作物模拟模型
基于番茄生长发育模拟模型论文
基于番茄生长发育模拟模型的研究[摘要]自20世纪60年代开始农业模拟模型研究以来，经历40多年的迅速发展，该领域的研究成果已是非常之多。
本文对近年来国内外就番茄生长发育模拟模型的研究进行概况，为番茄模拟研究提供参考。
[关键词]番茄模拟模型概况中图分类号：tv149 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）04-0300-01番茄在我国各地普遍栽培，但生产上主要还是凭经验管理。
目前国外已经发展和建立了温室内环境控制模型和许多作物的生长模型，特别是在番茄作物上。
这些模型总结了人类对作物行为的了解和作物对其生长环境的要求，并且已经广泛应用于温室生产方面。
目前绝大多数温室缺乏系统的环境监测和环境调控设备，难以开展作物生长发育模拟模型的研究，因此温室内作物配套栽培技术往往缺乏量化科学管理指标[1]。
北方日光温室不同于大型现代化温室，设施的调控能力还很差，因此只能借鉴国外已有的技术和模型，研究与我国北方日光温室气候相适应的番茄生长模拟模型。
根据统计资料显示，在作物模型的研究中有关园艺作物模型的研究仅占5 %左右，但随着对作物生长发育机理和模拟技术研究的不断深入以及现代设施园艺的发展，园艺作物的模拟研究得到逐步重视并取得重要进展，促进了整个作物模型研究的理论与技术发展，且丰富了作物模型研究的内涵。
对于园艺作物模型，荷兰依旧保持着研究领域的领先地位，比较有代表性的成果是与以色列等国合作开发的hortistm （horticultural simulator，园艺模拟器），以及与以色列、美国等共同研制开发的温室番茄生长发育模拟模型tomgro等[3]。
hortisim本质上是一个综合的通用模拟模型系统，通过一系列的研究和技术集成，以建立通用模拟工具为导向，实现对番茄、黄瓜、甜椒等多种园艺作物生产发育过程的模拟。
目前该系统己在荷兰和以色列等国家进行了大量的实验验证，但其瓶颈是没有实现交互性友好、操作管理方便的用户界面，这在很大程度上制约了模型与模拟系统的实用化发展。
(完整)DSSAT模型原理与软件使用简介
第1章DSSAT模型简介1.1D SSAT模型简介近40多年来，世界上许多国家都积极研发作物模型，至今经历了从幼稚走向成熟，从经验走向机理,从理论走向实用的发展历程。
迄今为止已经有至少100种不同的模拟模型。
DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）农业技术转移决策支持系统，是目前使用最广泛的模型系统之一。
DSSAT是在IBSNAT（Inter—national Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer)农业技术转移国际基准网的赞助和指导下进行，由美国国际开发署授权夏威夷大学开发研制的综合计算机系统，目的是将各种作物模型汇总，将模型输入和输出变量格式标准化,以便模型的普及及应用，从而加速农业技术推广，为发展中国家合理有效地利用自然资源提供决策和对策.DSSAT不是通用模型，它针对不同作物开发了不同模型。
DSSAT目前由主要26种不同的作物模拟模型组成，主要包括CERES(Crop Environment REsource Synthesis)系列模型、CROPGRO 豆类作物模型、SUBSTORpotato马铃薯模型、CROPSIMcassava木薯模型、OILCROP向日葵模型以及最新加入的CANEGRO甘蔗模型。
由于包括了多种作物模型，DSSAT 可为用户提供多种选择方案。
DSSAT模型是由作物模拟模型支持的决策支持系统，除了数据支持以外，还提供了计算、解题的方法,并为决策者提供决策的结果。
DSSAT模型能帮助决策者和粮食贸易商通过作物模拟技术和系统分析方法估价作物的产量,为制定粮食进出口贸易提供依据，同时为农民在不同气候年景下提供不同的栽培管理措施(如作物的合理施肥、灌水)提供科学的决策。
DSSAT软件首次发布时间为1989年的V2.1，1994年发布DSSAT V3.0,1998年发布DSSAT V3。
WOFOST作物模型机理及使用介绍
WOFOST作物模型机理及使用介绍杨妍辰;王建林;宋迎波【摘要】The WOFOST (WOrld FOod STudies) model is developed by Wageningen Agricultural University and the Center for World Food Studies. It is a dynamic explanation model that simulates the annual crop growth with the speciifc soil and climatic conditions. The model emphasizes the application of land quantitative evaluation, regional yield forecast, risk analysis, the annual yield changes and quantization of the effects of climate change. The simulation of model is based on the crop physiological and ecological process, including assimilation, respiration, transpiration and dry matter distribution. WOFOST model consists of three levels of the crop growth simulation, the potential growth conditions, water-limited and nutrient-limited conditions. This paper introduces the development and application of WOFOST model, its theoretical basis and operation and so on, to facilitate more people to quickly understand, grasp and use the model, and further promote the development of crop models in our country and raise the application level of service.%WOFOST（WOrld FOod STudies）模型是荷兰Wageningen农业大学和世界粮食研究中心（CWFS）共同开发研制，模拟特定土壤和气候条件下一年生作物生长的动态解释性模型。
作物产量预测的遥感方法
作物产量预测的遥感方法一、植被指数植被指数是遥感技术中常用的一种参数，通过对植被的反射光谱进行测量和分析，可以得到植被的生长状况和健康状况。
常用的植被指数包括NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、EVI（Enhanced Vegetation Index）等。
这些指数可以通过遥感数据获取，并结合地面观测数据进行验证和分析，来预测作物产量。
二、作物生长模型作物生长模型是基于植被指数和气象数据等参数建立的数学模型，可以用来模拟和预测作物的生长和产量。
遥感数据可以提供作物的生长状态和植被覆盖情况，结合气象数据可以计算出作物的生长速率和生长期等关键参数，从而建立作物生长模型，进行产量预测。
这种方法可以通过在不同地区的实地验证来提高预测的准确性。
三、土壤水分监测土壤水分是影响作物生长和产量的关键因素，而遥感技术可以通过获取地表温度和植被指数等数据来监测土壤水分的情况。
结合地面观测和气象数据，可以建立土壤水分模型，来预测作物的产量。
这种方法可以帮助农民合理安排灌溉和排水，提高土壤水分利用率，从而提高作物产量。
四、作物健康监测作物的健康状况直接影响着产量的大小和质量，而遥感技术可以通过获取植被光谱和热红外数据来监测作物的健康状况。
通过分析这些数据，可以及时发现作物的病虫害和营养不良等问题，并及时采取措施进行治理，以保证作物的正常生长和提高产量。
五、遥感图像分类遥感图像分类是一种常用的方法，通过对遥感图像进行地物分类，可以得到不同地物的分布和覆盖情况，进而推断出对应的作物种植情况和产量情况。
这种方法可以结合实地调查和采样，通过对不同地物的影响和作物生长状态的分析，可以实现对作物产量的预测。
六、遥感数据与统计分析遥感数据可以提供大范围和多时相的作物生长监测，而统计分析可以通过对这些数据进行分析和建模，来实现对作物产量的预测。
这种方法可以结合机器学习和人工智能等技术，通过对遥感数据的挖掘和分析，可以建立复杂的预测模型，从而提高预测的准确性和精度。
SWAP模型简介
荷兰瓦赫宁根大学研发的土壤-水-大气-植物模型（简称SWAP 模型）应用于土壤-植物-大气连续系统（Soil -Plant -Atmosphere Continuum ，简称SPAC 系统）中水分运动、溶质运移、热量传输及作物生长过程的模拟研究。
SWAP 模型所描述的SPAC 系统中各运移过程见图1。
SWAP 模型可以将蒸发和蒸腾分开计算。
模型上边界为作物冠层顶部，下边界可以是非饱和带或饱和带的顶部，分别考虑大气环境因素和田间地下水动态变化对非饱和带土层的影响。
在上下边界之间，SWAP 假定水流运动主要是在垂直方向上，将土层分为不同的单元，并在每个单元上耦合求解水分及溶质运动方程和热量传输方程。
在水平方向上，模型焦点主要是田块尺度，一块田地通常可以用一个小气候、一个植物类型、一个土壤类型和一个排水条件描述。
因此在这一范围内大多数运移过程可以用一个确定的方式描述（Kroes 等，2017）。
本研究使用SWAP 4.0.1版本，本章主要介绍SWAP 模型与本文有关模拟计算所涉及的内容。
图1 SWAP 模型模拟范围和运移过程（http://www.swap.alterra.nl/）一、土壤水分运动模块在本研究中，土壤水分运动忽略与大孔隙的交换速率及侧向排水，采用包括根系吸水的 Richards 方程描述非饱和带土壤的水流运动（Kroes 等，2017）：()()h S z h h K z t a -⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∂∂∂∂=∂∂1θ式中，θ为体积含水量（cm 3 cm -3）；t 为时间（d ）；h 为土壤水压力水头（cm ）；z 为垂直坐标（cm ），向上为正；K (h )为非饱和土壤水力传导度（cm d -1）；S a (h )为植物根系吸水率（cm 3 cm -3 d -1）。
土壤水分特征曲线用Mualem -van Genuchten （MVG ）模型（Van Genuchten ，1980；Mualem ，1976）来描述：()()m n res sat res h-+-+=αθθθθ1n m 11-= 2111⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=m m e e sat S S K K λ ressat res e S θθθθ--= 式中，θres 为残余含水量（cm 3 cm -3）；θsat 为饱和含水量（cm 3 cm -3）；α、n 、λ为形状参数；K sat 为土壤饱和水力传导度（cm d -1）；S e 为相对饱和度。
作物生长模拟模型研究进展综述
学家也开始 了作物模拟模型方面 的研 究工作。③ ８ －９ 代 初 ， 物 模 型进 一 步 向机理 性 和 应用 性 ｏ ＿０年 作 方 向 发展 ， 一方 面 系统不 断 的分 解 和细 化 ， 另一方 面
系统的通用性与可靠性要求更高 ，如何进行两者的
有机融合 ， 成了作物模拟研究者 的困惑 。④９ 年代 ０ 中期后 ，由于对模型的应用价值和局限性有了比较 客观 的认识 ， 型被视 为一 种启 发式 的工具 。 模 同时模
气象学 、 土壤学和植物保护学以及计算机信息技术 ， 具 有整体 性 反馈控 制 、 优化 和 动态 定量决 策 的特点 。 它是实现“ 精确农业” 的前提和基础。
２ 作物模型的发展历程
作 物模 拟 的发 展经 历 了从定性 的概念 到定量 的
件下不 同作物品种的形态发生与器官建成 、光合生
陈宏 金 （ 浙江省金华职业技术学院）
摘 要 ： 述 了作物 生 长模拟 模 型 的含 义、 综 建模 方法 、 型作 用 ， 此基 础 上提 出 了未来模 型应 用的 模 在
主要 问题和 对 策。
关键 词 ： 物 生长模 型 ； 作 模拟 ； 究进展 研
近２ ０年来 计 算机 和信 息技 术 的快速 发 展 ， 为农 业生 产 和管理 现代 化提 供 了新 的方 法和 手段 ，为农
型在指导作物管理 、 育种 、 施肥 、 灌溉等方面获得了 成 功 的实践 。 另外 ， 用模 型来研 究探 索全球 气候 变 利 化 的影 响及 农业 生产 可持 续性 发 展 的策 略 、与其 他 信息技术如遥感 、地理信息系统 、网络技术等相结 合， 可在信息农业 中发挥更大的作用。
维普资讯
第 ３ 卷第 ６ ２ 期
【国家自然科学基金】_作物模拟模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
科研热词 模型 冬小麦 winepic模型 叶面积指数 产量 黄土高原 水资源 气候变化 施肥水平 施肥 小麦产量 小麦 土壤水分 农田 作物模型 作物 黑河流域 黄土丘陵区 高光谱遥感 高光谱估算模型 高光谱 饱和-非饱和模型 间隙淋洗淹水培养 铵态氮 适宜性 连作 运移 辐热积 耦合模拟 综合调控 结构模型 紫外辐射 系统动力学 粮食生产 稻田 秸秆还田 秸秆覆盖 磷 碳汇管理 碳循环 硝态氮 研究状况 矿化模型 矿化曲线 监测模型 生长模拟 生长发育因子 生长 生态水文过程 生态功能型 甜椒 玉米产量
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
秸秆覆盖 秸秆水分参数 种质资源 神经网络 研究方法 真实叶面积指数 相对偏差 生长可视化 生长发育方程模型 生长 甜瓜 甜椒 玉米 物候发育 灰色关联 灌溉水利用效率 灌溉 潮土 潜在产量 源汇 温室番茄 温室 混合线性模型 油分 水资源 水稻 水氮管理模型 水平衡要素 水均衡 水分胁迫 水分管理反映指标 水分利用效率 氮收支 氮 气候变暖 气候变化情景 橡胶树种子 模糊神经网络 模拟效果 模型检验 模型参数 模型 植物根系 株形 柳园口灌区 有效降水量 有效性检验 最小一乘法 时空分布 施肥 敏感性 改进光谱指数 收获指数 排水比率
我国设施园艺作物生长模型研究进展
摘要
摘要
园艺作物花芽分化是植物发育过程中的一个重要阶段，对于园艺作物的产量 和品质具有重要影响。本次演示综述了近年来园艺作物花芽分化的研究进展，包 括影响花芽分化的因素、花芽分化的过程、花芽分化与环境的关系等方面，同时 介绍了研究方法和结果，并指出了未来研究方向。
引言
引言
园艺作物是指蔬菜、花卉、果树等具有经济价值的植物。花芽分化是园艺作 物发育过程中一个关键阶段，直接影响到作物的产量和品质。因此，对于园艺作 物花芽分化的研究具有重要的实践意义。本次演示主要对近年来园艺作物花芽分 化的研究进展进行综述，旨在梳理该领域的研究成果和不足，为未来的研究提供 参考。
内容摘要
构建主要作物生长模拟模型需要经过以下步骤： 1、确定作物生长环境因子和生理特点参数，如光照、温度、水分、养分等。
内容摘要
2、通过实验和数据采集，获得作物在不同环境条件下的生长表现。 3、利用计算机编程语言和数学建模方法，将作物的生长过程进行数字化描述， 建立作物生长数学模型。
内容摘要
4、通过数据库技术，将实验数据与模型进行拟合，并对模型进行验证和优化。 经过多年的研究，我国已经建立了一些具有代表性的主要作物生长模拟模型， 如小麦生长模拟模型、水稻生长模拟模型等。这些模型在农业科学领域得到了广 泛应用，为农业生产提供了重要指导。
内容摘要
3、农业决策支持：主要作物生长模拟模型可以为政府和农业决策者提供科学 依据，帮助他们制定合理的农业政策和措施，提高农业整体效益。
内容摘要
尽管我国在主要作物生长模拟模型的研究和应用方面取得了一定成果，但仍 存在一些不足之处。首先，现有的模拟模型主要集中在水稻、小麦等主要粮食作 物上，对经济作物和园艺作物的模拟尚需进一步拓展。其次，模型验证过程中需 要更多的实际生产数据进行支持，以提高模型的预测精度和可靠性。此外，模型 的通用性和可扩展性仍需加强，以便满足不同地区和不同农作物的需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模型试用。 ⑹模型试用。将模拟运行扣的结果应用于 生产,进行小面积示范试验, 生产,进行小面积示范试验,以检验其适用 性。 ⑺问题的解签与选择、决策。如经验证 问题的解签与选择、决策。 该模型与真实系统相吻合, 该模型与真实系统相吻合,就可按模拟的结 果来解答生产中出现的问题, 果来解答生产中出现的问题,并据此进行最 优方案的选择与决策。 优方案的选择与决策。
二、作物模拟模型的建模过程
⑴调查研究和问题的提出。这是建模的基础。通过 调查研究和问题的提出。这是建模的基础。 调查研究, 确定目标,提出相应的方案。 调查研究, 确定目标,提出相应的方案。 ⑵建立模型. 建立模型. 编写程序。 a. 编写程序。 确定有关作物参数。 b. 确定有关作物参数。 确定用以模拟的气象要素。 c. 确定用以模拟的气象要素。 连接。 d. 连接。 ⑶模拟运行。 模拟运行。
（4）产量预测 利用作物模型预测天气对产量的影响， 利用作物模型预测天气对产量的影响，进 风险分析。 行作物生产的气候风险分析 行作物生产的气候风险分析。通过用期望的天 气资料， 气资料，可以在收获前一段时间预测作物的产 量，这对期货交易、提前制定购销计划和产后 这对期货交易、 加工计划都很有用。 加工计划都很有用。 作物生长模拟模型与地理信息系统结合， 作物生长模拟模型与地理信息系统结合， 还可对大面积区域范围内的各种作物产量和品 质进行模拟并把结果用地图显示出来。 质进行模拟并把结果用地图显示出来。
(2)研究气候变化对作物生产的影响 (2)研究气候变化对作物生产的影响 作物生长模型可用来研究未来气候条件下温 作物生长模型可用来研究未来气候条件下温 研究 度、降水、CO2浓度变化对作物布局和产量水 降水、CO2浓度变化对作物布局和产量水 平的影响，预测气候对人类食物供应状况的可 平的影响，预测气候对人类食物供应状况的可 能影响。如金之庆等人利用CERES小麦模型和 能影响。如金之庆等人利用CERES小麦模型和 CERES CERES玉米模型预测了未来温度、降水、CO2浓 CERES玉米模型预测了未来温度、降水、CO2浓 玉米模型预测了未来温度 度变化对中国小麦和玉米生产的影响。 度变化对中国小麦和玉米生产的影响。
(3)田间管理 (3)田间管理 利用作物生长模型可以进行不同播种时 密度、 期、密度、灌溉时间与次数和肥料使用量在 不同环境状况下对长期平均产量和产量潜力 的影响，并对栽培措施加以优化， 的影响，并对栽培措施加以优化，推荐有利 栽培措施加以优化 于经济和生态效益的措施。 于经济和生态效益的措施。
模拟水稻发芽的模型
⑷验证。通过验证,可以了解模拟结果与真实系统的逼近 验证。通过验证, 程度,从而确认该模型的正确性是否在允许的“宽容度” 程度,从而确认该模型的正确性是否在允许的“宽容度” 范围内。 范围内。 验证方法有: 验证方法有: 回顾检验。 a. 回顾检验。 全面改变真实系统中的参数,观察模型是否随之变化。 b. 全面改变真实系统中的参数,观察模型是否随之变化。 通过田间试验,考察试验结果与模拟结果是否一致。 c. 通过田间试验,考察试验结果与模拟结果是否一致。 ⑸调试改进模型。找出导致模型与真实系统不一致的原 调试改进模型。 因,进一步用试验数据来调整和修改作物参数, 对模型 进一步用试验数据来调整和修改作物参数, 的结构语句进行改进。 的结构语句进行改进。
作物模拟模型
小组成员：麻菲菲 小组成员： 冯钟慧 陈 娟 11209225 11209209 11209219
作物模拟是20世纪60年代以后随着作 20世纪60年代以后随着作 世纪60
物生理生态知识的积累和计算机技术的飞 速发展而成长起来的一种边缘学科，是一 速发展而成长起来的一种边缘学科， 项新的农业信息技术。随着科学技术的发 项新的农业信息技术。 展和社会需求的加大，作物生长模拟研究 展和社会需求的加大， 得到了飞速发展，目前已进入实用阶段。 得到了飞速发展，目前已进入实用阶段。
作物模拟与大气环流模型GCM的结合 作物模拟与大气环流模型GCM的结合 GCM的结合
将气候
模型与农业或作物模拟模型相结合的方法, 模型与农业或作物模拟模型相结合的方法, 是研究 气候变化对农业影响的最好方法, 它可以模拟未来 气候变化对农业影响的最好方法, 的气候条件下对作物产量的影响, 的气候条件下对作物产量的影响, 指导农业规划和 作物布局，为农业决策提供科学依据。 作物布局，为农业决策提供科学依据。
整个建模过程可以用图表示为： 整个建模过程可以用图表示为：
模拟运行 建立模型 问题提出 调查研究
验பைடு நூலகம்
证
调试改进 模型试用 问题解答 选择决策
三、作物模拟模型的应用
（1）作物育种 在育种方面，模型可通过修改品种的生理或形态 在育种方面，模型可通过修改品种的生理或形态 特性参数，模拟其在系统中的行为和结果。 特性参数，模拟其在系统中的行为和结果。育种专 家可以利用模拟技术，根据品种特性可能产生的效 家可以利用模拟技术， 确定所要选育品种的方向。 应，确定所要选育品种的方向。国际水稻研究所已 开始用作物生长模型模拟作物态和生理特征在不同 环境下的变化并进行育种及帮助选择理想株型。 环境下的变化并进行育种及帮助选择理想株型。
五、作物模拟模型的发展趋势
作物模拟与3S技术相结合 作物模拟与3S技术相结合 3S技术相结合 作物模拟与遥感技术相结合能够提高区域尺度作物模 拟的精度, 促进作物模拟技术的发展和应用; 拟的精度, 促进作物模拟技术的发展和应用; 地理信息系统GIS为模型提供了大量的环境和品种参 地理信息系统GIS为模型提供了大量的环境和品种参 GIS 数也是模型运行结果的管理平台; 数也是模型运行结果的管理平台; 作物模拟与全球定位系统GPS相结合能够实现模型使 作物模拟与全球定位系统GPS相结合能够实现模型使 GPS 用空间的实时精确定位。 用空间的实时精确定位。
作物模拟技术要求多学科的交流与合作
作物模拟技术是一项综合的技术。 作物模拟技术是一项综合的技术。 是建立在植物生理学、作物栽培学、植物营养学、 是建立在植物生理学、作物栽培学、植物营养学、 土壤学、农业气象学、计算机科学、园艺学、 土壤学、农业气象学、计算机科学、园艺学、植物 保护学、 保护学、农田水利学和数学等综合学科基础上的一 门新技术。 门新技术。 它的发展必然要求加强各相关学科的理论基础研 深入研究有关作物生长发育的微观机理, 究, 深入研究有关作物生长发育的微观机理, 站在 其他学科研究成果的基础之上驾驭其他各领域知识。 其他学科研究成果的基础之上驾驭其他各领域知识。 作物模拟技术要与专家系统相结合, 博采众长。 作物模拟技术要与专家系统相结合, 博采众长。
四、作物模拟模型存在的问题
模型多是半经验半机理性的。 (1) 模型多是半经验半机理性的。大多数作物模型仅 限于几个相同因素的限制的生产水平, 限于几个相同因素的限制的生产水平,这些模型没有考 虑全部的限制因子对模拟的影响,模拟的准确性还不够。 虑全部的限制因子对模拟的影响,模拟的准确性还不够。 模拟模型的开发缺乏统一的方法和标准。 (2) 模拟模型的开发缺乏统一的方法和标准。模拟模 型在单作物生理生态的基础上进行作物的生长发育等 模拟,使模拟模型的开发缺乏统一的方法和标准, 模拟,使模拟模型的开发缺乏统一的方法和标准,各种 模型对作物生理生态过程的量化描述繁简不一, 模型对作物生理生态过程的量化描述繁简不一,参数取 值差别较大,影响了与其他信息技术的结合。 值差别较大,影响了与其他信息技术的结合。
The End 敬请指导！ 敬请指导！
作物模拟技术与现代网络技术的结合应用 作物模拟技术与现代网络技术的结合应用 通过互联网我们可以查阅世界作物模拟的最新研究成果; 通过互联网我们可以查阅世界作物模拟的最新研究成果; 通过互联网我们可以了解世界范围内作物长势的遥感等 监测信息; 监测信息; 通过互联网我们可以向中国和世界的专家学者学习和请 教作物模拟和农业生产方面遇到的突出问题; 教作物模拟和农业生产方面遇到的突出问题; 通过互联网我们也可以发表作物模拟或其他农业技术 推广应用的有关信息与农户和政府进行沟通和交流。 推广应用的有关信息与农户和政府进行沟通和交流。
通用性： 通用性： 适用于任何时间、地点与品种。 适用于任何时间、地点与品种。 便用性： 便用性： 可为非专家操作应用，可用于一般的气候、 可为非专家操作应用，可用于一般的气候、品种及 作物资料。 作物资料。 灵活性： 灵活性： 容易进行修改补充。 容易进行修改补充。 研究性： 研究性： 除了应用性以外，还可用于生理生态的研究、探讨。 除了应用性以外，还可用于生理生态的研究、探讨。
模型通用性较差。 (3) 模型通用性较差。很多模型仅对农业生产系统的主要 生产过程进行模拟,在某个小区域模拟效果较好, 生产过程进行模拟,在某个小区域模拟效果较好,但推广范围 窄。同一物种在不同地区有可能参数不同,不同品种的参数 同一物种在不同地区有可能参数不同, 也不同,因此,被引进的外地模型,参数适宜性较差, 也不同,因此,被引进的外地模型,参数适宜性较差,很难本地 化 。 (4) 模型的有效性检验差。由于缺乏模型运行所需的气 模型的有效性检验差。 候、土壤和作物特性等资料,模型所需生产对象参数和环境 土壤和作物特性等资料, 参数的代表性差、重复性不理想等缺点, 参数的代表性差、重复性不理想等缺点,模拟模型的可靠性 验证与有效性检验存在一定困难 。以致于常用模拟值与实 测值是否一致、模型模拟曲线是否拟合等来判断模型的优劣。 测值是否一致、模型模拟曲线是否拟合等来判断模型的优劣。
模拟树木生长的模型
一、作物模拟模型的特征 二、作物模拟模型的建模过程 三、作物模拟模型的应用 四、作物模拟模型存在的问题 五、作物模拟模型的发展趋势
一、作物模拟模型的特征
系统性： 系统性： 能对模拟的不同成分或过程进行系统的、全面的分析 能对模拟的不同成分或过程进行系统的、 与描述。 与描述。 动态性： 动态性： 包括时间过程的变化及不同成分间的动态关系。 包括时间过程的变化及不同成分间的动态关系。 机制性： 机制性： 在经验性或描述性的基础上，提供了对主要生理生理 在经验性或描述性的基础上， 过程的理解和解释。 过程的理解和解释。 预测性： 预测性： 对不同系统提供了可靠的定量描述。 对不同系统提供了可靠的定量描述。