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。
智能交通管理模式的建立
随着人工智能的发展，智能交通模型也在不断进步。目前，智能交通管理模式已经成为一种新兴的行业，并逐渐受到人们的认可和关注。智慧交通模型可以帮助政府或企业更好地管理交通流量、拥堵问题等，从而提高城市管理水平。据了解，目前智慧交通模型正在逐步实现智能化功能。例如，通过对交通流数据进行分析，可以对道路交通状况进行预测；同时还能够自动规划车辆行驶路线，使其与实际情况相吻合。此外，这种智能化系统还具有更加强大的应急响应能力，可以有效减少交通事故发生的风险。
农业模型的发展现状
农业模型是运用计算机、传感器和其它技术手段来设计农作物生长过程的一种系统。这种系统可以帮助人们更好地了解植物对环境的反应，提高作物产量和质量，改善人类健康。目前, 农业模型已经广泛应用于农业领域中。例如:在农业种植园中,农田模型可以帮助管理者监测水肥、病虫害等数据;在农场中,农田模型能够有效监控动物饲料的消耗情况;在养殖场中,农田模型可以监测鱼苗的生长发育状况等。此外, 随着科技的进步, 农业模型还将逐步应用到其他行业领域。如建筑工地上的检测仪、气象观测站、污水处理设施等等。