【体系教程】基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用

前言   

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。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。

教学特色  

2、技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；

3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；

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。

培训费用

费用：2880元【最高享受7.5折优惠】【学生按要求可申请会员优惠】发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用

课程详情

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）