充分理解作物基因型、环境和管理措施及其互作效应对作物产量的影响不仅对评价不同环境条件下作物基因型的产量表现有重要意义,还可以指导如何根据目标环境特点选择适宜的高产作物品种,同时可以从育种的角度出发评价不同品种特性改良对产量的贡献。应用田间试验的方法调查基因型×环境×管理措施互作效应对产量的影响需要耗费大量的人力物力及时间,而作物生长模型可以充分考虑环境和管理措施的互作影响并大大节约成本,正逐步成为一种有效的工具用以开展相关研究。作物生长模型应用前必须经过充分的校正和验证,尽管其已被广泛应用于各研究领域,但由模型参数化过程造成的作物发育期和产量模拟的不确定性仍未可知,利用怎样的观测数据能够保证模型得到充分有效的校正也尚未明确。本文以我国长江流域冬油菜和北方地区春油菜为研究对象,利用12个油菜品种、86个生长季的田间试验观测数据,首先通过贝叶斯优化的方法对APSIM-Canola模型的发育期参数和生长参数进行优化调参。利用参数的分布特征和相关关系评估模型参数的多参同效现象及其导致的模拟不确定性。通过比较不同调参方案对模型模拟误差的影响,明确作物生长模型的有效调参数据和方法。然后利用充分校准的APSIM-Canola模型,模拟分析不同气候条件下基因型×环境×管理措施及其互作效应对油菜产量提升的贡献。主要的研究结果如下:(1)APSIM-Canola模型的品种发育期参数具有显著的多参同效现象,即不同的品种发育期参数组合可得到相似的模拟结果,这种现象主要是由于缺乏实际的观测信息来区分油菜发育期中对春化敏感和光周期敏感的两个发育阶段造成的。尽管如此,模型仍然能准确模拟不同环境下油菜的发育期变化,且发育期参数的多参同效现象对产量模拟的影响也很小。APIMS-Canola模型能够利用3个生理参数表征不同品种发育期特性的差异,即春化敏感参数、光周期敏感参数和完成灌浆期所需的积温。(2)理想的模型品种参数应该是唯一且稳定的,而利用同一环境或相似环境条件下获取的田间观测数据对模型进行调参,确定的模型生长参数具有显著的多参同效现象,且这种现象对模型验证造成很大的不确定性。研究表明最有效的模型调参数据是利用不同气候条件下的观测数据(至少两个气候差异明显的生长季),特别是利用作物生长动态的观测值对模型进行调参,可以显著降低多参同效的影响,提高模型模拟的精度。(3)对于当前的油菜品种,考虑各区的水分供应条件,北方旱作农区模拟的雨养潜在产量、长江上游地区模拟的灌溉潜在产量和长江中下游地区模拟的雨养潜在产量分别是1.1 t ha-1、6.4 t ha-1和4.8t ha-1,与近五年平均的县级统计产量的产量差分别是0.4t ha-1,4.3 t ha-1和3.0t ha-1。选用延长灌浆时间20%的冬油菜品种可以使潜在产量增加10%。在水分充足的长江流域地区,将光能利用率增加20%,则会使潜在产量提高10%—20%,但这种特性的改良在北方旱作农区没有影响。在北方旱作农区品种蒸腾效率增加20%会使油菜产量增加30%,但是对水分充足的长江流域油菜产量无显著影响。无论在何种气候条件下,提高收获指数20%均可使油菜潜在产量增加近20%。长江流域的冬油菜产区实际产量与潜在产量的产量差高于北方地区,具有更大的增产潜力。