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这篇综述回顾了作物生长模型的发展历程，探讨 44 个基于过程的作物生长模型。聚焦多年生作物建模，分析 35 项果树等研究及 45 项多年生牧草等研究。还讨论有益土壤微生物建模、精准农业应用，指出模型局限，为研究人员提供参考。
作物生长模型的发展背景
世界粮食系统面临着诸多严峻挑战，土地退化、人口快速增长、气候变化以及资源有限等问题日益突出。在这样的大环境下，作物生长模型逐渐成为农业研究中的得力工具。它能够在不同的土壤气候（pedoclimatic）、基因型（genotypic）以及管理条件下，深入探究作物产量的变化趋势，为解决粮食系统面临的难题提供重要参考 。近几十年来，作物生长模型在开发和应用方面都取得了显著进展，但仍存在改进空间，特别是在多年生作物建模以及纳入有益土壤微生物等方面。
作物生长模型的发展历程与常见模型分析
基于 1965 年以来各大洲发表的研究论文，本综述简要梳理了作物模型的发展历史。同时，对 44 个选定的基于过程的作物生长模型展开深入探讨，研究它们的起源、实际用途以及适用范围。这些模型在不同的农业场景中发挥着各自的作用，例如在干旱和半干旱地区的水资源管理方面，它们能够为水资源的合理调配提供科学依据，帮助农民更高效地利用有限的水资源，以实现作物产量的最大化 。
有益土壤微生物对作物生长建模的影响
以往的研究中，有益土壤微生物对作物生长的影响常被忽视，但它们在农业生态系统中扮演着至关重要的角色。本综述首次重点关注了模拟有益土壤微生物对作物生长影响的建模方法，其中包括植物生长促进根际细菌（plant growth - promoting rhizobacteria，PGPR）和菌根真菌（mycorrhizal fungi）。PGPR 能够通过多种机制促进植物生长，比如产生植物激素、溶解土壤中的磷元素等；菌根真菌则能与植物根系形成共生关系，增强植物对养分和水分的吸收能力。通过建立模型来模拟这些微生物与作物之间的相互作用，可以更深入地了解土壤 - 植物系统的动态变化，为优化农业生产措施提供理论支持。
多年生作物建模研究
在多年生作物建模方面，本综述进行了全面的探索。通过对 35 项针对果树、多年生豆类和蔬菜的研究，以及 45 项关于多年生牧草和生物能源草的研究进行分析，揭示了多年生作物建模的研究现状和进展。多年生作物生长周期长、生态习性复杂，其建模需要考虑更多的因素，如多年生植物的休眠期、长期的养分积累和分配等。这些研究为多年生作物的科学种植和管理提供了有力的技术支撑，有助于提高多年生作物的产量和质量，保障相关农产品的稳定供应。
作物建模在精准农业中的应用
随着科技的不断进步，作物建模在精准农业领域展现出了巨大的应用潜力。当作物建模与机器学习（Machine Learning）和遥感（Remote Sensing）技术相结合时，可以实现对农田环境和作物生长状况的实时、精准监测。机器学习算法能够对大量的农业数据进行快速分析和处理，挖掘数据背后的潜在规律；遥感技术则可以获取大面积农田的信息，包括作物的生长状况、土壤湿度等。通过将这些技术与作物模型相结合，可以更准确地预测作物产量、优化灌溉和施肥方案，实现精准农业管理，提高农业生产效率，减少资源浪费。
作物生长模型的局限性与挑战
尽管作物生长模型取得了不少进展，但在实际应用中仍面临一些关键的局限性和挑战。例如，部分模型对复杂生态系统的模拟能力有限，难以准确反映真实环境中各种因素之间的相互作用；模型参数的获取和校准往往需要耗费大量的时间和资源，且不同地区的参数适用性存在差异；此外，面对快速变化的气候条件和不断涌现的新农业技术，模型的更新和适应性调整也面临着巨大的压力。只有充分认识并逐步解决这些问题，才能进一步提升作物生长模型的准确性和实用性，使其更好地服务于农业生产和粮食安全保障。
