21世纪是信息的时代,各种信息技术在农业领域的运用促使农业发展进入了精细化、智慧化的阶段。“3S技术”、“作物模型”等也成为了各国农业科研人员研究的重点。我国作物模型的研究与应用晚于发达国家,如果不能及时了解国际研究的最新动向,把握正确的科研方向,将严重影响我国的农业信息化、现代化进程。因此作物模型研究相关的科研人员非常有必要了解国际上其他国家、机构和学者的研究现状,而在新的、复杂的信息资源环境下,科研人员获取相关信息的难度也越来越大。态势分析作为一种基于文献计量和可视化的研究方法,能够形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识结构框架。因此本文将文献计量和社会网络分析等研究方法引入作物模型研究态势分析中,主要包含以下工作:一是对作物模型和态势分析相关研究的述评。首先介绍了作物模型的相关概念、研究意义以及发展历程,其次对态势分析相关的研究方法应用进行了总结,最后对当前农业信息技术领域中相关方法的应用进行了调研。二是对作物模型研究的分布、计量和合作分析。本研究选取了 SCI-E数据库中所有年份作物模型研究领域的文献作为分析对象。通过文献、机构和作者数的时间分布对该领域研究的生命周期做了划分,此外还发现各国家(机构或作者)在该领域的研究数量和质量差距较大,少数国家(机构或作者)是该研究领域的核心力量,该领域文献主要来源于农业/农学、植物科学、环境科学和计算机科学等学科分类及其期刊。从生产力、影响力、竞争力和活跃度等方面对国家、机构和作者的分析发现,美国、荷兰、澳大利亚和法国每项指标均排在前五位,我国除了影响力稍弱(排名第七位)之外其它指标也均在前五位,相应的机构和作者在各项指标中也排名靠前;对国家、机构和作者的合作分析发现美国、荷兰等重点国家及其机构和作者在国际合作中处于核心地位,我国的相关机构应该加强与重点国家之间的合作。三是对作物模型研究领域的研究主题和热点分析。通过对2006-2015年间高频词的共词和可视化分析,发现近十年作物模型研究主要包括“气候变化”、“土壤”、“水”、“灌溉”、“生长”和“产量”六个方面;对2006-2015年分三个阶段差异关键词的分析发现了近年来作物模型研究的主题演变;对五个重点国家2011-2015年的研究热点对比分析发现各国的总体研究方向一致,但是具体研究对象和内容又因各国气候条件和植被作物等的不同而有所差异。通过本文的研究,理清了文献计量学、社会网络分析、词频统计等方法在态势分析中的应用思路,对作物模型的研究现状分析,有利于科研人员了解该领域的国际研究概况,把握技术的发展趋势甚至发现潜在的合作者,对我国相关部门农业信息技术的发展政策制定也有一定的借鉴意义。