作物生长模型具有较强的机理性、系统性和通用性，作物模型的成功开发和应用促进了对作物生育规律由定性描述向定量分析的转化过程，为作物生产决策系统的开发与应用奠定了很好的基础，特别是为持续农业和农业的研究提供了科学的工具。

作物模型按不同的功能特征可分为经验模型与机理模型，描述模型与解释模型，统计模型与过程模型，应用模型与研究模型，单一模型与综合模型等。其中，前一类模型相对简单一些，经验性的成分多一些，注重模型的预测性和应用性。另一类模型则要复杂一些，机理性的成分多一些，强调模型的解释性和研究性。但总体卜，所有模型从更微观的层次看都可认为是经验性模型，或者从更宏观的层次看是机理性模型。

智慧交通模型的发展历程

智慧交通模型的发展历程可以追溯到上世纪70年代末，当时世界范围内对城市公共交通系统的需求日益增加。为了满足这些新的需求，人们开始尝试使用各种智能交通管理方式来解决交通问题。这种方法不仅要求城市道路具有良好的通行能力和性能，而且还必须能够根据车流情况实时调整车道数量、站点设置等。终，这类技术被广泛应用于城市交通规划领域。在过去20多年里，随着汽车制造工艺的不断进步和信息技术的飞速发展，智慧交通管理模式逐渐成熟起来。目前，越来越多的城市已经建立起了自己的智慧交通管理系统，并取得了较好的效果。

未来发展趋势分析

随着经济的发展和科学技术的进步，智慧交通模型将会越来越受到人们的关注。目前，智能交通管理模式正在逐渐兴起，并得到了广泛的应用。预计未来10年内，这一模式将迅速普及开来，成为城市交通管理领域不可或缺的一部分。根据Global Mobility公司的预测，到2030年，全球主要国家和地区的智慧交通运营成本为90亿至120亿美元之间；而2017年，这一数据达到1750亿美元左右。这表明，在今后十年内，智能交通技术有望进入大规模商业化应用阶段，从而带动相关产业增长。