丨科研教程丨基于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。