以植物生理学、农业气象学和土壤环境学的基本原理为基础，建立了稻麦作物净初级生产力模型。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作物氮含量的影响，后者包括了作物氮素吸收、土壤氮矿化和化肥氮释放的动态模拟。 光合作用子模型中，用常规处理方法模拟辐射、温度、水分影响因子和CO₂因子施肥效应，重点研究叶片最大光合速率，通过作物氮含量来计算，避免了之前研究赋定值的经验性，增强了模型的机理性。 呼吸作用子模型中，维持性呼吸和生长性呼吸模拟按照常规方法，通过研究发现，维持性呼吸系数与作物氮含量密切相关，对于水稻，可以表达为：Rm=0.0085×N％_（i）²-0.0049×N％_（i）（r²=0.9776），对于小麦，可以表达为：Rm=0.0124×N％_（i）-0.0076（r²=0.9879）。在一般的研究中，维持性呼吸系数按抽穗前、后分别赋值0.01、0.02(（C）／g·g^-1)。本研究依据作物实际生长来模拟维持性呼吸系数，进一步加强了模型的机理性、科学性。 土壤-作物系统氮素运移子模型，由于在光合作用子模型、呼吸作用子模型中均重点考虑了作物氮因子的影响，所以准确模拟作物氮素含量是模型模拟的关键，而土壤的氮素供应直接影响作物氮素动态。通过大田试验来模拟农田土壤和肥料氮素供应，对大田条件的土壤供氮过程给出了更加合理的模拟。之前的模型，大部分是在实验室对一种或多种土壤矿化进行的模拟，未经过实际检验。通过对全国不同地区的土壤供氮验证，本模型可以准确描述土壤氮素供应动态，模型应用范围也很广。对土壤-作物系统氮素运移的准确模拟，增强了农业植被生产力模型的合理性，增强了模型反映实际的能力。 同时，利用我国若干代表性区域98组稻麦作物生产力的试验数据，江苏50～90年代不同地区稻麦作物生产力数据对所建立的农业植被净初级生产力模型进行了检验。结果表明，该模型能根据常规的气象和土壤资料、化肥施用量等较好地模拟我国主要区域稻麦作物的净初级生产力，模拟值（Y）与观测值（X）的线性关系为：Y=1.05X-16.8（r²=0.771，P＜0.001，n=98）；模型可以综合气象、土壤以及田间管理的影响。 利用验证后的模型根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）对未来大气CO₂浓度和温度的预测结果对南京地区进行情景预测，预测结果指出：大气CO₂浓度升高促农业植被净初级生产力模型研究进稻麦作物的固碳能力;气温升高降低水稻和小麦的碳固定，但对小麦的影响要小于水稻;当前情景及未来情景（co:浓度为540脚ol.mol’，，温度增加1⁴℃）下，氮肥施用对小麦碳固定的促进作用大于水稻，氮肥施用量高于1 50kg·hm一对两种作物的碳固定没有显著的促进作用，甚至降低水稻的净初级生产力.