利用作物模型进行灌溉决策的精品文章
这里介绍一系列的利用作物模型进行灌溉决策的文章，它们主要探讨了作物模型的发展历程，如何从点到面建立面域作物生长模型的，机器学习算法用于构建作物模型的方法，以及如何通过作物模型，预测作物的水分需求，从而做出最优化的灌溉施肥决策的。这些文章对于读者建立作物孪生数字模型，并运用于农业生产具有重要的指导和借鉴意义。
这些文章中首先介绍了作物模型发展中出现的几种模型，以及它们的基本原理和运用场景，它们是如何对于作物的生长、产量、水分利用等方面进行精准的预测。接着，介绍了利用作物模型进行灌溉决策的原理和方法，通过对已经存在的作物的吸水能力、土壤水分状况、气象因素等因素的分析，进行灌溉用水量的决策，用对未来天气数据的预测，给出未来一段时间内作物的水分需求，从而制定合理的灌溉计划方案。
文章还提到了利用现代科技手段，如无人机、遥感等技术，采集土地、气象等数据，修正模型参数，进行作物模型的数据验证和精度提升工作。最后，总结了作物模型的应用优势，包括提高作物产量、减少水资源浪费、实现智慧农业等等。
这些文章对于农业生产的数字化方面提供了有益的思路和方法，为实现智慧农业提供了有力的支撑。
作物生长模型的发展可以追溯到20世纪60年代。最初的模型主要考虑光、温度、水分等生长因子对作物生长的影响，逐步发展出了基于生长物理（机理）模型的作物生长模型（例如WheatSim模型）。当时的模型往往过于复杂，数据需求量大，难以应用于实际生产。
随着计算机技术的发展，基于数据驱动的统计模型（例如CLASSIC模型）开始流行。这种模型通过样本数据拟合出一组参数，再进行预测和模拟。它相对简单、易于操作，但通常需要大量的样本数据，且准确度受到样本质量的影响。
近年来，机器学习技术的应用使得作物生长模型更加精确和智能化。
为了更好地模拟作物在地面上的生长过程，作物模型通常要有从点模型到面模型的演化过程。点模型以单一地点的气象和土壤数据为输入、输出和该地点的作物生长状况。面模型则是以区域气象和土壤数据为输入、输出以及区域内作物的平均生长状况。介绍利用GIS进行二次开发中的几种方法。
采用机器学习方法可以构建作物生长数字孪生模型。其中，数字孪生模型是通过将实际作物种植时采集的各种参数，以及变量需要全部数值化，然后用计算机模拟这个数字化的系统的行为，得到与实际系统的行为相一致的虚拟系统。然后，通过将实际物理种植系统和虚拟系统进行对比，进行模型验证和模型更新。
了解作物的生长细节的唯一办法是建立作物生长的孪生数学模型。作物模型是指将作物在生长过程中的各种生理生态特性，转化为数字模型，然后利用模型模拟作物的生长和发育过程，从而为灌溉决策提供依据。
根据作物生长数学模型预测出作物的生长情况，然后根据需水用肥模型完成灌溉施肥决策和未来灌水施肥计划方案的设计，最后根据灌溉施肥效率进行灌水和施肥的优化，目标是提高农田的水分和养分的利用效率，减少水资源和水溶肥的浪费，增加农田的产量和收益。
5. 灌溉施肥决策实例
以内蒙古的春玉米种植为例，假定有了春玉米作物的数字孪生模型，并已经根据当地种植习惯和种植的品种进行了参数校准。利用作物数字模型运行模拟生长过程，找出玉米生长的关键需水和需肥时期，满足关键期作物的水分和养分需要。
全面介绍了在智慧灌溉上的应用情况，从基础理论到真正落地应用知识。如何让模型由通用模型成为针对具体作物的模型，如何通过调参及校准让模型适应当地的品种和种植习惯知识。如何完成一个利用作物模型进行灌溉的决策全过程理论和内容全面的理论、实践的和系统的介绍。
