AquaCrop是由世界粮食及农业组织（FAO）开发的一个先进模型，旨在研究和优化农作物的水分生产效率。这个模型在全球范围内被广泛应用于农业水管理，特别是在制定农作物灌溉计划和应对水资源限制方面显示出其强大的实用性。AquaCrop 不仅包含一个全面的数据库，还提供了用户友好的接口，使得它在实际应用中极为便捷。

      模型的核心优势在于其独特的水分管理能力，能够精确模拟作物生长过程中水分的需求与消耗，帮助农业工作者制定更为科学和高效的灌溉策略。通过对作物的水分需求和供应的精确计算，AquaCrop 能够帮助提高水资源的使用效率，优化作物产量和质量。

      为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解AquaCrop模型的原理，有效地运用这一工具，将详细讲解AquaCrop模型的各个组成部分，包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析，让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理，同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。

专题一：模型原理介绍与数据要求及模型分析课程背景

1. AquaCrop模型的应用范围

2. 模型计算框架

3.模型水分循环原理

4.模型营养循环原理

4.模型输入数据要求

5.模型应用实例分析

专题二：数据制备、模型运行与案例实践（界面GUI版本）

1.气象数据制备：新建、导入或者公式估计

2.土壤数据制备：土壤类型、含水量等

3.农作物参数详解：作物类型、生长参数、开花与枯萎参数等

4.管理措施的输入：灌溉计划、施肥计划、杂草管理。

5.模型输出分析

案例1：水稻生长模拟

专题三：模型优化与敏感性分析（基于R语言实践）

1.R语言中调用AquaCrop模型

2.敏感性分析方法（Morris方法）

3.模型敏感参数

4.优化及启发式优化算法理论

5.GLUE方法理论

6.AquaCrop模型参数自动优化

案例2：不同灌溉计划下水稻模型参数敏感性代码分析

案例3：基于遗传算法的模型自动优化

专题四：源代码分析（基于FORTRAN）

1.现代Fortran基础

2.AquaCrop模型Fortran代码编译方法

3.AquaCrop模型代码特点及结构分析

案例4：模型入口分析

案例5：模型主要计算功能实现

专题五：未来气候变化影响分析与案例实践（基于Python）

1.Python语法简介（只涉及相关的用法）

2.AquaCrop模型的Python实现及其与FORTRAN版本的主要区别

3.CMIP计划及下载

4.气候数据降尺度方法

5.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入

案例6：基于Python版本的灌溉计划优化

案例7:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析

专题六：大语言模型在建模中的应用（国产大语言模型）

1.大语言模型的优点与缺点

2.在建模中应用大语言模型方式

3.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8:运用大语言模型解释模型输入参数

案例9：运用大语言模型辅助生成输入文件

案例10:运用大语言模型注释代码

案例11：运用大语言模型编写代码（非绘图方向）