随着气候变化和全球人口增长对粮食安全构成越来越大的威胁，寻求农业可持续性和作物产量的恢复力变得至关重要。当前的研究策略侧重于遗传改良，以培育更适合这些变化的作物品种，同时完善作物管理实践以提高资源效率。

这些努力得到了作物模型的支持，作物模型是模拟影响作物生长的遗传、环境和管理(GàEàM)因素的重要工具。在这些模型中，GreenLab模型因其详细的器官水平模拟而脱颖而出，融合了对环境条件的生理和形态反应。然而，尽管GreenLab模型很复杂，但它仍将环境影响简化为单一因素，未能充分捕捉气候、土壤和管理实践对产量的细微影响。

2024年2月，PlantPhenomics发表了一篇题为“功能-结构植物模型‘GreenLab’：最新评论”的评论文章。论文全面概述了GreenLab模型，深入探讨了其发展历史、基本概念、主要理论、应用、软件工具和未来发展方向。

GreenLab源自AMAP建模方法，融合了生理年龄、源库动力学等植物学概念，为按照植物学原理模拟植物生长奠定了坚实的基础。

二十年来，中国和法国研究机构之间的合作将GreenLab改进为一个复杂的模型，可以在器官水平上模拟植物生长，适应从草本植物到树木的各种植物类型。

该模型从确定性版本到随机版本的演变扩大了其实用性，使其能够以极高的精度模拟不同的生长模式和架构复杂性。通过整合基于过程的模型的概念，GreenLab提供生物质生产和分配的详细模拟，利用数学方程进行有效的参数化和模拟。

它因其能够模拟发育和生长之间的动态相互作用而脱颖而出，捕捉环境因素对植物结构和产量的细微影响。

GreenLab的应用涵盖不同的植物物种，展示了其在模拟不同环境条件下田间和园艺作物以及树木生长模式方面的多功能性。该模型的校准过程涉及详细的植物结构和生物量数据，强调了其模拟植物生长的精度。

此外，GreenLab与快速育种和人工智能等先进技术的集成预示着作物建模的新时代，实现快速表型分析和产量预测，以支持可持续农业实践。为GreenLab开发的软件工具(从Visualplant到XPlantGL)促进了用户友好的模拟和校准，使研究人员和从业人员都可以使用它。

展望未来，该论文强调了该模型在连接遗传、生理和环境研究方面的潜力，为作物适应策略和优化产量预测提供见解。通过不断开发和与尖端技术的集成，GreenLab始终处于农业建模的前沿，为应对粮食安全和气候变化的挑战提供创新解决方案

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