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前言

本书关注的重点是作物模型研究方法，尤其是数学和统计方法。大多数作物模型建模者已经强烈地意识到他们对这些方法的需求。基本上参数估计、模型评价和敏感性分析在每个建模项目中都是必需的。本书所涉及其他方法也很重要，如提高模型预测结果的应时测定、管理决策优化方法、大空间尺度模型的使用方法和利用模型辅助作物遗传改良模型的方法，但这些方法仅在某些情况下使用。

作物建模和其它各个领域一样，保持方法的先进性是一个挑战，而保持数学和统计方法的先进性就更为困难，这是因为数学和统计方法不属于作物模型研究范畴。本书的目的就是使建模者比较容易地接受这些方法。我们感到文献在建模者与建模方法之间非没有起到有效的桥梁作用。许多书多使用公式来描述作物系统，但并没有对作物模型建模方法提供深入的介绍。 本书可供研究生水平作物建模课程使用(以及随后的练习)和希望使用作物模型的研究人员使用。对于那些认同描述和量化土壤-植物-大气系统，但又对复杂动态模型的严谨建模方法不熟悉的生物学家、农学家和植物生理学家，本书也非常有帮助。对应用数学在作物模型上的应用感兴趣，而且有较多数学和统计背景的学生和研究人员也有帮助。本书的重点是作物模型，但事实上，大部分内容普遍适用于复杂系统的动态模型。

我们整理本书，主要有三个目的。首先，本书应该反映作物建模不同方面的最新知识。第二，本书内容应该适用于复杂的动态模型，尤其是作物模型。在作物模型的特定环境中我们讨论了每个方法，并通过简单的作物模型的使用以提供实例和提供作物模型实例分析。最后，有一定统计和线性代数基础的人员能够很容易接受本书内容。为此，我们已经尽量简明地解释每个方法，但也没有牺牲细节和准确性。本书使用的统计概念附于书后，方便读者查询。

本书可以追溯到2000年，正值一些法国研究人员开始为建模者准备短期培训学校。本书作为该课程的教学大纲。随后，本书也在其他课程上得到检验，拓展了范围并重新定义了内容。

统计学家 G.E.P. Box曾经写道：”所有模型都是错的，但有些是有用的”我们希望，通过本书改善获取重要方法的途径，提高作物模型的实用性。

D. 瓦拉赫
D. 夫斯基
J. W. 琼斯