本文主要是介绍Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
原文链接：Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术教程
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第一模式
Biome-BGC
第二基础
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
第三数据处理
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
第四单点的模拟
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
第五区域模拟-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
第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。
l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
第七分析
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）
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