全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用

SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。

专题一、SWAP模型介绍及数据要求

1.SWAP模型理论框架

2.Richard方程与水分循环

3.溶质输运与土壤温度计算

4.作物生长模块

5.模型输入数据要求

6.模型应用范围与实例

7.与其它类似模型的比较(优缺点)

专题二 数据制备与模型运行 【讲解+实践】

1.气象数据制备

2.土壤数据制备

3.农作物参数详解

4.灌溉的输入

5.其它情况处理(降雪等)

5.模型输出分析

案例1:牧草 生长模拟

案例2: 春小麦生长模拟与 灌溉 需水分析

专题 三、 基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化 讲解+案例实践

1.R语言中调用SWAP模型

2.敏感性分析方法(Morris方法)

3.优化及启发式优化算法理论

4.贝叶斯优化方法

案例3:基于 遗传算法SWAP 模型参数自动优化

案例 4 :SWAP 参数敏感性 代码分析

案例5: 基于 贝叶斯优化的SWAP模型 自动优化

专题 四、 基于Fortran 源代码 分析 讲解+案例实践

1.现代Fortran基础

2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)

3.SWAP模型代码特点及结构分析

案例6:模型入口分析

案例7:模型主要计算功能实现

专题 气候数据降尺度与 变化 影响分析 讲解+案例实践

1.CMIP计划及下载

2.气候数据降尺度方法

3.未来气候数据的生成(基于CMIP5及CMIP6)及其输入

案例8: 基于 R语言 的降尺度方法

案例9:不同未来 气候情景 水稻生产的影响分析

专题 六、 AI 语言模型在建模中的应用

1.各类大语言模型的优点与缺点分析

2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件

3.本地大语言模型及知识库的简单配置

4.对于(水环境、水文及农业)模型研究者在大语言模型上的发展方向建议

案例10:运用 大语言模型解释模型输入参数

案例11: 运用大语言模型辅助 生成 输入文件

案例12:运用 大语言模型 注释及 编写代码

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