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解釋性模型由引起系統行為的機理和過程的定量描述所組成
發布時間 :[2015-6-16 14:57:54] 瀏覽次數 2131
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模型是真實系統的簡單表示。作物模型則是對作物生長發育過程的簡單表示,可用于研究作物生長、發育及其對環境和管理措施的反應。作物模型可分為描述性模型和解釋性模型。
描述性模型以簡單的方式定義一個系統的行為。它不考慮行為的機理過程,類似于黑箱操作。這類模型多由一個或多個數學方程組成,建立和使用都較為簡捷。利用這種方程,可以 不經測定即可很快確定作物生長的結果,如用Logisti方程估計 作物的干重等。但這類方程是在某一具體年份和條件下得到的 回歸方程,由于土壤、作物品種、管理措施、夭氣條件不同時,作物的生長速率也不同,不同年型和地點間的作物生長差異也很大,因此用同一個這種模型計算不同條件下的作物生長得出 的結果與實際差異大。
盡管回歸模型的最大值、初始值和斜率等值是可以修改的,也有人試圖通過修改這些參數或建立另外 的回歸模型得到這些參數值的時空變化,但因影響因素很多, 試圖通過估測這些參數用于其他年份和地塊的作物生長預測常 常不能令人滿意。從理論上講可從精確的試驗中導出所需的參 數和方程,但影響因素多變,如品種和措施也在不斷改進,很 難做大量的試驗來定量所有的變量。因此這類模型只有在描述 當時條件下的生長情形時有用,難于外推應用。通過旋轉回歸 設計進行的田間試驗所得出的環境、措施與作物生長發育或產 量間關系的方程組也屬類似情況,盡管準確的試驗對當地采取 管理措施有參考價值。
解釋性模型由引起系統行為的機理和過程的定量描述所組成,這些描述要清晰地表達科學理論和假設。建立解釋性模型 時,要對所模擬的系統進行分析,即將系統按過程分解成更小 的子系統,分析各子系統間的相互聯系,對其各個過程和機理 進行定量化。綜合這些對系統的描述形成可在一定程度上反映 系統的整體即是模擬模型。作物生長發育的解釋性模型包括光 合作用、呼吸作用、于物質分配、葉面積增長、分M或分枝等 過程,作物生長是這些基本過程的綜合結果。建立模型要對每 個過程與輻射、溫度等環境因子及作物生育狀態的關系進行定量化。由于解釋性模型考慮環境和作物狀態對具體過程的影響, 其結果可隨生長條件的改變而變化,因而這種模型有較好的適應性,可用于較大的范圍。其模擬的精度取決于對各個過程的 描述是否準確及綜合描述是否合理。缺乏系統的機理研究常常 制約著模型的開發和應用。
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