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经过很多学者的多年研究，也取得了一定的成果。如胥芳建立了一个玻璃温室小气候温湿度模型，罗卫红等对中国亚热带气候不同季节条件下的温室管理和KASPRO气候模型进行较为详细的分析和验证，以探索适合中国气候条件的Venlo型温室气候调控策略，汪小旵对长江中下游地区的Venlo型温室室内温湿度进行模拟。这些农业的数字化管理系统模型为中国温室环境模型的研究奠定了基础。温室环境模型的用途也从最初的指导温室结构设计和材料选择扩展到了温室环境预测与控制以方便温室生产的管理。机理模型的优点是模型能够真实再现温室中各种环境变化的机理过程，模型中每个参量都有具体的物理意义，有助于人们对动态过程的理解，且模拟过程较稳定，适应性较好，是系统建模的主要方法。然而农业的数字化管理系统缺点是模型结构复杂，参变量较多，而且很多参数一般难以确定，同时在长期的运行中，构成温室的各种材料由于各种原因造成的腐蚀和老化也会改变其原有的参数，从而导致了建模的困难，或后期模拟精度的下降。为此，一些学者开始探讨根据农业的数字化管理系统输入输出数据，用系统辨识的方法来建立温室环境的输入输出模型。常见的辨识模型主要有ARX模型、神经网络模型、模糊模型以及通过进化算法进行寻优而获得的模型等。这类辨识模型通常结构简单，分析方便，比较适合于温室环境的控制（如在线辨识在线控制），但其缺点是模型受特定的温室结构、地理位置和气候条件的影响很大，普适性较差。
农业的数字化管理系统 http://www.tpwlw.com/baike/info_33.html
智慧农业 http://www.tpwlw.com/
农业的数字化管理系统的研究成果