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SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。
为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解SWAP模型的原理,有效地运用这一工具,将详细讲解SWAP模型的各个组成部分,包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析,让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理,同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。此外,还将深入探讨如何通过修改模型代码来定制和优化模型,以适应特定的研究需求或解决特定的农业问题。
专题一 SWAP模型介绍及数据要求
1.SWAP模型理论框架
2.Richard方程与水分循环
3.溶质输运与土壤温度计算
4.作物生长模块
5.模型输入数据要求
6.模型应用范围与实例
7.与其它类似模型的比较(优缺点)
专题二 数据制备与模型运行
1.气象数据制备
2.土壤数据制备
3.农作物参数详解
4.灌溉的输入
5.其它情况处理(降雪等)
6.模型输出分析
案例1:牧草生长模拟
案例2:春小麦生长模拟与灌溉需水分析
专题三 基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化
1.R语言中调用SWAP模型
2.敏感性分析方法(Morris方法)
3.优化及启发式优化算法理论
4.贝叶斯优化方法
案例3:基于遗传算法SWAP模型参数自动优化
案例4:SWAP参数敏感性代码分析
案例5:基于贝叶斯优化的SWAP模型自动优化
专题四 基于Fortran源代码分析
1.现代Fortran基础
2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)
3.SWAP模型代码特点及结构分析
案例6:模型入口分析
案例7:模型主要计算功能实现
专题五 气候数据降尺度与变化影响分析
1.CMIP计划及下载
2.气候数据降尺度方法
3.未来气候数据的生成(基于CMIP5及CMIP6)及其输入
案例8:基于R语言的降尺度方法
案例9:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析
专题六 AI大语言模型在建模中的应用
1.各类大语言模型的优点与缺点分析
2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件
3.本地大语言模型及知识库的简单配置
4.对于(水环境、水文及农业)模型研究者在大语言模型上的发展方向建议
案例10:运用大语言模型解释模型输入参数
案例11:运用大语言模型辅助生成输入文件
案例12:运用大语言模型注释及编写代码
注:请提前安装所需软件
更多应用
①R语言与作物模型(以DSSAT模型为例)融合应用
②最新DSSAT作物模型建模方法及实践应用
③基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用
④遥感数据与作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用
⑤基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践
⑥WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用
⑦AquaCrop模型数据制备、优化方法、敏感性与气候变化影响分析及源码解析
常用的作物模型有哪些?DSSAT模型、APSIM模型、WOFOST模型与PCSE模型等应用
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