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。
为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解SWAP模型的原理，有效地运用这一工具，将详细讲解SWAP模型的各个组成部分，包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析，让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理，同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。此外，还将深入探讨如何通过修改模型代码来定制和优化模型，以适应特定的研究需求或解决特定的农业问题。
专题一、SWAP模型介绍及数据要求
1.SWAP模型理论框架
2.Richard方程与水分循环
3.溶质输运与土壤温度计算
4.作物生长模块
5.模型输入数据要求
6.模型应用范围与实例
7.与其它类似模型的比较（优缺点）
专题二、数据制备与模型运行【讲解+实践】
1.气象数据制备
2.土壤数据制备
3.农作物参数详解
4.灌溉的输入
5.其它情况处理（降雪等）
5.模型输出分析
案例1：牧草生长模拟
案例2：春小麦生长模拟与灌溉需水分析
专题三、基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化（讲解+案例实践）
1.R语言中调用SWAP模型
2.敏感性分析方法（Morris方法）
3.优化及启发式优化算法理论
4.贝叶斯优化方法
案例3：基于遗传算法SWAP模型参数自动优化
案例4：SWAP参数敏感性代码分析
案例5：基于贝叶斯优化的SWAP模型自动优化
专题四、基于Fortran源代码分析（讲解+案例实践）
1.现代Fortran基础
2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)
3.SWAP模型代码特点及结构分析
案例6：模型入口分析
案例7：模型主要计算功能实现
专题五、气候数据降尺度与变化影响分析（讲解+案例实践）
1.CMIP计划及下载
2.气候数据降尺度方法
3.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入
案例8：基于R语言的降尺度方法
案例9:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析
专题六、AI大语言模型在建模中的应用
1.各类大语言模型的优点与缺点分析
2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件
3.本地大语言模型及知识库的简单配置
4.对于（水环境、水文及农业）模型研究者在大语言模型上的发展方向建议
案例10:运用大语言模型解释模型输入参数
案例11：运用大语言模型辅助生成输入文件
案例12:运用大语言模型注释及编写代码
