在国家政策的大力号召下，科研机构、大学、实验室等机构高度重视农业科学研究，涉及农业机械设备、算法模型等。本文对农业模型和算法方向的科学研究进行了总结。可视化。 具体进展如下：

　　 1. 基于修正WOFOST模型的枣树生长模拟及水分利用评价

　　参与院校：塔里木大学信息工程学院/南疆农业信息研究中心、中国农业大学信息与电气工程学院

　　为了定量分析温度、光照和水资源对果树生长的影响，本研究团队以成年枣树为研究对象，提出了一种基于标定的枣树生长和水分迁移的模拟方法。 WOFOST 模型。 该方法采用2016年和2017年的田间实验观测数据，重点修正物候发展、初始化、绿叶、CO2同化、干物质分布、呼吸和水分利用参数。 现场尺度和县尺度的模拟性能。

　　结果表明，WOFOST模型在田间和县域尺度上实现了对枣树生长和水分迁移的较高模拟精度，可为土壤、气象、灌溉管理与枣树生长耦合效应的定量分析提供新思路。

　　 2. 基于DSSAT CERES-Wheat模型的未来40年冬小麦最佳播期分析

　　参与机构：中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部信息服务技术重点实验室、英国埃克塞特大学工程数理学院、农业资源与农业区划研究所中国农业科学院/农业农村部农业遥感主实验室

　　为应对未来气候变化不利影响，小麦高产优质主产区应提高冬小麦单产，促进小麦高产稳产。 该团队研究了DSSAT CERES-Wheat模型，开展了基期和未来40年的模型模拟实验，明确了未来冬小麦生育期气候要素和最佳播期的变化特征，定量分析了最佳播期的影响。冬小麦播期管理措施. 增产效果。

　　本研究以黄淮海、江淮地区三个具有代表性的地点作为研究区域。 分析结果表明：①未来冬小麦生育期的气候特征将呈现变暖、干旱的趋势； ②冬小麦生育期的日数会随着气温的升高而缩短，且研究区地理空间内由北向南缩短的日数逐渐增加； ③最佳播期随气温升高而增加。 在每个时期、每个场景下，随着温度升高而延迟，随着纬度降低而延迟。 三个站点均有不同程度的增产效果。 黄淮海北部地区增产效果最小，黄淮海南部地区和江淮地区增产效果相对较高。 因此，今后黄淮海、江淮地区可采取推迟播期、选择适宜播期等管理措施，应对气候变暖，提高冬小麦单产。

　　 3.从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT与GreenLab作物模型联系的探索

　　参与机构：复杂系统管理与控制国家重点实验室、中国科学院自动化研究所、中国科学院大学人工智能学院、北京智能技术与系统工程技术研究中心、青岛中科惠农科技有限公司，有限公司，法国农业发展研究中心（CIRAD）植物学与植物结构建模联合实验室（UMR AMAP）

　　作物模型涉及作物生长和发育的复杂过程。 空间尺度可分为分子、细胞、组织、器官、个体、群体等尺度。 时间尺度还可以细分为时、分、秒、年、月、日等。

　　根据不同的研究需求，切换作物模型尺度可以使作物模型的适用性更广泛、更灵活。 该团队研究了如何从群体尺度作物模型转向个体尺度作物模型，研究了基于四个玉米品种的实验数据和基于数据的模拟数据，探索了不同空间尺度模型建立接口的方法，以及比较了不同模型的性能。 特征。

　　结果表明，GreenLab模型能够再现DSSAT系统的模拟数据和实际测量数据，并能进一步反演各器官之间生物量的分布并进行三维可视化显示。 讨论了不同空间尺度组合模型的优点和应用领域。 。

　　农业可视化是未来的发展方向之一，需要科研机构持续投入大量精力。 相信在科技的支持下，农业将很快进入智慧农业阶段，迎来农业新时代。