5. 优化模型参数：根据对比中的发现，优化模型参数来减少误差。可能需要针对植物生长所需的每个阶段进行调整，并基于调整后的参数，更新模型。

6. 测试模型：将优化后的模型再次应用于实际情况，比较其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。

PCSE模型作物参数的调整策略取决于具体的应用场景，但当前最重要的任务就是如何合理调整最小与最大参数的生长通量，以及生长的时间周期等参数，既要反映作物的基础生理机制，同时又要考虑针对目标作物的特点进行明确的调整，进而推动目标作物生长的优质高产。

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经过以上的步骤完成作物数字孪生模型的构建后，下一步就是用作物模型进行灌溉决策 ，具体的工作步骤如下：

1. 准备工作：确定研究区域、收集气象数据、土地利用数据、土壤资料等，建立相关数据库。

2. 选择作物模型：根据实际情况选择适合的作物模型，如WOFOST、LINTUL-PG等。

3. 设置模型参数：根据研究区域和作物种植的需要，设定模型参数，包括作物品种、种植时间、灌水方式、灌水量等。

4. 输入土壤数据：通过采用土壤钻探等方式获取土壤参数，如土壤类型、土层深度、持水能力等，输入模型进行计算。

5. 输入气象数据：使用气象站或卫星数据获取大气环境数据，包括日照、降雨、温度、湿度等信息，并输入模型的驱动变量进行计算。

6. 进行模拟计算：基于以上输入数据，进行作物生长过程的模拟计算，包括生长速率、生长周期、灌溉需求等。

7. 分析结果：根据模拟结果，分析出作物的生长情况、灌溉需求和决策建议，及时进行调整和优化。

8.实际应用：基于已有数据分析，制定实际的灌溉决策方案，如对灌溉时间、灌溉量进行优化，以提高作物产量和品质。

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综上所述，利用作物孪生数字模型进行灌溉决策就是构建一个基于或类似WOFOST的数学模型，模型经过参数校准后能够逼近真实地模拟作物的生长过程，成为在当地种植的作物品种的数学模型。有了作物模型，可以用于模拟农田作物的生长过程并进行灌溉施肥决策等。

作物数字模型的构建需要进行数据准备：收集作物种植的环境数据，包括土壤类型、气象条件、作物品种等。参数调整：需要将WOFOST模型参数调整至最佳（逼真）状态。包括生长季节开始时间、发育阶段划分、初期生长速率等都与实测数据很接近。验证和优化模型：可以通过与实际观测数据进行对比来验证模型的准确度。无论使用历史数据或现场测试数据均有接近于真实种植给出的数据吻合。通过测试和验证来优化模型的参数，以提高模型的适用性和准确度。运用模型：成功地调整后，可以将模型用于实际场景，进行作物生长模拟和灌溉决策等操作。此时，还需要定期监测模型的输出结果，并根据实际情况不断地进行参数调整。