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。如何利用Python程序语言来快速使用DSSAT模型，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。
| Python语言与数据科学 | 1 Python语言与数据科学
2 1 Python软件安装及入门
|
| Python准备DSSAT气象文件 | 1 Python操作和准备气象文件
|
| 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 
|
| 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）  |
| 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 |
| 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 |
| 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） |
| 总结 |
|