总的来说，目前温室环境模型和作物生长模型可以归结为静态模型和动态模型，机理模型和辨识模型形式，从简单到复杂，模型的性能差异较大，适用的场合也不尽相同。至今为止，在众多的模型中能够满足温室环境控制要求的模型却非常少。现有温室环境监测模型中，有些要么过于庞大复杂（如Vanthoor温室环境模型和TOMGRO作物生长模型），从而导致了系统分析和计算的困难，有些要么过于简单，某些甚至不能真实反映温室小气候环境的变化和作物的生长以及作物与环境之间的相互影响关系（如Albright温室环境模型中甚至没有包含叶面积指数等重要的作物生长变量）。现有温室系统模型存在的主要问题集中在以下3个方面：
1）温室环境监测模型结构过于庞大复杂，计算量大、控制器设计困难。
这类模型以Vanthoor提出的一个连栋温室模型为代表，温室环境监测包含环境子模型和作物生长子模型两部分。环境模型把整个温室气候环境（从土壤地面到屋顶覆盖物）分成了5个结构层次，共有8个控制输入变量，2个作物生长状态（叶面积指数、干物质）和多个作物生理参数（如作物光合、蒸腾、呼吸作用率、叶片气孔开度等等）、17个环境状态变量（包括5层不同土壤深度的温度状态，地面温度状态，加热管温度状态，冠层温度状态，内保温层下方空气的温度状态、湿度状态和CO2浓度状态，内保温层温度状态，内保温层上方空气的温度状态、湿度状态和CO2浓度状态，覆盖层内侧温度状态、覆盖层外侧温度状态）。温室环境监测的CO2浓度模型、湿度模型等都包含了作物光合、呼吸及蒸腾作用对环境的影响。有些单项式本身具有非常复杂的函数结构，如作物蒸腾速率E和光合速率。
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