农产品模式分类

根据不同的分类法，可将农业模型分成不同类型[5]。根据研究对象的不同，农业模式可以分为农业生物模型(包括农业植物模型、农业动物模型和农业微生物模型等)、农业环境模式(包括农业气候或气象模式以及农业土壤模式等)，农技模式(包括农业生物技术模式、农业生态技术模式、农业信息技术模式、农业生产技术模式等)和农业经济模式(包括农业经济计量模式，农业型经济模式、农业型经济模式等)等；根据其自身性质的不同，农业模式可以分为经验型、半机型和机理性型，在这些模型中，经验模型的建立主要是统计方法，由于其参数估计使用的数据不表现土壤，管理、气象和其它条件变化，其结果不可外推，而且很难用来估算未来气候变化的影响[5]；机理性模型是一个动态系统仿真模型，它有描述系统状态变化过程的功能，外因变量如天气及管理措施的反应[6]；半理性模型介于两者之间。如果把以上两种模式结合起来，可以把农业模式分成4大类12个主要种类36个亚类。

农田建模程序。

农用模型和系统模拟主要包括农业系统的定义、建模、数据编制、模型转换、验证模型、模型有效性、模型试验设计、模型运行、结果分析、文档编制等过程与步骤(如图3)[7]。在这些模式中，确定农业体系需要进行调查研究和定性分析，其本质是一个“实践—认识”的过程，而建立农业模式则是对现实农业体系的抽象简化，还可以根据诸如资料准备等实践，进一步了解农业系统；验证农业模型就是对获得的初步认识和实际应用结果进行比较；对其有效性进行评判，随后一系列的农业模式运行和结果分析都是再实践再认识的过程。

农用模式角色

通过对农业模式的概念、类型、要素等进行分析，得出了以下五点结论。

2.2.1是定量和综合农业科学的重要方法。

近代科学技术呈现从定性到定量分析的趋势[8]，而高度的精细分化，是综合和综合的。因为农业模式涉及到耕作、养殖、加工等农业结构因素的定量化和综合处理，又与农业、科研、教育、管理、流通和服务等部门的因素定量化与综合密切相关，这一理论充分体现了上述趋势，成为继农业统计后农业科学量化和综合的重要手段。例如，农业生物的生长是在一个“环境-生物”系统内，与所采用的技术及当时的社会经济状况有密切的关系，涉及上述多学科的大量知识，要全面了解“环境-生物”系统中的农业生物生长发育过程中的各种知识，才能全面了解农业生物在“环境-生物”系统中的生长发育过程；因此有必要运用农业系统模拟技术来整合、综合各种学科知识。

此外，量化农业系统要素内及要素之间的关系，目前农业生物要素包括四个层次：群体、个体、器官和分子；全国、省域、农业生态区、农地、田地6个范围[6]；农业技术要素包括国际谈判、工具与全球事务、粮食安全、战略性规划与贸易政策、土地利用与经济规划与环境管理、经济优化与环境管理、农事管理6个层次[6]，农业税的组成部分包括国际机构、跨国公司、国家机构、省级或区域部门、地区或农民协会、生产者和供应者以及农户6个等级[6]。数量关系既是深化农业系统要素研究的需要，也是运用农业系统各因素研究成果，提高精确化管理与生产水平的桥梁和纽带。

2.2.2农业系统的观测数据增多，决策调节速度加快。

该模式的可观观测范围包括4个主要的系统间因素：农业生物、农业环境、农业技术和农业经济、农业植物、农业动物、农林微生物、农业气候或气象、农业土壤、农业生物技术、农业生态技术、农业信息技术、农业生产技术、农业经济计量、农业税、农业税等12个系统内因素，大大提高了农业系统的可观性。运用系统学的耗散结构理论，将计算机、数学引入到农业系统研究中，可以降低系统熵值，使之有序化，扩大研究面，获得更多的信息支持和学科生长点。

利用计算机高速运算优势，在农业系统模拟中，农业生物系统及其与土壤系统、气象系统的相互作用是动态系统，可以在很短的时间内，根据已有的信息和已经建立的模型，快速地将模拟结果与实际情况进行比较，然后根据比较结果快速修改模型或给出控制方案。相对于传统、静态方法有其无法比拟的优点。

2.2.3预测(估计)农业系统的要素变化。

在系统动力学中也叫“模拟”，即把已建立的模型表达为特定的计算机语言程序，然后在计算机上运行的过程。农业模式是否能够代表真正的农业体系，并根据它们的输出结果，判断该农业模式是否能够代表实际的农业体系。农产品仿真需要借助某种手段，现代计算机技术的迅猛发展为农业系统的快速模拟提供了有力的工具，从而也促进了农业系统仿真技术的较快发展。

农业系统要素变化预测(估计)是衡量模式是否正确、是否适用的综合标准；预测(估计)是建立在科学基础之上的，如果没有科学，就不可能发挥良好的预测(估计)作用。尤其是在无法或不适合进行区域规模试验(如农业生物对气候变化、灾害的反应等)时，使用农业模型就能进行模拟预测，并探讨其科学原理。

而建立模型均以一定的假设为前提，农业模型也不例外，农业模型实际上也是一个假说的具体表达形式。上述假设及模型的正确性，只能通过农业系统模拟研究中的实际测定结果来验证，才能得到验证。

2.2.4农业管理与生产过程的决策与调控。

在农业管理与生产过程中做出决策，是农业模式研究的终极目标之一，也是农业模式研究的生命力。唯有决策支撑，才能开拓出农业模式研究的广阔市场，使模式研究获得持续发展的动力。要通过必要的调控和控制农业生物生长过程及其生产管理，使农业生产朝着高产、优质、高效、生态、安全、绿色的方向发展。农用模式的调控作用是其预测(估计)作用的进一步扩展，而且其预测作用是前提。

2.2.5其他角色。

辅助教学：以传统农业学科教学内容为基础，结合农业系统模拟研究或以农业模型模拟演示等方式，可使学生对农业生物生长的基本规律有较深入的了解，并能掌握有关知识。可以进一步推动农业仿真研究。

结合其它模式：农业模型研究应该与物联网、新一代人工智能等相关领域模型，以便使农业模型得到更广泛的应用；大数据，区块链，5G，生态系统等等，使得它们在决策、气候评估、产量预测、生态研究和分区等方面的应用和扩展。