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1、农业模型发展分析及应用案例摘要:农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法，分析了农业模型的内涵，阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系，明确了农业模型的作用并附以应用案例，比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明，农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法
2、进行，农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力；农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合，农业模型研究应用的公私有组织协作，粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列，也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流，需要抢抓机遇，加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，是农业科学定量与综合的重要方法，具有认识论价值，它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽
4、iangwanjie,xuanshouli,liuyan,wuqian,sunchuanliang,zhanglingling,xiajian,liuyongxia,chenyuli,yueyanbin,zhangzhiyou,wanqian,panyue,hanxujie,wufei.developmentalanalysisandapplicationexamplesforagriculturalmodelsj.smartagriculture,2020,2(1):147-162.1引言世界现代农业经历了
5、农业机械化、化学化、水利化和电气化发展历程。同时，生物工程、新材料、新能源、海洋技术、信息和空间技术等高新技术在农业中得到较广泛应用，出现了持续农业（包括有机农业、生态农业和超石油农业）及信息农业等形态，它们不仅有可能大幅度提高土地的单位面积产量和畜禽的产品率，从而极大地提高农业劳动生产率和降低各项农业成本，而且将引起农业生产布局的重大变革1。中国农业正处在从传统农业向现代农业的转型期，因农业发展动力、目标等不同，现代农业的初步实现、基本实现和完全实现3个阶段在转型期并存2，并包括持续农业和信息农业形态。中国的信息农业研究应用经历了智能农业、精确（准）农业、数字农业等阶段，随着物联网、云计算、
6、大数据、人工智能、区块链及5g等技术的兴起和在农业中的应用，又促使其迈向智慧农业阶段3,4。智慧农业是指具有信息感知、信息传输与智能处理技术支撑的现代农业，亦即以信息感知与智能处理为代表的先进信息技术广泛应用于现代农业各种领域（生物、环境、技术、经济）、各结构要素（种植业、林业、畜牧业、渔业、加工业）以及各部门（生产、科研、教育、行政、流通、服务），通过“人-机-物”互连互通及智慧化，推动现代科学技术、现代工业装备、现代管理理念和方法的农业应用进程，促进现代农业科学化、商品化、集约化和产业化，实现高产、优质、高效、生态、安全、绿色目标。由于农业模型、农业人工智能及数据分析等技术始终贯穿于智慧农
7、业的信息感知、传输以及处理与控制全过程，因此，这些技术成为智慧农业的核心技术。本文旨在通过分析农业模型概念，农业模型与智慧农业的关系、分类，农业模型建立过程、作用以及国内外农业模型研究应用重要进展比较等，并附以农业模型应用案例，阐述农业模型在智慧农业中的核心作用，探讨其进一步发展思路，推动农业模型在智慧农业中的研究应用，促进智慧农业健康、稳定和可持续发展。2农业模型发展分析2.1农业模型内涵2.1.1农业模型概念农业模型，亦称农业系统模型、农业计算机模拟模型等，它是为研究农业问题的定量规律所建立数学模型的总称。具体而言，它是以农业系统要素包括农业生物、农业环境、农业技术、农业经济等为研究对象
8、，根据农业系统学与农业科学原理，对农业系统要素内及要素间关系的定量化表达（图1）。经检验和验证后，它可用于农业系统要素及其因子发生发展过程及结果的定量预测、监测、预警与决策控制。农业模型和农业系统模拟既紧密联系又相互区别，农业模型是农业系统要素内及要素间关系的一种逻辑上的数学表达；而农业系统模拟则包括建立模型和模型操作，是一项技术和过程5。图1农业模型概念图示fig.1theconceptsofagriculturalmodels农业模型是智慧农业的核心要素，智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理和控制三大技术体系，每一项都离不开农业模型支撑。首先，信息感知包括接触与非接触式感知两
9、大类型，接触式感知主要是通过物理、化学、生物类传感器材料和信号进行感知；非接触式感知则主要是通过光、声、波、图像等过程和信号进行感知；两类信息感知都有由信号到农业参数的过程，都需要大量农业模型加以实现。其次，信息传输包括有线和无线传输两种方式，都存在由数据到信息再到数据的过程，同样需要农业模型支持和处理。第三，信息处理和控制主要是通过分析与处理获取的数据，再制定相应控制方案，更需要农业模型支持（图2）。图2农业模型与智慧农业过程关系图示fig.2relationshipsbetweenagriculturalmodelsandsmartagricultural2.1.2农业模型分类
10、采用不同分类方法可以将农业模型分为不同类型5。依据研究对象不同，农业模型可分为农业生物模型（包括农业植物模型、农业动物模型和农业微生物模型等）、农业环境模型（包括农业气候或气象模型和农业土壤模型等）、农业技术模型（包括农业生物技术模型、农业生态技术模型、农业信息技术模型和农业产后技术模型等）以及农业经济模型（包括农业经济计量模型、农业市场模型和农业管理模型等）等；依据建模方法与本身性质不同，农业模型又可分为经验性、半机理性和机理性模型，其中，经验性模型主要采用统计学方法建立，因其参数估计所用数据未表现土壤、管理、气象及其他条件变化，其结果不能外推，也难以适用于估计未来气候变化的影响5；机理性模
11、型即动态系统模拟模型，具有描述系统状态变化过程的功能，可响应气象和管理措施等外部变量6；半机理性模型则介于二者之间。如将上述两方面结合，农业模型可分为4大类、12个主要种类及36个亚类（表1）。表1农业模型分类table1classificationofagriculturalmodels类型内容亚类农业生物模型包括农业植物模型（大田作物、设施作物等）、农业动物模型（畜、禽及水产等）、农业微生物模型（细菌、真菌、线虫及病毒等）等经验性农业生物模型半机理性农业生物模型机理性农业生物模型农业环境模型包括农业气候或气象模型（温、光、湿、co2及其他温室气体等）、农业土壤模型（土壤物理、化
12、学及生物等性状）等经验性农业环境模型半机理性农业环境模型机理性农业环境模型农业技术模型包括农业生物技术模型、农业生态技术模型、农业信息技术模型、农业产后技术模型等经验性农业技术模型半机理农业技术模型机理性农业技术模型农业经济模型包括农业经济计量模型、农业市场模型、农业管理模型等经验性农业经济模型半机理农业经济模型机理性农业经济模型2.1.3农业模型建立过程农业模型和农业系统模拟主要包括农业系统定义、建立模型、数据准备、模型转换、验证模型、模型有效性、模型试验设计、模型运行、结果分析及建立文件等过程与步骤（如图3）7。其中，定义农业系统需要对其调查研究和定性分析，其实质就是一种“实践认识”过程；
13、建立农业模型则是将真实农业系统抽象简化，也是在数据准备等实践基础上对农业系统的进一步认识；验证农业模型就是将所得到的初步认识与实践结果比较，以判断其有效性；随后一系列农业模型运行和结果分析都是进一步再实践再认识的过程。图3农业模型与农业系统模拟过程图示fig.3simulationprocessofagriculturalmodelsandagriculturalsystem2.2农业模型的作用从农业模型的概念、类型及要素等方面分析，它的作用主要包括以下5个方面。2.2.1是农业科学定量与综合的重要方法近现代科学技术在高度细分化的同时呈现综合化和整体化、由定性到定量化趋势8。由
15、平；农业环境要素包括全球、国家、省域、农业生态区、农场和田块6个尺度6；农业技术要素包括国际谈判、工具与全球事务，食物安全、战略规划及贸易政策，土地利用和经济规划及环境管理，经济优化与环境管理，企业经营管理以及农事管理6个水平6，农业经济要素包括国际机构、跨国公司，国家机构，省级或区域部门，地区或农民协会，生产者与供应者，以及农户6个层次6。定量关系不仅是深化农业系统要素研究的需要，而且是应用农业系统要素研究成果提高其精确化管理和生产水平的桥梁和纽带。2.2.2增加了农业系统可观察量、提高了决策调控的速度农业模型的可观察量包括农业生物、农业环境、农业技术及农业经济等4大类系统间因子，以及农业植
17、.2.3预测（估测）农业系统要素变化“模拟”在系统动力学中也称“仿真”，就是将所建立模型表达成某一计算机语言程序，并在计算机上运行该程序的过程。运行结果就是模型的输出，它是对真实系统行为的一种预测（估测），农业模型是否能作为真实农业系统的代表，可以从其输出结果来判断。农业系统模拟需要借助一定手段，现代计算机技术的飞速发展，为农业系统快速模拟提供了强有力工具，从而也推动了农业系统模拟技术的较快发展。预测（估测）农业系统要素变化及其精度是衡量模型优劣、能否应用的综合标准，也是对模型的基本要求；预测（估测）是以科学性为基础，没有科学性，就不可能有好的预测（估测）作用。特别是在无法或不适合设置区域尺度
18、实验（如农业生物对气候变化、灾害的响应等）时，利用农业模型则可以进行模拟预测，探索其科学原理。同时，建立模型都是以某一假设为前提，农业模型也不例外，农业模型实际上也是假设的具体表达形式之一。所提出的假设及其模型正确与否，只有在农业系统模拟研究中通过与实际测定结果进行比较，才能得到检验和确认。2.2.4决策和调控农业管理和生产过程对农业管理和生产过程作出决策是农业模型研究的最终目标之一，也是农业模型研究的生命力之所在。只有支持决策，才能为农业模型研究开拓广阔市场，使其获得不断发展的源动力。通过对农业生物生长过程及其生产管理实施进行必要的调节和控制，使农业生产向着高产、优质、高效、生态、安全、绿色
21、系统区域或全球分析，二是实施了全球农业模型互相比较与改进项目（theagriculturemodelintercomparisonandimprovementproject，agmip）6,12。国内外农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型以及农业经济模型4大类农业模型在7个时期的重要研究应用进展分布见表2。表2四大类农业模型在7个时期的重要研究应用进展分布table2distributionsofimportantresearchandapplicationof4typicalagriculturalmodelsin7differentperi
23、时期分布极不平衡，其中，农业生物模型研究最多，各时期均有分布，农业环境模型次之，农业技术模型最少；中国的农业模型研究开始于卫星与通讯技术强化时期，以农业生物模型为主，从可持续农业运动兴起时期开始出现农业环境模型。以下分述之。2.3.1农业生物模型如表2所示，农业生物模型研究应用重要进展分布于七个时期。20世纪50年代，dewit10早期开展的植物过程计算分析较有代表性。各时期重要进展如下：1964-1974年，国际生物计划（internationalbiologicalprogramme，ibp）创建，1965年英国发布用于模拟家畜的动物营养需求分析13，1965-1970年早期建立的作
24、物光合作用与生长模型10,11，1969-1982年启动的从区域到全球合作建模研究计划（主要包括美国和澳大利亚的棉花生物系统模拟组（biologicalsystemsimulationgroup，bssg）、ibp、综合病虫害管理（integratepestmanagement，ipm）等14,15。20世纪70年代是卫星与通讯技术强化时期，其间，建立了幼龄羊生长动态模拟模型，进行了基于模拟的决策支持，创立ipm框架等16,17；1972-1974年因原苏联大量进口美国小麦引起小麦短缺和价格上涨，美国设立专项项目开发作物模型并与遥感结合进行作物生产战略预测，推动了ceres-whea
25、t和ceres-maize模型研制18,19；中国早在20世纪70年代中期就以引入系统分析为契机，从应用“多元二次正交旋转回归设计”入手建立综合经验模型，并直接为生产服务20。20世纪80年代至90年代是系统模型扩展应用时期，这期间，1982-1986年美国和荷兰21创立作物-环境资源综合模型ceres（crop-envirmentalresourcesynthesis，小麦和玉米）、生长模型gro（growth，大豆和花生）和水稻生产系统分析sarp（simulationandsystemsanalysisforriceproduction）模型。1984年至今，荷兰持续支持
26、sarp水稻模型开发。1983-1993年由美国国际开发署（unitedstatesagencyforinternationaldevelopment，usaid）22资助的农业技术转移国际标准点协作网计划（theinternationalbenchmarksitesnetworkforagrotechnologytransfer，ibsnat）利用系统学方法和作物与土壤模型促进了技术转移，创建了基于ceres模型系列的农业技术转移决策支持系统dssat（decisionsupportsystemforagrotechnologytransfer）。1991年
27、以来，为加强模拟农业系统与生产利用成立新的农业生产系统研究组（agriculturalproductionsystemsresearchunit，apsru），基于ceres、整合气候的环境政策（environmentalpolicyintegratedclimate，epic）和优秀（perfect）模型开发了目前仍广泛应用的种植制度模型农业生产系统模拟器（agriculturalproductionsystemsimulator，apsim）23；20世纪90年代至本世纪初，分子遗传学革命促进了许多作物模型组与种业公司合作将作物生理生态模型应用于植物育种与管理，使作物模
28、型研究应用拓展到作物育种领域。在中国，1982-1983年，高亮之等24在美国完成苜蓿计算机模拟模型（alfalfamodel，alfamod），实现了作物生长模拟研究从无到有的飞跃；1986年，黄策和王天铎25从植物生理学出发，建立了水稻群体物质生产的计算机模拟模型。20世纪90年代，具有中国特色和一定代表性的农业模型主要有水稻模拟模型（ricesimulationmodel，rsm）26、水稻栽培计算机模拟优化决策系统（ricecultivationalsimulation-optimization-decisionmakingsystem，rcsods）27、水稻生长日历模
30、wheatcultivationalsimulation-optimization-decisionmakingsystem，r/wcsods）27,34、小麦玉米连作环境模拟与智能决策系统35、棉花模拟优化决策系统（cottoncultivationalsimulation-optimization-decisionmakingsystem，ccsods）30,36、小麦叶形空间分布模拟模型及推理系统37、小麦管理知识模型系统38、玉米模拟优化决策系统（maizecultivation-simulation-optimizationanddecision-making
31、system，mcsods）39以及油菜模拟优化决策系统（rapeseedcultivation-simulation-optimizationanddecision-makingsystem，ocsods）40等，形成了中国作物模型系列。2.3.2农业环境模型如表2所示，农业环境模型研究应用主要进展包括六个时期，各时期重要进展如下：20世纪50年代，bavel早期开展的土壤过程计算分析较有代表性41。1960-1970年slatyer等42建立了水分平衡模拟模型（waterbalance，watbal）。20世纪80年代至90年代，土壤和水资源保护法案43助力创建了综合“土壤作物系
33、态以及利用经济学模型评估气候变化对农业的影响。在中国，20世纪90年代，基于ceres与全球气候模型（globalclimatemodels，gcms）耦合的全球气候变暖对中国粮食生产影响的评价46等较有代表性。20世纪90年代至本世纪初以来，温室气体排放和生态系统服务方面研究得到重视，形成了农业系统模拟全球数据集和结构6；2006年long等47提出了作物模型模拟的关于未来气候变化情景下作物模型的产量预测与人工控制试验结果之间差异的争论，促进了co2与温度及其它因子交互作用下模型的改进；2005-2010年，challinor等48建立了作为gcms重要构成的地球系统模型，产生了作物模拟
35、的同时，通过全球科学家合作、更快开发农业模型及改进数据连接促进了农业系统模型开发与利用；世界银行通过开发通用代数仿真系统（generalalgebraicmodelingsystem，gams）模型提出了二元理论，建立了先进非线性优化方法51。1991-2011年，国际农业系统应用联盟（internationalconsortiumforagriculturalsystemsapplications，icasa）帮助作物模型专家联合建立了作物模型输入数据标准，形成了icasa数据字典和标准，并应用于农业模型互比较与改进项目中的模型数据协同输入52；1998年开源软件运动兴起，推
36、动了更广泛的农业模型系统软件开发合作等6。2001-2003年europeanjournalofagronomy出版了涉及dssat、apsim、种植制度模拟模型（croppingsystemssimulationmodel，cropsyst）、栽培标准多学科模拟（simulateurmultidisciplinairepourlesculturesstandards，stics）以及wageningen模型的欧洲农学会年会模拟种植系统专刊6。2.3.4农业经济模型如表2所示，农业经济模型研究应用重要进展包括五个时期，heady等9早期开展的农村发展政策需求优化分析建模
37、较有代表性9。各时期较突出进展如下：1974-1978年，联合国粮食及农业组织（foodandagricultureorganizationoftheunitednations，fao）建立了土地评价和农业生态区划方法，首次通过整合土壤、气候、植被以及社会经济因子为全球土地评价提供了方法论19。20世纪80年代，新建的国际农业研究磋商组织（consultativegrouponinternationalagriculturalresearch，cgiar）研究中心45进行了农业研究投资经济学回报估算并建立了市场盈余方法；70年代末至80年代，anderson等创立了优
39、球农业系统模拟专家团队，利用改进模型评估从当地到全球尺度气候变化和气候变率对农业的影响、适应性以及不确定性；二是动植物基因图谱、基因测序、育种技术快速发展及分子生物学革命，促进了从基因到生理表型的定量连接，使作物模型与分子遗传学的结合持续取得成功；三是私有组织从事农业模型的兴趣持续增加，一些私有企业在植物育种中斥巨资进行数据采集，并有意向为公有研究者提供改进与评价农业模型所需数据，特别是国际生命科学研究所（internationallifesciencesinstitute，ilsi）55为利用农业模型解决可持续农业与营养安全难题创立国际可持续农业与营养安全模拟研究中心（centerf
40、orintegratedmodelingofsustainableagricultureandnutritionsecurity，cimsans），为公、私有组织协作研发更可靠作物和育种模型并在未来应用提供了机会；四是面向全球超90亿人口的粮食安全挑战成为农业模型未来需要回答和解决的重要课题，信息和计算机技术56长足发展为先进农业模型、数据库及知识产品研发提供了机遇，针对种植制度、家畜和经济学的众多农业模拟模型（dssat、epic、apsim、stics、世界粮食作物研究模型（worldfoodstudies，wofost）、水稻生长模型（oryza）、cropsyst、
42、gitaltwin，dt），通过不断地将最新感知信息与农业模型预测结果相比较，就会不断订正农业模型预测结果、提高预测精度，可与优化模型结合，成为农业模型未来发展的新增长点。2011年，中国农业模型rcsods27、agro-c58、大区域作物-气象关系获取模型（modeltocapturethecrop-weatherrelationshipoveralargearea，mcwla）59、水稻生长模型（ricegrow）60入选agmip水稻模型团队，参与农业模型互比较与改进项目；2019年来，在中国，以信息感知、传输、处理与控制为特征的智慧农业进入全面推进阶段4。3农业
44、oilwaterandnitrogendynamicsandcropyield图4表明了这项研究的技术流程：首先将当地气象站的逐日气象数据作为rzwqm模型的输入，并对gcm模型输出进行偏差校正，然后通过rzwqm与dssat耦合、设置气候情景（包括基准和观测）和管理措施，在由代表性浓度途径（representativeconcentrationpathway，rcp）组成的不同气候情景（rcp4.5、rcp8.5）下，利用rzwqm-dssat耦合模型进行模拟，进而采用决定系数r2、贝叶斯百分比及标准均方根误差nrmse方法，对土壤硝态氮运移和淋失及相应玉米、高粱产量模拟结
45、果进行评价分析。3.2案例二：基于模型与感知的稻、油生产智慧化及主要灾害预警关键技术与应用2015年以来，江苏省农业科学院农业模型团队将自主创建的水稻/油菜生长模型及其决策系统r/ocsods与农业物联网、大数据等技术结合，开展了稻、油生产智慧化及主要灾害预警关键技术应用。其方法是基于模型的r/ocsods利用环境（气温、光照、土壤水分、养分等）、生长（生物量、lai、植株水分、养分等）及病虫灾害感知数据进行生产管理决策、灾害精细评估防控预警以及装备化实施（图5）。（a）油菜智慧栽培模拟优化决策系统主页图5油菜生产智慧化及主要灾害预警关键技术应用框架fig.5applicationofs
46、martproductionandmainclimatedisasterpre-alarmingforrapeseed图6（a）是油菜生产智慧化栽培模拟优化决策系统主页，该系统可利用常年气象数据和实时感知数据进行生产管理决策、灾害精细评估防控预警，为装备化实施提供方案；图6（b）是油菜田间环境数据物联网感知，图6（c）是油菜生产智慧化栽培模拟优化决策系统利用常年气象数据生成的优化决策方案，图6（d）是油菜生产智慧化栽培模拟优化决策系统利用“实时+”天气预报数据进行的氮素、病虫、气象预测。图6油菜生产智慧化及主要灾害预警关键技术应用场景fig.6applicationscen
47、eofsmartproductionandmainclimatedisasterpre-alarmingforrapeseed（c）基于常年气象数据的优化决策2015-2018年，该模型在江苏省南通、南京、泰州及盐城，湖北、四川、安徽、江西等地累计应用推广7101.8平方公里，新增纯收益96268.54万元，累计总经济效益15.92亿元。3.3案例三：设施番茄感知与精确栽培物联网系统技术示范2016年以来，江苏省农业科学院农业模型团队将自主创建的设施番茄生长模型及其决策系统（tomatocultivation-simulation-optimizationanddec
48、ision-makingsystem，tcsods）与自主研制的物联网检测采集终端idct-4、大数据等技术结合（图7），开展了设施番茄生产智慧化关键技术示范。其方法是基于模型的tcsods利用基于无线网络传感器与光谱的设施番茄环境（气温、光照、湿度、土壤水分、养分等）与生长（生物量、lai、植株水分、养分等）感知数据，进行设施番茄精确栽培管理决策、不适生长、环境及灾害预警和装备化（水肥一体化等）实施，通过人工（塑料大棚）、半自动（日光温室）和智能全自动（智能温室）调控，实现设施番茄高产、优质、高效、绿色生产。图7设施番茄感知与精确栽培物联网系统技术路线fig.7technologyof
49、apperceivingandprecisecultivationiotsystemforprotectedtomato（b）田间环境数据采集江苏省扬州市江都区园艺站、扬州市江都区吴桥镇蔬菜园区、宜兴智慧农业有限公司、宜兴江苏神力生态农业科技有限公司、无锡市惠山区精细蔬菜产业园共同参与了示范。其中，2018年8月至2019年1月在扬州市江都区吴桥镇蔬菜园区设施番茄栽培测试应用（图8），结果表明，与相同条件下无精确栽培对照相比，大棚作物生长环境传感器监测与栽培优化决策方案可使番茄增产5.9，水、肥、药、种等总利用率提高6.5，总生产成本降低10.3。图8设施番茄感知与精确栽培物
50、联网系统技术应用场景fig.8applicationofsceneapperceivingandprecisecultivationiotsystemforprotectedtomato（d）基于”实时+“天气预报数据的氮素病虫气象预测4结论与展望4.1结论本文着重阐述了农业模型的概念及其与智慧农业的联系，提出了农业模型分类，从认识论角度分析了农业模型建立过程，明确了农业模型的作用，通过农业模型的内涵分析证明农业模型是智慧农业的核心技术。（1）农业模型研究与应用的国内外主要进展表明，农业模型自20世纪50年代创立以来，就包括了农业系统中的农业生物、农业环境、农业技术与
51、农业经济要素内及要素间关系的定量，在农业模型或农业系统模拟等七个不同发展时期均取得了重要进展，以农业生物模型中的大田作物系列研究与应用发展最快、最突出；2010年以来农业模型重要进展呈现五大趋势，其中，农业模型与分子遗传学结合、农业模型与感知及人工智能技术slm-dt结合、公私有组织协作、粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，同时，更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。（2）农业模型研究与应用案例充分表明，农业模型可通过农业生物模型与农业环境模型耦合，开展农田土壤要素与作物产量对气候变化响应研究，解决无法大规模设置气候变化情景实验问题等；农业模型与
52、感知技术结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为智慧农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。4.2研究展望（1）农业模型仅有约70年发展历程，属非常年轻的学科方向，在建模理论与实践方面仍需不断创新、完善与发展；农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法进行，农业模型环境空间多尺度研究应用有较大发展潜力。目前国内外主要农业生物模型都是基于地点尺度，虽然可以通过模型参数提升尺度用于较大尺度研究应用，但缺乏模型参数时空差异协同分析研究应用。（2）中国的农业模型研究应用经过约四五十年发展，形成了具有中国特色的作物模
54、业大数据、农业人工智能及农业区块链等技术结合，就可能实现参数获取与校准自动化、智能化，从而解决这一难题，加快其应用进程。（5）农业物联网、农业云、农业大数据、包括slm-dt的农业人工智能、农业区块链及5g农业等技术的兴起，使以“数据驱动农业模型+智慧农业”成为可能，需要进一步研建与之相适应的农业模型；另外，在智慧农业中，涉及生物与环境感知的农业模型主要是经验性模型，其适用性和精确度有待进一步提高，以加快智慧农业技术落地。参考文献1邓秀新.现代农业与农业发展j.华中农业大学学报(社会科学版),2014,(1):1-4.dengx.modernagricultureanda
55、griculturaldevelopmentj.journalofhuazhongagriculturaluniversity(socialsciencesedition),2014,(1):1-4.2施晟,卫龙宝,伍骏骞.中国现代农业发展的阶段定位及区域聚类分析j.经济学家,2012,(4):63-69.shis,weil,wuj.stageorientationandregionalclusteranalysisofmodernagriculturedevelopmentinchinaj.economist,20
56、12,(4):63-69.3周国民.浅议智慧农业j.农业网络信息,2009,(10):5-7,27.zhoug.abriefdiscussiononwisdomagriculturej.agriculturenetworkinformation,2009,(10):5-7,27.4赵春江.智慧农业发展现状及战略目标研究j.智慧农业,2019,1(1):1-7.zhaoc.state-of-the-artandrecommendeddevelopmentalstrategicobjectivesofsmartagric
57、ulturej.smartagriculture,2019,1(1):1-7.5曹宏鑫,赵锁劳,葛道阔,等.农业模型与数字农业发展探讨j.江苏农业学报,2012,28(5):1181-1188.caoh,zhaos,ged,etal.discussionfordevelopmentofagriculturalmodelsanddigitalagriculturej.jiangsujournalofagriculturalsciences,2012,28(5):1181-1188.6jonesjw,antlejm,bassob,etal.briefhistoryofagriculturalsystemsmodelingj.agriculturalsystems,2017,155:240-254.7曹宏鑫,葛道阔,赵锁劳,等.对计算机模拟在作物生长发育研究中应用的评价j.麦类