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BestiaPop：一个python软件包，用于自动化气候数据的提取和处理以进行作物建模 气候数据是使用特定地点（点）或网格化气候数据预测作物生长和发育的作物模型的重要输入。 但是， Crop Models期望输入数据以自定义文件格式（ MET ， WTH等）封装，这些格式不符合通用标准，需要各种自定义，具体取决于生成作物模型的预测引擎。 此外，像或这样的源数据提供者通常在它们作为API服务的一部分提供的数据输出文件的类型中保持中立，这导致源原始数据与作物建模套件开发其模型所需的已处理数据之间存在差距。 我们开发了BestiaPop （一个西班牙语单词，翻译为pop beast ），这是一个Python软件包，允许模型用户自动下载SILO（土地所有者的科学信息）或NASAPOWER网格化的气候数据，并将此数据转换为作物模型可以提取的文件如APSIM或DSSAT。 该软件包提供了选择一定

地区 apsimRegions是一套软件工具，旨在将针对特定点的农业生产系统仿真器（APSIM）作物模型扩展到区域空间尺度。 它是用Python编程语言编写的，目前已验证与Windows版本的APSIM 7.4兼容。 ApsimRegions本质上是一种单向嵌套的气候作物建模框架，该框架将栅格化的气象数据（雨，温度，辐射等）与APSIM模型链接在一起。 有关APSIM的更多信息，请参见 。 目前仅使用Python 2.7.3进行了测试。 要开始使用Python，请尝试Python（X，Y），可以从下载。 附带的Spyder IDE与Matlab非常相似。 它用于创建和运行具有成千上万次模拟的.apsim文件。 每个模拟都可以代表一个唯一的位置或管理方案。 将每个模拟用于不同位置的最简单方法是创建一个具有网格点编号以及关联的纬度和经度的查找表。 每个模拟都将从网格点命名。 此外，为每个网格

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WOFOST以日为步长模拟在气候和其他环境因子(如土壤水肥)影响下的作物生长过程,如光合作用、呼吸作用、蒸腾、叶面积变化、干物质分配以及产量形成等。

作物模型dssat的运行代码模板，其中包括气象站，土壤文件，氮磷文件，作物生长文件和自动调参工具