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。
第一部分:DSSAT模型建模实践技术应用内容?
专题一、DSSAT模型与高级应用
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
2 DSSAT模型源码操作与编译
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
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
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
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
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
2?DSSAT模型的作物生长模拟
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
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
3?答疑与讨论(大家提前把问题整理好)
第二部分进阶: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
专题一、Python语言与数据科学
1 Python语言与数据科学
2 1 Python软件安装及入门
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
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
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
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)
专题八
答疑与讨论(大家提前把问题整理好)
?关注科研技术平台获取更多资源
?