4 基于不明确机理的推测 基于明确机理的计算 实时互传信息数据 数字孪生体成熟度模型 物理世界的数字化建模 多孪生体共享智慧 先 知 数 化 先 觉 共 智 互 动 © Pera Corporation 对象在业务活动中演化的数字化表达 数字孪生体 行为状态 静态构成 子部件 协作对象 协作方式 T+2 T+1 传感与数 采 Pera Corporation Ltd. All 数据模 型 系统仿 真 机理仿 真 演化 (t) 工艺 能耗 质量 组成 材料 结构 动力 传动 转向 rights reserved. © 产生背景 装备的研制过程通常使用系统工 程方法来组织和管理 ，美国国防部 组 件 • 振动数据 • 电流数据 • 温度数据 • 运行数据 • … .. • 组件几何模型 • 组件机理模型 • 组件故障诊断模型 • 组件故障预测模型 • …… 设备、组件层级 • 设备全寿命周期管理 • 提升故障诊断准确度 •

个作物的生长发育与 产量预 测、产前管理方案的设计与产中管理调控，系统界面更友 好，结果更 准确，适用性更强。 2. 作物生产决策支持系统的发展趋势 (1)和机理性的统一。随着未来作物模型机理性研究不断的拓宽 和深化，模型机理性得到增强，有助于进一步了解生态环境和栽培技术 措施与作物生长发育和产量形成的内在关系，进行不同生长条件和管理 方式下的决策分析，进一步完善作物生产决策支持系统。然而复杂的模 (DSSAT) 和农田生产系统模型 (APSIM) 是其中的杰出代表，但还 在不断充实与完善；注重土壤过程，如土壤养分和水分以及有机质过程 的密切关系，明确土壤养分动态关系与作物生长的机理过程；注重轮作 序列、休闲、地面留茬以及同土壤有关的土壤侵蚀、土壤结构衰退和土 壤酸化等过程的定量化。从而增强作物生产决策支持系统的综合性决策 能 力 。 (3)多学科合作和交叉将日益受到重视。在作物生长模拟模型、 病虫草害等生物灾害对作物生产力的影响等，不同的模型虽然有不同 程度的涉及，但机理性过程不强，尚缺少系统、完整而统一的科学理论 与数据支持，需要相关学科的协同发展以及相应的试验研究来支持模型 的构建。 (2)作物生产决策支持系统输入的问题。作物生产决策支持系统 决策的准确性取决于模型输入参数的可靠性。通常情况下， 一个综合 性的机理模型所需要的输入参数包括逐日气候要素、土壤理化特性、 品种遗传特征和管理技术措施

系的遥感估产模型，预测农作物 产量 通过遥感监测，模型分析，给出 土壤的氮、磷、 钾养分分布图 根据作物成熟期植株不同部位含 水率和叶绿素含量的动态变化规 律，预测作物的成熟期 对作物光谱机理研究，结合温 度湿度等生长环境信息，大面 积、动态无损地监测病虫害发 生现状和趋势 对作物生长季内的生长长势进行 遥感监测，提供监测报告 IoT 环境数据 作物生长模型 植被指数 历史产量数据

三、建设县域国家数字乡村一体化管理系统 数 字 乡 村 新 业 态 管 理 平 台 数据发掘 分析、整理 生产 加工 营销 回溯 物流 农业全产业链 指标墙 多品种、多地域、多类型农产品市场变动的内在机理、波动 周 期、市场走势 产品树 GIS 可视化分析 关联分析 农业数据展现 对大田生产的农作物监测“四情”对 农 作物生产、管理和抗灾救灾进行快 捷高效的调度指挥 采集 监测 调度

主要规范构建农业知识图谱所需的核心概念、实体关系、 属性约束、语义标注等关键技术路径，包括但不限于构建技 术框架、知识交换协议等标准。 11 （3）BBC 农业核心算法标准 主要规范农业生产、管理等环节中使用的机理模型、统 计算法或计算模型，包括但不限于动植物生长模型、温室环 境多变量优化模型、水肥药精准投放模型、动态饲喂模型、 高通量表型分析模型等标准。 （4）BBD 农业大模型标准 主要规范基于深度学习、多模态融合、生成式