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。
最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用
第一章 DSSAT模型与高级应用
1.作物生长模型的概念
2.作物生长模型的发展现状
3.DSSAT模型的开发历程
4.DSSAT模型的模块及模拟流程
5.作物生长模型的前沿应用
第二章 DSSAT模型安装与编译
1)DSSAT的安装2)DSSAT模型操作界面
1)DSSAT模型源码安装2)DSSAT源码的介绍与修改3)DSSAT源码的编译
第三章 DSSAT自带的气象数据的准备
1)DSSAT气象文件的介绍2)日照转辐射算法3)DSSAT气象文件转化
第四章 DSSAT模型的物候发育模块
1)DSSAT模型的生育期尺度2)DSSAT模型的积温计算3)DSSAT模型的生育期算法4)DSSAT模型的生育期影响因子及算法
第五章 DSSAT土壤文件准备
1.土壤输入参数
2.土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
3.土壤输入文件准备
第六章 DSSAT土壤水-碳-氮模块
1.DSSAT模型的土壤模块
2.DSSAT模型土壤水分模块的主要算法
3.DSSAT模型土壤养分动态过程模拟及N2O排放的模拟
4.DSSAT模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟
第七章 DSSAT管理文件准备
1.DSSAT模型的农田管理措施的准备
1)DSSAT模型播期和播种密度设置2)DSSAT模型施肥设置（化肥+有机肥）3)DSSAT模型的灌溉设置4)DSSAT模型秸秆还田设置
2.DSSAT模型的作物生长模拟
1)光温潜在产量的模拟2)不同管理措施下作物生长的模拟
第八章 DSSAT作物生长模拟算法
1.DSSAT模型光合生产和物质分配算法
2.产量形成算法
3.养分吸收、分配和养分效应算法
4.水分效应算法
第九章 DSSAT作物参数设置和优化
1.主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2.参数优化方法
3.参数敏感性分析方法
第十章 DSSAT模型结果分析与模型评价
1.对DSSAT模拟的模拟结果进行分析
2.对模拟结果的进行模型评价
3.对模型的结果进行做图
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
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。精选大量作物模型应用案例，熟悉DSSAT这一综合型农业生态系统模型，提高应用能力、数据分析和图表制作技能。
专题一 Python语言与数据科学
1.Python语言与数据科学
①python语言发展脉络②Python语言在作物模型中的应用
2.Python软件安装及入门
①Anaconda软件安装②Python库的安装与基本语法③Python的字符操作与正则表达式④Python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.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.近似估算土壤输入参数
3.操作和准备土壤输入文件
4.快速批量生产土壤文件
5.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.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.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
3.参数文件准备
4.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.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.对模拟结果进行分析
2.计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3.对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用
R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。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。
第一章 DSSAT模型的高级应用
1.作物模型的概念
2.DSSAT模型发展现状
3.DSSAT与R语言的安装与介绍
4.DSSAT模型的高级应用案例
5.R语言在作物模型参数优化中的应用
6.R语言在作物模型全球栅格模拟中的应用
7.R语言在作物模型结果分析和数据可视化中的应用
第二章 R语言与数据科学
1)R语言发展脉络2)R语言数据操作技巧3)R语言在作物模型中的应用
1)R与工作目录2)R的数据类型及结构3)R中各数据类型的赋值与操作4)各种数据格式的读写及操作
第三章 DSSAT模型高级应用技巧
1)DSSAT的安装2)DSSAT模型操作界面
1)DSSAT模型源码安装2)DSSAT源码的介绍与修改3)DSSAT源码的编译
第四章 R语言准备DSSAT气象文件
1.DSSAT自带的气象数据的准备
2.R语言操作和准备气象文件
1)DSSAT气象文件的介绍2)日照转辐射算法的编写3)DSSAT气象文件的编写
第五章 R语言准备DSSAT土壤文件
1.DSSAT模型的土壤模块及土壤输入参数
2.DSSAT模型土壤水分-氮素-有机碳模块的主要算法
3.DSSAT模型土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
4.使用R语言操作和准备土壤输入文件
5.DSSAT模型全球土壤数据库的使用
第六章 R语言准备DSSAT管理文件
1.DSSAT模型的农田管理措施（播期、密度、施肥、灌溉、有机肥、秸秆还田等）的介绍
2.使用R语言进行管理文件批量准备（只需要填写excel，就能批量模拟）
第七章 R语言准备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R语言进行参数文件准备
4.使用R语言对批量模拟文件的编写
第八章 R语言对模拟结果进行数据清洗和整理
1.使用R语言读取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
第九章 R语言对模拟结果进行数据分析及绘图
1.使用R语言对模拟结果进行分析
2.使用R语言计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3.使用R语言对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
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