作物模型与机器学习：克服挑战，提升预测精度

该文指出，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，但仍存在复杂系统抽象化的问题，导致预测结果不确定。为了克服这个问题，需要进行多模型综合模拟，但这种方法难以反映自然界及潜在可能性。同时，数据可用性也会受到限制，因为大多数数据不是专为建模而收集的，并且有限的数据可用性会导致驱动模型的不确定性。

为了克服这些限制，机器学习技术被越来越多地用于预测作物产量及其对气候和管理的干预。机器学习算法能够研究响应变量和预测变量之间的层次和非线性关系，但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机器学习相结合，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。