原文链接：DSSAT作物模建模方法https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247604079&idx=5&sn=0151d083d35c9ea259cf155d082b0145&chksm=fa821688cdf59f9eddae14a99fce4f56c6ad9d73db38e0b9b165dcb9b315b6ed845d83

这里没图，去B站看看 0、准备工作 0.0 电脑环境 一如既往的win10 0.1 安装Dssat 从官网下载安装包，然后安装Dssat48 1、核心依赖包 1.1 DSSATTools 用的源码，包的话版本到2.1.3了 2、编码思路 2.1 准备输入数据 气象数据需要用dataframe组装； wth = Weather(weather_df, {‘mint’: ‘TM

给自己打个小广告 读研期间方向为作物模型和数据同化。师门提的模型是Apsim、Wofost、Dssat三个。 大数据量必须要脚本去跑，目前Apsim 和 Wofost出了点成果，跟大家分享一下。 欢迎各位道友留言、私聊、交流病情 最好到B站上去留言啦，CSDN平很少登录 需要指导的话，那就得让我挣点零花咯，嘿嘿。PS：不说虚的，程序狂奔才是最重要的。 打算用脚本狂奔的道友建议先用GUI跑下

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

随着基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。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。Decision Support Systems for Agrot

目录 ①最新DSSAT作物模型建模方法及应用 ②基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用 ③R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用 ④WOFOST模型与PCSE模型应用 ⑤基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟 ⑥遥感数据与作物模型同化应用 更多应用 ①最新DSSAT作物模型建模方法及应用 DSSAT模型内核算法是基于Fort