为了理解大气－植被－土壤连续体的表层系统的物质、能量、信息循环，可以通过两个途径理解：实验和数学模拟。当然，实验是模拟的基础，数学模拟是物理、化学、生物机制的理论化，或者是数学语言来定量描述这些过程。为什么要模拟呢？模拟的目的就是为了预测，这也是模型的终极目标。不能有预测作用，数学模型的构建也就黯然失色了。

       关于大气－植被－土壤连续体的模型，目前出现的类别有：陆面过程模型、水文模型、作物模型、生物地球化学模型等。这些模型侧重点不同，但有其共性。也就是都是大气－植被－土壤这样三个圈层的相互作用。

       从单个圈层来看，大气圈包含了大阳能量的复杂能量传输过程。地球的辐射特征和地球公转轨道、黄赤交角、日地距离有关。这些因素给产生了地球表层的理论能量分布。但是地表的复杂性，如海陆因素、海拔、地表植被特征把这种理论的能量分布打破了。出现了洋流，季风、地带性气候；而对于植物圈而言，最重要的是植物的光合作用和呼吸作用。光合作用是地球表层能量转换成物质的第一来源。刻画这光合作用的模型，是大气－植被－土壤圈层模型最重要的部分之一；对于土壤圈，它为植物提供了水分和养分。土壤本身也有复杂的能力物质循环。土壤的水分运动、有机质的分解、氮的运动、微生物过程。大气－植被－土壤圈模型需要把这些单圈层的过程描述清楚。其次，也要把三个圈层的过程耦合起来，构成一个系统。

       以作物模型为例，它的侧重点是各种作物，作物的生长过程主要有：生育期发育、光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质分配、根茎叶的形成、叶面积的生长、根的生长、籽粒形成、土壤蒸发、土壤吸水、土壤水分运动、氮素等养分的运动等等。基本上所有的作物模型都有这些过程，只是每种作物模型在不同的过程描述的详略程度不一样，或者构建的公式不一样。

       构建模型一定要了解模型的目的。究竟用它来干什么。模型只是一个工具，用它来解决你自己的问题，才是模型的真正有价值的地方。作物模型可以用来做气候变化对作物的影响评估，可以用来农田水资源管理，也可以用来优化耕作制度设计、也可以用来产量估算等等。不同的目的，侧重点不一样，需要的模型难易程度也可以不一样。

        对于模型的研究可以分为二个方向：模型理论方面和应用方面。应用方面就上述提到的，用模型来解决实际的问题，而模型的理论方面，就包括了模型的构建、模型的比较、模型的优化。

         从事SPAC模型研究，需要对大气－植被－土壤各个物理、化学、生物机制的理解。也要具备对物理、化学、生物过程的数学语言描述能力，也就是建模的能力。其次，需要熟练掌握一门计算机语言，例如FORTRAN，很多模型都是用FORTRAN语言写的，例如比较老的模型，如SIB2，WOFOST等。精通了SPAC模型的一种以后，再去熟悉其它的模型就很简单了，因为原理都是差不多的。

       做模型研究，也不能为了模型而模型，最重要的一点还是科学问题，对科学问题的把握才是科学研究的根本，也许是建模的终极目标。