Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。

在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落物碳库；对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、 冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；对于土壤过程，模型考虑了凋落物分解进入土壤有机碳库过程、土壤有机物矿化过程和基于木桶模型的水在土层间的输送关系；对于能量平衡，该模型还考虑了净辐射、感热通量和潜热通量等过程。

讲解利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟。在模拟过程中，需要综合的使用Linux、Python等一些小工具，完成模式的前处理和后处理的工作。

专题一 Biome-BGC模型介绍

专题二 应用基础

Linux应用

实现批量创建文件、删除文件及文件夹

并行化执行程序 

CDO工具应用

使用cdo工具对netCDF文件进行合并

筛选时间和变量，裁剪为小区域

Python应用

Python的循环语句，逻辑语句

创建Numpy数组，并统计计算

使用Matplotlib制作散点图、等值线图

利用零散数据Pandas创建数，制作时间

利用Xarray读取netCDF文件，写入netCDF文件；实现插值工作

专题三 数据处理

在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据

1.静态数据制备

地形数据：GTOPO30S 1km

土地利用数据：GLCC 1km

土壤数据：FAO

GPP数据：MODIS数据

2.驱动数据制备

CN05.1数据处理

CMFD数据处理

3.生态数据 MODIS GPP

专题四 单点的模拟

1.前处理

从空间格点数据（netCDF格式）插值到站点

配置Biome-BGC运行文件

制备用于驱动Biome-BGC的气象数据

2.运行BGC模型

3.调参

以MODIS的GPP产品为观测值，使用Python库并行化调整Biome-BGC模型的参数

调整生长季开始和结束

4.后处理

读取Biome-BGC的ascii文件和二进制文件

结果统计计算

结果可视化

专题五 区域模拟-1

区域模拟是将区域上每个格点分别进行计算进行的。在本节案例中，将以一个较小的省份进行高分辨率模拟和在中国进行粗分辨率模拟。模拟过程中涉及以下步骤：

静态地理数据准备

气象驱动数据制备

分配数据

并行运行

合并单点结果为空间数据

专题六 长时间序列模拟案例

使用ERA5作为观测数据的降尺度后的CMIP6未来气候变化降尺度数据

对气象数据降尺度，获得气温、湿度、降水和向下短波辐射

土壤数据、植被数据库查询

准备气象数据和静态数据

后处理模拟结果数据

专题七 分析

在单点和空间模拟数据的基础上，进行以下分析：

敏感性分析

使用敏感性分析方法（SALib库），分析主要模拟参数对GPP的影响

归因分析

使用通径分析方法（semopy库），结合气象要素，分析对GPP和ET的影响过程

需要硬件基础要求

CPU：8核心16线程及以上（空间模拟需要计算资源）

内存：16G及以上

硬盘：计算机本地硬盘100GB及以上（虚拟机+数据的存储）

在学习前将协助部署配置VirtualBox虚拟机（Python的运行环境）

注：请提前自备电脑及安装所需软件

更多应用：包含InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...

①ArcGIS结合ChatGPT，助力数据读取与处理、空间分析、遥感分析、图像处理、科研绘图等

②成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用

③ChatGPT在大气科学领域建模、数据分析、可视化与资源评估中的高效应用及论文写作

④AI大语言模型GPT & R生态环境领域数据统计分析

⑤AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用

⑥最新ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

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