预测作物生产力、分析未来气候变化对农业生产的影响是评价粮食安全的重要内容之一。作物生长模型可为预测粮食产量和评估环境变化影响等提供有力的定量化工具。本研究即以冬小麦为研究对象，在现有小麦生长模型的基础上，研究了区域小麦模型品种参数估算方法，通过耦合GIS技术，建立了可用于区域尺度小麦生育期及生产力预测与评价方法，进一步提出了一种区域气候模型数据修订方法，为作物模型与区域气候模型的结合提供了重要的技术手段，并通过作物模型与区域气候模型有效结合，对未来气候情景下我国主要冬麦区区域小麦生产力及水分利用进行了预测。　　品种参数估算是小麦生长模型区域化应用中的关键技术之一。本研究以小麦生长模型WheatGrow为基础，采用马尔可夫链蒙特卡洛(Markovchainmontecarlo，MCMC)方法，构建了适用于小麦生长模型区域化应用的品种参数估算方法，并研制了区域小麦品种参数估算系统;进一步基于徐州、淮安、石家庄、郑州、潍坊5个生态点1980-2005年小麦生长季的逐日气象资料和实测小麦生育期信息，利用该系统对5个生态点的小麦品种参数进行估算，获得了各品种参数后验概率分布的95％置信区间及区间内各参数的平均值和标准差;进一步根据各品种参数之间的相关关系，在95％置信区间内随机选出了1000套模型参数，对该估算方法的精确度进行了检验。结果表明，各生育期的模拟值与实测值之间表现出较高的吻合度(R2＞0.58，RMSE＜4.4天)。表明基于MCMC的区域小麦品种参数估算方法用于生长模型品种参数的估算具有较高的可靠性，为模型的区域化应用奠定了基础，也为作物生长模型的参数估算提供了有效途径。　　区域小麦生育期的准确预测会直接影响到小麦生长模型的区域化应用的精度和可靠性。为建立一种较优的区域小麦生育期的预测方法，本研究首先采用薄盘样条法(ThinPlateSpline，TPS)对中国主要麦作区各站点逐日气象数据进行空间插值，得到研究区域气象要素表面数据;其次利用TPS方法对各站点历史多年小麦播种期进行空间插值，并将插值后的结果进行多年平均得到研究区域播种期表面数据;进一步将MCMC方法与WheatGrow和CERES-Wheat2个生长模型相结合，利用代表性站点历史多年小麦生育期实测数据，估算出各站点的品种参数，并将其作为各省份的代表性生态型品种参数;最后将生成的气象要素和播种期表面数据以及生态型品种参数等输入到2个模型系统中，并以栅格为单元模拟研究区域的小麦生育期，进一步结合不同站点的历史生育期观测资料，来检验和评价模型区域应用方法的有效性，量化区域生育期模拟结果的不确定性。结果表明，2个模型在区域尺度上的生育期预测效果均比较好，区域尺度上拔节期、抽穗期、成熟期预测值和观测值之间的R2分别高于0.85、0.85和0.82，RMSE分别低于9.6、7.8和6.5天，RMSD分别低于5.1、4.4和4.8天。另外，WheatGrow模型对抽穗期和成熟期区域预测的准确度略高于CERES-Wheat,但由品种参数导致的区域模拟结果的不确定性也相对较高。　　利用生长模型和GIS模拟冬小麦主产区生产潜力，以揭示影响区域冬小麦生产的限制因子，可为制定提高区域小麦生产潜力策略提供有力的依据。本研究利用GIS将气象、土壤、品种、栽培管理措施插值叠加生成栅格分辨率为0.1°×0.1°区域均质栅格，利用WheatGrow和CERES-Wheat2个小麦生长模型分别模拟各栅格的光温生产潜力和气候生产潜力。结果表明，2个模型的模拟结果在空间分布上基本一致，模型预测的光温生产潜力从南到北呈逐渐增加趋势，从西向东呈逐渐增加趋势;气候生产潜力则从南向北呈降低的趋势，从西向东呈增加的趋势。光温、气候生产潜力产量差由南向北逐渐增加，其中光温生产潜力与累积日照时数空间分布基本一致，气候生产潜力与累积降雨/累积潜在蒸散(P/PET)空间分布基本一致，2个模型的光温、气候生产潜力产量差与降雨/潜在蒸散呈负相关关系，相关系数分别为-0.59和-0.80。在假设自动灌溉的情景下，2个模型模拟冬小麦主产区的最低灌溉量的空间分布与产量差的空间分布较为一致，相关系数分别为0.57和0.77。基于模拟模型与GIS相结合的生产潜力研究方法，可对我国冬小麦主产区光温、气候生产潜力及限制因子进行模拟预测与分析，也可为我国冬小麦生产策略的制定和农业水资源的再分配提供了科学依据。　　建立一种区域气候模型数据的修订方法，可为作物模型与气候模型相结合及未来气候情景模拟提供技术支持。选取徐州、淮安、郑州、潍坊、石家庄5个小麦生态点，利用各地点1960～1993年的历史气象数据，对区域气候模型RegCM3所生成的1994-2010年降雨量、降雨频率、太阳辐射、最高气温、最低气温等逐日气象要素进行修订;进一步分别将修订前后的RegCM3逐日气象数据、实际观测的逐日气象数据输入WheatGrow模型进行小麦产量的模拟，通过比较模拟产量和实测产量之间的误差，来对区域气候模型数据修订方法进行检验和评价。结果表明，与修订前的RegCM3数据相比，修订后5个生态点1994-2010年的逐月降雨量、温度、太阳辐射等气象要素参数以及逐日降雨量、温度、太阳辐射等数据的概率分布，与实际观测数据更加吻合，尤其是RegCM3生成数据中的极端高温和高频率降水得到了较好的修正。另外，基于修订后RegCM3逐日气象数据在5个生态点的WheatGrow模拟产量与实测产量之间的决定系数达0.72，标准根均方差为10.5％，均优于利用原始RegCM3数据的模拟结果。表明修订后的RegCM3逐日气象数据，可以作为作物模型的可靠输入数据，用于预测和评价未来气候条件下的区域小麦生产力。　　将高分辨率全球气候模型CSIRO-Mk3.5与小麦生长模型WheatGrow相结合，通过对气象数据的降尺度、播期数据的栅格化、品种参数的区域化估算、土壤数据的矢量化转换等处理，利用GIS将中国主要麦作区的气象、土壤、品种、管理措施叠加生成栅格分辨率为0.1°×0.1°区域均质栅格，对各栅格的小麦生产力进行了模拟预测。情景模拟结果显示，2030s、2050s、2070s年代的小麦开花期与2000s年代相比，各省的小麦开花期逐渐提前，灌浆期变化不显著。雨养条件下，秦岭、淮河以北（北方地区）的小麦减产，秦岭、淮河以南（南方地区）小麦则增产。在充分灌溉条件下，小麦主产区的大部分区域产量呈增加趋势，其中在山西、河北、陕西、山东4个北方省份的小麦产量增加更为明显。小麦生育期内累积蒸散量(ET)空间分布规律与小麦产量分布特征基本一致。小麦灌溉水分利用效率在山东西部、河南北部、山西和陕西北部以及四川南部地区有所降低，而在其他大部分地区表现增高。气候模型与生长模型相结合可有效分析由气候变化引起的区域小麦生产力空间变异，为我国冬小麦主产区未来生产策略的制定和农业水资源的再分配提供了科学依据。