评估气候变化对作物生产力和可持续性的影响对于制定有效的适应措施至关重要。作物模型对量化气候变化对作物产量的影响具有重要作用。为更好地表达作物在不同环境条件下的内在生长和发育模式以及它们在不同环境条件下的可塑性，研究人员提出了功能-结构植物模型（FSPM）“GreenLab”。GreenLab是一个器官尺度的模型，它可以在不考虑环境因素影响的情况下，根据数学表达式描述植物的内在生长和发育模式，模拟植物的生长发育过程。然后再基于校准过的模型，表达植物在不同环境条件下的可塑性。此外，GreenLab的特点在于它能够根据测量的植物数据计算影响生物量生产和分配的模型源库参数。
2024年2月，Plant Phenomics在线发表了中国科学院自动化研究所平行智能技术与系统团队农业组题为Functional–Structural Plant Model “GreenLab”: A State-of-the-Art Review 的研究论文。
自1998年以来，基于中法联合实验室（LIAMA），中国科学院自动化研究所（CASIA）与法国国际农学研究与发展中心（CIRAD）建立了合作关系，共同推动GreenLab模型（中文名Qingyuan）的发展。在过去的20年里，包括中国农业大学（CAU）、中国林业科学院（CAF），以及法国国家数字科学与技术研究所（INRIA）、巴黎中央理工学院（ECP）等多个研究机构和大学共同参与了该模型的研究工作（图1）。
图1 GreenLab模型发展历程
本文第一作者王秀娟副研究员及通讯作者康孟珍副研究员所在团队为中国科学院自动化研究所平行智能技术与系统团队农业组。该团队多年来从事智慧农业、计算植物等方向的研究工作。基于平行ACP（人工系统+计算实验+平行执行）理论，提出了农业社会物理信息系统的框架。在智慧农业方面，研发了农业种植智能服务平台及温室智能控制系统。在计算植物方面，基于中法合作提出了通用的植物生长模型青园（GreenLab）。该文章得到新一代人工智能“2030”重大项目以及中国科学院-荷兰国际合作重点项目以及基金委面上项目的资助。
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0199
Plant Phenomics | Point-Line Net：一种自上而下的田间玉米叶脉生长轨迹检测模型
DEKR-SPrior: An Efficient Bottom-Up Keypoint Detection Model for Accurate Pod Phenotyping in Soybean
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0198
Plant Phenomics | DEKR-SPrior: 基于自下而上的关键点检测模型的大豆精准豆荚表型分析
《植物表型组学》（Plant Phenomics）是由南京农业大学创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2023影响因子为7.6，位于农艺学一区（1/125名），植物科学一区（13/265名），遥感一区（6/62名）。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目。
说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
审核：孔敏、王平
