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。
点击查看原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247537128&idx=5&sn=b49e3489e74e06c4c78790caa9d8b217&chksm=ce64bb03f9133215dbf74b56525bdd9ee09d7352315a98fc4ede0ebfa84c5e9a3da878370d42&token=883947463&lang=zh_CN#rd
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
- 作物生长模型的概念
- 作物生长模型的发展现状
- DSSAT模型的开发历程
- DSSAT模型的模块及模拟流程
- 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
- DSSAT的安装
- DSSAT模型操作界面讲解
2 DSSAT模型源码操作与编译
- DSSAT模型源码安装
- 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
- DSSAT气象文件的介绍
- 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
- DSSAT模型的生育期尺度
- DSSAT模型的积温计算
- 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
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
- 氮素的矿化和固定过程
- 氮素的硝化作用与反硝化作用
- 土壤N2O的模拟
- 土壤磷动态与模拟
- 土壤碳库模型的发展历程
- 土壤碳的周转模型
- DSSAT模型播期和播种密度设置
- DSSAT模型施肥设置(化肥+有机肥)
- DSSAT模型的灌溉设置
- DSSAT模型秸秆还田设置
2 DSSAT模型的作物生长模拟
- 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
- python语言发展脉络
- Python语言在作物模型中的应用
2 1 Python软件安装及入门
- Anaconda软件安装
- Python库的安装与基本语法
- Python的字符操作与正则表达式
- Python的数据清洗与存储
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气象文件的编写分析
- 使用Python编写DSSAT气象文件
- 日照转辐射算法的编写
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)
专题八
- 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
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