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

修正和调参是指在训练机器学习模型时进行合适的参数调整和优化。在构建模型时，我们通常要选择适当的参数，以确保模型能够很好地拟合数据，并能够在新数据上进行准确的预测。然而，由于每个问题的特性各不相同，找到最佳参数是充满挑战任务。

一般来说，作物数学模型是需要不断的反复修正才能找到合适的参数，那么在找到合适参数以前，你是可以根据自己的需要应用这个数字模型的，应用和调整模型参数是平行的两件事，可以同时做的，没有矛盾，除非你很强调应用必须要准确。事实上，现实的情况是作物生长就是一个随机事件，你用的方法，大数据分析方法也是一种对现实作物世界的随机分析。在现实生物世界中没有精准的，正确的事，它有的只是一个大概率事件的出现，正好被你准确的猜到了而已。

6、多年生作物和禾类作物WOFOST模型

WOFOST是一种广泛应用于农业领域的作物生长模型，主要用于模拟小麦、玉米、水稻等禾本科作物的生长和发育。虽然该模型在禾本科作物方面表现出色，但是该模型是否可以在多年生作物中，特别是果树类作物方面的应用仍需进一步扩展和改进。对于多年生作物，需要考虑到其生命周期较长、生长周期复杂、环境适应性强等特点，因此需要建立更为复杂的模型。具体来说，需要考虑到多年生作物的生长、发育、休眠和再生等不同阶段，以及其对环境因素的适应性变化等因素。重点是模型的特征参数、状态变量和控制变量可能完全不同，也许需要确定出一套有别于禾本科作物的方法。

尽管WOFOST模型在多年生作物方面的应用还存在一些限制，但是该模型可以作为基础模型，通过对其进行改进和扩展，可以适用于果树类作物的模拟。

7、现代灌溉实用技术 - 未来灌溉决策编程的范式

未来灌溉决策软件编程的范式包括以下几种：

1. 基于规则的编程：在此范式下，程序员将系统的规则和条件编写成一系列规则，并为每个规则分配一个优先级。当程序运行时，系统会按照规则的优先级顺序逐个检查规则，直到找到适用的规则为止。

2. 基于机器学习的编程：在此范式下，程序员使用机器学习算法来训练模型，以便系统能够从历史数据中学习并做出更好的决策。此外，也可以使用增强学习算法来让系统在实时环境中学习并自我调整。

3. 基于chatGPT的编程：在此范式下，各种农业知识组织成chatGPT知识，并让系统能够从中获取知识和信息，以便做出更好的决策。

未来AI编程的两种范式包括以下两种：

1. 自主学习：这种范式下，程序员会让系统自己探索环境并从中学习，而不是事先编写规则或模型。系统会不断地试错，并根据结果调整自己的行为。

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。

13、 利用作物模型进行灌溉施肥决策

了解作物的生长细节的唯一办法是建立作物生长的孪生数学模型。作物模型是指将作物在生长过程中的各种生理生态特性，转化为数字模型，然后利用模型模拟作物的生长和发育过程，从而为灌溉决策提供依据。

根据作物生长数学模型预测出作物的生长情况，然后根据需水用肥模型完成灌溉施肥决策和未来灌水施肥计划方案的设计，最后根据灌溉施肥效率进行灌水和施肥的优化，目标是提高农田的水分和养分的利用效率，减少水资源和水溶肥的浪费，增加农田的产量和收益。

14、灌溉施肥决策实例

以内蒙古的春玉米种植为例，假定有了春玉米作物的数字孪生模型，并已经根据当地种植习惯和种植的品种进行了参数校准。利用作物数字模型运行模拟生长过程，找出玉米生长的关键需水和需肥时期，满足关键期作物的水分和养分需要。

15、揭密作物数字模型在智慧灌溉上的应用

全面介绍了在智慧灌溉上的应用情况，从基础理论到真正落地应用知识。如何让模型由通用模型成为针对具体作物的模型，如何通过调参及校准让模型适应当地的品种和种植习惯知识。如何完成一个利用作物模型进行灌溉的决策全过程理论和内容全面的理论、实践的和系统的介绍。