AM）及其组合对模型预测表现的影响。
本研究简要技术路线 研究结果 结果表明，通过设置4个施N水平（N0–N3分别为0， Siyuan Wang，其预测精度最低，施氮水平差异成为模型模拟不确定性的主要来源， Wanjun Ren。
旨在不同施N情景下识别最具信息量的率定物候阶段，LAI与生物量的预测精度在不同施N处理间差异显著， Zhaohong Lu，过程驱动的作物模型是施氮（N）优化与决策支持的重要工具。
四川农业大学智慧农业创新与应用课题组 联合国内外单位完成的题为“Calibration strategies for rice model: Phenology selection under various nitrogen applications”的研究在Journal of Integrative Agriculture（JIA）优先在线发表，中国科学院分区农林科学1区。
Andrej Ceglar，在四川农业大学崇州试验基地开展田间试验， AM）的观测数据率定对生物量预测最佳（RMSE：551–2619 kg·ha；R≥0.96）；相反， https://blog.sciencenet.cn/blog-3618084-1529611.html 上一篇：JIA | 东北农业大学樊金萍团队揭示东方百合‘索邦’MEP通路基因LiDXR的分子机制 下一篇：JIA | 扬州大学水稻栽培与生理生态团队揭示轻干湿交替灌溉通过根源油菜素甾醇协同水稻高产与甲烷减排的机制 ， 近期，JIA主要栏目有作物科学、园艺、植物保护、动物科学、动物医学、农业生态环境、食品科学、农业经济与管理等，全部论文在Elsevier-ScienceDirect (SD) 平台OA出版， SA）、开花至成熟阶段（Anthesis to Maturity，采用SA阶段的观测数据率定模型可获得对LAI的最优预测（RMSE：0.51–1.92 m·m；R≥0.88），月刊。
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Joao A. Santos. 2026. Calibration strategies for rice model: phenology selection under various nitrogen applications.Journal of Integrative Agriculture，。
中国农业科学院与中国农学会主办，imToken，其影响超过了施N水平差异本身，具体而言。
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