随着AI技术的发展，大语言模型如ChatGPT、DeepSeek、豆包等在数据分析、代码生成和复杂问题求解领域展现出强大的辅助能力，正深刻重塑生态水文与双碳研究的技术范式。传统蒸散发（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关键桥梁。

以“AI 赋能+模型实操”为核心，系统讲解蒸散发三组分分离、GPP模拟原理，强化Python 数据处理（Numpy/Pandas）、ArcGIS空间分析（栅格裁剪/站点值提取）及AI代码辅助（异常值检测、批量脚本生成）。通过FLUXNET站点与GLASS 遥感数据双案例，学员将掌握从单站数据处理到区域模拟的全流程技术，构建“经典模型+现代工具”的复合能力，为生态水文研究及双碳目标落地提供高效技术支撑。

第一章、蒸散发与光合作用阻抗及Python与AI应用

1.1蒸散发与光合作用阻抗

蒸散发和光合作用阻抗是植物生理学中的重要概念。蒸散发与植物水分平衡、生长和代谢密切相关；而光合作用阻抗则反映了植物在限制水分蒸散的情况下，为维持光合作用而形成的扩散阻力。研究蒸散发与光合作用阻抗的原理有助于了解植物的光合作用效率、生长速度和生态适应性等方面信息，为农业生产、林业经营和环境保护等领域提供科学依据和决策支持。

1.2 AI大模型

本课程将从基本概念、特点等方面来对国内现有的AI大模型——DeepSeek，豆包，Kimi等工具的特点和区别进行介绍，探讨这些大模型在生态水文研究中的应用。

2.Python使用说明与AI辅助

2.1 Python使用说明

2.1.1 Jupyter Notebook编辑器+Anaconda管理器的安装

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，具有丰富的标准库和广泛的第三方库支持，适用于大数据处理、人工智能、Web开发等多个领域。

2.1.2 虚拟环境的安装与配置

虚拟环境允许同一台机器上创建多个独立的Python环境，每个环境都可以有自己的Python版本和安装的第三方库。不同的项目可以使用不同的Python版本和依赖库，避免了版本冲突和依赖冲突的问题。

2.1.3 常用库学习

本节包含Python基本语法及常用的科学计算（Numpy）、数据处理（Pandas）和数据可视化（Matplotlib）库函数的使用。

2.1.4 数据处理

Python中常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等，对应异常值处理、文本转换和空缺值填补等操作。

2.1.5 AI辅助说明

AI可以辅助Python编程，包括代码生成，错误排除和数据分析。比较DeepSeek、豆包、Kimi等工具在辅助编程中的应用，帮助高效利用AI工具编程并进行数据处理。

第二章、AI支持下的ArcGIS空间分析与多源数据处理实践

1.ArcGIS使用说明与AI自动化

1.1 ArcGIS使用说明

1.1.1 基本操作

ArcGIS的基本操作包括创建与打开地图文档、加载数据、保存文档、图层操作、数据框坐标系统定义、要素属性查询等。

1.1.2 数据格式转换

在ArcGIS中可以实现不同数据格式的相互转换，如EXCEL数据与Shapefile数据、TXT 数据与 Shapefile 数据的相互转换等。

1.1.3 提取栅格值

在ArcGIS中可以实现值提取至点或利用ArcPy实现批量处理栅格数据集。

1.1.4 数据裁剪

ArcGIS中的裁剪功能用于根据指定的边界范围，对图层或栅格数据集进行裁剪。通过裁剪操作，可以删除不感兴趣的数据或者将数据限制在特定区域内，以便更好地分析和可视化数据。

1.1.5 地图制图

地图制图主要包括地图版面设计的主要要素、地图渲染方式等内容。

2.ArcPy编程与AI自动化

ArcPy可以用来对空间数据进行批量处理以及地图制作自动化，本课程将演示如何利用AI生成批处理脚本，提高GIS处理效率，实现数据准备和结果可视化的自动化。

3.数据下载与处理

3.1站点数据下载与处理

FLUXNET2015是一个全球尺度的碳、水和能量通量观测数据集，汇集了来自200多个观测站点的数据。该数据集提供了关于碳、水和能量通量等多个观测变量的实地观测数据，并按照标准化格式存储和共享。

3.1.1数据下载

打开网址https://fluxnet.org/data/fluxnet2015-dataset/，点击Download FLUXNET2015 Dataset，进行用户名和账号密码登录后，可以根据需求选择站点，填写申请需求即可完成下载。

3.1.2数据处理

根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括变量选择、异常值的处理、空缺值填补。

3.2 区域数据下载与处理

GLASS是一个全球陆地表面遥感数据集，提供了高分辨率的植被叶面积指数（LAI）数据，空间分辨率为250m/500m/0.05°，时间分辨率为8天。

3.2.1数据下载

打开网址http://www.glass.umd.edu/index.html，根据研究需求选择对应分辨率的LAI数据集，并利用DownThemAll!批量下载数据。

3.2.2数据处理

下载后的数据为hdf格式，根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括数据格式转换、定义投影、对应栅格值提取、数据汇总等。

第三章、冠层导度与水碳通量模拟的多尺度案例实践

1.应用案例

案例一：蒸散发、土壤蒸发、植被蒸腾在站点尺度的计算及AI辅助分析

在站点尺度上，利用叶面积指数、净辐射等计算出冠层有效能量和土壤有效能量，并根据一定时间的累积降水和土壤表面平衡蒸发速率得到土壤蒸发，进而计算出植被蒸腾与冠层导度。具体操作如下：

2.叶面积指数的站点值提取与插补

数据格式转换

定义投影

站点值提取

数据插补

3.土壤蒸发计算

冠层有效能量和土壤有效能量计算

土壤蒸发分数计算

土壤平衡蒸发计算

4.植被蒸腾计算

干湿表常数计算

饱和水汽压和温度关系曲线斜率计算

空气动力学导度计算

5.冠层导度计算

数值计算

结果可视化

案例二：蒸散发与植被总初级生产力的区域数据下载、处理、显示与AI辅助分析

区域地表蒸散发及其组分（土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发）、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计。