当前全球温室气体大幅升高，过去170年CO2浓度上升47%，这种极速变化使得物种和生态系统的适应时间大大缩短，进而造成全球气候变暖、海平面上升、作物产量降低、人类心血管和呼吸道疾病加剧等种种危害。生态与农业是甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）等温室气体的主要排放源，占全产业排放的13.5%。农田温室气体又以施肥产生的N2O和稻田生产产生的CH4为主，如何对农田温室气体进行有效模拟，不确定性较大。本文将从碳库模拟、机器学习方法、生命周期评价法（LCA）、经验模型和过程模型多个维度详细进行生态与农田温室气体排放的模拟
温室气体排放模拟研究
生态、农田温室气体的前沿应用
控制温室气体排放的关键机制机理
温室气体的试验测量、卫星监测和模拟关键技术
农田温室气体排放的全球数据整合
温室气体排放的时空分布规律
气候变化对温室气体排放的影响
双碳目标下温室气体排放的减排潜力和减排措施
生态与农田碳库模型和土壤呼吸
生态与农田主流碳库分解模型及CO2排放模拟
碳库的概念
一级动力学碳库方程
主流碳库模型及其算法
R语言编写主流碳库模型和土壤呼吸CO2的模拟
使用优化算法（Nelder-Mead、GA、DE、MCMC等）对模型优化
生态与农田CH4和N2O排放模拟算法
CH4排放的模拟算法
甲烷（CH4）排放的过程
CH4排放的模拟研究
能斯特方程和氧化还原点位
过程模型中CH4排放模拟的主流方法和模型
N2O排放的模拟算法
氧化亚氮（N2O）排放的过程（氮素的硝化作用与反硝化作用）
过程模型中N2O排放模拟的主流方法和模型
N2O排放的模拟练习
基于机器学习方法模拟温室气体
机器学习模型模拟温室气体排放
机器学习模型模拟温室气体排放研究进展
不同机器学习的比较
利用机器学习进行全球温室气体排放制图
R语言机器学习模型
R语言机器学习原生包和机器学习模拟框架（Caret）
机器学习特征工程、数据标准化等预处理、交叉验证和模型评价
机器学习的参数优化和超参数寻优
利用机器学习对温室气体排放进行解释
基于生命周期评价法的生态与农田温室气体排放估算
生命周期评价法
生命周期评价法介绍
生命周期排放清单数据库
自下而上的碳排放估算
生命周期研究目标和范围的定义
清单分析
影响评价
结果解释
不同农业活动情景下农田温室气体排放估算
基于过程模型的温室气体排放模拟
DSSAT模型土壤养分动态过程及温室气体排放的模拟
DSSAT模型的CH4模拟
DSSAT模型的N2O模拟
DSSAT模型的CO2模拟
DSSAT模型的总温室气体和作物生产模拟
DSSAT模型的使用（气象、管理、土壤、品种文件的制备）
DSSAT模型温室气体模拟的实操练习
不同农田管理情景下温室气体的模拟
