Ван Дин и Абрамски выпустили аналитический обзор литературы по моделям сельскохозяйственных систем. Большинство сельскохозяйственных моделей — это либо имитационные (дифференциальные, разностные, алгебраические, матричные уравнения), либо оптимизационные (линейное, нелинейное, динамическое программирование) модели.
Имитационный и оптимизационный подходы редко сочетаются в рамках одной модели, кроме того, существует тенденция разделять между собой биологические процессы и процессы принятия решений. Модели естественных экосистем могут описывать большинство потоков между компонентами с помощью переменных состояния с постоянными коэффициентами, модели же агроэкосистем должны предусматривать возможность внезапных изменений не только в коэффициентах, значения которых влияют на функцию системы, но и в структуре системы, когда какой-то компонент полностью выпадает из нее (например, уборка урожая или продажа скота).
Клаймер, обсуждая следующее поколение моделей в экологии, отмечает, что человек всегда оказывается включенным в модель сельскохозяйственной экосистемы как экзогенная сущность или как непрерывная вынуждающая функция, а не как компонент. В связи с этим Клаймер советует включать человека «в каждую экосистему, если она моделируется для решения прикладной задачи». Если бы этому совету последовали, то сразу стало бы очевидным полное отсутствие проверенных гипотез типа детерминант — решение.
Представляется, что модели агроэкосистем как минимум должны включать в себя управляющие решения. По Одуму, это можно сделать достаточно просто, комбинируя дифференциальные уравнения, которые имитируют материальные и энергетические процессы, и логические цепочки, которые имитируют информационные процессы. Используя такой подход, коэффициент можно изменять, когда вынуждающая функция или переменная состояния (или их комбинация) удовлетворяет определенным критериям. Проблема, повторим еще раз, заключается в отсутствии проверенных гипотез относительно того, как детерминанты влияют на выбор того или иного решения. Каков должен быть уровень фактора среды, сельскохозяйственных ресурсов, потребностей домашнего хозяйства, состояния других экосистем или переменной состояния, чтобы выбор однозначно пал на определенное решение? В модели, задача которой — пусть даже только приступить к имитации действительности, логическая цепочка должна предусматривать возможность принятия управляющих решений, побуждаемых любым (или комбинацией) из этих пяти типов детерминантов.
В модели агроэкосистемы, специализируемой на выращивании бобовых, кукурузы и маниока, решение о том, когда приступать к прополке сорняков, принимается по формуле «в течение времени после сева». Однако в процессе контроля адекватности модели с использованием данных среды с повышенной плотностью сорняков неожиданно стало очевидным, что количество сорняков (состояние агроэкосистемы) должно определять и срок их уничтожения, в противном случае в соревновании с сорняками культуру ожидает полное поражение. На практике фермеры принимают решение о необходимости и времени проведения прополки, руководствуясь данными о развитии посева, его засоренности, доступности почвенной влаги. Гипотеза о том, как эти факторы связаны с управляющим решением, должна быть выдвинута и проверена до того, как ее включат в модель агроэкосистемы.