作物生长模拟模型和管理决策支持系统是信息农业和数字农业研究与应用的核心与典范。作物生长模拟模型具有系统综合和动态预测的功能，但至今尚缺乏对作物品质形成过程的定量模拟，基于模拟模型的作物管理决策支持系统能够通过模拟试验，实现系统管理的策略分析和方案评估。本研究以棉花为研究对象，在本实验室已有棉花生长发育和产量品质形成模拟模型的基础上，运用系统分析原理和数学建模技术，综合了棉花器官建成与蕾铃脱落、棉铃干物质积累分配、纤维品质的形成与环境因子的动态关系，建立了基于棉花生理发育时间（PDT）的生育期模拟模型、基于生理生态过程的棉花器官建成和蕾铃脱落模拟模型、单铃干物质积累分配模拟模型、纤维品质时空分布模拟模型。应用面向对象的程序设计与软构件技术，在Visual C++平台上构建了综合性与构件化的棉花生长发育和产量品质形成的模拟系统；进一步运用决策支持技术，结合基于不同目标的模拟试验与策略分析，研制了具有辅助决策功能的基于生长模型的棉花管理决策支持系统。研究结果为当今数字化农作系统的开发提供了基本框架，也为建立其它作物管理决策支持系统提供了开发模式。具体研究结果如下：（1）系统分析了不同肥料、不同密度试验棉花生育与环境因素之间的动态关系，综合考虑了热效应（RTE）、光周期效应（RPE）、品种早熟性（VE），建立了以PDT为驱动变量的棉花生育期模拟模型；在充分考虑氮素营养、土壤水分胁迫、DPC调控等对棉花生育的影响基础上，构建了棉花器官建成和蕾铃脱落模拟模型。利用不同年份、品种和播期的试验资料对上述模型进行了检验。结果表明，棉花生育期模拟值与观测值间的均方差根（RMSE）为0.80～1.65，吻合度较好，精度较高；叶片数、株高、果枝数、果节数、脱落数、成铃数的模拟值与观察值间的RMSE值分别为0.36叶、1.11cm、0.57台、2.87个、1.00个、0.59个，模拟误差小于3％，具有较高的模拟精度，适应性较好。（2）在系统分析不同基因型、施肥量、开花期棉铃干物质积累与分配动态规律的基础上，以RTE为驱动变量，在综合考虑了氮素营养、水分胁迫、同化物供需比等对棉铃的生长发育主要影响因子的前提下，建立了基于RTE的棉花单铃干物质积累分配的分期动态模型；模拟检验结果显示，棉花四桃（伏前桃、伏桃、早秋桃、晚秋桃）单铃、籽棉、纤维干物质积累的RMSE值分别为0.1767～0.5659、0.0725～0.5279、0.0613～0.2634g，而单一综合模拟模型的RMSE值超过或接近分期模拟模型相对应的RMSE值的上限。因此，分期模拟棉铃干物质的积累与分配比单一综合模拟模型预测效果要准确、可靠。（3）在系统分析棉花花铃期的温度、光照、水分胁迫、氮素营养等主要因子对棉花纤维品质影响的基础上，量化了棉花品种、棉株空间不同枝节和花铃期的日均温、光照长度、土壤含水量、棉株含氮率对棉花纤维品质指标形成的影响，并结合已有的棉花纤维品质指标的生态模型，构建了机理性较强的预测纤维长度、比强度、麦克隆值、长度整齐度的单一纤维品质指标的时空分布模型和综合模型，利用不同年份、品种类型、生态区域、肥水管理条件下的试验资料对棉花纤维品质指标的时空分布模型进行了检验。检验结果表明，纤维长度、比强度、麦克隆值、长度整齐度的RMSE值，在时间分布模型中分别为0.15mm、0.29cN·tex^-1、0.18和0.36，在空间分布模型中分别为0.22mm、0.60cN·tex^-1和0.15和0.86，与实际观察值间的误差皆小于5％，说明模型具有较好的预测性、通用性和准确性。（4）以棉花生长发育为主线，采用面向对象的程序设计和软构件技术，结合气象数据生成模型和品种参数调试模型，构建了机理性和解释性较强的棉花生长模拟模型（CottonGrow）及棉花生长模拟系统（CGSS）。该系统主要包括生育进程、器官建成及形态发生、光合生产、物质分配、水分和养分平衡、产量与品质形成等模块，可以定量预测不同生态环境、生产条件和品种类型下的棉花生长发育过程和生产力形成动态。（5）在构建棉花生长模拟系统的基础上，结合基于不同目标的模拟试验及基于模型结果的策略分析评价模型，并充分利用软构件的语言无关性、可重性、简便快捷的系统维护机制等特点，在VC++与VB平台上构建了机理性、通用性、应用性等较强的棉花管理决策支持系统（GMDSSCM），实现了模型的预测功能、决策支持功能和人机交互技术的有机耦合，可以为不同生态环境、生产条件和品种类型推荐适宜的棉花生产管理方案。GMDSSCM成功的研制，为今后数字棉作系统的研制奠定了基础。