一般常用的方法有：

1. 敏感性分析：通过分析不同参数对作物生长的影响程度，来确定关键的参数，减少对模型状态量输出影响不大的不必要的参数。这个工作非常重要，也需要跨学科人员参与，才能够既要减少参数量，又要防止不适当地删除从生长机理上影响作物生长的参数。

2. 采用最小二乘法（Least Squares Regression Analysis）：对实验数据进行回归分析，确定关键因素。可以在多元回归中使用，确定与生长关系最为密切的参数，并根据实际需求进行进一步优化处理。

3. 在前期参数调整阶段，通过使用Exp.Design 试验：采用试验设计，同时确定不同参数组合下生长速度的变化，以期将不相关的参数进行筛选和粗调。

4. 分层抽样法（Stratified Sampling Methodology）：将样本分为不同层次，对每一层进行独立抽样，以达到减少参数的效果。

5. 主成分分析（PCA）：使用 PCA 分析，将数据集的维度降到更低的维数，以减少参数空间的大小，从而降低存储和计算成本。

在进行敏感性分析时，可以使用元分析、局部敏感性分析和全局敏感性分析等方法来帮助分析参数的重要性和可调性。同时，综合以上方法后，还需要在实际情况中验证模拟结果，进行模型的最终调整和优化，以根据实际需求来确定最终的模型参数。

在进行PCSE（Python Crop Simulation Environment）模型的参数调整之前，需要进行以下工作：

1. 选择合适的模型：根据研究对象生育期表现的不同，选择合适的模型进行模拟。PCSE模型支持多种模型，如WOFOST、LINTUL-PG等。

2. 收集数据：收集作物种植环境数据、土壤信息、气象数据，以及相关的作物生产管理信息。

3. 准备数据：将数据格式化，进行必要的转化和筛选，必要时对多种采集平台得到的数据进行融合，以符合模型的输入要求。

4. 设置参数：根据作物的实际需求，设置适当的参数，如种植时间、灌溉方式、施肥方式和量等。

5. 输入数据和运行模型：将处理好的数据输入到PCSE模型中，运行模拟过程。

6. 对比结果：将实际观测数据和模型输出结果进行对比，并分析差异背后的原因。

在以上工作完成后，可以进行PCSE模型的参数调整。

调整的过程中应注意以下几个原则：

1. 根据实际情况调整参数：根据对比结果，对模型的参数进行调整，以最大程度上符合实际情况。

2. 验证模型性能：对调整后的模型进行验证，验证模拟结果与实际观测数据的符合程度，确保模型能够准确模拟特定作物的生长。