作物生长模拟模型技术

综合评述了作物生长计算机模拟模型的结构、建模技术及有待探讨的技术问题．模拟模型一般包括数学模型和知识模型．数学模型技术的重点在生育期模型、干物质生产与分配模型及作物形态模型等方面;知识模型是应用人工智能知识工程的技术方法而建立的．人工智能技术将是今后作物模拟研究的一种主要手段．     

作物生长模拟模型的开发应用进展

论述了作物生长模拟模型的开发研究进展和模型的应用情况，并对作物生长模拟模型今后的研究提出了自己的见解。     

温室微气候模拟与温室作物生长模型研究进展

现代的温室是一个复杂的环境系统,其中土壤、作物和微气候三个子系统间各种生物和非生物现象时常发生。农业数学模型可以用来模拟和预测温室内微气候和植物生长的变化,从而推荐最优化的生产管理策略。本文对国内外温室气候模型和温室作物生长模型进行了综述,温室气候动态模型可以预测关键气候因子,分为机械模型和黑箱模型。机械模型基于物理方程构建,它描述了基于过程的知识模拟的系统;黑箱模型属于经验模型,更多地用于温室系统控制、优化和设计的应用。作物生长模型是基于科学原理和数学关系的一种定量化工具,可以评估温室内土壤、微气候、水分和管理因素对作物生长发育的影响程度,预测作物生长状况。作物生长模型主要包括两类：描述性模型和解释性模型。温室作物模型是基于露地作物建立的最早的作物生长模型,并在几十年发展过程中对原来各功能模块进行修正、扩展和升级而来。功能-结构植物模型（functional–structural plant modeling,FSPM）是基于植物建筑学并结合气候和作物模块而形成,可以模拟单个植物的生长、形态以及它们与其生长环境的相互作用。最后指出未来趋势是利用数字技术、人工智能结合FSP模型,利用云...     

作物生长模拟模型的开发应用进展

论述了作物生长模拟模型的开发研究进展和模型的应用情况，并对作物生长模拟模型今后的研究提出了自己的见解     

作物生长模拟模型的研究与应用

作物生长发育模型与模拟是近40年来国际学术界的一个新的生长点,目前已发展为当今最为活跃的农业前沿性研究领域之一,是数字农业的重要基础和关键技术。上世纪90年代以来,作物模拟继续朝着应用多元化方向发展,作物生长模型的机理性和预测性不断得到改进和提高。现作物模型已成功地应用于农业生产及资源环境的管理中,从而在社会经济发展中将会起着日益重要的作用。文章系统介绍了作物生长模型发展的4个主要阶段,指出了各阶段生长模型的研究进展,并对模型的建立过程及涉及的关键技术进行阐述,指出生长模型在农业生产和科研中的应用。     

作物生长发育模拟模型研究

对作物生长过程进行模拟有二个目的:一是要了解作物生长的状态及产量;二是要了解作物生长发育与产量形成对环境变化和栽培措施的反应,以便作出有利于高产、优质、高效益的管理决策。 一、作物生长发育模拟的发展过程和现状 60年代以来,随着计算机技术和光合作用测定技术的发展,作物生长模拟也得到了发展,国际上出现了许多作物生长模型。     

作物生物模拟模型技术

综合评述了作物生长计算机模拟模型的结构,建模技术及有待探讨的技术问题,模拟模型一般包括数学模型和知识模型,数学模型技术的重点在生育期模型,干物质生产与分配模型及作物形态模型等方面;知识模型是应用人工智能知识工程的技术方法而建立的。人工智能技术将是今后作物模拟研究的一种主要手段。     

作物生长模型的研究进展

作物模型是指通过数学方程把植物生长过程在计算机上表达出来,其可以帮助科学家概化和联系复杂的作物生长现象、理解耕作系统的过程、预测产量、预报气候变化对作物的影响,以及优化、利用、管理土地和水资源,是农业研究的强有力工具。但在实际模拟应用中作物模型仍存在一些不足,如作物模型参数获取与校准难、受气候变化影响严重、模型结构和模型输入存在较大的不确定性等。该文简要地对作物模型的发展历程进行了综述,总结了作物模型研究方面的不足,并对作物模型未来的发展方向进行了展望,为今后的模型研究和应用提供参考。     

油菜作物模型研究进展

作物模型是农业模型的重要内容,主要分为作物生长模型和作物形态结构模型。从油菜生长模型和油菜形态结构模型及可视化两方面,较系统综述了油菜作物的发育、生长（光合、呼吸、分配等）、水分平衡、氮素平衡、器官建成及管理等方面的国内外研究进展,分析了油菜模型的研究现状及存在问题,并展望了未来油菜作物模型的发展前景。     

作物生长模拟模型研究和应用综述

通过对国内外作物模拟模型研究阶段的分析,指出作物模拟模型研究的发展趋势和应用问题,作物模拟模型与专家系统ES,决策支持系统DSS,天气发生器GS,3S技术等耦合在信息农业中发挥重要作用。     

基于作物生长模拟模式的玉米产量预报方法研究

[目的]探讨利用WOFOST模型对玉米生物量进行模拟实现动态预报玉米产量的方法。[方法]利用辽宁省1981～2005年气象资料和产量资料采用WOFOST模型对作物生长进行模型模拟和改进,建立玉米生长动力统计预报模型,进行预报检验,并对模拟得到的玉米地上干物重和穗干物重与实际产量进行比较分析。[结果]对玉米穗干物重量与产量的模拟效果在辽宁西部和南部最好,在东部地区一般,中部和北部地区较差。辽宁省西部、南部和东部地区可以用模拟生物量反映实际产量的变化。模拟结果与实际产量对比表明,1981～2005年,模型预报准确率在80%以上的年份占31%以上,最高值出现在岫岩地区,达85%。[结论]模型对辽宁省干旱地区以及正常年份和一般干旱年份玉米产量变化的模拟能力较好,对极端气候年份模拟较差。     

大豆阶段发育动态模型的研究与建立

研究了不同大豆类型品种的发育与温、光等主要环境因子的数量关系,在借鉴吸收析因指数形式的小麦发育期动态模拟模型(WDSM)、"水稻钟"模型和DSSAT3等模型思想方法基础上,构建了大豆阶段发育动态模拟模型(SDSM)。经验正不同类型品种平均误差在1-2d内,与传统的积温法相比,其模拟精度有了较大提高。     

作物模型研究进展

作物模型是用来模拟作物生长、发育和产量形成的动态生长过程的计算机软件.自20世纪60年代以来,作物模型已从幼年期发展到成熟期,目前已成为各国农业科学研究中最有力的工具之一.文中对作物模型的研究历程和进展进行了综述,并总结了我国在作物生长模型研究方面的经验和不足,为今后的模型研究和应用提供参考.     

小麦作物模型研究进展

作物模型是农业模型的重要内容,主要分为作物生长模型和作物形态结构模型以及作物结构功能模型。本文从小麦生长模型和小麦结构功能模型及可视化两方面,较系统综述了国内外具有代表性的生长模型和小麦地上部与根系的形态模拟及可视化的研究进展。在小麦生长模型方面,对美国的CERES-Wheat模型、荷兰的作物模型、澳大利亚的APSIM-Wheat模型和中国的WCSODS四种小麦生长模型进行了概述,并对小麦生长模型的发展趋势进行了探讨。在小麦结构功能模型方面,根据研究器官的不同对根系、茎杆、叶和麦穗的形态结构模型与可视化的研究进展进行了综述。最后,对小麦作物模型存在的问题及发展前景进行了总结。     

作物生长模型同化SAR数据模拟作物生物量时域变化特征(英文)

生物量是监测作物长势的一个重要指标,可以反映作物的生长状况,和作物产量有密切关系。遥感获取生物量的方法之一是通过基于矢量辐射传输方程的微波冠层散射模型反演,但多数模型反演方法并未考虑作物生物量在不同阶段的变化特征。运用数据同化方法,将 SAR 数据提取的生物量信息和作物生长模型结合,描述作物生物量与时间变化的关系,提高生物量估测精度。通过分析生物量和 SAR 数据提取的后向散射系数的时域变化关系建立反演模型估算生物量。在构建代价函数的基础上,采用共轭梯度法对生长模型参数进行优化,使模型估算的生物量和SAR 数据反演的生物量差值最小。结果表明,引入 SAR 数据修正后的作物生长模型模拟生物量和实测值的时间分布基本吻合,且比未引入 SAR数据的结果精度有明显提高。因此采用 SAR 数据提取的作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高模拟生物量的精度。     

基于作物模型的计算机模拟软件研究

基于作物模型的计算机模拟软件是数字农业中实现农业信息化的重要基础。该文系统介绍了作物模型及作物模拟的概念,作物生长模拟技术的产生和发展,并对模拟软件的研发过程中涉及的关键技术进行阐述,指出模拟软件在农业生产和科研中的应用。     

基于现代系统理论基础上的作物模拟模型方法概述

从基本概念、基础理论、研究内容、组织结构、系统内容及特征、研究展望等方面阐述了基于现代理论基础上的作物模拟模型的研究方法概况。     

虚拟作物研究进展

本文说明虚拟作物的研究意义，从植物的生理生态过程和形态结构的角度来分析虚拟作物的研究历程及国内外研究现状，简单说明虚拟植物软件AMAPpara所采用的数学模型，介绍另外一种生成植物图象的形式语言L-System.