DSSAT作物模型建模方法与进阶基于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

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。

【科研必备】最新DSSAT作物模型建模方法与进阶基于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 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247560901&idx=4&sn=7c208ae86b2b97b692b571a833476d04&chksm=ce65042ef9128d3827df4285c1d523715767a5c4ddc2e192e499ea52ad16cd4df9df7534acea&token=170182961&lang=zh_CN#rd