综述：模拟与控制环境中植物生长的预测建模、模式识别及时空表征的综合评述

这篇综述系统探讨了植物表型组学(HTPP)中预测建模与模式识别的前沿进展，重点解析了时空建模技术（如FSPM、CVAE）在可控环境农业(CEA)的应用，涵盖确定性/概率性模型差异，并展望了数据驱动与知识引导模型融合的未来方向。

　　

植物生长建模的范式演进
1. 引言
全球粮食系统面临严峻挑战，可控环境农业(CEA)通过精准调控光温湿度和CO₂等参数，为表型研究提供了理想平台。传统开放农田因环境噪声大、数据稀疏，难以建立可靠生长模型，而CEA系统通过标准化环境因子，使植物生长轨迹的预测成为可能。

1.1 开放与可控环境的差异
开放农田受降水、病虫害等不可控因素干扰，数据采集多依赖稀疏时空采样。相比之下，CEA系统（如垂直农场、生长舱）能实时监测根区温度、光合有效辐射(PAR)等参数，为建模提供高质量时序数据。

1.2 模拟环境的双重定义
植物生长模拟包含两种范式：一是通过CEA复现农田条件的"经验模拟"，二是基于计算机的"数字模拟"（in silico）。后者通过整合生物物理参数（如叶面积指数、生物量）与3D形态建模，实现生长过程的可视化推演。

1.3 经典建模的局限
传统作物模型（如CERES、DSSAT）采用频率统计框架，虽能预测产量等标量性状，但存在三大缺陷：1）确定性模型无法处理生物系统固有随机性；2）低维输出丢失空间信息；3）静态参数难以适应动态环境。

2. 时序建模技术
2.1 回归模型的困境
Logistic回归虽能拟合典型S型生长曲线，但后验选择模型易导致过拟合。例如SPATS算法虽能校正空间变异，却无法解决环境因子共线性问题。

2.2 潜在表征的突破
递归神经网络(RNN)通过隐藏状态h捕捉时序依赖，长短期记忆网络(LSTM)在产量预测中表现优异。状态空间模型(SSM)进一步引入贝叶斯推断(BI)，通过马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)量化生长过程的不确定性。

3. 结构表征革新
3.1 机理驱动的FSPM
有限元法(FEM)模拟叶片形态发生时，将生长差异量化为细胞壁松弛度与膨压的微分方程。而林登迈尔系统(L-system)通过符号规则（如"F→F[+F]F"）生成分形分枝结构，结合源-库模型可模拟养分分配效应。

3.2 计算机视觉新范式
卷积循环神经网络(CRNN)虽能预测连续生长图像帧，但确定性映射导致结构模糊。条件变分自编码器(CVAE)通过潜在空间采样生成多可能生长路径，当整合环境传感器数据流时，可构建动态数字孪生系统。

4. 未来展望
需建立多模态时序数据库（整合RGB-D图像与EC传感器数据），开发可解释AI模型（如注意力机制可视化器官发育权重），并推动FSPM与深度学习的协同——例如用Transformer替代L-system的确定性规则，使枝条萌发概率受光照历史动态调节。