本文针对我国粮食安全中粮食估产问题,选择我国粮食主产区之一的黄淮海平原为研究区域,以提高冬小麦产量估测精度与技术水平为日标,探索利用作物生长模型与空间信息技术结合进行区域作物产量估计的技术方法. 本文首先综述分析各类作物估产方法.综合考虑农业生产的独特性和不同估产方法的优缺点,本文最终选取作物生长模拟模型估产方法.由于EPIC(Erosion Productivity Impact Calculator)模型较准确模拟了作物生长的全过程并考虑了其它因素对作物牛长的影响,而且其估产具有较高的精度,本文探讨了其应用于黄淮海平原冬小麦产量估计的可行性.其次对研究区域的选择本着单点研究的基础向区域研究拓展的思路,选取具有较好研究基础的河北栾城作为单点模型校准的试验区,选取具有良好空问数据基础的河北石衡邢试验区为区域试验区.在单点模型校准研究中,首先对EPIC模型进行模型校正,实现模型的本地化;接着根据实测产量数据,对模型进行了参数校准、部分参数的灵敏度分析等工作;然后对EPIC模型进行了空间化,使其能够应用于大区域估产的研究中;在区域模型应用研究中,探讨了EPIC模型应用于黄淮海平原冬小麦产量估计的可行性.主要结论如下: EPIC模型能够很好地模拟栾城生态实验站冬麦长势和产量.10年预测平均产量要比10年实测平均产量要低0.05t/ha,相对误差为0.74﹪,各年的相对误差在.5.8﹪～2.9~/0之问变化.预测产量的均方根误差(RMSE)为0.18t/ha,达到实测产量平均值(6.72t/ha)的2.68﹪,这个误差范围要低于EPIC模型通常误差范围之内(15﹪).模拟产量和实测产量两者之间的决定系数R<2>为0.8433.较准确的能量一生物量转换因子、收获指数、潜热等参数或者温度、太阳辐射等输入数据有利于提高模型最终的模拟精度.模型模拟最终精度值受田问管理文件的影响较大.对于区域作物产量估计时最终模拟的决定系数R<2>,考虑了田问管理数据存在地区差异时的值要比没有考虑田问管理数据存在地区差异时的值高,两者分别为0.4596和0.0001.当模型需要的数据均为实测数据的时候,EPIC模型能够很好地应用于黄淮海平原冬小麦产量估计. 本文对作物生长模型本身、作物模型和遥感信息结合等方面进行了探讨,获得了一些初步结论.但是由于本研究涉及的方而较多,限于资料和时问的相对缺乏、方法上不足,还存在一些问题有待于下一步深入探讨.如模型对气象数据的模拟、模型对越冬期作物生长的模拟、遥感数据与作物模型尺度转换和空间匹配、模型中更多参数遥感数据反演等.