修正和调参是指在训练机器学习模型时进行合适的参数调整和优化。在构建模型时，我们通常要选择适当的参数，以确保模型能够很好地拟合数据，并能够在新数据上进行准确的预测。然而，由于每个问题的特性各不相同，找到最佳参数是充满挑战任务。

一般来说，作物数学模型是需要不断的反复修正才能找到合适的参数，那么在找到合适参数以前，你是可以根据自己的需要应用这个数字模型的，应用和调整模型参数是平行的两件事，可以同时做的，没有矛盾，除非你很强调应用必须要准确。事实上，现实的情况是作物生长就是一个随机事件，你用的方法，大数据分析方法也是一种对现实作物世界的随机分析。在现实生物世界中没有精准的，正确的事，它有的只是一个大概率事件的出现，正好被你准确的猜到了而已。

6、多年生作物和禾类作物WOFOST模型

WOFOST是一种广泛应用于农业领域的作物生长模型，主要用于模拟小麦、玉米、水稻等禾本科作物的生长和发育。虽然该模型在禾本科作物方面表现出色，但是该模型是否可以在多年生作物中，特别是果树类作物方面的应用仍需进一步扩展和改进。对于多年生作物，需要考虑到其生命周期较长、生长周期复杂、环境适应性强等特点，因此需要建立更为复杂的模型。具体来说，需要考虑到多年生作物的生长、发育、休眠和再生等不同阶段，以及其对环境因素的适应性变化等因素。重点是模型的特征参数、状态变量和控制变量可能完全不同，也许需要确定出一套有别于禾本科作物的方法。

尽管WOFOST模型在多年生作物方面的应用还存在一些限制，但是该模型可以作为基础模型，通过对其进行改进和扩展，可以适用于果树类作物的模拟。

7、现代灌溉实用技术 - 未来灌溉决策编程的范式

未来灌溉决策软件编程的范式包括以下几种：

1. 基于规则的编程：在此范式下，程序员将系统的规则和条件编写成一系列规则，并为每个规则分配一个优先级。当程序运行时，系统会按照规则的优先级顺序逐个检查规则，直到找到适用的规则为止。

2. 基于机器学习的编程：在此范式下，程序员使用机器学习算法来训练模型，以便系统能够从历史数据中学习并做出更好的决策。此外，也可以使用增强学习算法来让系统在实时环境中学习并自我调整。

3. 基于chatGPT的编程：在此范式下，各种农业知识组织成chatGPT知识，并让系统能够从中获取知识和信息，以便做出更好的决策。

未来AI编程的两种范式包括以下两种：

1. 自主学习：这种范式下，程序员会让系统自己探索环境并从中学习，而不是事先编写规则或模型。系统会不断地试错，并根据结果调整自己的行为。