Add educational materials, documentation, tests, and performance optimizations

[Copilot]

The ET-partition codebase lacked systematic educational materials, in-depth technical documentation, complex test scenarios, and performance-optimized implementations.

Educational Materials

• notebooks/ET_Partition_Introduction_For_Beginners.ipynb — Bilingual (EN/CN) tutorial with visualizations, method analogies, hands-on examples, and decision tree for method selection

Technical Documentation

• docs/ET_Partition_Methods_Deep_Dive.md — Mathematical derivations, code architecture diagrams, performance benchmarks, parameter tuning guides
• docs/AI_OPTIMIZATION_PROMPTS.md — Curated prompts for AI coding assistants (optimization, refactoring, testing, documentation)

Test Suite

• tests/test_complex_scenarios.py — 23 pytest cases covering:
  • Missing data (random/continuous gaps, nighttime, long-term)
  • Multi-biome scenarios (tropical, temperate, boreal, grassland)
  • Performance benchmarks (time, memory, parallel scaling)
  • Edge cases (zero GPP, extreme VPD, negative fluxes)

Performance Optimizations

• methods/perez_priego/et_partitioning_functions_numba.py — Numba JIT-compiled implementation (~170x speedup)
• methods/uwue/zhou_optimized.py — Vectorized operations with result caching
• utils/benchmark.py — Profiling utilities for time/memory comparison

# Numba speedup benchmark
from methods.perez_priego.et_partitioning_functions_numba import benchmark_speedup
results = benchmark_speedup(n_samples=100000)
# {'speedup': 171.7, 'stomatal_conductance_numba': 0.0014s, 'stomatal_conductance_python': 0.24s}

CI/CD

• .github/workflows/tests.yml — Python 3.10/3.11/3.12 testing, code quality checks, integration tests

Updates

• README.md — Added documentation links
• requirements.txt — Added pytest, tqdm, psutil, emcee

Original prompt

项目改进需求 / Project Enhancement Requirements

背景 / Background

当前 ET-partition 代码库包含三种蒸散发拆分方法（uWUE, TEA, Perez-Priego），但缺少：

1. 面向初学者的系统性教学材料
2. 深度技术文档
3. 复杂场景的测试案例
4. 性能优化实现

The current ET-partition codebase contains three ET partitioning methods but lacks:

1. Systematic educational materials for beginners
2. In-depth technical documentation
3. Complex scenario test cases
4. Performance optimization implementations

---

需求1: 教学笔记本 / Educational Notebook

创建 notebooks/ET_Partition_Introduction_For_Beginners.ipynb，面向大一学生：

内容结构:

• 第一部分: 基础概念

  • 什么是蒸散发(ET)？为什么要拆分？
  • 数据来源：涡度相关通量塔
  • 可视化：森林生态系统的水循环

• 第二部分: 三种方法原理（逐步讲解）

  • uWUE: 用生活化比喻解释分位数回归
  • TEA: 机器学习入门（随机森林可视化）
  • Perez-Priego: 植物气孔"智能调节"

• 第三部分: 动手实践

  • 加载测试数据 (data/test_site/FLX_FI-Hyy_*)
  • 运行三种方法（带详细注释）
  • 结果对比可视化

• 第四部分: 代码库组织

  • 文件结构导览
  • 批处理器模式讲解
  • 如何扩展新方法

• 第五部分: 进阶话题

  • 方法选择决策树
  • 常见问题FAQ
  • 结果验证方法

要求:

• 所有代码单元格可独立运行
• 包含可视化图表（matplotlib）
• 中英双语注释
• 使用 Markdown 丰富排版

---

需求2: 深度技术文档 / In-Depth Technical Documentation

创建 docs/ET_Partition_Methods_Deep_Dive.md：

章节:

1. 理论框架对比

   • 三种方法的基本假设表格
   • 适用条件和局限性
   • 物理基础详解

2. 数学推导详解

   • uWUE 分位数回归推导
   • TEA 分位数随机森林原理
   • Perez-Priego Medlyn 模型公式
   • 每个公式配 Python 实现代码

3. 代码实现剖析

   • 批处理架构设计模式
   • 数据流转图
   • 关键函数调用链
   • 配置参数说明

4. 性能与优化

   • 当前性能基准（表格）
   • 瓶颈分析（带 profiling 结果）
   • 优化方案（Numba/向量化/缓存）
   • 内存优化策略

5. 应用场景与限制

   • 方法选择决策树
   • 已知问题与解决方案表格
   • 参数调优指南
   • 验证策略（同位素/生态合理性）

要求:

• 包含 LaTeX 数学公式
• 代码示例直接可运行
• 性能数据基于 FI-Hyy 测试站
• 中英双语

---

需求3: 复杂测试案例 / Complex Test Cases

创建 tests/test_complex_scenarios.py：

测试类别:

3.1 缺失数据处理

class TestMissingDataHandling:
    - test_random_gaps: 10%随机缺失
    - test_continuous_blocks: 连续1周传感器故障
    - test_nighttime_missing: 夜间数据缺失
    - test_long_term_gaps: 跨年度数据空缺

3.2 多生物群落场景

class TestMultiBiomeScenarios:
    - 热带雨林 (LAI=6, GPP高, 常年高温)
    - 温带落叶林 (LAI=4.5, 季节性)
    - 北方针叶林 (LAI=3, 低温, GPP低)
    - 草地 (LAI=2, 短生长季)
    
    每种生物群落：
    - 生成合成数据（realistic参数）
    - 运行三种方法
    - 与理论 T/ET 对比
    - 计算相关系数

3.3 性能基准测试

class TestPerformanceBenchmarks:
    - test_uwue_10year: 10年数据执行时间 (<5分钟)
    - test_tea_memory: 内存占用 (<2GB)
    - test_parallel_scaling: 多核扩展性
    - test_large_batch: 100站点批处理

3.4 I/O接口验证

class TestIOInterfaces:
    - test_output_schema: 标准输出列验证
    - test_netcdf_metadata: NetCDF元数据完整性
    - test_csv_roundtrip: CSV读写一致性
    - test_fluxnet_compatibility: FLUXNET2015格式兼容

3.5 边界条件测试

class TestEdgeCases:
    - test_zero_gpp: 全零 GPP（夜间/冬季）
    - test_extreme_vpd: 极端 VPD (>5 kPa)
    - test_negative_fluxes: 负潜热（凝露）
    - test_high_altitude: 高海拔站点 (>3000m)

要求:

• 使用 pytest 框架
• 包含 fixtures 和 parametrize
• 生成测试报告（Markdown 格式）
• 所有测试应在 CI/CD 中可运行

---

需求4: 性能优化实现 / Performance Optimization

4.1 Numba 加速的 Perez-Priego 实现

创建 methods/perez_priego/et_partitioning_functions_numba.py：

优化内容:

• calculate_stomatal_conductance: JIT 编译 + 向量化
• calculate_transpiration: 并行循环（prange）
• moving_window_optimization: Numba 加速滑动窗口
• atmospheric_pressure: LRU 缓存

性能目标:

• 相比原版提速 5-10x
• 保持数值精度（误差 <1%）

4.2 uWUE 优化

在 methods/uwue/zhou.py 中添加：

• quantreg_cached: 缓存重复计算
• vectorized_daily_aggregation: 向量化日聚合
• parallel_site_processing: 多站点并行

4.3 TEA 优化

在 methods/tea/batch.py 中：

• 确认 n_jobs=-1 使用所有核心
• 添加进度条（tqdm）
• 内存分块处理长时间序列

4.4 性能对比工具

创建 utils/benchmark.py：

def benchmark_all_methods(data_path, years=3):
    """对比三种方法的执行时间和内存"""
    results = {}
    for method in ['uwue', 'tea', 'perez_priego']:
        start = time.time()
        with memory_profiler():
            result = run_method(method, data_path)
        results[method] = {
            'time': time.time() - start,
            'memory_peak': get_peak_memory(),
            'throughput': len(data) / (time.time() - start)
        }
    return pd.DataFrame(results)

---

需求5: AI 辅助提示词文档 / AI Coding Assistant Prompts

创建 docs/AI_OPTIMIZATION_PROMPTS.md：

包含提示词:

1. 性能优化专家: 针对瓶颈函数的优化
2. 代码重构专家: 提高可维护性
3. 单元测试生成: 自动生成测试用例
4. 文档自动生成: API 文档生成
5. 代码审查专家: PR review checklist

每个提示词包含：

• 角色定义
• 输入格式
• 期望输出
• 约束条件
• 示例

---

实现要求 / Implementation Requirements

文件清单 / File Checklist

• notebooks/ET_Partition_Introduction_For_Beginners.ipynb (新建)
• docs/ET_Partition_Methods_Deep_Dive.md (新建)
• tests/test_complex_scenarios.py (新建)
• methods/perez_priego/et_partitioning_functions_numba.py (新建)
• methods/uwue/zhou_optimized.py (新建)
• utils/benchmark.py (新建)
• docs/AI_OPTIMIZATION_PROMPTS.md (新建)
• README.md (更新：添加新内容链接)
• requirements.txt (更新：添加 numba, pytest, tqdm)
• .github/workflows/tests.yml (新建：CI/CD 配置)

代码质量标准

• 遵循 PEP 8
• 类型提示（Python 3.10+）
• Google 风格文档字符串
• 单元测试覆盖率 >80%

文档标准

• 中英双语
• Markdown 格式
• 代码示例可运行
• 包含可视化说明

性能要求

• Numb...

This pull request was created as a result of the following prompt from Copilot chat.

项目改进需求 / Project Enhancement Requirements

背景 / Background

当前 ET-partition 代码库包含三种蒸散发拆分方法（uWUE, TEA, Perez-Priego），但缺少：

1. 面向初学者的系统性教学材料
2. 深度技术文档
3. 复杂场景的测试案例
4. 性能优化实现

The current ET-partition codebase contains three ET partitioning methods but lacks:

1. Systematic educational materials for beginners
2. In-depth technical documentation
3. Complex scenario test cases
4. Performance optimization implementations

---

需求1: 教学笔记本 / Educational Notebook

创建 notebooks/ET_Partition_Introduction_For_Beginners.ipynb，面向大一学生：

内容结构:

• 第一部分: 基础概念

  • 什么是蒸散发(ET)？为什么要拆分？
  • 数据来源：涡度相关通量塔
  • 可视化：森林生态系统的水循环

• 第二部分: 三种方法原理（逐步讲解）

  • uWUE: 用生活化比喻解释分位数回归
  • TEA: 机器学习入门（随机森林可视化）
  • Perez-Priego: 植物气孔"智能调节"

• 第三部分: 动手实践

  • 加载测试数据 (data/test_site/FLX_FI-Hyy_*)
  • 运行三种方法（带详细注释）
  • 结果对比可视化

• 第四部分: 代码库组织

  • 文件结构导览
  • 批处理器模式讲解
  • 如何扩展新方法

• 第五部分: 进阶话题

  • 方法选择决策树
  • 常见问题FAQ
  • 结果验证方法

要求:

• 所有代码单元格可独立运行
• 包含可视化图表（matplotlib）
• 中英双语注释
• 使用 Markdown 丰富排版

---

需求2: 深度技术文档 / In-Depth Technical Documentation

创建 docs/ET_Partition_Methods_Deep_Dive.md：

章节:

1. 理论框架对比

   • 三种方法的基本假设表格
   • 适用条件和局限性
   • 物理基础详解

2. 数学推导详解

   • uWUE 分位数回归推导
   • TEA 分位数随机森林原理
   • Perez-Priego Medlyn 模型公式
   • 每个公式配 Python 实现代码

3. 代码实现剖析

   • 批处理架构设计模式
   • 数据流转图
   • 关键函数调用链
   • 配置参数说明

4. 性能与优化

   • 当前性能基准（表格）
   • 瓶颈分析（带 profiling 结果）
   • 优化方案（Numba/向量化/缓存）
   • 内存优化策略

5. 应用场景与限制

   • 方法选择决策树
   • 已知问题与解决方案表格
   • 参数调优指南
   • 验证策略（同位素/生态合理性）

要求:

• 包含 LaTeX 数学公式
• 代码示例直接可运行
• 性能数据基于 FI-Hyy 测试站
• 中英双语

---

需求3: 复杂测试案例 / Complex Test Cases

创建 tests/test_complex_scenarios.py：

测试类别:

3.1 缺失数据处理

class TestMissingDataHandling:
    - test_random_gaps: 10%随机缺失
    - test_continuous_blocks: 连续1周传感器故障
    - test_nighttime_missing: 夜间数据缺失
    - test_long_term_gaps: 跨年度数据空缺

3.2 多生物群落场景

class TestMultiBiomeScenarios:
    - 热带雨林 (LAI=6, GPP高, 常年高温)
    - 温带落叶林 (LAI=4.5, 季节性)
    - 北方针叶林 (LAI=3, 低温, GPP低)
    - 草地 (LAI=2, 短生长季)
    
    每种生物群落：
    - 生成合成数据（realistic参数）
    - 运行三种方法
    - 与理论 T/ET 对比
    - 计算相关系数

3.3 性能基准测试

class TestPerformanceBenchmarks:
    - test_uwue_10year: 10年数据执行时间 (<5分钟)
    - test_tea_memory: 内存占用 (<2GB)
    - test_parallel_scaling: 多核扩展性
    - test_large_batch: 100站点批处理

3.4 I/O接口验证

class TestIOInterfaces:
    - test_output_schema: 标准输出列验证
    - test_netcdf_metadata: NetCDF元数据完整性
    - test_csv_roundtrip: CSV读写一致性
    - test_fluxnet_compatibility: FLUXNET2015格式兼容

3.5 边界条件测试

class TestEdgeCases:
    - test_zero_gpp: 全零 GPP（夜间/冬季）
    - test_extreme_vpd: 极端 VPD (>5 kPa)
    - test_negative_fluxes: 负潜热（凝露）
    - test_high_altitude: 高海拔站点 (>3000m)

要求:

• 使用 pytest 框架
• 包含 fixtures 和 parametrize
• 生成测试报告（Markdown 格式）
• 所有测试应在 CI/CD 中可运行

---

需求4: 性能优化实现 / Performance Optimization

4.1 Numba 加速的 Perez-Priego 实现

创建 methods/perez_priego/et_partitioning_functions_numba.py：

优化内容:

• calculate_stomatal_conductance: JIT 编译 + 向量化
• calculate_transpiration: 并行循环（prange）
• moving_window_optimization: Numba 加速滑动窗口
• atmospheric_pressure: LRU 缓存

性能目标:

• 相比原版提速 5-10x
• 保持数值精度（误差 <1%）

4.2 uWUE 优化

在 methods/uwue/zhou.py 中添加：

• quantreg_cached: 缓存重复计算
• vectorized_daily_aggregation: 向量化日聚合
• parallel_site_processing: 多站点并行

4.3 TEA 优化

在 methods/tea/batch.py 中：

• 确认 n_jobs=-1 使用所有核心
• 添加进度条（tqdm）
• 内存分块处理长时间序列

4.4 性能对比工具

创建 utils/benchmark.py：

def benchmark_all_methods(data_path, years=3):
    """对比三种方法的执行时间和内存"""
    results = {}
    for method in ['uwue', 'tea', 'perez_priego']:
        start = time.time()
        with memory_profiler():
            result = run_method(method, data_path)
        results[method] = {
            'time': time.time() - start,
            'memory_peak': get_peak_memory(),
            'throughput': len(data) / (time.time() - start)
        }
    return pd.DataFrame(results)

---

需求5: AI 辅助提示词文档 / AI Coding Assistant Prompts

创建 docs/AI_OPTIMIZATION_PROMPTS.md：

包含提示词:

1. 性能优化专家: 针对瓶颈函数的优化
2. 代码重构专家: 提高可维护性
3. 单元测试生成: 自动生成测试用例
4. 文档自动生成: API 文档生成
5. 代码审查专家: PR review checklist

每个提示词包含：

• 角色定义
• 输入格式
• 期望输出
• 约束条件
• 示例

---

实现要求 / Implementation Requirements

文件清单 / File Checklist

• notebooks/ET_Partition_Introduction_For_Beginners.ipynb (新建)
• docs/ET_Partition_Methods_Deep_Dive.md (新建)
• tests/test_complex_scenarios.py (新建)
• methods/perez_priego/et_partitioning_functions_numba.py (新建)
• methods/uwue/zhou_optimized.py (新建)
• utils/benchmark.py (新建)
• docs/AI_OPTIMIZATION_PROMPTS.md (新建)
• README.md (更新：添加新内容链接)
• requirements.txt (更新：添加 numba, pytest, tqdm)
• .github/workflows/tests.yml (新建：CI/CD 配置)

代码质量标准

• 遵循 PEP 8
• 类型提示（Python 3.10+）
• Google 风格文档字符串
• 单元测试覆盖率 >80%

文档标准

• 中英双语
• Markdown 格式
• 代码示例可运行
• 包含可视化说明

性能要求

• Numba 优化后：Perez-Priego 提速 >5x
• 所有测试在 <10 分钟内完成
• 内存占用 <2GB（10年数据）

---

验收标准 / Acceptance Criteria

1. ✅ 教学笔记本可在 JupyterLab 中完整运行
2. ✅ 所有测试用例通过 pytest
3. ✅ 性能基准达到目标（提供 benchmark 报告）
4. ✅ 文档完整且格式正确
5. ✅ 代码通过 flake8 和 mypy 检查
6. ✅ CI/CD pipeline 成功运行

---

参考资源 / References

• 现有教程: notebooks/Zhou_tutorial.ipynb, notebooks/TEA_tutorial.ipynb
• 性能分析: REFACTORING_SUMMARY.md
• 方法文档: methods/*/README.md
• 测试示例: tests/test_all_methods.py

---

优先级: High
预计工作量: 3-5 days
标签: enhancement, documentation, performance, testing

---

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