作物模型的未来:DSSAT与机器学习、遥感及多尺度模拟的融合

随着数字农业和智慧农业的发展,基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。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。

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

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

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

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 --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N 2 O排放的模拟

1)氮素的矿化和固定过程

1)氮素的硝化作用与反硝化作用

2)土壤N2O的模拟

3)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

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

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 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

3 答疑与讨论

点赞+关注

相关推荐
阿杰学AI10 小时前
AI核心知识38——大语言模型之Alignment(简洁且通俗易懂版)
人工智能·安全·ai·语言模型·aigc·ai对齐·alignment
xier_ran10 小时前
关键词解释:对比学习(Contrastive Learning)
人工智能·深度学习·学习·机器学习·对比学习
Jay200211110 小时前
【机器学习】27 异常检测(密度估计)
人工智能·机器学习
ziwu10 小时前
【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·深度学习·图像识别
AI即插即用10 小时前
即插即用系列 | CVPR SwiftFormer:移动端推理新王者!0.8ms 延迟下 ImageNet 78.5% 准确率,吊打 MobileViT
图像处理·人工智能·深度学习·目标检测·计算机视觉·cnn·视觉检测
得贤招聘官11 小时前
AI招聘:HR领域的智能化变革与行业趋势
人工智能
ziwu11 小时前
【中草药识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·深度学习·图像识别
c#上位机11 小时前
halcon图像去噪—导向滤波
图像处理·人工智能·计算机视觉·c#·halcon
行云流水200011 小时前
青少年编程学习:考级与竞赛结合提升能力的方法
人工智能·学习·青少年编程