农业机理模型体系分类与核心模型对比分析
农业机理模型作为农业数字化的核心技术支撑，以植物生理学、土壤物理学、大气动力学等经典理论为基础，从第一性原理完成农业生产系统的数学重构，区别于纯数据驱动的“黑箱”模型，这类“白箱”模型具备物理机制明确、可解释性强的核心特征。本文基于农业生产全链条的技术需求与研究维度，对11类核心农业机理模型及国际模型验证体系进行分类梳理，并对各领域代表性模型展开多维度对比，明确不同模型的技术定位、核心优势与适用场景，为模型的选型与耦合应用提供专业参考。
一、核心农业机理模型分类及代表性模型核心对比
（一）作物生长模型：农业模拟核心，量化作物能量与物质转换
聚焦作物从种子萌发到产量形成的全生育期过程，通过物候发育、光合生产、同化物分配、胁迫响应四大核心模块，实现生长过程的动态模拟与产量解析，核心解决“作物如何生长”、“产量如何形成”的机理问题。
| 模型名称 | 研发主体/定位 | 核心优势 | 适用场景 | 局限性 | | --- | --- | --- | --- | --- | | DSSAT | 全球通用综合平台，集成多作物模块 | 模块化程度高，管理措施（播期/施肥/灌溉）模拟能力强，参数体系完善 | 禾谷类、豆类等大宗作物的田间管理模拟，农学基础研究 | 对非典型作物适配性弱，长期种植制度模拟能力有限 | | APSIM | 澳大利亚研发，聚焦种植制度 | 擅长轮作、间作及土壤肥力长期效应模拟，气候变化适应性分析能力卓越 | 区域种植制度优化，长期农业生态系统模拟 | 单作物生理过程模拟精度略低于专用模型 | | WOFOST | 瓦赫宁根大学，欧盟通用标准 | 物理机制透明，分潜在/水分限制/养分限制三层生长模拟，开源易集成 | 区域作物产量预报系统，大尺度农业生产模拟 | 对田间精细化管理措施的模拟针对性不足 | | AquaCrop | FAO出品，水核心导向 | 输入参数少，水分生产力标准化，鲁棒性强 | 缺水地区作物生产，节水灌溉制度设计 | 对养分胁迫的模拟深度不足 | | STICS | 法国INRA，多学科耦合 | 适配蔬菜、牧草等非典型作物，土壤碳氮循环与作物生长交互模拟精细 | 园艺、牧草种植系统，碳氮耦合的农业生产模拟 | 模型复杂度高，参数率定难度大 | | ORYZA(v3) | IRRI，水稻研究官方模型 | 适配水稻半水生特性，低氧环境、冷害模拟精准，水稻生理过程刻画专属化 | 全球水稻生产模拟，水稻逆境胁迫（冷害/淹水）研究 | 仅适用于水稻，通用性差 |
（二）土壤过程模型：解析地下介质运移，量化碳氮水盐循环
以土壤多孔介质为研究核心，通过Richards方程、对流-弥散方程等经典模型，模拟水、热、溶质的运移转化及土壤有机质的碳氮循环，核心解决“土壤如何支撑作物生长”、“土壤物质如何循环转化”的问题。
| 模型名称 | 核心定位 | 核心优势 | 适用场景 | 局限性 | | --- | --- | --- | --- | --- | | HYDRUS(1D/2D/3D) | 土壤物理学黄金标准 | 精准模拟水盐运移、滴灌湿润锋、地下水位变动 | 农田精准灌溉，盐碱地改良，微观土壤水盐研究 | 寒区冻土/冻融循环模拟能力缺失 | | RothC | 土壤有机碳周转专用模型 | 输入参数少，固碳潜力计算精准，操作简便 | 长期耕作下土壤固碳核算，碳交易计量 | 仅聚焦碳循环，氮素及溶质运移模拟空白 | | DNDC | 生物地球化学循环标杆 | 精准模拟N₂O、CH₄等痕量温室气体排放，厌氧/好氧环境划分细致 | 农业碳中和研究，温室气体排放核算与减排设计 | 土壤水盐运移模拟精度低于HYDRUS | | DayCent | 北美生态系统模拟奠基石，IPCC推荐模型 | 碳氮循环模拟平衡，兼顾土壤与生态系统 | 草原生态系统，火烧/放牧对土壤碳库的影响研究 | 农田精细化管理模拟能力有限 | | CoupModel | 北欧寒区土壤模拟代表 | 冻土、积雪、冻融循环物理描述最精细 | 寒区（黑龙江/北欧）农田土壤水热盐循环模拟 | 非寒区场景下模型复杂度偏高，性价比低 | | DAISY | 丹麦研发，土壤-植物-大气系统模型 | 氮循环模拟体系最复杂，过程刻画精细化 | 高要求的农田氮素管理，土壤-植物氮交互研究 | 输入参数多，模型运行成本高 |
（三）农业气象/水文模型：气候驱动与水循环量化，从微环境到流域尺度
农业气象模型为所有模型提供环境驱动参数，将宏观天气数据转化为作物可感知的微环境指标；农业水文模型聚焦水平流动与流域水量平衡，区别于土壤模型的垂直剖面研究，核心解决灌排管理与面源污染问题，二者共同构成农业生产的环境基础模拟体系。
农业气象模型核心代表
| 模型名称 | 核心特征 | 核心优势 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | | Penman-Monteith | FAO-56推荐标准，单源模型 | 蒸散量计算精度高，国际通用 | 多数农田场景的参考作物蒸散量计算 | | Shuttleworth-Wallace | 双层源模型 | 冠层与土壤表面蒸散分开计算 | 稀疏作物、作物幼苗期的蒸散量精准计算 | | WRF-Crop | 气象-农学耦合模型 | 实现“作物影响天气”的双向模拟 | 区域气象预测，大规模作物种植区的气候效应分析 | | Weather Generators(WGEN/LARS-WG) | 随机气象数据生成模型 | 弥补气象数据缺失，支持气候变化情景预测 | 无长期气象数据区域的农业模拟，气候情景分析 |
农业水文模型核心代表
| 模型名称 | 尺度/定位 | 核心优势 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | | SWAT | 流域尺度，水文模型霸主 | 模拟农业管理对河流水质、产沙、径流的影响 | 流域农业面源污染防控，流域水资源管理 | | SWAP | 田块尺度，垂向精细模型 | 优化灌溉制度，解决盐渍化问题 | 地下水浅埋区农田水管理，精准灌溉设计 | | DRAINMOD | 排水工程设计核心模型 | 精准设计暗管排水系统，平衡防涝与地下水位控制 | 易涝农田排水工程规划与设计 | | RZWQM | USDA-ARS研发，根区水质模型 | 刻画农药/化肥在根区的吸附、降解等化学行为 | 农药/化肥环境风险评估，地下水污染防控 |
（四）农业遥感机理模型：连接天地信号，实现农学参数反演
以辐射传输理论为核心，解析卫星/无人机光谱信号与作物、土壤农学参数的内在物理关系，是连接“天-空-地”监测数据与农业生产实际的桥梁，核心解决“遥感信号如何解释农业现状”的问题。
| 模型名称 | 研究尺度 | 核心功能 | 技术优势 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PROSPECT | 叶片尺度 | 输入叶片生化参数，输出全波段反射/透射率 | 叶片尺度机理明确，反演精度高 | 作物叶片生化参数（叶绿素/水分）遥感反演基础研究 | | SAIL | 冠层尺度 | 模拟光在作物冠层内的传输过程 | 适配不同冠层结构，光传输过程量化精准 | 冠层尺度光环境模拟，遥感冠层信号解析 | | PROSAIL | 叶片+冠层耦合 | 遥感反演界通用模型，实现光谱信号到农学参数的转化 | 机理经典，开源易实现，应用范围最广 | 卫星/无人机遥感影像的LAI、叶绿素含量等参数反演 | | SCOPE | 冠层尺度，前沿模型 | 模拟反射率+日光诱导叶绿素荧光+热辐射 | 直接监测作物光合作用生理活性，时效性强 | 作物长势实时监测，逆境胁迫早期预警 | | DART | 三维尺度，光线追踪模型 | 模拟复杂三维结构的光传输过程 | 适配果园、林木等非均匀冠层 | 果园、农林复合系统的遥感信号解析与光环境优化 |
（五）大田管理/生态/病虫害/畜禽模型：从生产指导到全生态覆盖
聚焦农业生产的落地应用与生态反馈，覆盖田间管理处方制定、农业生态价值评估、病虫害防灾减灾、畜禽代谢与环境耦合等细分领域，是机理模型从“理论模拟”到“产业应用”的关键延伸，同时实现农业“作物-畜禽-环境”的全生态模拟。
大田管理与决策支持模型（处方性模型，核心落地应用）
| 模型名称 | 核心定位 | 核心优势 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | | QUEFTS | 养分定量管理核心模型 | 测土配方施肥核心算法，精准计算N-P-K配比 | 大田作物养分精准管理，测土配方施肥技术推广 | | Nutrient Expert(NE) | QUEFTS改进版，大田实用型 | 加入4R养分管理，无需复杂土壤化验，基于产量反应推导施肥量 | 基层农业生产，小农户的养分精准管理 | | WinSRFR | 地面灌溉水力学模型 | 模拟水流推进速度，优化关闸时间与灌水流量 | 沟灌、畦灌等地面灌溉的制度优化 | | IFSM | 农场系统综合模型 | 模拟种养结合农场的物理+经济过程，量化碳足迹与收益 | 种养结合农场的系统优化，生态农场规划 |
农业生态/病虫害/畜禽模型（全生态补充）
| 模型类别 | 核心代表 | 核心功能 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | | 农业生态模型 | InVEST/CLIMEX/Ecosys | 评估农业生态服务价值，预测物种潜在分布，碳氮磷水热双向耦合模拟 | 农业景观生态规划，外来入侵物种防控，生态系统可持续性评估 | | 病虫害模型 | EPIRICE/NEMO | 模拟水稻病害流行，量化土壤线虫种群动态 | 水稻病虫害防灾减灾，土壤线虫综合防治 | | 畜禽模型 | Molly/PigIT | 模拟奶牛营养物质代谢，优化猪场饲养周期与环境负荷 | 奶牛精准饲养，猪场环境与生产协同优化 |
（六）前沿机理模型：数字化育种与三维数字孪生，突破传统模拟边界
聚焦农业科技前沿需求，将遗传信息与三维结构信息引入机理模型，实现从“传统作物模拟”到“数字化育种”“三维数字孪生”的技术突破，为农业精准化、智能化发展提供前沿支撑。
| 模型类别 | 核心代表 | 核心机理 | 核心优势 | 适用场景 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 基因型-环境-管理互作模型（G×E×M） | APS-Sim/CGM-WGP | 将品种遗传特性转化为模型参数，模拟虚拟品种在不同环境/管理下的表现 | 实现数字化设计育种，精准匹配“品种-地块-管理” | 作物育种材料筛选，品种区域布局优化 | | 结构-功能植物模型（FSPM） | OpenAlea/GroIMP | 基于L-System算法刻画植物三维拓扑结构，实现结构-功能双向反馈 | 作物三维数字孪生，精准模拟光拦截与同化物分配 | 果树修剪模拟，温室植物工厂光照布局优化 |
二、国际模型比较计划（MIPs）：多模型耦合验证的核心体系
单一模型受技术定位、适用场景限制，存在固有偏差，国际模型比较计划通过标准化数据、多模型盲测、集合模拟，实现模型精度的验证与提升，是农业机理模型走向大尺度、高精度应用的核心保障，三大核心计划各有技术侧重，形成互补体系。
| 计划名称 | 主导机构/定位 | 核心特征 | 核心贡献/应用 | | --- | --- | --- | --- | | AgMIP | 哥伦比亚大学/佛罗里达大学，农业建模界“联合国” | 全球最大农业模型合作组织，标准化哨点数据，多模型集合模拟 | 为IPCC评估报告提供粮食减产核心数据，提升区域作物产量预测精度 | | ISIMIP | 德国波茨坦气候影响研究所，跨部门模型比较 | 融合农业/水文/生物群落/经济模型，打通气候影响全链条 | 气候变化下的跨领域影响评估（水文缺水-农业减产-粮价上涨） | | GGCMI | AgMIP子项目，格点化作物模型比较 | 将地球划分为0.5°×0.5°网格，大尺度格点化作物模拟 | 生成全球作物产量地图，预测气候变暖对全球粮食安全的影响 |
三、核心模型选型与耦合应用核心原则
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1. 场景导向，精准选型：大宗作物田间管理优先选DSSAT，水稻专属研究选ORYZA，寒区土壤模拟必选CoupModel，流域面源污染研究首选SWAT，基层养分管理优先用Nutrient Expert，兼顾模型精度与实用性的平衡。
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2. 多模型耦合，互补优势：单一模型无法覆盖全农业生产系统，如“遥感模型（PROSAIL）+作物生长模型（DSSAT）+气象模型（Penman-Monteith）”可实现作物长势实时监测-生长动态预测-环境驱动更新的一体化模拟；“土壤模型（DNDC）+畜禽模型（Molly）”可实现种养结合农场的碳氮循环全流程量化。
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3. 结合数据同化，提升精度：以遥感模型获取的实时数据为观测值，通过集合卡尔曼滤波（EnKF）等算法，对作物生长、土壤过程等模型的模拟轨迹进行实时校正，解决模型“模拟漂移”问题。
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4. 机理+AI，提升运算效率：利用AI构建机理模型的代理模型，替代复杂微分方程求解，大幅提升大尺度、长时间序列的模型运算速度，实现“机理保解释性，AI提效率”的双重目标。
四、总结
农业机理模型体系已形成覆盖作物-土壤-气象-水文-遥感-管理-生态-畜禽的全链条、多维度布局，各领域模型技术定位明确、优势互补，前沿模型则实现了数字化育种与三维数字孪生的技术突破，而国际模型比较计划为模型的精度验证与大尺度应用提供了核心保障。
未来农业机理模型的发展核心在于多模型融合与数据同化，通过“天-空-地-机理”一体化体系构建，结合机理+AI的技术路径，实现农业生产从“单过程模拟”到“全系统量化”、从“预测生长”到“精准调控”的转变，成为保障粮食安全、实现农业碳中和、推动农业数字化转型的核心技术底座。
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