答：作物生长发育模拟模型（Crop Growth Simulation Model）又称作物模型，能定量描述“作物˗土壤˗气候”系统中光、温、水、肥等土壤和气候因素对作物生长发育的影响和作用预测作物生长发育进程，为优化作物栽培过程中的田间管理与调控提高有用信息。近年来，随着农业生产信息化和机械化程度的不断提高，作物模型在国内外科学研究及田间示范等领域得到广泛应用。进一步改进作物模型以提高作物模拟普适性和预测准确度，对实时指导作物田间管理、提质增产增效具有重要意义。改进作物模型的主要途径有以下几种：

（1）增加影响作物生长发育的因素。影响作物生长发育进程因素较多，可以通过大量试验数据及栽培经验，增加土壤墒情和播种深度等条件对作物生长发育的影响。

（2）完善模型结构。结合作物生长发育规律，增加模拟模块，完善模型结构，从而提高模型的准确性和稳健性。例如，对基于光温影响因子的发育期模拟模型增加水氮模拟模块，对基于生理过程的产量形成模型增加衰老模拟模块等。

（3）优化模型算法。通过非线性模型改进模型算法，寻找作物最适模型算法使发育速率贴合作物的生长曲线。非线性模型主要包括分段线性模型、Logistic模型、高斯函数模型、Bate模型、WE模型等，这些方法更符合作物实际生长情况。

（4）优化调参方法。参数优化可以提高模型参数率定速度与准确度，从而降低参数不确定性造成的模拟误差。调参方法主要包括敏感性分析法（SA）、最大似然估计法（MLE）、最小二乘法(LSM)、粒子群算法（PSO）、快速退火算法（VFSA）、复合型混合演化算法（SCE-UA）等。

（5）挖掘最优模型。单一的作物模型由于不同模型间结构的差异会使模拟结果具有不确定性，而集成模型使处于融合中的个体模型的模拟结果相互补偿，因此挖掘最优集成模拟模型可以提高模拟精度，同时兼顾模型的普适性。

（6）考虑不同品种的遗传特性。同一种作物的不同品种由于在基因构成上的存在差异，有的品种发育速度快、有的发育速度慢；有的品种光合效率高、有的光合效率低。适当考虑品种的遗传特性，可以提高作物模型的预测精确度，真正做到“良种配良法”。

投稿：关皓月，河南科技大学

审稿：王建康 中国农业科学院作物科学研究所