冬小麦生产在安徽省粮食生产中占据重要比例,其种植区主要分布在沿淮及其以北地区,小麦作物的种植及管理不仅要依靠传统栽培方式,更要结合现代化手段如作物模型技术进行产量预测、模拟。结合计算机技术对模型合理优化,从而准确模拟作物生长,对于发展我国农业生产,开展农业科学研究具有重要意义。本文基于WOFOST作物模型,以安徽冬小麦为研究对象,收集作物、土壤和气象资料建立数据库,基于对模型输入参数的敏感性分析结果对模型参数进行率定,构建适合本地区冬小麦生长模拟的数据库,完成模型本地化标定,使模型能在本地区应用。运行该模型,以一日为步长模拟冬小麦生长,对模型输出结果进行筛选处理,筛选出2011-2013年的冬小麦各生育期生长天数模拟值、叶面积指数模拟值与实测值进行验证对比分析,同时模拟2004-2013年冬小麦产量与这十年产量实测值进行验证对比分析,以探讨WOFOST模型在我省冬小麦种植区对冬小麦生长的模拟与应用。具体研究结论如下:(1)无论是基于TAGP和TWSO产量指标,还是在潜在和水分限制两种生产力水平条件下,对WOFOST模型各个参数敏感性较大的是TSMU1、FRTB、CVO、CVS、DVSI、SPAN、SLATB,相对灵敏度大于0.5,说明WOFOST模型的参数在不同生产指标和不同生产水平条件下基本相同,相对灵敏度差别不大。(2)基于TAGP产量指标下两种生产力水平条件下对WOFOST模型参数敏感性差异较大的是RMR、RMS、CVO、SPAN、TSUM2。在潜在生产力水平条件下它们分别为0.9928、0.8394、0.4809、0.3289、0.1986,而在水分限制生产力水平条件下它们的对应值为0.0418、0.1937、0.8527、0.6134、0.3488。基于TWSO产量指标下两种生产力水平条件下对WOFOST模型参数敏感性差异较大的是CVO、CVS、SPAN;在潜在生产力水平条件下它们分为为0.4812、0.7315、0.3290,而在水分限制生产力水平条件下它们的对应值分别为0.8525、0.4977、0.6234;这表明在两个生产力水平下,WOFOST模型参数的敏感性仍存在一些差异。(3)从总体上来看,2011-2013年三个年份中冬小麦全生育期天数模拟值分别为218、213、222,平均值为217.67;三年的全生育期天数实测值分别为229、224、221,平均值为224.67,平均值的误差为7天。而冬小麦在播种到出苗期天数的模拟值与实测值平均误差为0.67天,从出苗到开花期天数的平均误差为8天,从开花到成熟期天数的平均误差为2.67天,可以看到生长期间隔越长模拟误差越大。WOFOST模型对冬小麦全生育期天数的模拟与实际情况基本吻合,说明模型具有良好的模拟效果,为模型的推广应用提供参考。(4)冬小麦叶面积指数能有效地反应其生长发育情况。从LAI实测值与模拟值来看,两者总体趋势是一致的,模拟最大值为6.5,而实测最大值为6.37,两者相差无几,可以判定WOFOST模型经过校正后对冬小麦叶面积指数的模拟效果较好,与实际情况基本吻合。另外模拟值图中LAI从0增长到峰值用了161天,而从峰值减少到生育期后期最低点为60天,这说明冬小麦生育前期是个漫长的过程,从另一方面验证了TSUM(生育期有效积温)为WOFOST模型敏感性较大的参数,是冬小麦生长发育的关键因子。(5)根据2004—2013年冬小麦实测产量和模拟产量的统计分析,10年平均产量为6887kg/ha。而模拟产量平均值为7842.4kg/ha,误差为955.4kg/ha。整体趋势看,模拟值和实测值皆向上波动,但更明显的是,模拟输出值高于实测值,这是因为模型是现实的简化,WOFOST模型在模拟冬小麦生长发育时自动忽略了现实中诸多的不确定性,模拟条件比较理想,未考虑病虫害及自然灾害减产的影响,这也是所有模型都有待进一步完善的地方。模拟输出结果和实测产量的线性拟合表明R~2为0.7483,模拟输出结果接近实测产量。配对样本t检验结果显示t=-11.649,双侧显著性概率(双侧Sig值)P=0.000<0.05,显示实测值与模拟值的均值有显著性差异,两组数据之间的差异有统计学意义。从整体来看,运用WOFOST模型对安徽冬小麦三年的全生育期、叶面积指数及十年的产量进行模拟验证及精度分析,得出该模型在安徽地区冬小麦栽培管理中具有良好的应用价值。经过本地化率定后的模型适用性及预测性,为安徽等地冬小麦生产提供理论参考,对于提高我省现代农业经营水平和保护冬小麦生产具有重要指导意义。