1T/GXDSL—2025主要農(nóng)作物生長模型與智能決策數(shù)據(jù)應(yīng)用指南當前，信息技術(shù)正引領(lǐng)全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)變革，數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條的深度融合，已成為破解農(nóng)業(yè)“靠天吃飯”瓶頸、推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型、保障國家糧食安全的核心驅(qū)動力。主要農(nóng)作物生長模型作為作物生理生態(tài)過程及其與環(huán)境因子互作關(guān)系的數(shù)字化、定量化表達載體，融合大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、遙感監(jiān)測等先進技術(shù)，構(gòu)建起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準決策的科學支撐體系，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“科技驅(qū)動”轉(zhuǎn)變提供了關(guān)鍵路徑。為統(tǒng)籌推進我國農(nóng)作物生長模型技術(shù)研發(fā)與智能決策數(shù)據(jù)應(yīng)用的規(guī)范化、標準化發(fā)展，提升技術(shù)成果的科學性、實用性與互操作性，促進農(nóng)業(yè)知識、數(shù)據(jù)要素與技術(shù)體系的深度集成及協(xié)同創(chuàng)新，引領(lǐng)智慧農(nóng)業(yè)健康有序發(fā)展，特制定本指南。本指南嚴格遵循國家相關(guān)法律法規(guī)、戰(zhàn)略政策導向及標準化工作要求，立足我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際與發(fā)展需求，兼顧技術(shù)先進性與實踐指導性，旨在為科研機構(gòu)、技術(shù)企業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體及管理部門提供科學、系統(tǒng)、可操作的規(guī)范性指引，全面規(guī)范農(nóng)作物生長模型構(gòu)建、驗證、數(shù)據(jù)治理及智能決策系統(tǒng)研發(fā)、集成與應(yīng)用全流程，助力筑牢國家糧食安全屏障，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展。2范圍本指南確立了主要農(nóng)作物生長模型構(gòu)建與智能決策數(shù)據(jù)應(yīng)用的基本原則、總體框架及技術(shù)要求，旨在統(tǒng)籌規(guī)范我國農(nóng)作物生長模擬與智能決策領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用推廣及產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。本指南適用于水稻、小麥、玉米、大豆、棉花等主要糧食作物和經(jīng)濟作物生長模型的開發(fā)、驗證、迭代優(yōu)化，以及配套數(shù)據(jù)資源的采集、治理、共享交換，同時覆蓋模型與數(shù)據(jù)的集成應(yīng)用，以及基于模型的智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、部署與推廣。本指南可作為農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新、技術(shù)推廣服務(wù)、生產(chǎn)經(jīng)營管理、政府宏觀調(diào)控決策及相關(guān)軟硬件產(chǎn)品研發(fā)的重要依據(jù)和參考，為保障國家糧食安全、推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)提供堅實技術(shù)支撐。3規(guī)范性引用文件2T/GXDSL—2025下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本文件；凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T1.1-2020標準化工作導則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則GB/T35274-2017信息安全技術(shù)大數(shù)據(jù)服務(wù)安全能力要求GB/T34678-2017智慧農(nóng)業(yè)術(shù)語GB/T39490-2020農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交換與共享NY/T2133-2020農(nóng)業(yè)信息化數(shù)據(jù)資源分類與編碼NY/T3660-2020主要農(nóng)作物生長模型構(gòu)建技術(shù)規(guī)程（通則）農(nóng)業(yè)部辦公廳關(guān)于印發(fā)《農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源目錄編制指南（試行）》的通知（農(nóng)辦市〔2018〕19號）注：本指南所列引用文件，研制單位在標準正式報批前，須依據(jù)國家最新發(fā)布的標準規(guī)范體系進行全面核實與更新，確保所有引用文件均為現(xiàn)行有效版本，保障指南的科學性與時效性。4術(shù)語和定義GB/T34678-2017界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。4.1農(nóng)作物生長模型基于作物生理生態(tài)學原理與系統(tǒng)科學方法，通過數(shù)學公式定量刻畫作物生長發(fā)育進程、干物質(zhì)積累與分配、產(chǎn)量形成規(guī)律，以及與光、溫、水、肥、土壤等環(huán)境因子和農(nóng)業(yè)管理措施之間動態(tài)響應(yīng)關(guān)系的計算機模擬程序或算法體系。按建模思路可分為機理型模型、統(tǒng)計型模型及機理-統(tǒng)計融合型模型。4.2智能決策支持依托農(nóng)作物生長模型核心能力，融合多源農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析、領(lǐng)域知識規(guī)則引擎與人工智能算法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條提供情景模擬推演、生長態(tài)勢預測、風險預警防控、管理方案評估與優(yōu)化推薦的信息化、智能化服務(wù)過程。4.3模型參數(shù)模型中用于表征特定作物品種遺傳特性、土壤理化屬性、環(huán)境響應(yīng)規(guī)律的常數(shù)或系數(shù)，是連接模型理論與實際生產(chǎn)場景的關(guān)鍵紐帶，需通過長期田間試驗觀測數(shù)據(jù)進行科學率定與驗證。T/GXDSL—202534.4模型驗證采用獨立于模型參數(shù)率定數(shù)據(jù)集的田間觀測數(shù)據(jù)、區(qū)域尺度驗證數(shù)據(jù)等，對模型模擬結(jié)果的準確性、可靠性、穩(wěn)定性及區(qū)域適用性進行系統(tǒng)評估的過程，是模型推廣應(yīng)用的必要前提。4.5數(shù)據(jù)治理圍繞農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期開展的規(guī)劃、采集、存儲、加工、共享、應(yīng)用、歸檔及銷毀等系列管理活動，核心目標是保障數(shù)據(jù)的可用性、完整性、一致性、安全性及合規(guī)性，提升數(shù)據(jù)要素價值。4.6互操作性不同農(nóng)作物生長模型、智能決策系統(tǒng)、軟硬件組件或多源數(shù)據(jù)源之間，能夠?qū)崿F(xiàn)信息高效交換、共享利用并協(xié)同完成特定任務(wù)的能力，是推進技術(shù)集成應(yīng)用的核心技術(shù)要求。5基本原則為保障農(nóng)作物生長模型與智能決策數(shù)據(jù)應(yīng)用的高質(zhì)量發(fā)展，服務(wù)國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略需求，研發(fā)與實踐過程應(yīng)嚴格遵循以下基本原則：一是堅持科學性與實用性相統(tǒng)一，以堅實的農(nóng)學、生態(tài)學、數(shù)學及信息技術(shù)理論為支撐構(gòu)建模型，同時緊密對接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際需求，確保技術(shù)成果可落地、能應(yīng)用、見實效；二是堅持先進性與成熟性相協(xié)調(diào)，積極吸納大數(shù)據(jù)、人工智能、遙感監(jiān)測、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)成果，優(yōu)先采用經(jīng)過長期實踐驗證的成熟技術(shù)與方法，平衡技術(shù)創(chuàng)新突破與應(yīng)用穩(wěn)定可靠；三是堅持開放性與安全性相結(jié)合，推動模型接口、數(shù)據(jù)標準的規(guī)范化與開放共享，促進跨領(lǐng)域、跨區(qū)域、跨主體技術(shù)協(xié)同，同時嚴格落實數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全與隱私保護要求，筑牢技術(shù)應(yīng)用安全防線；四是堅持通用性與擴展性相兼顧，構(gòu)建具備廣泛適用性的模型框架與數(shù)據(jù)規(guī)范體系，同時預留靈活擴展接口，便于針對不同生態(tài)區(qū)域、作物類型、生產(chǎn)模式及應(yīng)用場景進行定制化調(diào)整與功能升級。為保障農(nóng)作物生長模型與智能決策數(shù)據(jù)應(yīng)用的高質(zhì)量發(fā)展，研發(fā)與實踐過程應(yīng)嚴格遵循以下基本原則：一是堅持科學性與實用性相統(tǒng)一，以堅實的農(nóng)學、生態(tài)學、數(shù)學及信息技術(shù)理論為支撐構(gòu)建模型，同時緊密對接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際需求，確保技術(shù)成果可落地、能應(yīng)用；二是堅持先進性與成熟性相協(xié)調(diào)，積極吸納大數(shù)據(jù)、人工智能、遙感監(jiān)測、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)成果，優(yōu)先采用經(jīng)過長期實踐驗證的成熟技術(shù)與方法，平衡技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用穩(wěn)定性；三是堅持開放性與安全性相結(jié)合，推動模型接口、數(shù)據(jù)標準的規(guī)范化與開放共享，促進跨領(lǐng)域、跨區(qū)域技術(shù)協(xié)同，同時嚴格落實數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全與隱私保護要求，筑牢技術(shù)應(yīng)用安全防線；四是堅持通用性與擴展性相兼顧，構(gòu)建具備廣泛適用性的模型框架與數(shù)據(jù)規(guī)范體系，同時預留靈活擴展接口，便于針對不同生態(tài)區(qū)域、作物類型、生產(chǎn)模式及應(yīng)用場景進行定制化調(diào)整與功能升級。6農(nóng)作物生長模型構(gòu)建要求T/GXDSL—20254主要農(nóng)作物生長模型構(gòu)建需聚焦國家糧食安全與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化核心需求，明確模型的核心目標與適用范圍，針對特定作物類型（如水稻、玉米、小麥等）及典型生產(chǎn)區(qū)域（如東北黑土區(qū)、黃淮海平原、長江中下游稻區(qū)等）開展針對性設(shè)計。模型結(jié)構(gòu)應(yīng)具備清晰性、層次性與模塊化特征，核心模塊需涵蓋物候發(fā)育模擬、光合生產(chǎn)過程、干物質(zhì)積累與分配、產(chǎn)量形成機制、水分平衡調(diào)控、氮磷鉀等養(yǎng)分循環(huán)與吸收利用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。模型算法選擇應(yīng)優(yōu)先采用機理性或半機理性方法，增強模型的解釋能力、外推能力與抗干擾能力；對于數(shù)據(jù)積累充足的場景，可融合機器學習等數(shù)據(jù)驅(qū)動算法提升模擬精度。模型參數(shù)體系需完整系統(tǒng)，全面涵蓋品種遺傳參數(shù)、土壤理化參數(shù)、氣象驅(qū)動參數(shù)及農(nóng)業(yè)管理參數(shù)等，明確各參數(shù)的生物學/物理學意義、計量單位、獲取方法及適用范圍。針對光合作用-蒸騰作用耦合、養(yǎng)分脅迫響應(yīng)、病蟲害影響機制等關(guān)鍵過程，應(yīng)借鑒國際國內(nèi)主流模型的成熟技術(shù)方案，結(jié)合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際進行優(yōu)化改進。模型開發(fā)過程中，需同步編制完整的技術(shù)文檔，詳細記錄模型假設(shè)條件、核心數(shù)學公式、算法實現(xiàn)流程、輸入輸出變量說明、參數(shù)列表及率定方法等關(guān)鍵信息，保障模型的可追溯性與可復現(xiàn)性。模型構(gòu)建完成后，必須開展嚴格的敏感性分析、參數(shù)率定與多維度驗證。驗證工作應(yīng)基于不同生態(tài)區(qū)域、不同年份、不同品種類型及不同管理水平的獨立試驗數(shù)據(jù)集，采用決定系數(shù)（R2)、均方根誤差（RMSE）、歸一化均方根誤差（nRMSE）和一致性指數(shù)（d）等多元評價指標，參照NY/T3660-2020或相關(guān)領(lǐng)域共識明確評價標準。針對作物生育期、葉面積指數(shù)、生物量、產(chǎn)量等核心模擬變量，需制定明確的精度控制要求，例如：成熟期模擬誤差應(yīng)控制在±5天以內(nèi)，產(chǎn)量模擬誤差應(yīng)控制在±15%以內(nèi)（相對于實測值對于區(qū)域尺度模擬，需額外驗證模型的空間一致性與穩(wěn)定性。主要農(nóng)作物生長模型構(gòu)建需聚焦國家糧食安全與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化需求，明確模型的核心目標與適用范圍，針對特定作物類型（如水稻、玉米、小麥等）及典型生產(chǎn)區(qū)域（如東北黑土區(qū)、黃淮海平原、長江中下游稻區(qū)等）開展針對性設(shè)計。模型結(jié)構(gòu)應(yīng)具備清晰性、層次性與模塊化特征，核心模塊需涵蓋物候發(fā)育模擬、光合生產(chǎn)過程、干物質(zhì)積累與分配、產(chǎn)量形成機制、水分平衡調(diào)控、氮磷鉀等養(yǎng)分循環(huán)與吸收利用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。模型算法選擇應(yīng)優(yōu)先采用機理性或半機理性方法，增強模型的解釋能力、外推能力與抗干擾能力；對于數(shù)據(jù)積累充足的場景，可融合機器學習等數(shù)據(jù)驅(qū)動算法提升模擬精度。模型參數(shù)體系需完整系統(tǒng)，全面涵蓋品種遺傳參數(shù)、土壤理化參數(shù)、氣象驅(qū)動參數(shù)及農(nóng)業(yè)管理參數(shù)等，明確各參數(shù)的生物學/物理學意義、計量單位、獲取方法及適用范圍。針對光合作用-蒸騰作用耦合、養(yǎng)分脅迫響應(yīng)、病蟲害影響機制等關(guān)鍵過程，應(yīng)借鑒國際國內(nèi)主流模型的成熟技術(shù)方案，結(jié)合我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際進行優(yōu)化改進。模型開發(fā)過程中，需同步編制完整的技術(shù)文檔，詳細記錄模型假設(shè)條件、核心數(shù)學公式、算法實現(xiàn)流程、輸入輸出變量說明、參數(shù)列表及率定方法等關(guān)鍵信息，保障模型的可追溯性與可復現(xiàn)性。模型構(gòu)建完成后，必須開展嚴格的敏感性分析、參數(shù)率定與多維度驗證。驗證工作應(yīng)基于不同生態(tài)區(qū)域、不同年份、不同品種類型及不同管理水T/GXDSL—20255平的獨立試驗數(shù)據(jù)集，采用決定系數(shù)（R2)、均方根誤差（RMSE）、歸一化均方根誤差（nRMSE）和一致性指數(shù)（d）等多元評價指標，參照NY/T3660-2020或相關(guān)領(lǐng)域共識明確評價標準。針對作物生育期、葉面積指數(shù)、生物量、產(chǎn)量等核心模擬變量，需制定明確的精度控制要求，例如：成熟期模擬誤差應(yīng)控制在±5天以內(nèi)，產(chǎn)量模擬誤差應(yīng)控制在±15%以內(nèi)（相對于實測值）；對于區(qū)域尺度模擬，需額外驗證模型的空間一致性與穩(wěn)定性。7數(shù)據(jù)規(guī)范與治理高質(zhì)量數(shù)據(jù)是支撐農(nóng)作物生長模型精準運行與智能決策科學有效的核心基礎(chǔ)，是激活農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)要素價值的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)資源應(yīng)構(gòu)建全要素、全鏈條的多源數(shù)據(jù)體系，涵蓋環(huán)境數(shù)據(jù)、作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)五大類核心數(shù)據(jù)。其中，環(huán)境數(shù)據(jù)主要包括逐日或逐小時氣象數(shù)據(jù)（氣溫、降水、日照時數(shù)、太陽輻射、相對濕度、風速等），可通過地面氣象站點觀測、遙感反演、數(shù)值天氣預報產(chǎn)品等多渠道獲??；作物數(shù)據(jù)包括關(guān)鍵生育期、葉面積動態(tài)變化、植株氮磷鉀含量、干物重積累、產(chǎn)量及其構(gòu)成要素等田間實測數(shù)據(jù)；土壤數(shù)據(jù)包括質(zhì)地、容重、田間持水量、萎蔫系數(shù)、有機質(zhì)含量、pH值、初始養(yǎng)分含量等基礎(chǔ)理化參數(shù)；管理數(shù)據(jù)包括播期、種植密度、灌溉時間與水量、施肥時間、肥料種類與用量、病蟲害防治措施等生產(chǎn)管理記錄；經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)包括農(nóng)產(chǎn)品市場價格、生產(chǎn)成本、農(nóng)業(yè)補貼政策等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)應(yīng)嚴格遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準與規(guī)范，參照NY/T2133-2020等國家標準進行分類與編碼，建立完善的元數(shù)據(jù)描述體系，明確數(shù)據(jù)來源、采集時間、采集方法、精度等級、適用范圍等關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)采集過程應(yīng)強化質(zhì)量管控，確保數(shù)據(jù)的準確性、代表性和及時性，大力推廣物聯(lián)網(wǎng)傳感器、無人機遙感、衛(wèi)星遙感等自動化、立體化、智能化采集技術(shù)，提升數(shù)據(jù)采集效率與標準化水平。建立健全全流程數(shù)據(jù)治理體系：一是構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，采用自動化檢測與人工復核相結(jié)合的方式，對缺失、異常數(shù)據(jù)進行精準識別、科學清洗與合理插補，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量；二是制定數(shù)據(jù)存儲與管理規(guī)范，采用分布式存儲、云存儲等先進技術(shù)，建立數(shù)據(jù)安全備份機制，確保數(shù)據(jù)存儲安全與高效訪問；三是完善數(shù)據(jù)共享與交換規(guī)則，在明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、保障數(shù)據(jù)安全的前提下，建立跨部門、跨區(qū)域、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)共享機制，促進數(shù)據(jù)要素有序流動與高效利用。數(shù)據(jù)應(yīng)用全過程需嚴格遵守《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規(guī)，參照GB/T35274-2017等標準落實數(shù)據(jù)安全保護要求，防范數(shù)據(jù)泄露、濫用風險。高質(zhì)量數(shù)據(jù)是支撐農(nóng)作物生長模型精準運行與智能決策科學有效的核心基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)資源應(yīng)構(gòu)建全要素、全鏈條的多源數(shù)據(jù)體系，涵蓋環(huán)境數(shù)據(jù)、作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)五大類核心數(shù)據(jù)。其中，環(huán)境數(shù)據(jù)主要包括逐日或逐小時氣象數(shù)據(jù)（氣溫、降水、日照時數(shù)、太陽輻射、相對濕度、風速等），可通過地面氣象站點觀測、遙感反演、數(shù)值天氣預報T/GXDSL—20256產(chǎn)品等多渠道獲取；作物數(shù)據(jù)包括關(guān)鍵生育期、葉面積動態(tài)變化、植株氮磷鉀含量、干物重積累、產(chǎn)量及其構(gòu)成要素等田間實測數(shù)據(jù)；土壤數(shù)據(jù)包括土壤質(zhì)地、容重、田間持水量、萎蔫系數(shù)、有機質(zhì)含量、pH值、初始養(yǎng)分含量等基礎(chǔ)理化參數(shù)；管理數(shù)據(jù)包括播期、種植密度、灌溉時間與水量、施肥時間、肥料種類與用量、病蟲害防治措施等生產(chǎn)管理記錄；經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)包括農(nóng)產(chǎn)品市場價格、生產(chǎn)成本、農(nóng)業(yè)補貼政策等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)應(yīng)嚴格遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準與規(guī)范，參照NY/T2133-2020等國家標準進行分類與編碼，建立完善的元數(shù)據(jù)描述體系，明確數(shù)據(jù)來源、采集時間、采集方法、精度等級、適用范圍等關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)采集過程應(yīng)強化質(zhì)量管控，確保數(shù)據(jù)的準確性、代表性和及時性，大力推廣物聯(lián)網(wǎng)傳感器、無人機遙感、衛(wèi)星遙感等自動化、立體化、智能化采集技術(shù)，提升數(shù)據(jù)采集效率與標準化水平。建立健全全流程數(shù)據(jù)治理體系：一是構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，采用自動化檢測與人工復核相結(jié)合的方式，對缺失、異常數(shù)據(jù)進行精準識別、科學清洗與合理插補，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量；二是制定數(shù)據(jù)存儲與管理規(guī)范，采用分布式存儲、云存儲等先進技術(shù)，建立數(shù)據(jù)安全備份機制，確保數(shù)據(jù)存儲安全與高效訪問；三是完善數(shù)據(jù)共享與交換規(guī)則，在明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、保障數(shù)據(jù)安全的前提下，建立跨部門、跨區(qū)域、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)共享機制，促進數(shù)據(jù)要素有序流動與高效利用。數(shù)據(jù)應(yīng)用全過程需嚴格遵守《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規(guī)，參照GB/T35274-2017等標準落實數(shù)據(jù)安全保護要求，防范數(shù)據(jù)泄露、濫用風險。8模型與數(shù)據(jù)集成及智能決策系統(tǒng)功能要求推動經(jīng)過充分驗證的農(nóng)作物生長模型與多源、多尺度、多維度農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的深度融合集成，是構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)的核心關(guān)鍵，也是提升農(nóng)業(yè)決策科學化水平的重要路徑。集成架構(gòu)應(yīng)具備模塊化、松耦合特征，支持模型的便捷調(diào)用、數(shù)據(jù)的動態(tài)輸入輸出及結(jié)果的可視化展示，保障系統(tǒng)的靈活性與可擴展性。智能決策支持系統(tǒng)需滿足以下核心功能要求：一是數(shù)據(jù)接入與融合功能。具備多源數(shù)據(jù)接入能力，可高效整合實時傳感器數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、歷史觀測數(shù)據(jù)、數(shù)值預報數(shù)據(jù)及人工錄入數(shù)據(jù)等；構(gòu)建時空數(shù)據(jù)融合引擎，完成不同來源、不同尺度數(shù)據(jù)的時空匹配、格式標準化與融合處理，形成統(tǒng)一的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。二是模型模擬與情景分析功能。支持用戶自定義氣候情景（如極端高溫、干旱情景）、土壤條件、品種特性及管理方案等參數(shù)，驅(qū)動生長模型開展模擬運算，精準預測作物生長進程、產(chǎn)量潛力、水肥需求規(guī)律及環(huán)境影響等關(guān)鍵信息，為管理決策提供科學依據(jù)。三是智能診斷與預警功能?；谀Ｐ湍M結(jié)果與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的對比分析，結(jié)合作物生理生態(tài)知識規(guī)則庫，構(gòu)建智能診斷模型，對作物長勢、干旱脅迫、養(yǎng)分虧缺、病蟲害發(fā)生風險、倒伏風險等進行動態(tài)診斷與分級預警，及時推送預警信息與精準防控建議。四是優(yōu)化決策推薦功能。集成線性規(guī)劃、遺傳算法、機器學習等優(yōu)化算法，在資源限量（如T/GXDSL—20257水肥資源）、成本控制、環(huán)境約束（如減排目標）等多重條件下，對灌溉、施肥、施藥等管理措施的實施時間、用量、方式進行精準優(yōu)化，生成個性化、定量化的管理方案；同時對不同方案的預期經(jīng)濟效益、資源利用效率、環(huán)境效應(yīng)進行綜合評估，輔助用戶科學決策。五是結(jié)果可視化與交互功能。采用圖表、地圖、動畫等多元化可視化方式，直觀展示模擬預測結(jié)果、診斷預警信息、決策建議及評估結(jié)論；構(gòu)建友好的人機交互界面，支持用戶查詢數(shù)據(jù)、調(diào)整參數(shù)、反饋應(yīng)用效果，實現(xiàn)模型與用戶的良性互動，提升系統(tǒng)的易用性。此外，系統(tǒng)設(shè)計需充分考慮與現(xiàn)有農(nóng)業(yè)信息平臺（如數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺、精準農(nóng)業(yè)作業(yè)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺）的互操作性，預留標準化接口，推動技術(shù)融合與數(shù)據(jù)共享，形成協(xié)同高效的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)體系，助力農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。推動經(jīng)過充分驗證的農(nóng)作物生長模型與多源、多尺度、多維度農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的深度融合集成，是構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)的核心關(guān)鍵，其集成架構(gòu)應(yīng)具備模塊化、松耦合特征，支持模型的便捷調(diào)用、數(shù)據(jù)的動態(tài)輸入輸出及結(jié)果的可視化展示，保障系統(tǒng)的靈活性與可擴展性。智能決策支持系統(tǒng)需滿足以下核心功能要求：一是數(shù)據(jù)接入與融合功能。具備多源數(shù)據(jù)接入能力，可高效整合實時傳感器數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、歷史觀測數(shù)據(jù)、數(shù)值預報數(shù)據(jù)及人工錄入數(shù)據(jù)等；構(gòu)建時空數(shù)據(jù)融合引擎，完成不同來源、不同尺度數(shù)據(jù)的時空匹配、格式標準化與融合處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集二是模型模擬與情景分析功能。支持用戶自定義氣候情景（如極端高溫、干旱情景）、土壤條件、品種特性及管理方案等參數(shù)，驅(qū)動生長模型開展模擬運算，精準預測作物生長進程、產(chǎn)量潛力、水肥需求規(guī)律及環(huán)境影響等關(guān)鍵信息，為管理決策提供科學依據(jù)。三是智能診斷與預警功能?；谀Ｐ湍M結(jié)果與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的對比分析，結(jié)合作物生理生態(tài)知識規(guī)則庫，構(gòu)建智能診斷模型，對作物長勢、干旱脅迫、養(yǎng)分虧缺、病蟲害發(fā)生風險、倒伏風險等進行動態(tài)診斷與分級預警，及時推送預警信息與防控建議。四是優(yōu)化決策推薦功能。集成線性規(guī)劃、遺傳算法、機器學習等優(yōu)化算法，在資源限量（如水肥資源）、成本控制、環(huán)境約束（如減排目標）等多重條件下，對灌溉、施肥、施藥等管理措施的實施時間、用量、方式進行精準優(yōu)化，生成個性化、定量化的管理方案；同時對不同方案的預期經(jīng)濟效益、資源利用效率、環(huán)境效應(yīng)進行綜合評估，輔助用戶科學決策。五是結(jié)果可視化與交互功能。采用圖表、地圖、動畫等多元化可視化方式，直觀展示模擬預測結(jié)果、診斷預警信息、決策建議及評估結(jié)論；構(gòu)建友好的人機交互界面，支持用戶查詢數(shù)據(jù)、調(diào)整參數(shù)、反饋應(yīng)用效果，實現(xiàn)模型與用戶的良性互動，提升系統(tǒng)的易用性。此外，系統(tǒng)設(shè)計需充分考慮與現(xiàn)有農(nóng)業(yè)信息平臺（如數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺、精準農(nóng)業(yè)作業(yè)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺）的互操作性，預留標準化接口，推動技術(shù)融合與數(shù)據(jù)共享，形成協(xié)同高效的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)體系。9應(yīng)用指南T/GXDSL—20258為充分發(fā)揮本指南的指導作用，推動農(nóng)作物生長模型與智能決策技術(shù)在生產(chǎn)實踐中落地見效，服務(wù)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展大局，應(yīng)遵循以下應(yīng)用流程與實施建議：一是明確應(yīng)用場景與核心目標。結(jié)合國家、區(qū)域及主體層面的實際需求，精準定位應(yīng)用場景，如區(qū)域尺度糧食產(chǎn)量預測與安全預警、田塊尺度精準水肥管理、農(nóng)場尺度生產(chǎn)計劃優(yōu)化、政府部門農(nóng)業(yè)災(zāi)害防控與宏觀調(diào)控決策支持等；基于應(yīng)用場景明確核心目標，為技術(shù)選型、模型選擇及數(shù)據(jù)準備提供方向指引。二是科學選擇模型與準備數(shù)據(jù)。根據(jù)應(yīng)用場景與核心目標，選擇經(jīng)過驗證的、適配性強的農(nóng)作物生長模型，如水稻種植區(qū)可選用經(jīng)過本地化驗證的ORYZA2000模型，玉米、小麥種植區(qū)可選用DSSAT-CERES系列模型等；同步開展數(shù)據(jù)準備工作，按照數(shù)據(jù)規(guī)范要求，收集整理環(huán)境、作物、土壤、管理等相關(guān)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足模型運行與決策分析需求。三是強化模型本地化率定與驗證。模型本地化應(yīng)用是提升模擬精度與決策效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需利用當?shù)囟嗄辍⒍帱c的田間試驗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)，對模型的關(guān)鍵品種參數(shù)、土壤參數(shù)等進行系統(tǒng)校準與驗證，確保模型能夠精準反映當?shù)刈魑锷L規(guī)律與生產(chǎn)實際，模擬精度達到應(yīng)用要求。四是優(yōu)化系統(tǒng)部署與產(chǎn)品設(shè)計。構(gòu)建或部署智能決策支持系統(tǒng)時，應(yīng)充分考慮不同用戶群體（如種植戶、農(nóng)技人員、農(nóng)場管理者、政府工作人員）的需求差異與使用習慣，采用“技術(shù)封裝、產(chǎn)品簡化”的設(shè)計思路，將復雜的模型運算與數(shù)據(jù)分析過程封裝為簡潔易懂的服務(wù)產(chǎn)品。例如，為種植戶提供基于手機客戶端的“播種期推薦”“追肥建議單”“灌溉提示”等輕量化服務(wù)；為農(nóng)技部門提供基于WebGIS的“區(qū)域作物長勢監(jiān)測與產(chǎn)量預報圖”“災(zāi)害風險預警看板”等專業(yè)化服務(wù)；為農(nóng)場管理者提供基于PC端的“全年生產(chǎn)方案模擬與優(yōu)化報告”“資源利用效率評估報告”等決策支撐服務(wù)。五是加強技術(shù)培訓與推廣應(yīng)用。建立多層次、精準化技術(shù)培訓體系，針對不同用戶群體開展定制化培訓，重點講解模型決策的基本原理、使用方法、結(jié)果解讀及局限性，提升用戶的數(shù)字素養(yǎng)與技術(shù)應(yīng)用能力，避免盲目依賴模型決策；同時，通過建立示范基地、開展試點應(yīng)用、總結(jié)典型案例等方式，發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，推動技術(shù)在更大范圍推廣應(yīng)用。六是建立持續(xù)更新與迭代機制。結(jié)合品種更替、氣候變化、生產(chǎn)技術(shù)進步等實際情況，定期收集新的試驗數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)、知識規(guī)則庫進行更新優(yōu)化；跟蹤前沿技術(shù)發(fā)展，及時吸納大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)成果，推動模型與系統(tǒng)的迭代升級，保障技術(shù)的時效性與先進性。七是推動協(xié)同創(chuàng)新與經(jīng)驗共享。鼓勵建立跨區(qū)域、跨學科、跨主體的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，整合農(nóng)業(yè)科研院所、高校、企業(yè)、推廣部門等多方資源，共享模型算法、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)成果及最佳實踐案例，開展聯(lián)合攻關(guān)，解決技術(shù)應(yīng)用中的共性問題，共同推動技術(shù)迭代升級與廣泛應(yīng)用，構(gòu)建產(chǎn)學研用深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系。八是強化效益評估與反饋優(yōu)化。建立多維度技術(shù)應(yīng)用效益評估體系，從經(jīng)濟效益（如增產(chǎn)、節(jié)本、增效）、社會效益（如保障糧食安全、提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、促進農(nóng)民增收）、生態(tài)效益（如節(jié)約資源、減少污染、提升農(nóng)業(yè)可持續(xù)性）等方面開展全面評估；基于評估結(jié)果與用戶反饋，及時優(yōu)化模型、系統(tǒng)及服務(wù)T/GXDSL—20259模式，形成“研發(fā)-應(yīng)用-評估-優(yōu)化”的良性循環(huán)，持續(xù)提升技術(shù)應(yīng)用價值。為充分發(fā)揮本指南的指導作用，推動農(nóng)作物生長模型與智能決策技術(shù)在生產(chǎn)實踐中落地見效，應(yīng)遵循以下應(yīng)用流程與實施建議：一是明確應(yīng)用場景與核心目標。結(jié)合實際需求，精準定位應(yīng)用場景，如區(qū)域尺度糧食產(chǎn)量預測、田塊尺度精準水肥管理、農(nóng)場尺度生產(chǎn)計劃優(yōu)化、政府部門農(nóng)業(yè)災(zāi)害防控決策支持等；基于應(yīng)用場景明確核心目標，為技術(shù)選型、模型選擇及數(shù)據(jù)準備提供方向指引。二是科學選擇模型與準備數(shù)據(jù)。根據(jù)應(yīng)用場景與核心目標，選擇經(jīng)過驗證的、適配性強的農(nóng)作物生長模型，如水稻種植區(qū)可選用經(jīng)過本地化驗證的ORYZA2000模型，玉米、小麥種植區(qū)可選用DSSAT-CERES系列模型等；同步開展數(shù)據(jù)準備工作，按照數(shù)據(jù)規(guī)范要求，收集整理環(huán)境、作物、土壤、管理等相關(guān)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足模型運行與決策分析需求。三是強化模型本地化率定與驗證。模型本地化應(yīng)用是提升模擬精度與決策效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需利用當?shù)囟嗄?、多點的田間試驗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)，對模型的關(guān)鍵品種參數(shù)、土壤參數(shù)等進行系統(tǒng)校準與驗證，確保模型能夠精準反映當?shù)刈魑锷L規(guī)律與生產(chǎn)實際，模擬精度達到應(yīng)用要求。四是優(yōu)化系統(tǒng)部署與產(chǎn)品設(shè)計。構(gòu)建或部署智能決策支持系統(tǒng)時，應(yīng)充分考慮不同用戶群體（如種植戶、農(nóng)技人員、農(nóng)場管理者、政府工作人員）的需求差異與使用習慣，采用“技術(shù)封裝、產(chǎn)品簡化”的設(shè)計思路，將復雜的模型運算與數(shù)據(jù)分析過程封裝為簡潔易懂的服務(wù)產(chǎn)品。例如，為種植戶提供基于手機客戶端的“播種期推薦”“追肥建議單”“灌溉提示”等輕量化服務(wù)；為農(nóng)技部門提供基于WebGIS的“區(qū)域作物長勢監(jiān)測與產(chǎn)量預報圖”“災(zāi)害風險預警看板”等專業(yè)化服務(wù)；為農(nóng)場管理者提供基于PC端的“全年生產(chǎn)方案模擬與優(yōu)化報告”“資源利用效率評估報告”等決策支撐服務(wù)。五是加強技術(shù)培訓與推廣應(yīng)用。建立多層次技術(shù)培訓體系，針對不同用戶群體開展精準培訓，重點講解模型決策的基本原理、使用方法、結(jié)果解讀及局限性，提升用戶的數(shù)字素養(yǎng)與技術(shù)應(yīng)用能力，避免盲目依賴模型決策；同時，通過建立示范基地、開展試點應(yīng)用、總結(jié)典型案例等方式，發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，推動技術(shù)廣泛推廣。六是建立持續(xù)更新與迭代機制。結(jié)合品種更替、氣候變化、生產(chǎn)技術(shù)進步等實際情況，定期收集新的試驗數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)、知識規(guī)則庫進行更新優(yōu)化；跟蹤前沿技術(shù)發(fā)展，及時吸納大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)成果，推動模型與系統(tǒng)的迭代升級，保障技術(shù)的時效性與先進性。七是推動協(xié)同創(chuàng)新與經(jīng)驗共享。鼓勵建立跨區(qū)域、跨學科的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，整合農(nóng)業(yè)科研院所、高校、企業(yè)、推廣部門等多方資源，共享模型算法、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)成果及最佳實踐案例，開展聯(lián)合攻關(guān)，解決技術(shù)應(yīng)用中的共性問題，共同推動技術(shù)迭代升級與廣泛應(yīng)用。八是強化效益評估與反饋優(yōu)化。建立技術(shù)應(yīng)用效益評估體系，從經(jīng)濟效益（如增產(chǎn)、節(jié)本）、社會效益（如保障糧食安全、提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平）、生態(tài)效益（如節(jié)約資源、減少污染）等多維度開展評估；基于評估結(jié)果與用戶反饋，及時優(yōu)化模型、系統(tǒng)及服務(wù)模式，形成“研發(fā)-應(yīng)用-評估-優(yōu)化”的良性循環(huán)。T/GXDSL—202510風險提示與注意事項在應(yīng)用農(nóng)作物生長模型與智能決策技術(shù)過程中，需充分認識其固有的不確定性與局限性，強化風險防控意識，保障技術(shù)科學合理應(yīng)用，更好服務(wù)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：一是明確模型的適用邊界。模型是對現(xiàn)實農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的簡化抽象，其模擬精度與可靠性受限于對作物生理生態(tài)過程的認知深度、數(shù)學表達的準確性及輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時，氣象預測的不確定性、土壤空間異質(zhì)性、突發(fā)性生物災(zāi)害（如病蟲害爆發(fā)）與非生物逆境（如極端天氣）等因素，均可能導致模型模擬結(jié)果與實際情況存在偏差。因此，智能決策推薦僅作為輔助決策工具，不能替代人工判斷，最終管理決策需結(jié)合農(nóng)戶實踐經(jīng)驗、田間實地勘察情況及實時環(huán)境變化綜合確定。二是嚴守數(shù)據(jù)安全底線。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)涉及生產(chǎn)隱私、資源分布、國家糧食安全相關(guān)等敏感信息，數(shù)據(jù)采集、存儲、共享、應(yīng)用全過程需嚴格遵守《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規(guī)，建立健全數(shù)據(jù)安全管理制度，落實數(shù)據(jù)加密、訪問控制、安全審計等技術(shù)措