作物模型及其应用(何建强,2011-4-1)
作物生长模拟模型及其在设施园艺生产中的应用
基金项目辽宁省教育厅科学技术研究项目。
作者简介李东（１９７２－），男，辽宁北镇人，在读博士，助理研究员，从事蔬菜栽培与生理生态研究。
＊通讯作者。
收稿日期２００７!０１!０８作物生长模拟模型是作物科学和计算机科学交叉产生的新兴研究领域。
作物生长模拟模型是应用系统分析和计算机技术，综合作物生理、生态、农业气象和农学等学科研究成果，将作物与其生态环境因子作为一个系统进行动态的定量分析和生长模拟研究［１］。
计算机技术和人工智能技术在农业管理和决策上的迅速发展，使作物生长模拟模型的研究逐渐深入，在农业科研和生产上的应用日趋广泛。
１作物生长模拟模型的发展现状１．１国外作物生长模拟模型的研究进展２０世纪６０年代中期，以ＤｅＷｉｔＣＴ［２］在计算机上模拟玉米等作物冠层的光合速率为标志，不少国家在作物生长模拟模型方面进行了研究。
近４０年来，作物生长模拟模型在经历了初创阶段、发展阶段，已向综合化与应用化方向发展。
目前，荷兰、美国、英国、日本、澳大利亚、以色列等已对多种作物建立了生长模拟模型，作物涉及到玉米、小麦、棉花、大麦、黑麦、马铃薯、高粱、大豆、甜菜、苜蓿、向日葵、白菜等。
研究领域涉及光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、太阳辐射、物质生产和分配、生育进程、形态建成、根系生长、冠层微气候、土壤氮素运行和土壤水分状况等［３］，并已应用到作物产量预测、作物育种和生产管理等方面。
荷兰的作物生长模型以综合作物生理生态的研究为主，注重模型的理论性研究，如作物生长模拟器ＢＡＣＲＯＳ［４］和模拟１年生作物生产潜力模型ＭＡＣＲＯＳ［５］；美国的模型开发注重“天气、作物、土壤、管理”等综合作用的结果，强调模型的实用性，代表模型有在国际上影响较大的模型ＣＥＲＥＳ［６］和棉花模拟模型ＧＯＳＳＹＭ［７］。
其中最成功的例子是美国农业部农业研究服务中心作物模拟研究所１９８５年研究的棉花管理专家系统ＣＯＭＡＸ!ＧＯＳＳＹＭ。
ＣＯＭＡＸ能在农场内为棉花管理提供咨询，用于确定灌溉、施肥、施用脱叶剂和棉桃开裂的最佳方案。
作物生长模拟模型研究和应用综述
作物生长模拟模型研究和应用综述作物生长模拟模型研究和应用综述摘要：作物生长模拟模型作为一种重要的农业科学工具，能够模拟和预测作物生长的过程和产量，对农业生产具有重要的指导意义。
本文综述了作物生长模拟模型的研究现状和应用情况，包括模型的发展历程、模型结构与参数推导、模型验证与评价、模型应用领域等。
通过对近年来的研究进展进行梳理和总结，旨在为作物科学领域相关研究人员提供参考和借鉴。
关键词：作物生长模拟模型；发展历程；模型结构；参数推导；模型验证；模型评价；模型应用1. 引言作物生长模拟模型是基于作物生理生态过程的数学表示，通过对光能、水分、温度和营养等环境因素影响下作物生长的模拟，能够为农业生产提供科学依据。
自上世纪60年代起，作物生长模拟模型的研究迅速发展，并在农业科学、气象学、资源环境等领域得到广泛应用。
本文旨在全面梳理作物生长模拟模型的研究现状和应用情况，为相关研究人员提供参考和借鉴。
2. 作物生长模拟模型的发展历程2.1 早期模型早期的作物生长模拟模型主要基于经验公式和统计关系，如蒸散发模型和生长势模型。
这些模型简单直观，但对作物生理过程描述不准确，模拟精度较低。
2.2 生物物理模型生物物理模型通过考虑作物的生理生态过程，建立物理机制与参数之间的关系，提高了模型的精度与准确性。
该类模型主要包括光合模型、水分模型、温度模型等。
2.3 动态模型动态模型考虑了作物生长过程中不同生育阶段的特点，建立了动态的生长过程描述，提高了模型的实用性。
这类模型包括基于氮、磷等营养物质的模型、基于作物品种的模型等。
3. 作物生长模拟模型的结构与参数推导作物生长模拟模型通常包括四个部分：能量收支模块、水分平衡模块、碳氮平衡模块和生长发育模块。
其中，能量收支模块描述了作物光能的利用与传递过程，水分平衡模块描述了作物水分的吸收与利用过程，碳氮平衡模块描述了作物碳氮的吸收与利用过程，生长发育模块描述了作物的生长发育过程。
作物生长模拟模型研究和应用综述
作物生长模拟模型探究和应用综述作物生长模拟模型是农业科学领域中的重要工具，可以援助农业探究者和农夫进行科学的农作物种植管理。
该模型利用数学和计算机技术，通过对作物的生长过程进行模拟和猜测，为农业生产决策提供科学依据。
作物生长模拟模型的探究和应用已经取得了显著的效果，本文将综述作物生长模拟模型的探究进展和应用状况。
作物生长模拟模型的探究主要集中于作物的生永生理过程和环境因素的互相作用干系。
通过对光、温度、水分、营养等因素的监测和分析，探究者可以建立相应的数学模型，再通过计算机模拟作物的生长和发育过程。
作物生长模拟模型的探究方法多种多样，包括基于物理原理的模型、基于统计学的模型、基于机器进修的模型等。
这些模型中最常用的是基于物理原理的模型，其基本假设是作物的生长和发育过程受到光合作用、呼吸作用、吸纳养分等物理过程的影响。
作物生长模拟模型的应用广泛，主要包括农作物产量猜测、作物品种适应性评估、灾难风险评估、耕作管理优化等。
通过模拟和猜测作物生长过程，可以准时依据环境因素的变化来调整作物的种植结构，合理打算农作物的种植时间和田间管理措施，最大限度地提高农作物的产量和质量。
作物生长模拟模型还可以评估不同作物品种在不同环境条件下的适应性，为农业科研人员和农夫选择适合的作物品种提供科学依据。
此外，作物生长模拟模型还可以用于评估农作物受灾的风险，并为灾难应急管理提供决策支持。
目前，作物生长模拟模型的探究仍面临一些挑战。
一方面，作物的生长过程受到多种环境因素的影响，涉及的参数和变量较多，探究者需要对这些参数和变量进行准确测定和模拟。
另一方面，作物生长模拟模型的建立和验证需要大量的试验数据，但得到这些数据通常需要耗费大量的时间和人力资源。
此外，作物生长模拟模型的效用也受到不同环境条件和农业管理措施的影响，模型在不同地区和不同年份的应用效果可能存在差异。
为了进一步推行作物生长模拟模型的探究和应用，我们需要加强多学科的合作，包括农业科学、计算机科学、统计学等领域的专家和探究者的合作。
农作物生长模拟模型的建立与应用研究
农作物生长模拟模型的建立与应用研究随着科技的不断发展，模拟模型的应用越来越普及。
当我们将模拟模型应用到农业生产中，可以提高农业生产效率，节约资源，为人类的食品安全保障做出贡献。
文章探讨农作物生长模拟模型的建立和应用研究。
一、农作物生长模拟模型的理论农作物生长模拟模型基于作物的生长规律，将种植条件、环境因素等关键因素纳入模拟训练，从而模拟出作物在整个生长过程中的状态与变化规律，为提高农业生产提供基础数据。
为了建立一个完整的模型，需要包含以下关键元素：1.环境因素：先决植株生长的因素，如光照、温度、湿度。
2.生理因素：植株生长发育的内在机制，如光合作用、营养吸收。
3.物化因素：植株生长的物理设施，如农田的土壤、施肥等。
综合考虑环境、生理和物化因素三个方面，建立模拟模型，选择不同的数据特征来评估模型的有效性和适用性。
二、农作物生长模拟模型的建立1.模型确定选择合适的模型结构是模拟模型建立的第一步。
模型可以分为物理模型、统计模型和机器学习模型。
农作物生长模拟模型应用最广泛的是统计模型，根据环境因素和生理因素复杂性不同，可以选择线性统计模型、非线性统计模型和时变统计模型。
模型建立过程应采用多种验证方法，如交叉验证和留一法，确保模型的准确性和精确性。
2.数据采集数据采集通常是建立模拟模型的瓶颈之一。
农作物生长模拟模型的数据来源包括田间实验、实际观测和遥感数据等。
现在许多农田会采用自动化技术进行数据采集和处理，这对模型的稳定性和精度提高至关重要。
3.建模过程经过上述模型和数据准备后，接下来进行模拟编程。
建模过程应该遵循简单而精确的策略。
模型应该精确反映实际农业生产中常见的变化和偏差，避免模型复杂而不精确的现象。
建模过程中，应将模型的过程细化分解，方便后续的数据分析和修正。
4.模型修正模拟模型的预测能力是建模过程的核心问题之一，模型的误差来源于模型本身和数据偏差。
模型修正的过程中，通常需要进行数据增强和模型参数调整。
粮食作物生长模型的构建及应用分析
粮食作物生长模型的构建及应用分析随着人口的不断增长和全球气候变化的影响，粮食安全问题越来越引起广泛关注。
而粮食作物生长模型的构建和应用则是探索粮食生产的重要途径之一。
一、粮食作物生长模型的构建粮食作物生长模型是指通过对环境因素进行数学模拟，来预测作物在不同环境条件下的生长，产量和质量的模型。
构建模型需要考虑到作物生长的各个方面，包括开花，授粉，结实，生育期等等。
1. 环境因素环境因素是影响作物生长最为重要的因素之一。
其中土壤规模，光照，温度，湿度和营养物质等都会直接对作物的生长产生影响。
而如何将这些因素整合起来，进行复杂的计算，就需要依靠计算机技术的应用。
2. 计算机技术计算机技术的应用是构建粮食作物生长模型不可或缺的一步。
计算机技术可以帮助我们将各种环境因素进行数学模拟，从而得出一个精准的生长模型。
此外，还可以进行大规模数据的处理和存储，方便以后的分析应用。
二、粮食作物生长模型的应用分析粮食作物生长模型的应用可以帮助我们预测作物的产量和质量，进而进行适当的管理和调控，提高作物的生产效率。
下面我们分别从几个方面进行具体分析。
1. 精准施肥基于粮食作物的生长模型，可以通过对不同区块的土壤质量，环境因素，以及作物状态进行分析，从而设计出一套精准的施肥方案。
这样可以最大限度地发挥肥料的作用，同时避免过量的施肥造成负面影响。
2. 健康防护通过对作物病虫害和天敌的种类和数量进行分析，可以运用生长模拟技术，从而预测出作物收获前可能出现的问题。
这能够为我们在收获时提供准确的决策，以降低作物发生病虫害的风险。
3. 调节农事管理基于生长模拟，还可以为不同环境条件下的作物设计一套最优管理方案。
比如，不同植株密度的组合，对光照和温度的调节等等。
这样，就可以在保证高产的同时，尽可能节约资源，提高效益。
三、展望虽然目前粮食作物生长模型的应用还处于探索阶段，但基于生长模拟技术的开发和推广无疑是未来的趋势。
将更多的科技力量投入到粮食作物生长模型的研发和应用中，将有力促进全球粮食生产的发展。
农作物生长模型的建立与应用研究
农作物生长模型的建立与应用研究随着农业科技的不断发展，农作物生长模型成为了农业生产中一个重要的工具。
通过建立和应用农作物生长模型，农民能够更好地了解和掌握农作物的生长规律，从而优化农事管理和提高产量。
本文将探讨农作物生长模型的建立方法和应用研究。
一、农作物生长模型的建立农作物生长模型是通过对农作物生长过程中的关键参数进行建模和仿真，来模拟和预测农作物在不同环境条件下的生长发育情况。
常见的农作物生长模型包括生理模型、统计模型和物理模型等。
1. 生理模型：生理模型是基于农作物的生长生理学原理进行建立的，考虑了农作物的生理过程和环境因素对生长发育的影响。
常用的生理模型有CERES模型、AquaCrop模型等。
2. 统计模型：统计模型是通过对大量的农作物实验数据进行统计分析，建立数学模型，从而预测农作物的生长发育情况。
常用的统计模型有线性回归模型、多元回归模型等。
3. 物理模型：物理模型是通过考虑农作物的生物物理过程和环境因素，建立物理方程，从而模拟农作物的生长情况。
常用的物理模型有传热传质模型、数值模拟模型等。
二、农作物生长模型的应用研究农作物生长模型在农业生产中具有广泛的应用价值。
下面将分别从农事管理、气候变化和农作物产量预测方面介绍其应用。
1. 农事管理：通过农作物生长模型，农民可以根据预测结果科学地制定农事管理措施。
比如，在播种期选择合适的品种和密度、科学施肥、合理灌溉等，都可以通过模型来预测农作物的生长情况，从而提高农作物的产量和质量。
2. 气候变化：随着全球气候变化的加剧，农业生产面临着更大的风险和挑战。
农作物生长模型可以帮助农业从业者预测不同气候条件下的作物生长情况，提前采取应对措施，减少气候变化对农作物产量的不利影响。
3. 农作物产量预测：农作物生长模型可以用于农作物产量的预测。
通过模型，结合实时的气象数据、土壤湿度等关键信息，可以准确地预测农作物的产量，并给出产量波动的可信度。
这对于农业生产计划、市场预测等都具有重要意义。
农作物生长模型改进及其粮食产量预测应用
农作物生长模型改进及其粮食产量预测应用农作物是人类赖以生存的重要食物来源之一，了解和预测农作物的生长情况和产量对于实现粮食安全、农业管理和农业发展至关重要。
为了更准确地预测农作物的产量，科学家们不断改进农作物生长模型，并将其应用到粮食产量预测中。
农作物生长模型是一种用数学方程来模拟和描述农作物在特定生长条件下的生长和发育过程的模型。
它基于对农作物生理特性、环境因素和管理措施的深入研究，并考虑到光、温度、水分、土壤质量等因素对农作物生长的影响。
通过准确地描述和模拟这些因素之间的相互作用，农作物生长模型可以预测农作物的生长状态和产量。
然而，传统的农作物生长模型存在一些局限性，例如对气象和土壤条件的需求较高，数据输入复杂，模型精度有限等。
为此，科学家们进行了一系列改进，以提高模型的预测能力和实用性。
首先，科学家们引入了更多的环境因素和生理特性，使模型更贴近实际农田环境。
传统模型主要考虑光、温度和水分等因素对作物生长的影响，但忽视了其他重要因素，如二氧化碳浓度、土壤养分、病虫害等。
新的改进模型考虑了这些因素，并建立了更复杂的数学方程来描述它们之间的关系，从而更准确地模拟农作物的生长和发育过程。
其次，科学家们利用遥感技术和地理信息系统（GIS）数据来获取农田的空间和时间信息，为农作物生长模型提供更精确的输入数据。
遥感技术可以获取农田的植被指数、土壤湿度、温度等数据，这些数据可以用来估计农作物生长的环境因素，进而提高模型的预测准确性。
GIS数据则提供了农田的空间分布和土壤质量等信息，可以在模型中考虑到这些因素对农作物生长的影响。
此外，科学家们对农作物生理特性和生命周期进行了更深入的研究，以改善模型的算法和参数设置。
随着对农作物生理过程的理解加深，模型可以更好地模拟作物的生长和发育过程。
例如，模型可以考虑到农作物的叶片面积指数、光合作用速率、花芽分化等因素，以更准确地预测作物的生长状态和产量。
这些改进的农作物生长模型被广泛应用于粮食产量预测。
作物生长模型发展现状及应用前景
作物生长模型发展现状及应用前景韩健;池宝亮【摘要】随着农业作物学科和计算机科学技术的发展,作物生长模型的研究在20世纪60年代开始迅猛发展,至今经历了从定性的概念模型到定量的机理模型、从作物的生理生态过程模拟模型发展成为综合的作物应用模型的发展历程.在简要介绍国内外作物生长模型的研究进程、特点及现状的基础上,指出了现有模型中存在的问题,并对其应用前景和发展趋势进行了探讨.%Along with the development of agricultural crops and computer sciences, the study of crop growth model began develop extremely fast from 1960s, covering a series of stages from simple to complex, from empirical description to process anal sis, and from theoretical research to practical application. This paper briefly introduced the crop growth model research, applicat; progress and the characteristics at home and abroad, and pointed out the problems existing in crop models research. Finally, t prospect of application and developing trends were discussed in the paper.【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2011(039)008【总页数】4页(P900-903)【关键词】作物生长模型;发展现状;生产决策;生态环境【作者】韩健;池宝亮【作者单位】山西大学生物工程学院,山西太原030006;山西省农业科学院旱地农业研究中心,山西太原030006【正文语种】中文【中图分类】S3120世纪60年代以来，计算机模拟技术的发展与现代系统分析理论的日趋成熟为作物生长发育量化分析和生产决策研究提供了强有力的技术支持，极大地推动了作物生长模型研究及模拟技术的发展[1]。
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1. 自我介绍
个人基本情况
姓名：何建强 出生日期：1977年10月5日 籍贯：甘肃省天水市 工作单位
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
通信地址
陕西省杨凌区渭惠路23iang_he@ mythbird@
Management Practices
Irrigation Management Soil Profile Physical Properties Management of N Fert. and Residues Soil Profile Chemical Prop. Management of P Fert. and Residues
工作经历
博士后：佛罗里达大学农业和生物工程系（the Department of Agricultural and Biological Engineering the University of Florida)
导师：James Jones 应用R语言编写DSSAT模型参数估计模块：GLUESelect 2008/5 – 2009/1
About 27 crops and vegetables First released (V2.1) in 1989 Current version V4.5
DSSAT模型基本结构 （DSSAT structure）
学习经历
学士：吉林大学机械工程学院
专业：机械制造及自动化 1996/9 – 2000/6
硕士：中国农业机械化科学研究院
专业：机械设计及理论 论文题目：“圆形和平移式喷灌机动力性能分析” 导师：金宏智（研究员） 2000/9 – 2003/6
学习经历
博士：佛罗里达大学农业和生物工程系（the Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida) 专业：土地和水资源工程（Land and Water Resources Engineering) 论文题目：“Best Management Practices Development for Sweet Corn Production in North Florida ” 导师：Dr. Michael Dukes 学术委员会成员：Wendy Graham, James Jones, George Hochmuth, Jasmeet Judge, and Michael Annable 2004/1 – 2008/5
作物模型及其应用
Crop Models and Their Applications
何建强
西北农林科技大学水利与建筑工程学院 陕西-杨凌 2011-04-01
提纲 (Outline)
1. 自我介绍 2. 作物模型及其应用——以DSSAT模 型为例 3. 作物模型在世界和中国的发展 4. 关于在西农开展作物模型研究的设想
作物模拟的假设和组成
Modeling assumptions and components
模型组成——土壤营养（Components –
Soil Nutrients）
Soil nitrogen Phosphorus Organic matter Transformations, uptake, leaching losses, management inputs Other nutrients
作物模拟的假设和组成
Modeling assumptions and components
模型组成——土壤水分（Components –
Soil Water）
Soil water (root zone, one or two dimensional) Rainfall, runoff, soil evaporation, root water uptake/plant transpiration, deep percolation, re-distribution, irrigation Same as or similar to models used for irrigation and water quality studies
博士后：法国国家农业研究院（Génétique, Diversité et Ecophysiologie des Céréales，L’Institut National de la Recherche Agronomique, INRA, Clermont-Ferrand, France）
导师：Pierre Martre 参与英法合作项目“BBSEC-INRA Research Project IN-BB-06: Identification of traits and genetic markers to reduce the nitrogen requirement and improve the grain protein concentration of winter wheat”
(Hammer et al., 2006)
23/03/2015
9
作物系统模拟 Crop System Modeling
Research for Understanding Model Development Problem Solving Control/ Management/ Decision Support
A crop simulation model (CSM) has > 270 routines
Daily inputs: weather, management, pests ...
Output
No Yes
Senescence
Maturity?
Final output
DSSAT模型
Decision Support System for Agrotechnology Transfer
Solar Radiation Max/Min T Precipitation Cultivar Characteristics
Water, N, P Balance
Solar Radiation Max/Min T Precipitation Cultivar Characteristics
Increasing Demand for Inputs
作物模拟的假设和组成
Modeling assumptions and components
模型组成——作物生理过程（Components – Crop Processes）
Development (thermal-time) Photosynthesis (canopy radiation absorption) Respiration Nutrient uptake Tissue synthesis and partitioning
Potential production – growth determined by genetic, climate interactions Attainable production – growth determined by genetic, climate, water, nutrient access by plants Actual production – growth determined by above factors but also ―reducing factors‖, e.g., disease, insects, weeds
作物模拟的假设和组成
Modeling assumptions and components
基本假设（General assumptions）
Homogeneous area Mass balances in crop and soil (carbon, water, nitrogen, phosphorus, …) Usually, daily time step for rate calculations, integration Genotypic responses; parameters that depend on cultivar
作物模拟的动力学方程 Components - Equations
简化流程图 Simplified flow diagram
Initial inputs: start date, cultivar, soil, fertilizers … Management
Water & N balance Phenology Photosynthesis Respiration Partitioning
Increasing Complexity
Potential Production
Solar Radiation Max/Min T
Water Balance
Solar Radiation Max/Min T Precipitation Cultivar Characteristics
Water, N Balance
Cultivar Characteristics
Management Practices
Management Practices
Irrigation Management Soil Profile Physical Properties
Management Practices
Irrigation Management Soil Profile Physical Properties Management of N Fert. and Residues Soil Profile Chemical Prop.