作物模型研究进展近年来取得了显著的进展。通过采用先进的数学模型和计算技术，研究人员能够更好地理解作物生长的机制和规律。这些模型能够预测不同环境条件下作物的产量和品质，并为农业种植管理者提供基础的决策支持。此外，作物模型还能够评估气候变化对种植的影响，并提出应对策略。通过不断改进和验证，作物模型有望为农业生产提供更加科学和可持续的灌溉施肥决策的解决方案。数字灌溉

1、基于数据的灌溉决策的4种方法

文章介绍基于数据的灌溉决策的四种方法。首先，基于土壤墒情的决策；基于气象数据的决策；基于作物数据的决策；基于多源数据融合的技术的决策。它是利用数学模型和算法来预测灌溉需求并制定决策方案，从而实现精确的灌溉决策。它是基于机器学习的方法利用大数据和学习算法来分析土壤和气象数据，优化灌溉策略并自动做出决策。

2、作物孪生数学模型

仿真的作物孪生数学模型是指通过数学方法和计算机模拟技术，基于真实数据和作物生理机制，对作物生长和发展的过程进行模拟和预测的模型。作物孪生模型基于对作物生长的科学理解和数学建模，将作物的生理和环境过程转化为数学方程式，并通过计算机进行模拟和预测。该模型考虑了多种因素，如光照、温度、水分、养分、生理因子等对作物生长的影响，以及不同管理措施对作物产量和质量的影响。

3、仿真的作物孪生数学模型构建

作物孪生数学模型的构建是实现这一目标的关键。通过作物孪生，我们可以更好地理解作物与环境之间的相互作用，探索作物对环境变化的响应规律，提高农业生产的效率和质量。在建立作物的数字模型时，我们可以选择使用已经存在的通用作物模型。这些模型是基于大量的实验数据和研究成果建立的，已经经过多种作物验证和种植实验检验的。通用作物模型是一种广泛适用于不同种类和品种的作物的基本模型，它可以用来预测不同环境条件下的作物生长和产量。

4、作物模型的参数

作物模型都存在固定参数和可调整参数。固定参数是指一些与作物的生长特性、生理过程等相关的参数，比如作物的生长期、气候响应等。这些参数是模型根据已有研究和农学理论确定的，通常在不同地区和不同作物类型下是相对稳定的，不需要针对每个模型进行调整。

可调整参数是模型中可以根据实际情况进行调整的参数。这些参数可以因地理位置、作物种类、土壤特性等因素而有所不同。而且，这些参数通常是通过与实际数据进行比较和校准来获得的。例如，作物的初始状态、水分利用效率、光合速率等参数可以通过实地观测和实验来获取，并在模型中进行调整。

5、作物数字模型修正和调参