全球变暖正引发极端气候事件频发，干旱、洪涝、热浪等灾害直接威胁着我国农田生态系统的稳定与国家粮食安全。与此同时，在“双碳”战略的宏伟蓝图下，农业肩负着保障供给与减排固碳的双重使命。如何量化极端气候对农田碳氮循环的冲击？如何评估并预演不同农艺措施在应对气候风险、助力农业碳中和中的潜力？这已成为当前科研与政策制定中亟待突破的核心课题。精准的模型模拟，是解开上述难题的关键钥匙。DNDC（反硝化-分解模型）作为国际公认的、模拟陆地生态系统碳氮循环的权威工具，能够动态再现极端气候如何影响农田的温室气体排放、土壤固碳及氮素流失过程，是评估农业碳中和路径不可或缺的“数字沙盘”。同时，AI技术的快速发展为DNDC模型的应用提供了前所未有的支持，能够显著提升建模效率、优化数据处理流程、深度解析建模结果，为“双碳”行动提供强有力的技术支撑。

1. 掌握DNDC模型核心机理：从碳氮循环理论到农业温室气体源/汇评估实战。

2. 构建AI辅助建模工作流：运用ChatGPT高效完成数据格式化、脚本编写与流程批处理。

3. 集成多源空间数据：通过“ArcGIS/ENVI + ChatGPT”协同技术，快速制备模型所需数据。

4. 掌设计极端气候与农业管理多情景模拟：运用AI策略优化模型参数，评估减排固碳潜力。

5. 完成典型案例全流程实战：从模型构建、时空模拟到运用AI深度解读温室气体通量动态。

第一章、极端气候对农田生态系统的影响

1.1 气候变化与极端气候

1.2 农田生态系统碳氮循环

1.3 极端气候对碳氮循环影响进展

第二章、DNDC模型介绍及初步操作

2.1 碳循环模型简介

2.2 DNDC模型原理

2.3 DNDC应用及趋势

2.4 DNDC下载与安装

2.5 DNDC注意事项

2.6 DNDC点尺度模拟

2.7 DNDC区域尺度模拟

第三章、DNDC单元及遥感和GIS技术

3.1 DNDC区域案例介绍

3.2 DNDC数据及格式

3.3 DNDC中的遥感和GIS技术

3.4 ArcGIS Pro软件界面

3.5 坐标系与坐标变换

3.6 多种区域计算单元划分方法

第四章、DNDC气象数据

4.1 DNDC气象数据调用

4.2气象数据资源与下载

4.3 DNDC气象数据制备

4.4 太阳辐射数据的计算

4.5 GLDAS数据显示与读取

4.6 气象站点泰森多边形分析

第五章、DNDC土地数据

5.1 遥感技术简介

5.2 ENVI软件界面

5.3 遥感图像获取与处理

5.4 遥感影像模拟单元数字化

5.5 遥感解译与模拟区域提取

5.6 定量遥感与模拟区域提取

第六章、DNDC土壤数据

6.1 土壤数据原理

6.2 土壤类型数据处理

6.3 土壤粒径组成与参数库查询

6.4 SPAW软件土壤参数计算

6.5 HWSD土壤数据处理

第七章、DNDC率定验证

7.1 率定验证原理

7.2 参数率定实现

7.3 率定验证的判断

7.4 参数敏感性分析

第八章、DNDC结果分析

8.1 DNDC单点结果统计

8.2 DNDC区域结果统计

8.3 DNDC区域结果的地块显示

8.4 DNDC区域结果的空间插值

8.5 DNDC区域结果地图制作

第九章、极端气候与CMIP6数据处理

9.1 极端气候与CMIP6数据

9.2 CMIP6数据批量下载

9.3 CMIP6数据的读取与信息提取

9.4 基于CMIP6的SWAT气象数据制备

9.5 CMIP6数据降尺度处理

第十章、AI大模型介绍及ChatGPT应用

10.1 人工智能（AI）、机器学习、深度学习及大模型

10.2 目前常用大模型介绍

10.3 ChatGPT简介

10.4 国内大模型简介

10.5 prompt的使用技巧

10.6 ChatGPT支持下的DNDC模型应用

第十一章、农田减排潜力分析

11.1 双碳目标与碳减排措施

11.2 DNDC减排潜力模拟

11.3 AI支持下碳减排潜力分析

第十二章、案例分析

案例一：极端降雨对农田碳氮循环影响分析

案例二：气候变化对下农田作物产量影响分析

案例三：极端干旱对农田温室气体（二氧化碳、甲烷）影响分析