农业生物模型的发展历史

来源:华文易迅 时间:2022-09-08 09:00:00

重点论述了农业模式的概念及其与智慧农业的联系，提出了农业模式分类，从认识论的角度对农业模式的建立过程进行了分析，明确了农业模式的作用，并通过对农业模式内涵的分析，论证了其核心技术。

(1)在农业模型研究和应用方面的主要进展显示，自从20世纪50年代建立以来，农业模式已被纳入农业系统，在七个不同发展阶段中，农业环境、农业技术与农业经济因素之间以及因素之间关系的量化，都取得了重大进展，例如：农业环境，农业技术，用农业生物模式进行的大田作物系列研究和应用发展最快、最突出；2010年以来农业模式重要进展呈现五大趋势，包括农业模型和分子遗传学、SLM-DT和感知和人工智能技术相结合，以及公共和私营和私营部门的合作，粮食安全挑战将成为进一步发展农业模式的重要驱动力，与此同时，更加重视将各种农业系统的模拟、数据库、谐音与公开数据和决策支持系统联系起来。

(2)农业模式研究和应用的案例充分说明，通过农业生物模式和农业环境模式可以将农业模型和农田土壤要素和作物产量对气候变化的反应进行耦合；应对不能大规模构建气候变化情景实验问题等；结合农业模型和感知技术可在智慧农业数据获取和处理方面发挥不可缺少的作用，作为智慧农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。

4.2研究展望。

(1)农业模型的发展历史只有70年左右，还属于非常年轻的学科方向，建模理论和实践还有待不断创新、完善和发展；农业模型研究的应用需要考虑农业生物因素4个层次，以6级为基础的农业环境因子、农业技术6个层次并采用相应的方法进行农业模式，在环境空间多尺度研究中具有较大发展潜力。当前国内外主要的农业生物模型都是基于位置尺度的，虽然可以通过模型参数提升尺度来进行大尺度的研究应用，但尚缺乏模型参数时空差异协同分析研究应用。

(2)中国农业模式研究应用经过四五十年的发展，形成了一套有中国特色的农业模式体系，将相互比较和完善融合在一起，当今世界发展趋势是智慧农业，但也以农业生物模式作物模式系列研究和应用为主，需要加强模式环境空间多尺度，方向研究应用：分子生物学和分子遗传学、农业经济模式、知觉和人工智能技术、社会研发力量和粮食安全问题的组合，加强国际竞争力。

(3)四大类农业模式仅在系统模式推广应用，而可持续农业运动的兴起和对粮食安全的持续关注等三个阶段的持续关注，研究应用极不平衡，要充分发挥农业模式的整体作用，需进一步加强薄弱环节的研究应用。

(4)在研究应用中，农用模型均存在参数获取和标定过程，而且存在参数获取、标定困难等问题，在一定程度上限制了其应用的广度和深度。若能将农业感知、农业大数据、农业人工智能和农业区块链等技术结合起来，就可以实现参数采集和标定的自动化、智能化，因此，解决了这个难题，加速了它的应用。

(5)农业物联网、农业云、农业大数据，包括SLM-DT农业人工智能、农业区块链和5G农业等技术的出现，实现“数据驱动农业模式+智慧农业”，需要对相应的农业模式进行进一步的研究，另外，在智慧农业中，实现这一点，包括生物与环境感知在内的农业模式多为经验性模式，其适用性和准确性有待进一步改进，以加速智慧农业技术落地。