La prédiction de la productivité de toute culture au cours d'une saison a une importance économique très importante pour un pays. Pour améliorer le rendement du riz, les informations sur les pratiques de gestion appropriées augmentent rapidement. La génération de nouvelles données par les méthodes de recherche agronomique est insuffisante et prend beaucoup de temps pour répondre à ces besoins. C'est important pour un pays comme l'Inde, où la productivité des cultures à n'importe quelle saison peut varier considérablement en fonction des conditions météorologiques de cette saison. Ces dernières années, plusieurs modèles de simulation de la croissance dynamique des cultures ont été développés pour aider à un tel processus de prédiction. La précision des modèles de prédiction et leur sensibilité permettent également de corriger le tir à mi-parcours, de sorte que l'agriculteur peut adopter une mesure pour éviter toute baisse de la production potentielle de toute culture. L'objectif principal d'un modèle de simulation des cultures est d'estimer la production agricole, l'utilisation des ressources et l'impact environnemental en fonction des conditions météorologiques et pédologiques locales et de la gestion des cultures. Les modèles de systèmes agricoles ont un potentiel inexploité pour aider la recherche agricole et le transfert de technologie au 21ème siècle.