pcse专题
对pcse\wofost官方代码的一些改进：根据时期变化的变量的设置
这几天在学习WOFOST模型的过程中遇到了一个问题：对于根据时期变化的变量该怎么设置才可以成功进行 SOBOL 敏感性分析和 SUBPLEX 参数优化。苦于国内关于 PCSE 的资料甚少，大部分都是直接照搬官方文档，而官方文档并没有这方面的示例，困扰了挺久后问了一位大佬让我有了新思路，多亏了他才有我这篇文章。 由于本人资质尚浅，某些想法和文章中的话语难免有些幼稚，这个望各位不啬指正。 先上大佬
作物模型狂奔：WOFOST(PCSE) 数据同化思路
去B吧，这里没图 整体思路：PCSE -》 敏感性分析 -》调参 -》同化 0、准备工作 0.0 电脑环境 我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。 0.1 Python IDE 我用的Pycharm，个人感觉最好使的IDE，没有之一。 Python 解释器随便装个咯，我用的 Python 3.10 版本。 对于 Python，我其实也是个小白，只会写些小脚本
常见的作物模型有哪些？DSSAT模型、APSIM模型、WOFOST模型与PCSE模型等应用
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
【 实现作物产量】WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用
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
【 实现作物产量】WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用
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