在当前的地学研究中，我们常常陷入这样的困境：研究设计严谨，数据分析扎实，模型结果创新，但当需要将这些成果转化为论文图表时，却力不从心。我们或许能用Excel或Origin画出基础的折线图和柱状图，但面对顶刊（如Nature/Science子刊）的要求，这些图表往往显得过于简陋，无法有效传达研究的深度与价值。期刊编辑和审稿人每天要处理大量稿件，一张专业、清晰、信息丰富的图表，往往是抓住他们注意力、证

统蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）估算依赖 Penman-Monteith 等经典模型，但在多源异构数据整合（如 FLUXNET站点观测、GLASS 遥感数据）、区域尺度空间分析及高频数据处理中，面临人工编码效率低、模型参数调试复杂等挑战。AI 技术的介入，为破解数据清洗、代码自动化及模型优化等痛点提供了新路径，推动生态模型从“人工驱动”向“智能辅助”转型，成为衔接理论模型与工程化应用的

人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。

随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名

光学遥感主要反映地物的光谱反射特性信息，如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数是主要目的。注重理论与实践相结合，针对经验模型与物理模型反演方法，较为系统地阐释两种方法的建模思路与基本原理，并进行深入讨论，重点介绍物理模型反演方法涉及的遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解等主要环节。

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。

理论与实践相结合，既有WRF模式理论，从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景，又有实操环节，从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。另一大特点是将python语言与WRF模式运行结合，让模式运行自动化，提升科研和业务的工作效率。同时，掌握python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等。

特别关注将GPT与Python结合应用于遥感降水数据处理、ERA5大气再分析数据的统计分析、干旱监测及风能和太阳能资源评估等大气科学关键场景。旨在提升参与者在数据分析、趋势预测和资源评估等方面的能力，激发创新思维，并通过实践操作深化对AI在气象数据分析中应用的理解。

SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。

DeepSeek、GPT可辅助快速处理致灾因子数据、生成分析脚本、优化危险性评价模型，并自动生成灾害分布解读与灾后重建方案。内容涵盖从ArcGIS入门到高阶模型优化的全流程，通过项目实践和智能化工具应用，全面掌握地质灾害风险评价方法，并提升在科研与实际应用中的智能分析与解决能力。