目前智慧農業在設施栽培的發展多聚焦於環境數據之監測與收集，較缺乏後續之加值應用，且國外發展之作物模式常因栽培模式及品種的條件差異，難以直接應用於國內溫室慣行栽培。本技術以經典 TOMGRO 模式為基礎，導入農業試驗所累積多年之非停心型大果番茄生長與環境參數進行方程式調校，並跨年度於不同溫室與品種完成準確度驗證。本程式由 Python 撰寫而成，使用者僅需依照格式輸入模擬期間之溫度及光度，即可精準模擬番茄每日的主幹節數、葉面積指數、掛果量與產量，將環境數據加值轉化為高彈性的數位化栽培管理決策工具，極具產業實用價值。