作物生长模型和作物需水计算是农业领域中重要的研究方向，用于预测和优化作物的生长过程和灌溉管理。下面将介绍作物生长模型和作物需水计算的相关内容。更多内容详见《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》。

1. 作物生长模型：作物生长模型是一种数学模型，用于描述作物在不同环境条件下的生长过程。作物生长模型通常基于作物的生理过程和环境因素，如光合作用、蒸腾作用、养分吸收等。常用的作物生长模型包括生理生长模型、统计生长模型和机器学习模型等。生理生长模型基于作物的生理特性和生长规律，通过方程和参数来描述作物的生长过程。统计生长模型通过分析历史数据和环境因素来建立作物生长的统计模型。机器学习模型利用大量的数据和算法来学习作物生长的模式和规律。更多内容详见《机器学习在智慧灌溉领域的应用》，《作物生长模型的历史》，《作物孪生数学模型》。

2. 作物需水计算：作物需水计算是指通过模型或方法来估算作物在不同生长阶段的水分需求。作物需水计算通常考虑作物蒸腾、土壤蒸发和降雨等因素。常用的作物需水计算方法包括基于气象数据的方法、基于土壤水分平衡的方法和基于作物生长模型的方法等。基于气象数据的方法利用气象因素如温度、湿度、风速等来估算作物的蒸腾量。基于土壤水分平衡的方法通过计算土壤水分的输入和输出来估算作物的水分需求。在数字灌区建设中，推荐基于作物生长模型的方法结合作物生长模型和气象数据来计算作物的水分需求，并进行灌溉决策。更多内容详见《解决灌水量和灌水时机问题之途径》。

综上所述，作物生长模型和作物需水计算可以为农业生产提供重要的决策支持。通过准确估算作物的水分需求，可以合理调控灌溉量，提高农田的水资源利用效率，降低灌溉成本，减少对水资源的过度开发。然而，作物生长模型和作物需水计算仍面临一些挑战，如模型参数的确定、数据需求和模型的适用性等。未来的研究和发展应致力于克服这些挑战，提高作物生长模型和作物需水计算的准确性和实用性。