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
1）DSSAT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
4）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）