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。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。
第一章 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
第二章 DSSAT模型安装与编译
1)DSSAT的安装2)DSSAT模型操作界面
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
第三章 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
第四章 DSSAT模型的物候发育模块
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
第五章 DSSAT土壤文件准备
1.土壤输入参数
2.土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
3.土壤输入文件准备
第六章 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
4.DSSAT模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟
第七章 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
第八章 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.产量形成算法
3.养分吸收、分配和养分效应算法
4.水分效应算法
第九章 DSSAT作物参数设置和优化
1.主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2.参数优化方法
3.参数敏感性分析方法
第十章 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
推荐：基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用技术应用
专题一 Python语言与数据科学
1.Python语言与数据科学
①python语言发展脉络②Python语言在作物模型中的应用
2.Python软件安装及入门
①Anaconda软件安装②Python库的安装与基本语法③Python的字符操作与正则表达式④Python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.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.近似估算土壤输入参数
3.操作和准备土壤输入文件
4.快速批量生产土壤文件
5.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.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.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
3.参数文件准备
4.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.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.对模拟结果进行分析
2.计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3.对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
推荐：R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用
R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。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。
第一章 DSSAT模型的高级应用
第二章 R语言与数据科学
第三章 DSSAT模型高级应用技巧
第四章 R语言准备DSSAT气象文件、土壤文件、管理文件
第五章 R语言准备DSSAT参数文件及批量模拟文件
第六章 R语言对模拟结果进行数据清洗和整理
第七章 R语言对模拟结果进行数据分析及绘图
★ 点 击 下 方 关 注，获取海量教程和资源！
↓↓↓