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。下面是作物模型发展历程的主要事件：
1. 20世纪50年代至60年代：农业系统生产学（Agricultural Systems Production）开始引领整个作物模型发展的方向。
2. 20世纪60年代至70年代：稳定代替了单纯发展的思路，开始重视作物生长和发育的建模。
3. 20世纪70年代至80年代：应用数学建模方法，例如线性代数、微积分和统计学等，进行作物产量预测和优化。
4. 20世纪80年代至90年代：气象条件和土壤因素成为作物模型各部分中不可缺少的一部分，而水平衡模型成为决策支持系统的一部分。
5. 21世纪：随着电子计算机性能的提高，计算机模型的分析得以扩大，转向大规模模拟和三维模型技术。
总的来说，作物模型的发展历程从单一的研究向统一的模型模式转变，使得模型的适用性和有效性有明显增长。作物模型的不断发展有助于人们更好地了解和控制农业生产，解决人类对粮食问题的关注。
WOFOST作物模型
WOFOST作物模型是一种用于模拟和预测农作物生长和收获的数学模型。
WOFOST是C.T.de Wit学院在瓦赫宁根开发的作物生长模型家族的一员。相关的模型是连续的SUCROS模型（简单和通用的作物模拟器）（Spitters等人，1989；van Laar等人，1992）、干旱作物（van Keulen，1975；van Keulen等人，1981）、春小麦（van Keulen & Seligman，1987；Stol等人，1993）、MACROS （Penning de Vries等人，1989）和ORYZA1（Kropff等人，1993）。Wolf等人记录了第一个WOFOST模型(1986)。
自1987年以来，WOFOST模型已经经历了几次重大的发展和更新：
1. WOFOST 6.0版本（1995年） - 这个版本引入了更精确的收获模型，并允许用户自定义错误修正和参数设置。WOFOST第6版是根据欧盟委员会联合研究中心（JRC）在意大利伊斯普拉发布的合同研究“产量预测模型”在农业项目（也称为MARS项目（遥感监测农业））行动3的框架下开发的。目标是生成作物生长指标，以评估整个欧盟当前农业季节的质量，并与历史季节的质量进行比较。这些指标随后用于每个地区和每个国家的定量产量预测。为此，WOFOST已被纳入作物生长监测（Hooijer和van der Wal，1994年；van Diepen，1992年）。
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。
PCSE模型的主要事件有以下几个：
1.开发初期：最初的PCSE模型被设计用于模拟小麦、大豆和玉米等主要农作物的生长状况。
2.开发国际化：近年来，PCSE模型已经被应用到全球范围内，例如在欧洲、非洲、亚洲和南美洲等地。
3.应用范围扩大：PCSE模型现在可以被用来模拟许多不同类型的农作物，包括水稻、番茄、甜菜等等。
4.社区开发：为了更好地支持PCSE模型的使用，相关源码共享社区在github上已经成立。这些社区的成员共享信息，解决问题，并为新用户提供支持和指导。
作物数字模型发展的历史证明，通过对作物生长情况的模拟和预测，提供关于灌溉决策的重要信息。作物模型可以预测作物的生长状况、水分利用效率和产量等，以及预测环境因素对作物生长的影响，如气温、湿度和降雨等。
在基于作物数字模型的灌溉决策中，一般会采用基于作物需水量和土壤水分状况的方法进行灌溉调度。通过作物模型模拟出作物的需水量，并结合土壤水分状况、降雨情况等因素，来判断当前土壤水分是否足够满足作物需水量。如果土壤水分不足，就需要进行灌溉补给；如果水分充足，则可以进行适当减灌或不灌溉。
历史已经证明了作物数字模型对于灌溉决策的影响非常重要，可以帮助农民更科学地进行灌溉管理，提高作物产量和水资源利用效率。
