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

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。因此为辅助提高作物模型工作者的DSSAT模型使用技术我们举办了作物模型高级应用实战技术培训班培训分为实践课程和进阶课程。实践课程将从DSSAT模型算法和模型软件两个方面熟悉掌握DSSAT模型的使用。进阶课程将学习如何利用Python程序语言来快速使用DSSAT模型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。本次培训我们精选大量作物模型应用案例全程干货让参训学员全面熟悉DSSAT这一综合型农业生态系统模型提高学员模型应用能力、数据分析和图表制作技能。如果你是资深模型爱好者这次培训可以进一步熟悉各个模块的相关算法如果你是个模型入门者这次培训将让你体验一键模拟的乐趣。专题一、Python语言与数据科学1 Python语言与数据科学1)python语言发展脉络2)Python语言在作物模型中的应用2 1 Python软件安装及入门1)Anaconda软件安装2)Python库的安装与基本语法3)Python的字符操作与正则表达式4)Python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 Python操作和准备气象文件1DSSAT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4DSSAT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11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