农业植被净初级生产力代表了农田生态系统固定大气CO₂的能力，是陆地生态系统碳循环的重要组成部分。并且由于其对农业管理的强烈依赖性使之区别于其它植被成为人们研究陆地碳循环的重点与难点。为了研究国家尺度的农业植被净初级生产力及预测其演变规律，也为农业管理的调整提供对策及依据，本研究对中国农业植被净初级生产力进行了分析和模拟。 以业已建成的稻麦作物净初级生产力模型为基本框架，建立了一个具有普适性的中国农业植被净初级生产力模型（Crop-C）。Crop-C的模拟对象为占我国农作物总播种面积2／3的水稻、小麦、玉米、棉花、油菜和大豆。该模型包括2个主要功能模块：光合作用和呼吸作用；土壤—作物系统氮素运移。前者综合考虑了环境因子和氮素的影响，后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放。 研究选取了关键的输入参数（大气CO₂浓度、辐射、温度、降水、土壤全氮含量和施氮量）进行模型灵敏度分析。分析表明，在输入参数变化±10％时，Crop-C对6个主要输入参数响应的敏感性依次为温度＞光合有效辐射＞大气CO₂浓度＞土壤全氮含量＞施氮量＞降水。模型分析表明，气候变暖将降低作物净初级生产力。 利用我国若干代表性区域6种主要作物（水稻、小麦、玉米、棉花、大豆、油菜）生产力的田间试验及统计数据，对中国农业植被净初级生产力模型Crop-C进行了验证。结果表明，该模型能利用常规的气象和土壤资料、化肥氮施用量等资料较好地模拟我国6种作物主产区的净初级生产力，模拟值与观测值的相关系数（R²）为0.76（n=786）。 利用GIS技术能够将所有类型（统计数据、点分布数据、等值线数据以及多边形数据）的模型参数都能转换为空间数据集，从而实现模型的完全区域化运行。不同于通常采用的不规则多边形（如行政区划）空间划分方案，规则的栅格空间划分方案能够更加充分地体现模型参数的空间变异性。因此本研究的数据转化采用10km×10km的栅格至间化划分方案，在统一的空间框架控制下，通过GIS等的空间分析与处理技术将不同类型的模型输入数据（气象数据、土壤数据、作物信息及农业管理信息等）转化为统一的空间栅格格式，作为模型区域化扩展的参数空间数据库。 将Crop-C模型与GIS空间数据库耦合，估计了1980～2000年中国农业植被净初级生产力。模拟结果表明，自1980年以来，中国农业植被净初级生产力呈增加趋势，从1980年的472.9Tg C增加到2000年的607.2Tg C。经分析上升趋势主要取决于化肥氮施用量的逐年增加，同时由于气象因素影响使增长过程中有一些波动。从模拟的空间格局来看，农业植被生产力的高值区主要分布在华东及华南沿海地带，这与当地的复种指