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解释性模型由引起系统行为的机理和过程的定量描述所组成
发布时间 :[2015-6-16 14:57:54] 浏览次数 2040
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模型是真实系统的简单表示。作物模型则是对作物生长发育过程的简单表示,可用于研究作物生长、发育及其对环境和管理措施的反应。作物模型可分为描述性模型和解释性模型。
描述性模型以简单的方式定义一个系统的行为。它不考虑行为的机理过程,类似于黑箱操作。这类模型多由一个或多个数学方程组成,建立和使用都较为简捷。利用这种方程,可以 不经测定即可很快确定作物生长的结果,如用Logisti方程估计 作物的干重等。但这类方程是在某一具体年份和条件下得到的 回归方程,由于土壤、作物品种、管理措施、夭气条件不同时,作物的生长速率也不同,不同年型和地点间的作物生长差异也很大,因此用同一个这种模型计算不同条件下的作物生长得出 的结果与实际差异大。
尽管回归模型的最大值、初始值和斜率等值是可以修改的,也有人试图通过修改这些参数或建立另外 的回归模型得到这些参数值的时空变化,但因影响因素很多, 试图通过估测这些参数用于其他年份和地块的作物生长预测常 常不能令人满意。从理论上讲可从精确的试验中导出所需的参 数和方程,但影响因素多变,如品种和措施也在不断改进,很 难做大量的试验来定量所有的变量。因此这类模型只有在描述 当时条件下的生长情形时有用,难于外推应用。通过旋转回归 设计进行的田间试验所得出的环境、措施与作物生长发育或产 量间关系的方程组也属类似情况,尽管准确的试验对当地采取 管理措施有参考价值。
解释性模型由引起系统行为的机理和过程的定量描述所组成,这些描述要清晰地表达科学理论和假设。建立解释性模型 时,要对所模拟的系统进行分析,即将系统按过程分解成更小 的子系统,分析各子系统间的相互联系,对其各个过程和机理 进行定量化。综合这些对系统的描述形成可在一定程度上反映 系统的整体即是模拟模型。作物生长发育的解释性模型包括光 合作用、呼吸作用、于物质分配、叶面积增长、分M或分枝等 过程,作物生长是这些基本过程的综合结果。建立模型要对每 个过程与辐射、温度等环境因子及作物生育状态的关系进行定量化。由于解释性模型考虑环境和作物状态对具体过程的影响, 其结果可随生长条件的改变而变化,因而这种模型有较好的适应性,可用于较大的范围。其模拟的精度取决于对各个过程的 描述是否准确及综合描述是否合理。缺乏系统的机理研究常常 制约着模型的开发和应用。
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