请优化这段文字使其逻辑清晰具有学术性：基于作物生长机理的模型将物理、化学和生物知识整合到气候-农业管理互动模型中但作物模型仍是复杂系统的抽象化。模型结构和参数化的差异会导致预测结果的巨大不确定性。需要进行多模型综合模拟。然而这种综合模拟只能关注一些特定的情景难以反映自然界和潜在的可能性。即使我们处在一个数据丰富的时代但大多数数据不是专门为建模而收集的很少能被基于过程的生物物理模型直接使用。当以可接

本研究主要基于作物生长机理的模型，将物理、化学和生物知识整合到气候-农业管理互动模型中。然而，作物模型是复杂系统的抽象化，因此模型结构和参数化的差异会导致预测结果的巨大不确定性。为了克服这些限制，需要进行多模型综合模拟。然而，这种综合模拟只能关注一些特定的情景，难以反映自然界和潜在的可能性。即使我们处在一个数据丰富的时代，但大多数数据不是专门为建模而收集的，很少能被基于过程的生物物理模型直接使用。当以可接受的分辨率跨大尺度应用作物模型时，有限的数据可用性会导致驱动模型的巨大不确定性。为了解决这些问题，本研究将结合机器学习和基于过程的作物模型（APSIM），对全球典型地区的农业管理方案进行模拟。APSIM模型可以灵活地规定管理选项，例如作物和轮作类型、耕作、灌溉和施肥，以模拟作物生长与土壤、气候和管理实践之间的相互作用。机器学习方法使我们能够考虑到环境的变化和管理选项的多样性，以涵盖所有可能的情况。研究的最终目标是比较我国及其他国家主要灌溉地区的水资源利用和作物产量现状，采用多种方法模拟在气候变化背景下水资源的优化可持续利用，以及综合经济效益和生态效益。与基于过程的模型相比，机器学习解释作物、气候、土壤和管理方法之间的互动过程的能力有限。然而，将基于过程的模型与器学习耦合，可以解释作物生长发育过程，并在更精细的分辨率下提高大规模模拟的效率