2. 人机协同：这种范式下，程序员会让人类专家和AI系统共同工作，以便更好地解决问题。人类专家可以提供自己的经验和知识，而AI系统则可以帮助专家分析数据和做出决策。

8、现代灌溉实用技术- 灌溉决策支持系统的设计和实现

灌溉决策支持系统的设计和实现需要完成数据采集和处理：系统需要收集农田生态环境、土壤水分、气象等数据，并对这些数据进行处理和分析。进行水分平衡分析：系统需要根据采集到的数据计算土壤水分平衡，并预测未来的水分情况。事先进行灌溉方案设计：规划决策系统的灌溉水量、灌溉时间、灌溉方式如何确定等。此时的过程需要考虑灌溉技术、作物特性和土壤类型等因素。先进的灌溉决策支持系统需要进行作物生长的数字模拟，根据气象和生长数据找出最佳施肥和灌水的时间点和施用量大小。好的决策支持系统需要提供针对不同农田的灌溉计划和建议，并根据作物水分和养分的需求进行优化调整。最终提供可视化界面：系统需要提供可视化的操作界面，方便用户进行操作和查看灌溉情况。

9、现代灌溉实用技术-作物模型发展历程

作物模型是指通过计算机模拟、数学建模等方法，对农作物的种植、生长、发育和产量等方面进行预测和仿真的工具。随着人类对粮食安全问题的不断关注，作物模型成为解决农业生产中种植、管理、资源利用等方面的关键工具。文章内介绍了作物模型发展历程的主要事件。

10、作物生长模型的历史

作物生长模型的发展可以追溯到20世纪60年代。最初的模型主要考虑光、温度、水分等生长因子对作物生长的影响，逐步发展出了基于生长物理（机理）模型的作物生长模型（例如WheatSim模型）。当时的模型往往过于复杂，数据需求量大，难以应用于实际生产。

随着计算机技术的发展，基于数据驱动的统计模型（例如CLASSIC模型）开始流行。这种模型通过样本数据拟合出一组参数，再进行预测和模拟。它相对简单、易于操作，但通常需要大量的样本数据，且准确度受到样本质量的影响。

近年来，机器学习技术的应用使得作物生长模型更加精确和智能化。

11、 面向区域的作物生长模型建立

为了更好地模拟作物在地面上的生长过程，作物模型通常要有从点模型到面模型的演化过程。点模型以单一地点的气象和土壤数据为输入、输出和该地点的作物生长状况。面模型则是以区域气象和土壤数据为输入、输出以及区域内作物的平均生长状况。介绍利用GIS进行二次开发中的几种方法。

12、机器学习方法构建作物生长数字孪生模型

采用机器学习方法可以构建作物生长数字孪生模型。其中，数字孪生模型是通过将实际作物种植时采集的各种参数，以及变量需要全部数值化，然后用计算机模拟这个数字化的系统的行为，得到与实际系统的行为相一致的虚拟系统。然后，通过将实际物理种植系统和虚拟系统进行对比，进行模型验证和模型更新。