AquaCrop_OSPy_Notebook_1

AquaCrop-OSPy是一款基于Python的农业水文模拟软件，它能够帮助农业从业者预测作物水需求、灌溉需求、产量等关键指标，从而实现智能化的农业生产。下面是一个AquaCrop-OSPy的Notebook示例，用于演示如何运行AquaCrop-OSPy并对其进行数据分析。

首先，我们需要导入AquaCrop-OSPy和一些常用的Python库，如numpy、pandas和matplotlib等。代码如下所示：

!pip install aquacrop
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from aquacrop.AquaCropOS import AquaCropOS

然后，我们需要指定AquaCrop-OSPy的输入文件和输出文件路径，代码如下所示：

# Input file path
input_file = 'AquaCrop-Ospy/examples/InputData/Example1/InputExample1.xlsx'

# Output file path
output_file = 'AquaCrop-Ospy/examples/OutputData/Example1/OutputExample1.csv'

接下来，我们需要定义AquaCrop-OSPy的一些参数，例如模拟开始日期和结束日期、作物类型、土壤类型等。代码如下所示：

# Define simulation start and end dates
start_date = '01/01/2000'
end_date = '31/12/2000'

# Define crop and soil types
crop_type = 'Maize'
soil_type = 'Silty clay loam'

# Define other parameters
irrigation_supply = 1000
irrigation_demand = 1000

最后，我们可以运行AquaCrop-OSPy，并将结果保存到输出文件中。代码如下所示：

# Run AquaCrop-OSPy simulation
model = AquaCropOS(input_file, output_file)
model.run(start_date, end_date, crop_type, soil_type, irrigation_supply, irrigation_demand)

# Load output file into pandas DataFrame
df = pd.read_csv(output_file)

# Print first 10 rows of output DataFrame
print(df.head(10))

通过以上代码，我们可以运行AquaCrop-OSPy模拟，并将结果保存到输出文件中。然后，我们可以使用pandas库将输出文件读取到DataFrame中，进而进行数据分析和可视化操作。