《表1 国内外主要农作物生长模型介绍》

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《遥感与作物生长模型数据同化在水稻上的应用进展》

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随着计算机技术的迅猛发展，农作物的生长模拟模型已被广泛用于预测农作物的生长状态和估测农作物的产量[1]。主要有荷兰的Wageningen模型（de Wit学派）、美国DSSAT系列模型和GOSSYM模型、澳大利亚APSIM模型、中国CCSODS系列模型[2]，具体见表1。这些模型都需要输入大量的参数，分析农作物生长和环境因子（太阳辐射、温度、水分供应、土壤养分营养供给等）的关系、计算农作物生长发育的速度，从而模拟农作物整个生育时期的一系列的生理生化过程（从播种到成熟期的光合作用、呼吸作用、蒸腾速率、营养分配等）和生物量的累积，进而估算农作物的生理物理参数（例如LAI）和预测产量。但是模型模拟仅能代表取样点作物的生长状况，在不同的种植区域、不同的气候条件和土壤类型，要想确保作物模型的模拟精度，就需要提供更多的模型参数。然而有些模型参数随着作物的生长很难获取，比如突发的自然灾害等会限制作物模型的使用和应用，并且降低预测的精准度。