当前全球温室气体大幅升高，过去170年CO2浓度上升47%，这种极速变化使得物种和生态系统的适应时间大大缩短，进而造成全球气候变暖、海平面上升、作物产量降低、人类心血管和呼吸道疾病加剧等种种危害。在此背景下，代表可持续发展的“碳中和”目标被提出，即追求净零排放，实现经济增长与资源消耗脱钩。
生态与农业是甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）等温室气体的主要排放源，占全产业排放的13.5%。农田温室气体又以施肥产生的N2O和稻田生产产生的CH4为主，如何对农田温室气体进行有效模拟，不确定性较大。
专题一、温室气体排放模拟研究
1. 生态、农田温室气体的前沿应用
控制温室气体排放的关键机制机理
温室气体的试验测量、卫星监测和模拟关键技术
农田温室气体排放的全球数据整合
温室气体排放的时空分布规律
气候变化对温室气体排放的影响
双碳目标下温室气体排放的减排潜力和减排措施
专题二、生态与农田碳库模型和土壤呼吸
1 生态与农田主流碳库分解模型及CO2排放模拟
1）碳库的概念
2）一级动力学碳库方程
3）主流碳库模型及其算法
4）R语言编写主流碳库模型和土壤呼吸CO2的模拟
5）使用优化算法（Nelder-Mead、GA、DE、MCMC等）对模型优化
专题三、生态与农田CH4和N2O排放模拟算法
1. CH4排放的模拟算法
1）甲烷（CH4）排放的过程
2）CH4排放的模拟研究
3）能斯特方程和氧化还原点位
4）过程模型中CH4排放模拟的主流方法和模型
2. N2O排放的模拟算法
1）氧化亚氮（N2O）排放的过程（氮素的硝化作用与反硝化作用）
1）过程模型中N2O排放模拟的主流方法和模型
2）N2O排放的模拟练习
专题四、基于机器学习方法模拟温室气体
1. 机器学习模型模拟温室气体排放
1）机器学习模型模拟温室气体排放研究进展
2）不同机器学习的比较
3）利用机器学习进行全球温室气体排放制图
2. R语言机器学习模型
1）R语言机器学习原生包和机器学习模拟框架（Caret）
2）机器学习特征工程、数据标准化等预处理、交叉验证和模型评价
3）机器学习的参数优化和超参数寻优
4）利用机器学习对温室气体排放进行解释
专题五、基于生命周期评价法的生态与农田温室气体排放估算
1 生命周期评价法
1）生命周期评价法介绍
2）生命周期排放清单数据库
2 自下而上的碳排放估算
1）生命周期研究目标和范围的定义
2）清单分析
3）影响评价
4）结果解释
3. 不同农业活动情景下农田温室气体排放估算
专题六-七-八、基于过程模型的温室气体排放模拟
1. DSSAT模型土壤养分动态过程及温室气体排放的模拟
1）DSSAT模型的CH4模拟
2）DSSAT模型的N2O模拟
3）DSSAT模型的CO2模拟
4）DSSAT模型的总温室气体和作物生产模拟
2. DSSAT模型的使用（气象、管理、土壤、品种文件的制备）
3. DSSAT模型温室气体模拟的实操练习
4. 不同农田管理情景下温室气体的模拟
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247615627&idx=4&sn=9d33e0a31ba0c6a125115e593fc43f84&chksm=fa785bb6cd0fd2a0890c92f44bff0757fc5367c37dec98d004b1da6e535bad036290c75745c9&token=807046653&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect
