2. WOFOST 7.0版本（2001年） - 该版本增加了对天气数据和环境数据的支持，并引入了新的光合作用机制，从而提高了其精度和准确性。

3. WOFOST 7.1版本（2003年） - 该版本提供了更多的农作物类型（如菜豆、辣椒等），并增加了对农药和水肥管理的支持。

4. WOFOST 7.2版本（2006年） - 该版本主要是对代码的优化和改进，以提高其运行效率和精度。

此外，WOFOST模型也经历了一些重大事件，例如：

1. 2015年，荷兰瓦赫宁根大学开发了一个新版本的WOFOST模型，称为WOFOST 6.0 Crop Growth Simulation Model。该模型使用新的输入数据，包括气象、土壤和土壤管理等，从而能够更好地模拟和预测农作物生长和收获。

2. 2016年，欧洲联盟（EU）启动了一个旨在发展社会经济和环境可持续的农业生产。WOFOST模型是该活动的主要工具之一，以帮助农民和政策制定者做出更明智的决策，从而实现可持续农业发展的目标。

3. 2019年，瓦赫宁恩大学开发了一个名为“WOFOST Control”（WOFOST控制）的新软件，旨在帮助农民监测和控制农作物的生长和收获。该软件可以根据农作物类型、气象数据和土壤数据等信息，自动调整水肥管理和农药使用等因素，以优化农作物产量和品质。

PCSE作物模型

PCSE是 Python Crop Simulation Environment (PCSE/WOFOST)作物模拟模型的Python版本，PCSE是一个Python包，用于构建作物模拟模型，特别应用于在荷兰瓦赫宁根开发的作物模型。PCSE提供了实施作物模拟模型的环境、读取辅助数据(天气、土壤、农业管理)的工具以及模拟生物物理过程(如物候、呼吸和蒸腾)的组件。PCSE还包括世界范围内广泛使用的　WOFOST 和LINTUL3 ROP仿真模型的实现。例如，WOFOST已经在MARS作物产量预测系统中实施，MARS系统在欧洲和其他地区用于作物监测和产量预测。

最初，在瓦赫宁根开发的模型通常使用FORTRAN或FORTRAN仿真环境(FSE)编写。两者都是非常好的工具，但是它们已经变得有些过时，并且很难与当今可用的许多伟大工具(XML、数据库、网络等)集成。像许多其他软件包一样，PCSE的开发是为了方便我自己的研究工作。我想要一些更容易操作、更具交互性和更灵活的东西，同时还能实现FSE的合理计算方法。由于这个原因，PCSE是在皮顿萨开发出来的，成为了一种用于科学目的的重要编程语言。