综述：从机械驱动到数据驱动：作物模型演变综述

《Smart Agricultural Technology》：From Mechanistic-Driven to Data-Driven: A Review of the Evolution of Crop Models

作物模型从机理驱动向数据驱动融合演进，支持精准农业决策，涵盖生长模拟、管理优化和气候适应战略，面临参数优化、计算复杂性和跨区域适用性挑战。

　　
本文系统梳理了农作物模型从机理驱动到数据智能的演进路径，并深入探讨了其在现代精准农业与气候变化应对中的核心作用。研究显示，农作物模型正经历从单一生物物理过程模拟向多源数据融合与智能决策支持的范式转变，这一过程对农业可持续发展产生深远影响。

在机理模型发展阶段（1960-2000），科研人员基于光合作用、呼吸代谢等基础生理过程构建数学模型。早期ELCROS模型通过积温计算揭示温度对玉米发育的影响机制，但受限于参数敏感性。随着研究深入，BACROS、SUCROS等模型引入器官动态模拟与养分平衡模块，实现了从理论到应用的技术跨越。中国学者开发的RCSODS和CCSODS系统，通过模块化设计将机理模型与区域管理实践结合，首次在水稻种植优化中实现100天内的精准产量预测。

数据驱动模型的崛起（2010年至今）标志着农业智能化的突破。早期研究如Drummond团队（1994）的神经网络模型，通过处理气象、土壤等多元数据，在玉米产量预测中将误差降低至12%。当前深度学习框架（如DeepCrop）通过融合UAV多光谱影像与气象数据，在甜椒种植中实现98%的生长阶段识别准确率。特别值得关注的是，Transformer架构在农业应用中的创新：Moon团队开发的植物生长动态模拟系统，利用时空注意力机制将误差控制在0.18%以内，较传统方法提升4倍。

多源数据融合技术取得突破性进展。土耳其玫瑰种植案例显示，融合UAV影像（分辨率0.5米）与土壤传感器数据，建立的特征工程模型使产量预测R2值达到0.931。中国农科院团队开发的AquaCrop-ML系统，整合气象卫星（分辨率500米）与田间IoT设备（分辨率10米），在冬小麦灌溉优化中实现节水30%的同时增产8%。值得关注的是，大语言模型（LLM）与强化学习（RL）的融合应用正在重塑决策支持系统：Chen团队开发的智能灌溉系统，通过DSSAT模型与LLM交互，在新疆棉花田实现综合效益提升49%。

模型应用已扩展至战略层面。全球粮食安全评估平台GLOBIOM整合DSSAT模拟结果，成功预测2050年全球小麦减产5.5%。我国研发的CMIP6-APSIM联合系统，通过耦合气候模型与农作物模型，可精确模拟不同升温情景下的区域种植结构优化方案。在品种适应性评估方面，Zhang团队构建的图神经网络模型，通过解析全球120个试验站的基因-环境互作数据，将品种筛选效率提升70%。

当前面临三大核心挑战：首先，模型泛化能力不足，现有模型在跨区域应用时平均误差达15%-20%。其次，计算资源消耗与精度提升呈非线性关系，复杂模型在田间设备上的运行延迟超过5秒。第三，数据质量与标准化问题突出，全球30%的农业物联网设备存在数据缺失或格式混乱。针对这些瓶颈，研究提出"机理引导+数据增强"的混合架构：在机理模型中嵌入可解释的AI模块，通过物理约束优化神经网络参数，使模型在保持科学严谨性的同时提升预测精度。

未来发展方向呈现三大趋势：机理模型的模块化重组，如将根际微生物互作机制整合到作物模型中；数据融合技术的智能化升级，发展多模态大模型（MMG）实现气象图、遥感影像、土壤数据的语义级融合；决策支持系统的生态化转型，构建涵盖碳汇能力、生物多样性等生态指标的评估体系。值得关注的是，基于数字孪生的全生命周期管理模型已在设施农业中实现应用，通过实时同步环境数据与生长状态，使番茄种植的灾害预警准确率提升至92%。

该研究为下一代作物模型设计提供了技术路线图：基础层构建模块化机理框架，支持动态参数注入；中间层开发多模态融合引擎，实现0.5米空间分辨率的数据整合；应用层部署智能体系统，通过强化学习自主生成管理策略。研究证实，这种混合架构在玉米-大豆轮作系统中，可使氮肥利用率提升22%，同时将灌溉成本降低18%。这些进展标志着农业建模正从静态预测转向动态适应，为应对气候变化提供了可操作的决策工具。