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。DSSAT模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。

一：Python语言与数据科学1Python语言与数据科学1)python语言发展脉络2)Python语言在作物模型中的应用2 1 Python软件安装及入门1)Anaconda软件安装2)Python库的安装与基本语法3)Python的字符操作与正则表达式4)Python的数据清洗与存储5)各种数据格式的读写及操作二：Python准备DSSAT气象文件1 Python操作和准备气象文件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）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 使用Python语言进行参数文件准备4 使用Python语言对批量模拟文件的编写六：Python对模拟结果进行数据清洗、整理1 使用Python读取DSSAT文件的模拟结果2 对模拟结果进行数据清洗、分类和整理七：Python对模拟结果进行数据分析及绘图1 使用Python对模拟结果进行分析2 使用Python计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值3 使用Python对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）

原文：基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用