【农业生产模拟】WOFOST模型与PCSE模型实践
查看原文>>>【农业生产模拟】WOFOST模型与PCSE模型实践
实现作物产量的准确估算对于农田生态系统响应全球变化、可持续发展、科学粮食政策制定、粮食安全维护都至关重要。传统的经验模型、光能利用率模型等估产模型原理简单,数据容易获取,但是作物生长发育非常复杂,中间涉及众多生理生化过程,使用经验模型或光能利用率模型缺乏一定的机理性,而作物模型是一种能够详细描述作物生长原理并能高精度模拟作物生长发育全过程的以天为步长的机理模型,在生产产模拟方面具有很大的优势。农业生产模拟在现代农业中具有重要的意义,它为农业决策制定、资源管理和食品生产提供了有力的工具和支持。
WOFOST(WorldFoodStudies)和PCSE(PythonCropSimulationEnvironment)是两个用于农业生产模拟的模型:WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型,被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析;采用了模块化的结构,可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应;WOFOST可用于长期模拟,能够模拟整个作物生长周期,包括播种、生长、收获等各个阶段;WOFOST积累了大量的实验数据,可用于验证模型的准确性,使其成为决策支持和政策分析的有力工具。PCSE是用Python编写的,这使得它易于学习和使用,尤其是对于具有Python编程经验的用户。PCSE是开源的,用户可以自由访问和修改其代码,以满足特定需求;PCSE可以与其他Python库和工具集成,使其更容易与数据科学工作流程和其他农业相关工具进行集成。选择使用哪个模型取决于具体的应用场景、用户的技能水平以及可用数据和计算资源。
本文将围绕两个模型运行展开,包括:数据准备,模型参数解读与设置,模型运行与结果输出,模型结果解读与决策支持等内容。本课程培训将你将学会如何使用WOFOST和PCSE这两个农业生产模型进行作物生长模拟,了解不同农作物的生长过程、对环境的响应以及如何进行模拟预测;使你深入了解作物的生长、发育和生态需求,包括光合作用、水分需求、营养吸收等;以帮助你在农业决策中更准确地评估不同因素的影响,如何根据气象、土壤和作物特性做出更明智的决策,例如何时种植、如何灌溉和施肥等;在模型应用过程中,你将需要处理和整理农田相关的数据,这有助于提高你的数据处理和分析能力;同时,你还会学习如何运用模型进行科学研究,如何设置实验和模拟,以及如何解释和分析模型结果。我们将为你提供一系列与农业生产模拟和科学研究相关的技能,这些技能可以在农业、科研和决策支持等领域中发挥作用。
【内容简述】:
第一章:理论基础农作物生长模型概述
1、介绍农作物生长模型的用途和应用领域
2、比较WOFOST模型和PCSE模型的特点和优势
第二章:数据准备
1、气象数据:数据类型:温度、降水、湿度、风速等气象要素数据。数据格式:时间序列数据,通常以日为单位。获取方法:气象数据通常可以从气象站、卫星数据、气象模型输出或气象数据服务提供商处获取。处理方法:数据需要按照WOFOST模型的要求进行格式化,包括将数据按照时间步长整理成日数据,并确保数据质量。
2、土壤数据:数据类型:土壤质地、有机质含量、土壤层次、土壤水分保持量等土壤属性。数据格式:通常以土壤剖面的方式提供,包括不同深度的土壤属性数据。获取方法:土壤数据可以通过土壤测量、土壤样本分析、土壤数据库或地理信息系统(GIS)来获取。处理方法:需要将土壤数据与模型所需的土壤层次和深度相匹配,并确保数据质量和一致性。
3、农田管理信息:数据类型:包括灌溉、施肥、播种日期、收获日期等管理实践数据。数据格式:通常以时间序列形式提供。获取方法:这些数据通常由农场记录、农民提供或通过问卷调查获得。处理方法:数据需要与模型的时间步长匹配,并与气象和土壤数据进行时间上的协调。
4、作物参数:数据类型:作物特性、生长速率、生育期、产量潜力等作物参数。数据格式:通常以具体作物的参数表格或文件形式提供。获取方法:这些数据可以从农业研究文献、农业扩展服务或专业农业组织获得。处理方法:将作物参数与特定作物的模型运行相关联。
5、其他数据:地理数据:可能需要地理信息、地形和地理坐标等数据来定义模型的运行区域。观测数据:实际的农田观测数据,如产量、生长情况、土壤水分等,用于模型校准和验证。
6、处理和准备数据的方法:数据清洗:确保输入数据没有缺失值或异常值,并进行必要的数据清洗和修复。数据插值:在需要时,使用插值方法填充缺失的数据,以获得连续的时间序列。数据格式转换:将数据转换成模型可以接受的格式,通常是文本或表格文件。数据空间匹配:确保不同来源的数据在时间和空间上匹配,以便模型正确运行。
第三章:WOFOST模型基础
1、WOFOST模型基础:WOFOST模型的基本原理和生理基础设置模型输入数据和参数运行WOFOST模型并解读输出结果
2、WOFOST模型的主要参数包括:物候发育:根据温度和光照等因素,计算作物的发育阶段(DVS),从0(出苗)到1(开花)到2(成熟)。发育阶段决定了作物的生理状态和同化物的分配比例1。
光截获:根据叶面积指数(LAI)、辐射水平、散射系数等因素,计算作物冠层内的光强分布和被吸收的光能量。
CO2同化:根据叶片的光合速率-光响应曲线、温度、CO2浓度等因素,计算作物冠层内各层叶片的CO2同化率和总同化量。
呼吸作用:根据维持呼吸和生长呼吸的经验公式、温度、干物质含量等因素,计算作物各器官的呼吸消耗量。
同化物分配:根据发育阶段、干物质分配系数等因素,计算同化物在叶、茎、根、贮藏器官等部位的分配比例和累积量。
叶面积动态:根据叶片的形成速率、衰老速率和死亡速率等因素,计算叶面积指数(LAI)的变化和总叶面积。
蒸腾作用:根据潜在蒸散量、气孔导度、土壤水分等因素,计算作物冠层内各层叶片的蒸腾率和总蒸腾量。
土壤水分平衡:根据降水、渗透、蒸发、蒸腾、排水等因素,计算土壤剖面内各层的土壤含水量和水分亏缺量。
土壤肥力:根据土壤氮素含量、氮素矿化速率、氮素淋失速率等因素,计算土壤对作物提供氮素的能力和氮素限制系数。
3、WOFOST模型安装和运行:
气象数据库建立:WOFOST气象格式文件包含长期的月平均值(WOFOST气候)或每月平均时间序列(WOFOST天气)的有关气象变量。气象数据库的编写遵循独自的语法规则该文件的前三行头文件是带有注释的信息,这些信息用于区分气象站点,此文件存储在.../WCC/METEO/CLIMD。作气象数据库文件包括最低气温、最高气温、天气辐射、水汽压、风速、降水和每月降水天数。
作物数据库的建立对每种模拟作物来说,必须为WOFOST模型提供一系列具体的参数。参数是包括作物的物候学参数、同化和呼吸特征参数以及同化物分配到植物器官的参数等,这些参数保存在安装目录...\WCC\CROPD,在模型控制中心可以通过选择该作物调用该文件进行模拟。
土壤数据库的建立土壤文件包含土壤物理特性的信息,这些土壤数据常常被模型用来模拟水分限制条件下的日土壤水分平衡,并确定作物的最佳种植日期。
介绍WOFOST模型的软件环境、安装步骤、运行界面和操作指南。
4、WOFOST模型输出结果:介绍WOFOST模型的输出结果类型、含义、展示和分析方法。
5、WOFOST模型校准和优化:WOFOST模型的校准目标、方法、工具和评价指标。模型验证:
模型参数敏感性分析
模型参数标定作物本身的生长发育是一个非常复杂的过程,因此在利用作物模型模拟作物生长过程中涉及的输入参数较多,主要包括气象、作物、土壤、田间管理参数等,在模型参数敏感性分析的基础上,结合实验区实际情况,对敏感性较高的参数进行定标,参数标定部分可参阅文献和网站等资料。
6、WOFOST模型应用案例:介绍WOFOST模型在不同作物类型、气候条件、管理措施等方面的应用案例。
第四章:PythonCropSimulationEnvironment
1、PCSE模型基础:"PCSE"通常指的是"PythonCropSimulationEnvironment",它是一个用于模拟农作物生长和生态系统互动的Python软件包。PCSE旨在帮助研究者和农民预测不同农作物在不同环境条件下的生长情况。
2、安装和配置PCSE1)已安装Python;2)设置Python环境;3)使用Python的包管理工具`pip`来安装PCSE。
3、创建PCSE项目:以创建一个新的Python项目或文件,以开始使用PCSE。
4、设置PCSE输入数据和参数导入PCSE模块:通导入PCSE的核心模块以及特定的作物模型
5、准备数据:准备与作物模型相关的数据,如土壤性质、气象数据等。
6、配置作物模型:设置作物种类、种植日期、品种等参数,创建一个包含这些信息的字典。
7、运行模拟:
根据气象数据、土壤属性和农田管理实践,模拟农作物的生长和水分需求。运行PCSE模型,并获取输出结果。
土壤水分情况:PCSE可以提供有关土壤水分的模拟结果,包括土壤水分的变化趋势和水分利用效率。
作物的生长情况:您可以获得作物的生长阶段、叶面积指数(LAI)以及根系水分吸收等信息。
灌溉建议:基于模拟结果,PCSE可能会提供有关何时进行灌溉以及灌溉的数量的建议。
8、分析和可视化:
分析和可视化模拟结果,以便了解农作物生长的预测和模拟。
第五章:案例拓展
1、模型应用和决策支持:如何使用WOFOST和PCSE模型为农田提供农作物生长和产量预测模型在灌溉管理、施肥、气候适应性等方面的应用
2、模型的局限性和不确定性:讨论模型的局限性和假设评估模型结果的不确定性注:请提前自备电脑及安装所需软件。
【其它相关推荐】:
基于”Python+”多技术融合在蒸散发与植被总初级生产力估算中的实践应用
Python支持下最新Noah-MP陆面模式站点、区域模拟及可视化分析技术应用
双碳目标下 DNDC 模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术应用高级培训班
基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术
R 语言与DSSAT作物模型高级应用实战技术
DSSAT模型建模与基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用
遥感数据与DSSAT作物生长模型同化的作物产量估算方法
双碳目标下生态与农田系统温室气体排放模拟实践技术应用
R语言生物群落数据统计分析应用实践技术
相关文章:

【农业生产模拟】WOFOST模型与PCSE模型实践
查看原文>>>【农业生产模拟】WOFOST模型与PCSE模型实践 实现作物产量的准确估算对于农田生态系统响应全球变化、可持续发展、科学粮食政策制定、粮食安全维护都至关重要。传统的经验模型、光能利用率模型等估产模型原理简单,数据容易获取,但是…...

PHP8中获取并删除数组中最后一个元素-PHP8知识详解
在php8中,array_pop()函数将返回数组的最后一个元素,并且将该元素从数组中删除。语法格式如下: array_pop(目标数组) 获取并删除数组中最后一个元素,参考代码: <?php $stu array(s001>明明,s002>亮亮,s…...
JS原理-笔记(1/3)
JS原理-笔记(1/3) 知识点自测 今天课程中涉及到的已学习知识点 函数的call方法-文档链接 // 以指定的this调用函数,并通过 从第二个参数开始依次传递参数 function func(food,drink){console.log(this)console.log(food)console.log(drink)…...

Django创建应用、ORM的进阶使用及模型类数据库迁移
1 Django项目创建第一个应用 Django 项目就是基于 Django 框架开发的 Web 应用,它包含了一组配置和多个应用,我们把应用称之为 App,在前文中对它也做了相应的介绍,比如 auth、admin,它们都属于 APP。 一个 App 就是一…...
tcpdump 如何使用
tcpdump 是一个在Unix和类Unix系统上运行的网络抓包工具,它用于捕获网络流量并将其转储到文件中以供后续分析。tcpdump非常强大,可以用于监控、调试和分析网络通信,用于排查网络问题以及安全审计。以下是关于如何使用tcpdump的详细介绍&#…...

goweb入门
创建gomod项目 go mod init web01新建main.go package mainimport ("fmt""net/http" )func handler(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {fmt.Fprintf(writer, "Hello World,%s!", request.URL.Path[1:]) } func main() {fmt…...
【python爬虫】批量识别pdf中的英文,自动翻译成中文下
不管是上学还是上班,有时不可避免需要看英文文章,特别是在写毕业论文的时候。比较头疼的是把专业性很强的英文pdf文章翻译成中文。我记得我上学的时候,是一段一段复制,或者碰到不认识的单词就百度翻译一下,非常耗费时间。之前的文章提供了批量识别pdf中英文的方法,详见【…...

YApi 新版如何查看 http 请求数据
YApi 新版如何查看 http 请求数据 因chrome 安全策略限制,在 cross-request 升级到 3.0 后, 不再支持文件上传功能,并且需要通过以下方法查看 network:1.首先在chrome 输入 > chrome://extensions打开扩展页2.开启开发者模式3.点击 cross…...

自动驾驶(apollo)
💓博主csdn个人主页:小小unicorn 🚚代码仓库:小小unicorn的代码仓库🚚 🌹🌹🌹关注我带你学习编程知识 自动驾驶技术 引言自动驾驶的基本原理自动驾驶的技术挑战自动驾驶的潜在影响结…...
web3.0涉及的技术
非同质化代币 非同质化代币(Non-Fungible Tokens,NFTs)是一种数字资产,与传统的加密货币(如比特币或以太币)不同,它们具有独特性和不可替代性。NFTs 是基于区块链技术的数字资产,用…...

26. 不相同的字符串(第一期模拟笔试)
题目:样例: 输入 1 abab 输出 2 思路: 这里的题目要求我们要最少操作删除次数,我们可以先统计每个字符个数,然后开始删除,每操作删除一次,就会产生一个新字符,ans r[i] >> 1…...

Rethink LSTMGRU
LSTM 设计思想 姑且不看偏置。 W W W 和 U U U 是加权的矩阵,写模型的时候用 nn.Linear(in_dim, out_dim) 就成; σ \sigma σ 是 Sigmoid 函数 第一条,遗忘门,定义为 有多少内容需要被遗忘;第二条:输入门…...

状态管理艺术——借助Spring StateMachine驭服复杂应用逻辑
文章目录 1. 什么是状态2. 有限状态机概述3. Spring StateMachine4. Spring StateMachine 入门小案例4.1 接口测试 5. 总结 1. 什么是状态 在开发中,无时无刻离不开状态的一个概念,任何一条数据都有属于它的状态。 比如一个电商平台,一个订…...
获取和设置小程序和h5的页面栈
获取页面栈: 语法: let pages getCurrentPages(); 设置页面栈: 小程序语法: pages.data H5语法: pages let pages getCurrentPages(); let page pages[pages.length - 2]; if(page.route "pages/conf…...

Mysql基于成本选择索引
本篇文章介绍mysql基于成本选择索引的行为,解释为什么有时候明明可以走索引,但mysql却没有走索引的原因 mysql索引失效的场景大致有几种 不符合最左前缀原则在索引列上使用函数或隐式类型转换使用like查询,如 %xxx回表代价太大索引列区分度过…...

Element-ui container常见布局
1、header\main布局 <template> <div> <el-container> <el-header>Header</el-header> <el-main>Main</el-main> </el-container> </div> </template> <style> .el-header { …...

ssm实现折线统计图
方法1:单张数据表中的数据图表生成 图表统计,查看部门人数统计这里实现的时单张表中的数据实现部门人数折线统计图展示。 <script type"text/javascript">// 利用AjAx来获取后台传入的数据(Responsebody注解传入的&…...

GLSL ES着色器 精度限定字
目录 前言 WebGL支持的三种精度 数据类型的默认精度 float类型没有默认精度 预处理指令 在GLSL ES中常用的三种预处理指令。 预定义的内置宏 前言 GLSL ES新引入了精度限定字,目的是帮助着色器程序提高运行效率,削减内存开支。顾名思义…...

webrtc的FULL ICE和Lite ICE
1、ICE的模式 分为FULL ICE和Lite ICE: FULL ICE:是双方都要进行连通性检查,完成的走一遍流程。 Lite ICE: 在FULL ICE和Lite ICE互通时,只需要FULL ICE一方进行连通性检查, Lite一方只需回应response消息。这种模式对于部署在公网…...

flink的几种常见的执行模式
背景 在运行flink时,我们经常会有几种不同的执行模式,比如在IDE中启动时,通过提交到YARN上,还有通过Kebernates启动时,本文就来记录一下这几种模式 flink的几种执行模式 flink嵌入式模式: 这是一种我们在…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...

el-switch文字内置
el-switch文字内置 效果 vue <div style"color:#ffffff;font-size:14px;float:left;margin-bottom:5px;margin-right:5px;">自动加载</div> <el-switch v-model"value" active-color"#3E99FB" inactive-color"#DCDFE6"…...

React19源码系列之 事件插件系统
事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...

【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...
【Android】Android 开发 ADB 常用指令
查看当前连接的设备 adb devices 连接设备 adb connect 设备IP 断开已连接的设备 adb disconnect 设备IP 安装应用 adb install 安装包的路径 卸载应用 adb uninstall 应用包名 查看已安装的应用包名 adb shell pm list packages 查看已安装的第三方应用包名 adb shell pm list…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

Axure 下拉框联动
实现选省、选完省之后选对应省份下的市区...