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　　农业信息技术是随着信息技术及农业科学的发展而出现的一个新兴学科领域，正在对传统的农业科技和农业生产产生深刻和广泛的影响，其中作物生长模拟模型及作物生产决策支持系统作为农业信息技术的核心内容和基础成分，是农业信息技术成功的突出代表。

　　作物生长模拟模型着重利用系统分析方法和计算机模拟技术，对作物生长发育过程及其与环境的动态关系进行定量描述和预测。因此，作物模型以作物生育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、技术调控之间的因果关系，是一种面向作物生育过程的生长模型或过程模型。作物生长模拟模型具有较强的机理性、系统性和通用性，作物模型的成功开发和应用促进了对作物生育规律由定性描述向定量分析的转化过程，为作物生长决策系统的开发与应用奠定了很好的基础，特别是为持续农业和精确农业的研究提供了科学的工具。本文就作物生长模拟模型研究和应用的进展状况作一综述。

1　作物生长模拟模型研究的发展历程

1.1　初级模型阶段(1965-1974)

　　这一阶段，开始了作物生理生态过程的数量分析与模拟，最早进行植被冠层截光理论研究的是日本学者 Monsi 和 Seaki 。荷兰的 de Wit 研究了玉米冠层的光合速率，并在计算机上进行了模拟。美国的 Duncan 等发表了玉米叶面积与叶片角度对群体光合作用影响的模拟模型；以后 de Wit 等人在光合作用模型的基础上首次将呼吸作用引入模型，并考虑到作物地上部分与地下部分的功能平衡，由此建立了较完整的作物生长模拟模型 ELCROS(初级作物生长模拟器)。该模型主要用于不同条件下作物生产潜力研究，它以系统动力学理论为基础，提出了作物生长动力学说，极大地推动了世界作物模拟研究的发展。荷兰的作物模拟研究注重模型的机理性，模型多偏重于理论研究，他们利用现有理论和假说构造作物过程模型或子模型，然后将模型的模拟结果与实验数据相比较，分析现有理论或假说能否圆满地解释作物生长发育和产量形成等生理过程。

　　美国的 Chen 等从物理和化学的观点出发，研制了以小时为模拟步长的作物模型，将植物生长表示为光合作用和呼吸作用的函数。Duncan 等以叶片冠层光合作用理论为基础，研制了玉米模型。他们将叶片冠层分为几个不同的水平层，然后确定各水平层的光强，CO₂ 度，光合速率和干物质增加。此后，诸如 Thornley 关于作物呼吸过程模拟模型的研究，Fick 等关于糖用甜菜生长期间干物质

　　分配的模拟， Shawcroft 关于土壤—植物—大气模型及预测的研究，McCree 关于苜蓿和高粱暗呼吸与光合干物质积累速率和温度的函数关系的研究，以及 Ree 和 Thornley 提出的郁金香生长模式等都属于初级模型，因为这类模型对植物和土壤中的许多基础过程涉及的很少。模拟植物及器官的形态发育的模型本质上也仍然是初级模型，甚至是纯描述性的模型，经验性模型。

1.2　综合模型阶段(1975-1984)

　　在 ELCROS 基础上，de Wit 提出了一个结构复杂的关于作物的同化、呼吸和蒸腾的模拟模型 BACROS (基本作物生长模拟器)，其理论性强，对作物生理生态过程量化十分细致，现已成为研究其它模型的一种参考模型。BACROS 是综合模型的一个典型例子，综合模型是解释性模型，可以解释作物生长的各个过程。然而，这类模型通常是很庞大的，错综复杂的和不便实际应用的。BACROS 在模拟光合产物分配的规律性中以及叶面积的发育中，仍然显得特别软弱无力。模型的异地应用仍受到很大的局限，特别在作物生长发育的早期及产量的预测方面。

　　Childs 等在建立的以小时为步长的模型中，除模拟植物生长外，还引入了水分平衡过程，环境因子的影响，模型涉及的参数比较简单。

　　属于这一阶段的模型还有 Arkin 等关于高粱生长动态模型 SORGF，Feddes 研制的白菜模型 CROPR，Mass 等开发的小麦模型 TAMW，Stapper研制的谷物模型 CORNF，Teng 提出的大麦模型 BARSIM 等。

　　1982年，H.Van Kenlen 等根据 BACROS 建立了简单通用的作物模型 SUCROS (简单和通用作物生长模拟器)，这是一个以日为步长的模型，通过调整作物参数，可适用于各种作物。同年，de wit 根据作物生长的不同限制因子提出了作物生长的4个层次水平，其对应的限制因子依次为光温、水分、氮素、磷素和其它矿物质，作物产量随因子层次水平的提高而降低等。此后的模拟研究依这4个层次水平展开，其中第一、二层次水平的模型相对成熟。

1.3　应用模型阶段(1985-1994)

　　这一阶段作物模拟研究迅速发展，进一步趋向系统化、机理化，从不同生育过程的模拟到完整的生长模型，作物模拟在深度与广度上同时得到了发展。美国在这时期的作物模拟研究十分普遍，通常把“大气—土壤—作物—技术”看作一个综合生态系统，强调模型的综合性、应用性。先后开发出了包括 CERES 系列模型和棉花模型 COSSYM 在内的作物专用模型30多个，还开发出了包括 EPIC 和 CROPSYST 在内的多作物长时段通用模拟模型10余个。

　　在这类模型中，最有代表性的是 CERES 系列作物模型。最先发表的是 Ritchie 的小麦模型 CERES-Wheat，此后，Jones 等发表了玉米模型 CERES-maize，Ritehie 发表了稻谷模型 CERES-rice ，Boote 等发表了花生、大豆模型等。这些模型具有相似的模拟过程，包括土壤水分平衡、发育时段、作物生长等。与以往作物模拟模型相比，CERES 系列模型，在综合性、应用性、预测性方面都有所加强。这些模型已被广泛应用于不同环境条件下的作物估产、干旱评价、作物品种培育等，是目前世界上应用最广泛的作物模型之一。CERES 作物模型是应用系统工程原理，动力学方法和计算机技术构造的作物—土壤—大气系统的动态模拟模型。以天气气候条件和土壤理化性状为非可控因子，而作物品种、肥料和灌溉为可控因子。它不受地域、气候和土壤类型等条件的限制，可以模拟作物在自然环境下生长、发育和产量形成的动态过程，作物产量的预测以及提供节水施肥的决策信息。

　　在此阶段中，荷兰的　Penning de Vires　等研制了一年生作物生长模拟模块　MACROS ，包括第一层次水平上的模拟作物潜在生长的 L₁D 和 L₁Q ，第二层次水平上的模拟作物蒸腾作用的 L₂C 及模拟土壤水分运动的 L₂SU 和 L₂SS，以及这些模块计算所需的子程序。1994年，Hijmans 等建立了 WOFOST 模型，以定量估价土地生产力，预测作物产量等。

　　苏联在作物模拟研究方面也较早， CиpoTenKO 在其所著的《农业生态系统的水—热状况和产量的数学模拟》一书中，系统地描述了作物群落与环境的物理和数学关系，在理化特征明显的微气候，土壤物理状况等方面取得了显著的成绩。他研究了天气一产量模型，可以按作物的个别器官计算春一夏生育期内作物生物质量动态和1 m 深度内每10 cm 层厚的土壤温度、日蒸发量和一些其它的水份特性。CиpoTenKO 还研制了气候—苏联粮食产量模拟系统，这个模式是一个对相应作物整个生长期进行逐日数值积分的闭合微分方程系。模式分为3个相耦合的程序块，其中每一程序块分别用于解决方程相应子系统的计算工作。此模拟系统首次将以物质能量交换和农作物生产力模式表示的综合程序编评系统与全苏联的水文气象、农学、土壤数据库连接起来。在计算1881-1990年农业气象指标及产量的基础上，分析了现代气候条件波动对农业产量的影响，探讨了21世纪上半叶的农业产量预报问题。

　　我国的作物模拟模型研究起步较晚。高亮之等在研究了中国不同类型水稻生育期的农业气象生态模式，用播期、纬度和温度3个因子建立了水稻生育期的温光模型之后，于1989年又提出水稻钟模型，该模型由水稻生育期模型和叶龄模型组成，生育期模型用来模拟逐日温度和日长对水稻发育的影响，其参数可反映不同类型水稻品种的基本营养性、感温性和感光性。叶龄模型则用来模拟逐日温度对叶龄发育的影响，它可以预测不同叶片位的出现日。戚昌瀚等建立了水稻生长日历模拟模型 RICAM (Rice Growth Caleadar SimulationModel) ，该模型反映品种的库源关系，模拟参数变化对生长的影响以及预测水稻品种的产量潜力。

　　黄耀等依据作物、栽培技术、天气和土壤4个方面的因素，对水稻茎蘖消长进行了动态模拟。张宇等根据冬小麦生长发育及其与环境条件关系的机理研究，建立了模拟冬小麦发育阶段和各器官生物量变化的动态模型，其中包括3个环境要素子模式，分别计算温度、辐射和水分，5个生物学过程模式，分别模拟冬小麦的发育、光合、呼吸、同化物分配和叶面积系数。中国的模型一般注重实用性和预测性，因此具有较强的地域性和经验性。有些模型的功能比较单一，往往侧重于作物生育的某些方面，难以定量描述和预测作物生长发育的综合关系。

　　李子珍、王万雄等依据生物力学的理论与方法，结合探讨了多种环境因子(光照、温度、土壤、水分与养分等)外力作用下作物生长的动力学机制，采用连续马尔柯夫过程方法建立了作物生长系统的动力学模型及数值模拟方法，研究了生长速率对外力条件变化的反应与生物量饱和值的变化，并以半干旱区作物为例进行了数值模拟计算与分析。

　　孙忠富等建立了以太阳辐射为基本驱动因子的温室番茄生长发育动态模型，该模型包括太阳辐射，C 平衡分析，植株形态发育，干物质分配等模块。

　　王世耆等研究了作物产量与天气气候变化的关系，提出建立作物生长全过程的模型，必须研究各个子过程的模型．才能把握气候对作物的影响。

1.4　扩展模型阶段(1995-)

　　1995年以来，许多研究利用作物模型来探索全球气候变化的影响及农业生产可持续发展的策略等，作物模型还开始与其它信息技术如遥感 RS 、地理信息系统 GIS 、全球定位系统 GPS 、农业专家系统 AES 、网络技术、决策支持系统 DSS 等相结合，在信息农业中发挥出更大的作用。

　　20世纪60年代以来，遥感技术蓬勃发展，其成果在地质学、地理学、土壤学、森林学、草原学、农学等领域中得到广泛应用，遥感技术已成为21世纪迅速发展的高科技之一。所谓遥感就是从遥远的地方感觉一个物体的客观存在。其主要特征是能提供地表状况的实时观测图像和数据。因此，遥感在农业自然资源的清查、农业环境评价、农作物长势监测、农业灾害预测和评估，大范围农作物产量预报等方面得到广泛应用。地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软件、硬件的支持下，对有关空间数据按地理坐标或空间位置进行预处理、输入、存贮、查询、检索、运算、分析、显示、更新和提供应用、研究，并处理各种空间实体及空间关系为主的技术系统，它具有采集、管理、分析和输出多种空间信息的能力，具有空间分析、多要素综合分析和预测预报的能力，为宏观决策管理服务，能实现快速、准确的空间分析和动态监测研究。

　　全球定位系统 GPS 是一种以卫星为基础的无线电测时定位、导航系统。其主要功能是能实时快速地确定地面运动物体和静止地面点的空间位置， GPS 在精确农作中被应用于定位信息采集与处方农作的实施。例如用 GPS 进行农田面积和周边测量，作物产量小区定位计量，变量作业农业机械实施定位处方施肥、播种、喷药、灌溉和提供农业机械田间导航信息等。

　　农业专家系统是一个在农业领域具有专家水平解题能力的程序系统，它能象农业专家一样工作，能运用专家们多年来积累的工作经验与专门知识，在很短的时间内对问题做出高水平的解答。农业专家系统兼有诊断、预测、咨询与决策能力。决策支持系统 DSS 是能对计划、管理、调度、方案寻优等应用问题进行辅助决策的计算机程序系统。或者说是一种为决策者提供分析问题、构造决策模型和模拟决策过程及其效果的计算机系统。

　　作物生长模拟模型创制出来后，一般很难实际利用，如果引入专家系统，则使得人人都可以通过人机对话，获得作物生产管理的决策信息，帮助生产管理者制订日常农业生产经营管理决策。随着计算机硬件和网络技术日新月异的发展，网络速度的快速提高，为人们学习模型和使用模型提供了方便快捷的技术手段，例如美国已将 CROPGRO 和 CERES作物模拟模型在网上实施，人们可以通过 AEMN 的网站 (http://www.griffen.peaechnet.edu/dbe) 访问模型。为作物模拟模型的普及应用模拟知识提供了重要途径。20世纪90年代以来，RS 和 GIS 与作物模拟模型及专家系统的结合取得了很大的成功，国际上提出了基于模拟模型和 GIS、RS 的农业决策支持系统和基于决策支持系统的精确农业支持技术。美、英、德、法、加拿大、荷兰等国利用 GIS、RS 技术，结合作物管理决策系统等，合理调整作物的农业投入和农田管理措施。

2　近10年来较有影响的扩展性模型

2.1　作物模拟模型与专家系统 ES 耦合

　　专家系统 ES 是一种能模拟人类专家运用知识和推理解决某一特定领域复杂问题时思维过程的计算机软件系统。许多作物模型不实用的重要原因之一是一般用户缺少相关知识和必要的数据，模型操作困难，如果在模型系统之上耦合包含相关知识的专家系统，模型的操作环境便可以得到改善。美国的 COSSYM/COMAX 棉花生产管理系统是作物生长模型与专家系统相结合的典范。

　　GOSSYM 是一个以土壤物理学性质、土壤养分和水分等为初始条件，以太阳辐射、昼夜最高和最低温度等气象要素为驱动变量，以关键农艺措施和施氮、灌水、喷脱叶剂等为控制变量的系统动力学模型。COMAX 是一个用于棉花生产管理的专家系统。COMAX/GOSSYM 系统是一个基于知识规则的棉花生产管理计算机软件，由知识库、推理机、 GOSSYM、气象站和数据文件集(包括品种参数、土壤参数、假定的天气数据和农艺措施等)组成。该系统每天都重新计算优化的管理决策，运行完毕后，向用户推荐作物管理措施方案。北京农业科学院作物研究所的赵春江、诸德辉等提出的小麦栽培管理计算机专家系统 (ESWCM) 是综合性的基于知识规则的专家系统，ESWCM 具有按产量设计程序，实现计划生产，有预见地调节、控制小麦的群体结构和理想株型，增加有效生长和有效积累，确定包括品种选择、播种、施肥、灌溉、生长调节剂的使用和病虫害防治等内容的因地制宜的优化组合、用苗管理的最佳方案，分类指导的应变决策功能。

2.2　作物模拟模型与决策支持系统 DSS 结合

　　基于生长模型的作物管理决策支持系统在国内外均有不少，如美国的禾谷类 DSSAT 系统，大豆管理系统 SMARTSOY ，澳大利亚的棉花管理系统 SIRATAC ，以及国内江苏省农科院的水稻栽培计算机模拟决策系统 RCSODS ，江西农业大学的水稻生产管理决策系统 RlCAM/RICOS ，沈阳农业大学的玉米生产管理专家咨询系统等，其中最具代表性的是美国的 DSSAT 系统和江苏省农科院的 RCSODS 。

　　美国夏威夷大学主持的 IBSNAT 、计划有近30个国家和地区的科学家参加，他们共同协作，发展了一套综合的计算机系统，使之能评价世界各地农业技术的适应状况，这一系统称为 DSSAT ，它是一个包含多种作物的特大决策支持系统软件包，应用该系统，用户可以借助作物生长模型，设计和进行品种、播期、密度、施肥量、灌水量等多因素、多水平、长时期的模拟试验，借助系统模块在短时间内完成作物栽培方案的优化选择，为田问栽培试验提供初步方案，或直接指导大田作物生产的管理决策。

　　RCSODS 的基本原理是将水稻模拟技术与水稻栽培的优化原理相结合，从而可以针对不同品种和不同环境，为制定水稻高产栽培的各项措施提出决策建议。RCSODS 的各子系统，均以水稻模拟模型与水稻栽培的优化模型两者的结合为基础，并由此建立各种栽培措施的决策模型。RCSODS 包含了100多组数学模型，可以分为两大类：一类是模拟模型、最佳茎蘖动态模型、最佳产量模型、最佳施肥决策模型等。上述模型均以日为模拟步长。在 RCSODS 的主菜单中，一共有8项可供用户选择的功能模块或子系统，即(1)常年优化栽培决策；(2)水稻增产关键分析；(3)制作水稻高产栽培模式图；(4)计算机模拟试验；(5)当年优化栽培决策；(6)主要病虫害的预测与防治；(7)新品种气候适应性分析；(8)地区性决策。

　　庄恒扬、任正龙等提出了作物生长模拟的氮素管理播前决策和生育期中动态调控方法。播前决策的方法是根据有机肥种类，数量和氮化肥的数量和其追比拟定若干种施肥方案，由作物——土壤系统模拟模型计算在常年气候条件下各方案的产量，氮肥效率，硝态氮淋失量，土壤有机质变化，通过4个指标的综合评价确定播前决策优化方案。

　　李杰等将作物模拟模型，作物栽培的优化原理及当地专家经验三者相结合，提出了作物栽培模拟优化决策系统 CCSODS。

2.3　作物模拟模型与天气发生器 WG 耦合

　　随机天气发生器是一种数值模型，它可以生成与实测数据统计特征十分相似的气候变量时间系列。主要的随机天气发生器为美国的 WGEN 和英国的 LARS-WG 。目前，天气发生器与作物模拟模型结合已在农业上有多种应用：(1)作物模型和天气发生器结合形成农业决策系统，可以分析和评估与天气变异有关的作物生产风险；(2)作物模型和天气发生器结合进行作物生长发育实时模拟，使人们能够实时预测作物生长季内的生长发育状况；(3)作物模型和天气发生器结合评估气候变化对作物产量和土地利用的影响。

2.4　作物模型与大气环流模型 GCM 嵌套

　　该研究项目由美国环境保护署资助，27个国家的科学家参加，研究目的主要是预测不同气候变化情景下，考虑 CO₂ 浓度增加对作物的直接生理作用，以及不同适应对策下，将会对全球作物生产产生的影响，包括主要作物的产量估算，水分利用变化和管理措施变化等。

2.5　作物模型与土壤侵蚀模型 EPIC 嵌套

　　在进行流域土壤流失量预报或评价由于土地退化造成的土地生产力下降状况时，需要定量计算地表作物覆盖情况，以及作物生产力，因此作物模型便成为土地侵蚀预报模型的重要组成部分。美国的 ALMANAC 模型，就是源于土壤侵蚀/生产力影响模型 EPIC。EPIC 对作物生理过程和形态特征的细节描述仍然较为简单，与大多数作物模型一样，EPIC 模型尚不能模拟作物根系生长动态及其在土层空间的分布形态，植株高度增长动态及群体叶片分布结构，因此，EPIC 模型模拟作物生长与产量形成过程的细致性和精确性尚不能令人十分满意。

2.6　作物模型与 3S 技术结合

　　遥感 RS 和地理信息系统 GIS 及全球定位系统 GPS 三项现代信息技术，它们是目前对地观测系统中空间信息获取、管理、分析和应用的三大支撑技术，能够快速准确地获取农业生产系统的多维信息，综合地管理和处理空间数据和属性数据。3S 技术的发展无疑为作物生长模型的应用和发展提供了广阔的前景。

　　建立作物环境资源和作物(种类、品种及其有关参数)及苗情 GIS 数据库，将 RS 和 GPS 对环境资源和作物长势的动态实时监测结果存于 GIS 数据库中以更新 GIS 的环境和苗情数据库。然后以数据库为接口，将作物生长模拟模型与 GIS 相结合。 GIS 既为模型提供运行所需的环境和品种参数，又是模型运行结果的管理平台。可以存储、处理、查询和显示模型运行的结果，从而大大改善作物模拟模型的输入输出界面。例如美国佛罗里达大学研制了将作物模型与 GIS 相耦合的农业和环境地理信息系统的决策支持系统 AEGIS。

　　莫兴国等结合作物参数的遥感信息反演和气象要素的空间尺度扩展方法，建立以 GIS 背景数据库为支撑的冬小麦生长模拟模型，研究河北平原农田生态系统生物量和蒸散量的区域分布特征，并分析了各地区的增产潜力。

3　前景展望

3.1　作物模拟模型的区域适用性和通用性

　　作物模拟模型作为一种具有潜力的应用工具，其区域适用性和通用性就显得十分重要，这就要解决模型区域应用的升尺度连接问题，例如，在研究某一定面积(1～数百平方米)作物的生长发育规律而建立作物的动态模型时，可以假设其环境是均匀的(天气、土壤等)，要把该模型应用于更大空间尺度和更高级系统水平时，面临的最大问题是升尺度连接。需要解决环境信息的时空变异，响应变量的空间归并，以及由于空间平均，时间变异和现有模型未考虑的新特性和新过程所产生的偏差，试验站点上的模拟产量不能完全代表一个地区产量的空间平均或年际变异。根据对模型随空间尺度增大引起的误差本质和来源理解，通过诸如合理化输人取样、进行区域校正、完善模型、处理不完善的资料等方法，来有效控制或减少作物模型区域化应用的误差。

3.2　作物模拟模型研究的层次或尺度

　　作物模拟模型研究的层次或尺度问题也是影响模型应用方向的一个重要方面。我们可以只注重研究模拟作物生长发育的某一个或几个关键时期，来揭示外界环境因素(天气、土壤)和生物因素(品种)和技术因素(播期、密度、施肥、农药)对作物的影响。例如水稻，通过模拟其茎蘖消长规律，来达到控制无效分蘖、促进有效穗，最终提高产量的目的。模拟的目的在于指导生产实践。我们也可以模拟作物的各个生长发育阶段，再把这些子模型合成一个总模型，弄清各个阶段作物的需求规律，找出最佳栽培管理模式。例如水稻秧田期、分蘖期、幼穗发育期、开花结实期均有其特有的生长发育规律。

　　从研究的角度和侧重来看，作物生长发育过程是具有生物、物理、生理、生化等多种效应的综合过程，它由一系列子过程构成，如光截获、光合作用、呼吸作用、生长、发育、矿质营养、水份吸收等，为了建立作物生长全过程的模型，必须研究各个子过程的模型，诸如光截获模型、光合作用模型，呼吸作用模型、干物质分配模型、营养吸收模型、水份吸收利用模型、肥料反应模型等。我们可以通过研究光合作用模型来了解作物的 C 平衡状况，通过水份吸收利用模型来研究解释水份胁迫下作物的抗性机理。

　　从作物个体和群体关系来讲，我们可以只研究一株作物的生长发育动态模型，也可以研究群落的生长发育动态模型。

3.3　作物模拟模型在世界粮食和环境安全方面的作用

　　未来作物模拟模型的研究必然朝着宏观和微观两大方向发展，宏观上，作物模型和 3S 技术、专家系统、决策支持系统、网络技术、天气发生器等高新技术或其它领域模型进一步有机结合，在全球性作物产量预测预报、农作物病虫害预测预报、农业环境评价、精确农作、农业生产经营管理决策、世界粮食和环境安全等方面将发挥越来越重要的作用。微观上，作物模拟模型的研究进一步趋向细化、具体化、机理化，对不同的作物、不同的品种、个体、器官、组织、细胞、甚至生理生化过程，都可以进行模拟。

3.4　作物模拟模型的应用领域

　　作物模拟模型的应用领域将不断扩大，模型可作为农业院校师生开展教学活动的直观动态教学工具。科研院所和大专院校利用作物模型进行模拟试验，不仅可以节省时间和经费，还可以排除干扰因素，弄清试验因素问的真正关系。

3.5　作物模拟模型的改良

　　作物模拟模型的改良不断加深，研究进一步向机理性和应用性方向发展，模型的输人参数将随着其它相关学科的发展而易获取，不断提高模型的精度和适用性。世界范围内不断扩大的学术交流和合作，将促进规范的建模方法论体系的诞生，可使用同一组模拟数据进行模型性能和效果的比对检验。

    注：
    （1）文章来源：华中农业大学学报，2005年24卷第5期；
    （2）作者单位：华中农业大学资源与环境学院　等。

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