随着ChatGPT、DeepSeek、豆包等大语言模型的快速发展，AI在数据分析、代码生成和复杂问题求解领域展现出强大潜力。传统生态水文研究依赖Penman-Monteith等经典模型进行蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）估算，但在处理FLUXNET站点观测、GLASS遥感等多源异构数据时，面临人工编码效率低下、模型参数调试复杂等挑战。AI技术的介入为数据清洗、代码自动化及模型优化提供了创新解决方案，正推动生态模型实现从"人工驱动"到"智能辅助"的范式转变。
⚙ 教程特色与核心技术
本教程以"AI赋能+模型实操"为特色，重点涵盖三大技术模块：
①蒸散发三组分分离与GPP模拟原理精讲
②Python数据处理技术栈（Numpy/Pandas）与ArcGIS空间分析（栅格裁剪/站点值提取）
③AI代码辅助实战（异常值检测、批量脚本生成等）
通过系统化的设计，帮助学员建立"经典模型+现代工具"的复合能力体系，破解生态模型工程化应用中的关键技术瓶颈。
🌐 双案例驱动式教学
教程采用FLUXNET站点数据与GLASS遥感数据双案例教学模式：
• 单站数据处理：从原始数据清洗到模型参数率定全流程实操
• 区域尺度模拟：基于遥感数据的空间分析与模型验证
学员将通过完整的工作流实践，掌握从点位观测到区域模拟的升尺度技术，为双碳目标下的生态水文研究提供可靠技术支撑。
【目标】：了解蒸散发ET及其组分（植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei）、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理；掌握利用Python与ArcGIS工具进行相关的操作；熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型，并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算；掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等；学习运用AI工具（如DeepSeek、豆包，kimi等）辅助代码编写和数据处理。
第一章 蒸散发与光合作用阻抗及Python与AI应用
1.1 蒸散发与光合作用阻抗
蒸散发和光合作用阻抗是植物生理学中的重要概念。蒸散发与植物水分平衡、生长和代谢密切相关；而光合作用阻抗则反映了植物在限制水分蒸散的情况下，为维持光合作用而形成的扩散阻力。研究蒸散发与光合作用阻抗的原理有助于了解植物的光合作用效率、生长速度和生态适应性等方面信息，为农业生产、林业经营和环境保护等领域提供科学依据和决策支持。
1.2 AI大模型
从基本概念、特点等方面来对国内现有的AI大模型——DeepSeek，豆包，Kimi等工具的特点和区别进行介绍，探讨这些大模型在生态水文研究中的应用。
2.Python使用说明与AI辅助
Python使用说明
①Jupyter Notebook编辑器+Anaconda管理器的安装
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，具有丰富的标准库和广泛的第三方库支持，适用于大数据处理、人工智能、Web开发等多个领域。
②虚拟环境的安装与配置
虚拟环境允许同一台机器上创建多个独立的Python环境，每个环境都可以有自己的Python版本和安装的第三方库。不同的项目可以使用不同的Python版本和依赖库，避免了版本冲突和依赖冲突的问题。
③常用库学习
本节包含Python基本语法及常用的科学计算（Numpy）、数据处理（Pandas）和数据可视化（Matplotlib）库函数的使用。
④数据处理
Python中常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等，对应异常值处理、文本转换和空缺值填补等操作。
⑤AI辅助说明
AI可以辅助Python编程，包括代码生成，错误排除和数据分析。比较DeepSeek、豆包、Kimi等工具在辅助编程中的应用，帮助高效利用AI工具编程并进行数据处理。
第二章 AI支持下的ArcGIS空间分析与多源数据处理实践
1.ArcGIS使用说明与AI自动化
1.1 ArcGIS使用说明
①基本操作
ArcGIS的基本操作包括创建与打开地图文档、加载数据、保存文档、图层操作、数据框坐标系统定义、要素属性查询等。
②数据格式转换
在ArcGIS中可以实现不同数据格式的相互转换，如EXCEL数据与Shapefile数据、TXT 数据与 Shapefile 数据的相互转换等。
③提取栅格值
在ArcGIS中可以实现值提取至点或利用ArcPy实现批量处理栅格数据集。
④数据裁剪
ArcGIS中的裁剪功能用于根据指定的边界范围，对图层或栅格数据集进行裁剪。通过裁剪操作，可以删除不感兴趣的数据或者将数据限制在特定区域内，以便更好地分析和可视化数据。
⑤地图制图
地图制图主要包括地图版面设计的主要要素、地图渲染方式等内容。
2.ArcPy编程与AI自动化
ArcPy可以用来对空间数据进行批量处理以及地图制作自动化，本课程将演示如何利用AI生成批处理脚本，提高GIS处理效率，实现数据准备和结果可视化的自动化。
3.数据下载与处理
3.1 站点数据下载与处理
FLUXNET2015是一个全球尺度的碳、水和能量通量观测数据集，汇集了来自200多个观测站点的数据。该数据集提供了关于碳、水和能量通量等多个观测变量的实地观测数据，并按照标准化格式存储和共享。
①数据下载
打开网址https://fluxnet.org/data/fluxnet2015-dataset/，点击Download FLUXNET2015 Dataset，进行用户名和账号密码登录后，可以根据需求选择站点，填写申请需求即可完成下载。
②数据处理
根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括变量选择、异常值的处理、空缺值填补。
3.2 区域数据下载与处理
GLASS是一个全球陆地表面遥感数据集，提供了高分辨率的植被叶面积指数（LAI）数据，空间分辨率为250m/500m/0.05°，时间分辨率为8天。
①数据下载
打开网址http://www.glass.umd.edu/index.html，根据研究需求选择对应分辨率的LAI数据集，并利用DownThemAll!批量下载数据。
②数据处理
下载后的数据为hdf格式，根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括数据格式转换、定义投影、对应栅格值提取、数据汇总等。
第三章 冠层导度与水碳通量模拟的多尺度案例实践
1.应用案例
案例一：蒸散发、土壤蒸发、植被蒸腾在站点尺度的计算及AI辅助分析
在站点尺度上，利用叶面积指数、净辐射等计算出冠层有效能量和土壤有效能量，并根据一定时间的累积降水和土壤表面平衡蒸发速率得到土壤蒸发，进而计算出植被蒸腾与冠层导度。具体操作如下：
2.叶面积指数的站点值提取与插补
数据格式转换 定义投影 站点值提取 数据插补
3.土壤蒸发计算
冠层有效能量和土壤有效能量计算
土壤蒸发分数计算
土壤平衡蒸发计算
4.植被蒸腾计算
干湿表常数计算
饱和水汽压和温度关系曲线斜率计算
空气动力学导度计算
5.冠层导度计算
数值计算
结果可视化
案例二：蒸散发与植被总初级生产力的区域数据下载、处理、显示与AI辅助分析
区域地表蒸散发及其组分（土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发）、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计。
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