定、数据分析绘图、文章框架与写作，全流程掌握一篇文献信息可视化分析报告（论文）的思路逻辑与技术方法。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/131889523?spm=1001.2014.3001.5502让GPT成为您的科研加速器丨GPT引领前沿与应用突破之GPT4科研实践技术与AI绘图-CSDN博客GPT对于每个科研人员已经成为不可或缺的辅助工具，不同的研究领域和项目具有不同的需求。如在科研编程、绘图领域。让大量科研学者融合学科应用，积累技术经验，让学习不盲从，让GPT成为您真正的科研助手。您准备开始学习了吗？
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