全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用

SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。

为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解SWAP模型的原理，有效地运用这一工具，将详细讲解SWAP模型的各个组成部分，包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析，让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理，同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。此外，还将深入探讨如何通过修改模型代码来定制和优化模型，以适应特定的研究需求或解决特定的农业问题。

专题一、SWAP模型介绍及数据要求

1.SWAP模型理论框架

2.Richard方程与水分循环

3.溶质输运与土壤温度计算

4.作物生长模块

5.模型输入数据要求

6.模型应用范围与实例

7.与其它类似模型的比较（优缺点）

专题二、数据制备与模型运行【讲解+实践】

1.气象数据制备

2.土壤数据制备

3.农作物参数详解

4.灌溉的输入

5.其它情况处理（降雪等）

5.模型输出分析

案例1：牧草生长模拟

案例2：春小麦生长模拟与灌溉需水分析

专题三、基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化（讲解+案例实践）

1.R语言中调用SWAP模型

2.敏感性分析方法（Morris方法）

3.优化及启发式优化算法理论

4.贝叶斯优化方法

案例3：基于遗传算法SWAP模型参数自动优化

案例4：SWAP参数敏感性代码分析

案例5：基于贝叶斯优化的SWAP模型自动优化

专题四、基于Fortran源代码分析（讲解+案例实践）

1.现代Fortran基础

2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)

3.SWAP模型代码特点及结构分析

案例6：模型入口分析

案例7：模型主要计算功能实现

专题五、气候数据降尺度与变化影响分析（讲解+案例实践）

1.CMIP计划及下载

2.气候数据降尺度方法

3.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入

案例8：基于R语言的降尺度方法

案例9:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析

专题六、AI大语言模型在建模中的应用

1.各类大语言模型的优点与缺点分析

2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件

3.本地大语言模型及知识库的简单配置

4.对于（水环境、水文及农业）模型研究者在大语言模型上的发展方向建议

案例10:运用大语言模型解释模型输入参数

案例11：运用大语言模型辅助生成输入文件

案例12:运用大语言模型注释及编写代码