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小麦是我国主要的粮食作物之一，在农业生产和国民经济中占有重要地位。全球气候变暖背景下，冬小麦季干旱频发，自然降雨不能满足冬小麦的正常生长需求，严重威胁着冬小麦的安全生产。应对气候变化下的冬小麦生产，主要通过改变作物的耕作制度和方式，繁育抗逆新品种、提高小麦生产潜力等多种方式来提高小麦的产量。
农业系统模型作为农业生产中对作物优化管理的重要工具，由于系统模型的模拟过程较复杂，作物参数众多，所以模型的校正及验证工作是模型研究的重点和难点。大田试验于2016-2018年冬小麦生长季，在山东省胶州市青岛农业大学胶州现代农业示范园开展，供试小麦品种为临麦4号、烟农999、菏麦19、济麦23、洲元9369。通过RZWQM-CERES模型对试验数据进行校正、验证和优化，模拟冬小麦产量和土壤水分，并重点分析和评价模型在胶州地区的模拟效果，通过模型校正的作物参数对不同历史气候条件下不同冬小麦品种的产量及产量构成要素进行模拟，评价不同冬小麦品种的适应性。
试验研究结果表明：
2017年模型校正土壤深度0-20cm土壤含水量RMSE=0.05%，MRE=-12.81%，R2=0.78。2018年模型校正土壤深度0-30cm土壤含水量RMSE=0.04%，MRE=15.91%，R2=0.72；30-60cm土壤含水量RMSE=0.03%，MRE=8.11%，R2=0.74；60-90cm土壤含水量RMSE=0.04，MRE=11.42%，R2=0.84。2018年模型校正的土壤深度0-90cm土壤贮水量RMSE=2.80cm，MRE=11.10%，R2=0.91。
2017年模型验证土壤含水量(0-20 cm)RMSE=0.04%，MRE=-12.12%，R2=0.79。2018年模型验证土壤深度0-30cm土壤含水量RMSE=0.07%，MRE=42.27%，R2=0.97；30-60cm土壤含水量RMSE=0.03%，MRE=7.18%，R2=0.75；60-90cm土壤含水量RMSE=0.04%，MRE=11.5%，R2=0.80。2018年模型验证的土壤深度0-90cm土壤贮水量RMSE=2.60cm，MRE=10.25%，R2=0.91。
2017年各冬小麦品种模型校正实测产量与模拟产量RMSE=522.7kg·hm-2，MRE=-6.30%，R2=1.00；模型验证的实测产量与模拟产量RMSE=560.6kg·hm-2，MRE=-4.55%，R2=0.99。
2018年各冬小麦品种产量模型校正实测产量与模拟产量RMSE=666.4kg·hm-2，MRE=3.65%，R2=1.00；模型验证的实测产量与模拟产量RMSE=1217.9kg·hm-2，MRE=2.13%，R2=0.64。
通过RZWQM-CERES模型模拟校正以及验证供试冬小麦品种的产量，结果表明两年不同气候条件下产量的实测值与模拟值相差较小，模拟效果相对较好，说明RZWQM-CERES模型可以较好地模拟不同冬小麦品种的产量。
通过试验测定的作物参数为基础，模拟1970-2009年40年不同气候条件下五个冬小麦品种的40年产量，2017年作物参数模拟结果显示5个冬小麦品种的产量由高至低为：洲元9369＞济麦23＞临麦4号＞菏麦19＞烟农999，变异系数由大至小为：烟农999＞济麦23＞临麦4号＞洲元9369＞菏麦19。其中，菏麦19的变异系数最小为11.81，但产量表现相对较低；烟农999的变异系数最大，产量最低。2018年作物参数模拟结果显示5个冬小麦品种的变异系数由大至小为：烟农999＞济麦23＞菏麦19＞洲元9369＞临麦4号，各小麦品种之间产量差异不显著，其中，临麦4号的变异系数较小，产量相对较高，品种表现较稳定，烟农999变异系数较高，产量相对较低。
综上，通过RZWQM-CERES模型模拟结果可以作为胶州地区模拟和分析土壤水分对冬小麦产量影响的有效工具。本文研究结果表明：(1)RZWQM-CERES模型能够较好地模拟不同冬小麦品种的产量及产量差异。(2)通过RZWQM-CERES模型校正的两年各冬小麦品种的作物参数，模型校正结果表明各冬小麦品种之间作物参数差异不明显，其中，春化作用特性(PIV)、光周期特性(PID)、灌浆期特性(P5)、出叶间隔特性(PHINT)优化作物的生长和发育时期，籽粒数特性(G1)、潜在灌浆速率(G2)、花期潜在单茎穗重(G3)优化作物的产量和生物量的模拟效果。(3)利用多年气象资料对供试冬小麦品种进行品种适应性评价，模拟结果表明模型对不同冬小麦品种的产量模拟效果较好，但由于不同年份之间气候的变化不确定性和无规律性，导致模型模拟冬小麦品种的长期适应性结果与短期试验结果不一致。
农业系统模型作为农业生产中对作物优化管理的重要工具，由于系统模型的模拟过程较复杂，作物参数众多，所以模型的校正及验证工作是模型研究的重点和难点。大田试验于2016-2018年冬小麦生长季，在山东省胶州市青岛农业大学胶州现代农业示范园开展，供试小麦品种为临麦4号、烟农999、菏麦19、济麦23、洲元9369。通过RZWQM-CERES模型对试验数据进行校正、验证和优化，模拟冬小麦产量和土壤水分，并重点分析和评价模型在胶州地区的模拟效果，通过模型校正的作物参数对不同历史气候条件下不同冬小麦品种的产量及产量构成要素进行模拟，评价不同冬小麦品种的适应性。
试验研究结果表明：
2017年模型校正土壤深度0-20cm土壤含水量RMSE=0.05%，MRE=-12.81%，R2=0.78。2018年模型校正土壤深度0-30cm土壤含水量RMSE=0.04%，MRE=15.91%，R2=0.72；30-60cm土壤含水量RMSE=0.03%，MRE=8.11%，R2=0.74；60-90cm土壤含水量RMSE=0.04，MRE=11.42%，R2=0.84。2018年模型校正的土壤深度0-90cm土壤贮水量RMSE=2.80cm，MRE=11.10%，R2=0.91。
2017年模型验证土壤含水量(0-20 cm)RMSE=0.04%，MRE=-12.12%，R2=0.79。2018年模型验证土壤深度0-30cm土壤含水量RMSE=0.07%，MRE=42.27%，R2=0.97；30-60cm土壤含水量RMSE=0.03%，MRE=7.18%，R2=0.75；60-90cm土壤含水量RMSE=0.04%，MRE=11.5%，R2=0.80。2018年模型验证的土壤深度0-90cm土壤贮水量RMSE=2.60cm，MRE=10.25%，R2=0.91。
2017年各冬小麦品种模型校正实测产量与模拟产量RMSE=522.7kg·hm-2，MRE=-6.30%，R2=1.00；模型验证的实测产量与模拟产量RMSE=560.6kg·hm-2，MRE=-4.55%，R2=0.99。
2018年各冬小麦品种产量模型校正实测产量与模拟产量RMSE=666.4kg·hm-2，MRE=3.65%，R2=1.00；模型验证的实测产量与模拟产量RMSE=1217.9kg·hm-2，MRE=2.13%，R2=0.64。
通过RZWQM-CERES模型模拟校正以及验证供试冬小麦品种的产量，结果表明两年不同气候条件下产量的实测值与模拟值相差较小，模拟效果相对较好，说明RZWQM-CERES模型可以较好地模拟不同冬小麦品种的产量。
通过试验测定的作物参数为基础，模拟1970-2009年40年不同气候条件下五个冬小麦品种的40年产量，2017年作物参数模拟结果显示5个冬小麦品种的产量由高至低为：洲元9369＞济麦23＞临麦4号＞菏麦19＞烟农999，变异系数由大至小为：烟农999＞济麦23＞临麦4号＞洲元9369＞菏麦19。其中，菏麦19的变异系数最小为11.81，但产量表现相对较低；烟农999的变异系数最大，产量最低。2018年作物参数模拟结果显示5个冬小麦品种的变异系数由大至小为：烟农999＞济麦23＞菏麦19＞洲元9369＞临麦4号，各小麦品种之间产量差异不显著，其中，临麦4号的变异系数较小，产量相对较高，品种表现较稳定，烟农999变异系数较高，产量相对较低。
综上，通过RZWQM-CERES模型模拟结果可以作为胶州地区模拟和分析土壤水分对冬小麦产量影响的有效工具。本文研究结果表明：(1)RZWQM-CERES模型能够较好地模拟不同冬小麦品种的产量及产量差异。(2)通过RZWQM-CERES模型校正的两年各冬小麦品种的作物参数，模型校正结果表明各冬小麦品种之间作物参数差异不明显，其中，春化作用特性(PIV)、光周期特性(PID)、灌浆期特性(P5)、出叶间隔特性(PHINT)优化作物的生长和发育时期，籽粒数特性(G1)、潜在灌浆速率(G2)、花期潜在单茎穗重(G3)优化作物的产量和生物量的模拟效果。(3)利用多年气象资料对供试冬小麦品种进行品种适应性评价，模拟结果表明模型对不同冬小麦品种的产量模拟效果较好，但由于不同年份之间气候的变化不确定性和无规律性，导致模型模拟冬小麦品种的长期适应性结果与短期试验结果不一致。