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摘要
作物生长模型是模拟和预测作物产量的重要工具，其中通过作物对温度和日长因子响应而建立物候模型会直接影响最终模拟结果，因此需要通过建模优化和参数校准来提高模拟精度。基于此，通过梳理当前温度和日长模型构建的理论基础,将其各自分为线性模型和非线性模型2种类型,对比分析了其中代表性函数的特性和呈现形态,描述了各个函数的优缺点和实际应用的现状,总结当前温度和日长模型发展存在的主要问题：模型的机理解释性不强、函数优化难度高、集成应用程度低、实际应用受限，提出针对性的解决方法：物候模型优化需要在坚持精细化田间试验的基础上从微观层面不断发展模型，综合多影响因子并挖掘最优混合模型来提高模拟精度。兼顾准确性与普适性以满足实际应用需求的模型函数构建是未来需要研究的方向。
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