近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。
掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。

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模型介绍

Biome-BGC介绍

夯实基础

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
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

数据处理与实践

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

单点的模拟原理+时间

1前处理
从空间数据（netCDF）插值
配置运行文件
制备气象数据
2运行BGC模型
3调参
基于Python的并行化参数搜索
调整生长季开始和结束

4后处理
结果统计计算
结果可视化

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。
模拟前准备
分配数据
并行运行
合并结果

区域模拟-2

通过数据库的管理，可以减少单点模型空间化数据分发和管理复杂度。
lMySQL介绍
常见命令介绍
在Mysql中建立驱动数据、静态数据表和结果表
编写脚本自动化生成静态数据
并行运行模式
结果导入数据库
后处理案例数据

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