在全球气候变化与碳中和目标的大背景下，精准模拟陆地生态系统的碳、水循环过程已成为生态学、地理学及全球变化研究的核心课题。Biome-BGC（Biogeochemical Cycles）模型作为该领域的经典机理模型，能够有效模拟植被生产力（NPP/GPP）、蒸散发及碳储量的时空动态。然而，传统的模型应用往往受限于繁琐的数据预处理、复杂的Linux环境配置以及低效的单点运行模式，导致科研人员难以高效利用多源遥感数据（如MODIS、CMIP6）进行长时间序列与大区域的模拟分析。这个教程打破“黑箱”操作，聚焦“模型原理→Linux环境与CDO批处理→Python(xarray/pandas)数据制备→单点/区域模拟→Python并行化调参→未来情景预测”的全链条技术闭环。我们将手把手带您掌握如何利用CDO工具高效处理netCDF格式的气象驱动数据，运用Python脚本自动化完成从地形、土地利用到土壤属性的静态数据制备，并深入实战基于Python的并行化参数优化策略，最终指导您利用降尺度后的CMIP6数据驱动模型，完成对未来气候变化情景下生态系统响应的精准预测，助您构建一套标准化、自动化且可复现的生态系统模拟科研工作流Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术实践应用视频教程
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全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。因此，Ai尚研修推出全新的Python数据挖掘与机器学习课程，为各领域人员量身定制课程内容，让你畅学Python编程及机器学习理论与代码实现方法，从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。 课程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。此外，课程还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助学员掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。1.专属导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
6、课程永久反复观看巩固学习；
参加培训的学员可以获得《Biome-BGC模型应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销使用；课程费用：3380元
Ai尚研修会员费用：会员政策参会
【学生按要求可申请会员参会】
(发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用)
Linux应用
l实现批量创建文件、删除文件及文件夹
l并行化执行程序
CDO工具应用
l使用cdo工具对netCDF文件进行合并
l筛选时间和变量，裁剪为
Python应用
lPython的循环语句，逻辑语句，
l创建Numpy数组，并统计计算；
l使用Matplotlib制作散点图、等值线图；
l利用零散数据Pandas创建数，制作时间
l利用Xarray读取netCDF文件，写入netCDF文件；实现插值工作
在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据。
1静态数据制备：
l地形数据：GTOPO30S 1km
l土地利用数据：GLCC 1km
l土壤数据：FAO
lGPP数据：MODIS数据
2驱动数据制备：
lCN05.1数据处理
lCMFD数据处理
3生态数据
MODIS GPP
1前处理
l从空间数据（netCDF）插值
l配置运行文件
l制备气象数据
2运行BGC模型
3调参
基于Python的并行化参数搜索
l调整生长季开始和结束
4后处理
l结果统计计算
结果可视化
区域模拟是将区域上每个格点分别进行计算进行的。
l模拟前准备
l分配数据
l并行运行
合并结果
使用ERA5作为观测数据的降尺度后的CMIP6未来气候变化降尺度数据。
l对气象数据降尺度，获得气温、湿度、降水和向下短波辐射。
l土壤数据、植被数据库查询
l准备气象数据和静态数据
l后处理模拟结果数据
在单点和空间模拟数据的基础上，进行以下分析:
敏感性分析:
使用敏感性分析方法(SALib 库)，分析主要模拟参数对GPP 的影响分析
归因分析:
使用通径分析方法(semopy库)，结合气象要素，分析对GPP 和 ET 的影响过程
CPU: 8 核心 16 线程及以上(空间模拟需要计算资源)
内存:16G 及以上
需要硬件基础要求
硬盘:计算机本地硬盘100GB及以上(虚拟机+数据的存储)
在课程前，将协助部署配置VirtualBox虚拟机(Python 的运行环境)
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