智能农业系统——作物生长模型
橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案，帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、AI知识库、大模型服务等。其核心价值观为创新、客户至上、质量、合作和可持续发展。
橙蜂智农的智慧农业产品涵盖了多方面的功能，如智能化推荐、数据分析、远程监控和决策支持系统。用户可以通过应用获得个性化的作物种植建议、实时的生长状态监控以及精确的灌溉和施肥指导，提升农业生产效率。
作物生长模拟模型（Crop Growth Simulation model）简称为作物模型，是能够定量和动态地描述作物生长、发育和产量形成过程的模拟模型。它在作物生育内在规律的基础上，结合作物遗传、技术调控和环境效应之间的关系，量化描述作物基本生理生态过程，并把“气候-作物-土壤”作为一个整体进行描述，是一种面向作物生育过程的生长模型。建立作物生长发育动态及其与环境因素间关系的动态模型，有助于掌握作物的生育期进程、叶面积生长动态、器官形成、干物质的生产和积累以及分配等方面的变化规律。作物模型一般包含了气象模块、作物模块、土壤模块和管理模块，它包括了作物生长发育的一些主要过程：光合作用过程、养分摄取（地下根系的生长动态）、同化产物分配、蒸腾作用过程、生长和呼吸作用、叶片的生长与扩展和形态发育与衰老过程，模型流程图如图8.1所示。本章分别介绍各个模块的基本理论和功能，最后通过实例说明作物模型在农业生产中的应用。
水、肥、气、热、光是作物生长的5大基本元素，大部分作物生长所需要的水、肥、气可以依赖土壤提供，而热、光主要来自于太阳。但由于气象因素的影响，每年气温变化并非固定不变，导致每年种植和播种时间不尽相同，难以按照日历年建立统一作物生长模型。一些研究表明，作物成熟所需要有效积温基本相同，这样可以利用有效积温代替日历年来描述作物生长过程。
有效积温
积温有两种，即活动积温和有效积温。每种作物都有一个生长发育的下限温度（或称生物学起点温度），这个下限温度一般用日平均气温表示。低于下限温度时，作物便停止生长发育，但不一定死亡。高于下限温度时，作物才能生长发育。把高于生物学下限温度的日平均气温值叫做活动温度，而把作物某个生育期或全部生育期内活动温度的总和，称为该作物某一生育期或全生育期的活动积温。
活动温度与生物学下限温度之差，称为有效温度。也就是说，这个温度对作物的生育才是有效的。作物某个生育期或全部生育期内有效温度的总和，就称为该作物这一生育期或全生育期的有效积温（GDD，growing degree days）。
活动积温和有效积温不同之点，在于活动积温包含了低于生物学下限温度的那部分无效积温；气温愈低，无效积温所占的比例就越大。有效积温较为稳定，能更确切地反映作物对热量的要求。所以在制订作物物候期预报时，应用有效积温较好。但应用于某地区热量鉴定，合理安排作物布局和农业气候区划时，则以用活动积温较为方便。
参考作物蒸发蒸腾量
参考作物蒸发蒸腾量（ET0）是计算作物需水量的关键指标，是实时灌溉预报和农田水分管理的主要参数。目前计算方法众多，常用的方法可以分为4大类：水面蒸发法、温度法、辐射和综合法。经过多年的研究已经建立了如Jensen-Haise（1963）、FAO24Blaney-Criddle、Thornthwait以及Hargreaves-Samani（1985）等基于温度计算的方法；Priestley-Taylor（1972）以及FAO24 Radiation（1977）等基于辐射的方法；Penman-Monteith（1965，OPM）、FAO24 Penman（1977）、Kimberley-Penman（1972、1982）以及FAO56 Penman-Monteith等综合方法。其中国内应用最多的是基于能量平衡和空气动力学原理的FAO56 Penman-Monteith方法及基于温度计算的Hargreaves方法。
作物生长分析
生长分析法是指每隔一定时间，选取一定数量具有代表性的植树，测定其叶面积和植株总干重（分别测定叶、茎、根、果实等），根据测定的数据进行各项生长分折。
叶片面积的测定。叶片面积的测定方法有计算纸（方格纸）法、纸重法、千重法、求积仪法和叶面积仪测定法。这些方法各具特点，可根据需要和条件选用。1）计算纸法。该方法简单易行，不需其他工具和仪器，只要工作细致，就能获得较为精确的结果，缺点是既画又数，效率低，误差有时可达10%以上。（2）纸重法。该方法是选用质地均一的纸，剪取一定面积的纸样，称重，求得单位面积的纸重，然后，把叶片平铺在同样的纸上，精确画下叶片的轮廓把叶形剪下，称其重量，计算出叶面积。（3）干重法。干重法类似于纸重法，不同的是先测定一部分已知面积的叶片的烘干称重，然后测定欲测面积的叶片的烘干重，用已知面积的叶片干重去除未知面积叶片的干重，即可求得欲测叶片的叶面积。（4）求积仪法。求积仪法是测量学上使用的根据地图测量土地面积的一种仪器。该方法精确度最高，误差可控制在5%以内，但它的测定手续复杂，工作效率低，尤其对大型叶片是不适宜的。（5）叶面积仪法。叶面积仪法可直接测定出任意形状叶片的面积。它的原理是将试验材料，在仪器内由于扫描光线被遮蔽的程度可以在仪器上显示出来，所以，能相当迅速而精确地测定出叶面积，其误差小于1.5%。目前，我国许多科研单位所使用的叶面积仅是美国Li-Cor公司所生产的LI-3000型和LI-3100型面积仪。
植被冠层覆盖度。植被覆盖度可定义为单位面积内植被的垂直投影面积，它是反映植被基本情况的客观指标，一般将其作为基本的参数进行研究。研究植被覆盖度及其测算方法具有重要意义：①为生态、植物、土壤、水利、水保等领域提供科学研究数据，使相关研究结果和模型理论变得科学可信；②能够指导区域或全球性地表覆盖变化、景观分异等前沿问题的研究，深入发展自然环境研究。目前，植被覆盖度的应用主要集中在自然地理空间的土壤圈、大气圈、水圈、生物圈范围及这些圈层相互作用的各类研究中。
作物需水量。作物需水量是指在正常生育状况和最佳水、肥条件下，作物整个生育期中，农田消耗于蒸散的水量。一般用蒸散量表示，即为作物蒸腾量与棵间土壤蒸发量之和，单位：mm或m3/亩。确定作物需水量的基本方法有水量平衡法、能量平衡法和作物系数法。
作物收获指数
收获指数HI（Harvest Index）又称经济系数，是指作物的经济产量占总生物产量的比例。早在1954年，Niciporvic为了从生理上分析作物产量的形成过程，首次把作物产量分为生物产量（Ybiol，又叫总产量）和经济产量（Yecon）两部分，
禾谷类作物的收获指数。
（1）水稻。根据41份文献报道，中国16个省（直辖市、自治区）的所有样本点水稻收获指数为0.38～0.60，其全国平均值为0.50。中国水稻的收获指数各省的平均值变化范围为0.43～0.54。虽然水稻的收获指数在中国各省（直辖市、自治区）间随地理位置的变化不明显，但存在东北地区略高，华北、华东和云贵高原略低的趋势。东北地区，长江流域和西南地区水稻的收获指数的范围分别为0.46～0.56，0.46～0.52和0.43～0.58。
（2）玉米。2006—2010年34份文献报道了中国12个省（直辖市、自治区）所有样本点的玉米收获指数为0.39～0.59，全国平均值为0.49。从各省（直辖市、自治区）的平均值来看，玉米的收获指数在各省（直辖市、自治区）的范围为0.42～0.53。这些数值的范围与水稻在各省（直辖市、自治区）的数值很接近。玉米收获指数平均值大于0.50的省（直辖市、自治区）包括吉林、辽宁、山东、河南和贵州5个省，该值小于0.45的包括陕西、甘肃和北京，数值介于两者之间的新疆、河北、山西和湖南居中。黄淮海夏玉米区玉米面积占全国的1/3，产量占全国的1/3，其收获指数的范围为0.41～0.59。西南山地玉米区、西北灌溉玉米区和南方丘陵玉米区玉米的收获指数为0.45左右，比北方春玉米区和黄淮海夏玉米区的平均值小。
（3）小麦。发表于2006—2010年33篇和1篇发表于2003年大田试验论文，报道了11个省（直辖市、自治区）所有样本点的小麦的收获指数的范围为0.35～0.5，其全国平均值为0.46。各省（直辖市、自治区）的样本在2～5之间，小麦收获指数的平均值在11个省（直辖市、自治区）的范围为0.42～0.50，略低于水稻和玉米；其秸秆系数平均值为1.00～1.38，略高于水稻和玉米属于一级小麦主产区的河南省的收获指数范围为0.38～0.58，二级小麦主产区的山东、河北两省小麦的收获指数范围为0.41～0.53，三级小麦主产区的江苏、四川收获指数范围分别为0.39～0.44和0.44～0.47。收获指数平均值大于0.45的省（直辖市、自治区）包括黑龙江、甘肃、河北、河南、安徽和四川。
（4）其他禾谷类作物。除水稻、玉米和小麦3大作物以外，其他禾谷类作物在2006—2010年间报道收指数的文献数量明显偏少。仅获得谷子的相关文献3篇，燕麦、小黑麦（发表于1993年）、黑麦、青稞和大麦在5个省份各获得1篇。这些作物的收获指数范围为0.17～0.49，其中大麦的收获指数最高，青稞的最低。20多年前张福春和朱志辉报道青稞收获指数为0.40，样本数为5个；青稞仅获得1个样本，收获指数为0.17，很可能比其实际值偏低。