随着全球农业面临气候变化、水资源短缺与粮食安全的多重挑战，机理型作物模型成为科研与生产管理中的重要工具。荷兰瓦赫宁根大学开发的SWAP模型，以其对土壤-水分-大气-植被相互作用的精细模拟能力，耦合Richard方程与WOFOST作物模块，为农业水文过程研究提供了科学框架。然而，如何深入理解模型机理、高效准备数据并扩展其应用场景，仍是许多研究者与实践者的痛点。

为此，系统设计六大专题，从SWAP基础理论、数据制备与案例实操，到基于R语言的参数敏感性分析与优化、Fortran源码解读，再延伸至气候降尺度方法及AI大语言模型在建模中的创新应用。不仅覆盖模型全流程操作，更注重通过代码级定制解决实际农业问题，帮助学者跨越从理论到实践的鸿沟。旨在为农业、水文、环境领域的科研人员与技术人员提供一套完整的学习路径，通过融合传统模型方法与现代数据分析、AI技术，提升模型应用的深度与广度，助力其在气候变化应对、水资源管理、作物优化等领域取得突破。

专题一 SWAP模型介绍及数据要求

1.SWAP模型理论框架

2.Richard方程与水分循环

3.溶质输运与土壤温度计算

4.作物生长模块

5.模型输入数据要求

6.模型应用范围与实例

7.与其它类似模型的比较（优缺点）

专题二 SWAP模型数据制备与运行

1.气象数据制备

2.土壤数据制备

3.农作物参数

4.灌溉的输入

5.其它情况处理（降雪等）

6.模型输出分析

案例1：牧草生长模拟

案例2：春小麦生长模拟与灌溉需水分析

专题三 基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化

1.R语言中调用SWAP模型

2.敏感性分析方法（Morris方法）

3.优化及启发式优化算法理论

4.贝叶斯优化方法

案例3：基于遗传算法SWAP模型参数自动优化

案例4：SWAP参数敏感性代码分析

案例5：基于贝叶斯优化的SWAP模型自动优化

专题四 基于Fortran源代码分析

1.现代Fortran基础

2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)

3.SWAP模型代码特点及结构分析

案例6：模型入口分析

案例7：模型主要计算功能实现

专题五 气候数据降尺度与变化影响分析

1.CMIP计划及下载

2.气候数据降尺度方法

3.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入

案例8：基于R语言的降尺度方法

案例9：不同未来气候情景对水稻生产的影响分析

专题六 AI大语言模型在建模中的应用

1.各类大语言模型的优点与缺点分析

2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件

3.本地大语言模型及知识库的简单配置

4.对于（水环境、水文及农业）模型研究者在大语言模型上的发展方向建议

案例10:运用大语言模型解释模型输入参数

案例11：运用大语言模型辅助生成输入文件

案例12：运用大语言模型注释及编写代码

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