数字孪生并不是单一的数字化技术，而是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调校、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和优化实体效能的技术策略，是推进数字化转型的核心战略举措之一。

从数字孪生技术的发展背景可以看出，数字孪生模型是相对于其物理模型而言的。可以先建立数字孪生模型，应用数字孪生模型来进行虚拟试验，但最终还是要建立物理模型，通过对数字孪生的分析，来优化物理模型的运行。
除了上述技术，大数据、人工智能等技术也是数字孪生的关键使能技术。
需要强调的是，数字孪生的关键使能技术如数学模型，在数字孪生诞生之前就已经存在。而数字孪生的应用，又促进了这些关键使能技术的进一步发展。

智慧种植中的数字孪生模型

智慧农业或者数字农业的智慧种植包含有数字孪生在农业上的应用。数字孪生技术，从本质上来说，我们在智能灌溉里面也能够联想得到，原因是我们的智能灌溉事实上是智慧种植中的农事操作的内容，智慧种植又是智慧农业，也叫数字农业的内容之一。

作物模型在某种程度上，它就是智慧种植里面作物的孪生数字模型，就是智慧种植里面的一个数字孪生技术的应用。

这么一来我们就理解了，更加前沿的作物数字孪生技术实际上是作物模型的一个赋能和升级。

如果不能正确理解数字孪生技术的基本内涵很可能会“走入歧途”。本文希望结合智慧农业的应用需求与实践，引导数字农业从业人员正确理解和应用数字孪生技术。

基础的作物数学模型

数字种植孪生模型的基础是作物生长模型，它是将作物、环境、栽培技术作为一个整体，应用系统分析原理和方法，对作物生长发育、光合生产、器官生成和产量形成等生理过程及其对环境和技术的反馈关系进行理论概括和数量分析，继而建立相应数学模型，进行作物生长过程的动态定量模拟。

数学模型的影响因子

作物数字孪生模型的影响因子来自以下因子：

（1）气象因子：有太阳辐射、温度、湿度、气压、降水量和风速，多作为作物生长数学模型的驱动参数。太阳辐射、最高、最低气温和降水是驱动作物生长的主要动力，与光的截获和利用、光合产物生产和分配和形态发育等过程都密切相关，是要求输入的最小数据集。

（2）土壤因子：土壤物理参数用于计算土壤的保水性、入渗率和肥料的溶解度，土壤化学参数用于计算土壤基础肥力，与作物蒸腾、水分平衡、养分平衡、环境胁迫等过程密切相关。

（3）管理因子：为模型提供模拟起始、终止及生长过程肥水供应基本条件，用水和管理过程参与作物蒸腾、为初始化或者驱动参数，灌溉水量和施肥量参与土壤水分平衡、养分平衡、环境胁迫等过程计算。