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概述

这是本书内容的简要概述。

I. 方法

1. 作物模型的两种类型 本章关注作物模型的数学形式。作物模型由一组动力学方程 (form 1)组成，融合动力学方程即可得到响应变量的预测值(form 2)。 这两种模型在用途上有差别。

2. 模型评价 本章首先介绍并讨论了检验模型预测值与观测值之间差异的方法。随后，讨论了预测误差的概念，并强调了模型重现以往结果与模型预测未来结果之间的区别。在这里还讨论了在使用模型制定作物管理决策时如何评价模型。

3. 不确定性和敏感性 不确定性和敏感性分析的目的就是描述输入因子(如变量和参数)的变化如何影响输出变量。本章首先回顾了这些方法的使用情况。本章其余部分讨论了敏感性或不确定性指标及其计算方法，尤其是在多个输入因子变化的情况下指标的计算方法。

4. 参数估计 有大量统计文献谈到了参数估计，但这些参数估计方法大多不能直接应用到作物模型。相对于实测数据和这些数据的复杂结构，作物模型参数数量较大。另一外面，对于一些参数我们可以通过控制实验或从类似作物上获得额外的（或者外部）信息。本章首先介绍了参数估计的基本原则和方法。然后，考虑了复杂作物模型的具体情况。描述并说明了许多已经被使用或可以被使用的参数估计方法，这包括特别适合于对外部信息的有效利用的贝叶斯参数估计。

5. 数据同化 作物生长实时信息如卫星照片越来越来方便获取。这些信息可用于调整作物模型以反映问题田块的具体轨迹。本章讨论并说明了如何对作物模型进行调整。尤其解释和说明了卡尔曼滤波法。

6. 管理决策的表示和优化 改进作物管理措施是作物模型应用的主要方面。本章的第一部分关注的是如何表示管理决策，尤其讨论了决策规则（就是把决策表示为天气函数或作物状态）。本章第二部分介绍并讨论了最优决策算法。因为多种决策和未来气候的不确定性，决策优化非常复杂，但有效算法还是存在的。

7. 作物模型在不同田块的应用 作物模型通常面对的问题是如何使作物模型在不同方面得到应用，例如为了预测某流域的区域产量和氮素淋溶。本章讨论了这个作物模型使用面对的特有问题。主要问题就是，我们通常不能获得各个方面的必要输入变量。本章介绍了每种输入值的解决方法。

II. 应用

8. 第二部分介绍

9. 作物模型的基本概念 本章以5个不同作物模型为例，讨论了作物模型表示作物－土壤系统的方式。

10. 带基因型参数的作物模型 每个作物有多个品种，而且每年有许多新的品种育成，这种情况是作物模型面对的特有问题。作物模型可以分辨品种特异性很重要，但这就提出一个问题，如何鉴定和估计品种特征参数。本章讨论了鉴定和估计特征参数的方法。

11. 辅助作物遗传改良的模型 本章涵盖了一个非常新的领域，即作物模型在植物育种上的应用。本章包括作物模型辅助选育的不同方法，以及模型应用实例。

12-20. 实例研究 这些章节介绍了作物模型的许多应用，并展示了第二部分所述方法的有用性。