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水足迹是重要的农业用水评价指标。传统的作物生产水足迹研究方法在作物产量的估算中多直接引用统计年鉴中单位面积籽粒产量数据。统计年鉴的产量数据是灌区和雨养区作物种植面积的加权平均,灌区的作物产量数据可以从灌区管理局等途径获取,但是不灌溉条件下作物产量数据很少被统计,因此这一算法产生的误差会随着区域的尺度增大而增大,同时统计年鉴中数据本身还会出现缺失和不完整的情况。传统水足迹研究中将作物耗水与作物的生长过程独立计算,没有将作物生长和水分的动态关系予以考虑,忽略环境因素和作物水分供需关系。传统水足迹研究中的产量数据为历史统计数据,导致传统水足迹研究案例多为历史年份中的作物生产水足迹的量化分析,而且传统方法也无法预测未来气候变化条件下的作物生产水足迹的变化。本研究通过陕西杨凌和长武两个地区冬小麦大田试验估算关中平原和渭北旱塬冬小麦代表性品种遗传参数,通过HWSD（Harmonized World Soil Database,HWSD）数据集估算关中地区土壤剖面参数,通过相关统计数据估算灌水量等田间管理数据,基于关中地区43个气象站点2001-2015年和RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5,RCP4.5）、RCP8.5（Representative Concentration Pathway 8.5,RCP8.5）情景下关中地区46个气象站点2021-2050年气象数据,应用CERES-Wheat（Crop-Environment Resource Synthesis Wheat）模型估算关中地区2001-2015和2021-2050年冬小麦生产水足迹、蓝水足迹、绿水足迹,并用Man-Kendall趋势检验方法和R语言空间可视化方法研究该地区冬小麦生产水足迹、蓝水足迹、绿水足迹的时空演变趋势。主要结论如下:（1）基于站点数据集的CERES-Wheat区域模拟评价,CERES-Wheat模型可以较为准确地模拟该地区冬小麦的开花期和成熟期。开花期模拟值和观测值间的RRMSE为3.7%,成熟期模拟值和观测值间的RRMSE为3.2%;尽管产量与历史统计数据差较大,但与农户调研数据、区试试验报告数据较接近。（2）关中地区2001-2015年冬小麦生产水足迹平均值空间分布在0.4-1 m3 kg-1之间,低值(0.4-0.6 m3 kg-1)主要分布在关中平原地区;其中冬小麦生产绿水足迹平均值空间分布在0.3-1 m3 kg-1之间;冬小麦生产蓝水足迹主要分布在关中平原地区,地区空间分布在0.15-0.35 m3 kg-1之间,占该地区生产水足迹比值约为30%-50%。渭北旱塬地区冬小麦生产绿水足迹高于关中平原地区。（3）关中地区2001-2015年间冬小麦产量、其耗水量的变化的趋势主要呈现东西差异,该时段内冬小麦产量、其耗水量为增加趋势的地区为关中西部,减小的地区为关中东部,但无显著的变化趋势。关中地区的冬小麦生产水足迹的变化趋势地区间呈现南北差异,关中灌区的东部为减小趋势。然而生产水足迹的组成之间差异明显,灌溉区冬小麦生产蓝水足迹主要为显著减小趋势,而部分灌溉区的冬小麦生产绿水足迹有显著增加趋势。（4）渭北旱塬地区冬小麦生育期天数平均减少1.3 d,开花期提前1.6 d。而关中平原地区,生育期天数将会增加,且RCP4.5情景下增加的天数更大。RCP4.5和RCP8.5情景下关中地区冬小麦产量将平均增加310 kg hm-2。（5）就该地区模拟物候期、产量和耗水量而言,相对关中平原地区,气候变化对渭北旱塬地区负效应更大。相对历史平均,气候变化可能会导致关中地区冬小麦耗水量、生产水足迹、生产绿水足迹分别增加20.15 mm、0.1-0.2 m3 kg-1、0.1-0.2 m3 kg-1,而且在关中西部这种影响更大。