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当今世界，粮食安全、能源安全和环境污染问题已经紧密的结合在一起。农田生态系统是这三个问题的主要纽带之一。农田生态系统中，作物生长受气象条件和土壤质地等外界自然条件以及农田管理措施的影响。与气象条件和土壤相适应的管理措施可以提高作物产量、加强水肥利用效率、减少温室气体排放和增加经济效益。农田站点试验是优化管理措施的一个基本途径，而农田生态系统模型可以把站点试验结论在空间和时间上进行推广，进而为决策者制定政策提供有价值参考信息。具有空间坐标的气象和土壤数据是模型进行空间上推广和应用的前提，将这些数据转换为模型的输入往往需要复杂的空间分析和处理。地理信息技术和高性能计算技术的发展为农田生态系统模型的尺度扩展提供了有效的技术手段。本文以此为契机，研究和解决以下问题:1）农田生态系统模型区域尺度应用中遇到的计算效率问题和空间分析问题;2）管理措施对作物产量、水分利用效率、氮肥利用效率、经济效益、土壤有机碳变化以及这些要素的空间分布的影响;3）农田生态系统模型与地理信息系统集成方法和策略。本研究的主要结论如下: 通过对历史平均气象数据进行k-means空间聚类分析，把整个澳大利亚作物区分为38种气象类型。气象类型空间分布数据与土壤类型数据进行空间叠加，创建了不规则多边形气象土壤单元。采用不规则多边形作为基本模拟单元，既能捕获区域尺度上气象和土壤的空间变异，又大大降低了模拟单元的数量。为了把长时间序列和高分辨率气象数据分配给相应的气象土壤单元，本文设计了一个高效分区统计算法，并实现了该算法的并行计算。该算法有效解决了大尺度、高时空分辨率驱动数据处理和配备效率问题。该算法的绝大部分数据交换在内存中完成，大大提高了算法的执行效率。当激活子进程为9个，单任务数据大小为30幅气象数据的情况下，122年的气象数据可在8个小时之内完成，相比于传统的Arc GIS平台软件（464天），实现了1440倍的效率提升。本文还开发了一种综合网格计算和并行计算的混合计算方法来解决大规模APSIM模型运算的效率问题。采用传统串行计算方法，利用一个计算核心，需要5分钟完成一个模拟单元一种管理情景的运算，而完成12707个气象土壤单元在325种管理情景下的运算需要大约30年的时间。混合计算方法只用了10.5天完成了所有的计算任务，实现了大于1000倍的加速比。 模拟和计算了13种氮肥水平下的小麦产量、水分利用效率、氮肥利用效率、经济效益和最佳氮肥水平及其空间分布。对于产量，较低的施肥水平(如:25 kgN ha-1)下，绝大部分地区相对于无施肥条件下产量都获得提升;较高施肥水平（如:200 kg N ha-1）下，内陆边际干旱地区相对于低氮肥水平条件下的产量提高有限，而降水较多作物区产量和年际间波动同时显著增加。对于水分利用效率，氮肥水平较低时（如:25 kgN ha-1），内陆边际干旱区的水分利用效率较高，而高降水地区最低;水分利用效率和当地的降水量成反比;高降水地区，提高施肥水平降低了土壤的养分胁迫，所以能迅速的提高其水分利用效率;内陆边际干旱区，提高施肥水平把胁迫迅速由养分转化为水分，所以水分利用效率不随氮肥水平提高而增加。对于氮肥利用效率，氮肥水平较低时（如:25 kg N ha-1），氮肥利用效率的空间分布与地区降水量呈正相关，高降水地区高，干旱区低。对于经济效益，25 kg N ha-1的氮肥水平对绝大部分区域的小麦产量提升的价值大于氮肥本身的价值，效益为正;但是，随着氮肥水平增加，负效益向降水较多地区扩展。对于最佳氮肥水平，与历史统计数据比较结果表明:高降水地区和小麦-牧业干旱区的农民不考虑土壤的类型和气象条件采用了较为保守的施肥方式来降低经济损失的风险，这导致了在降水较多的年份获得较低的经济收益回报;内陆干旱区施肥量大于模拟的最佳施肥量，增加了其投入的风险性。 在125种管理情景下（氮肥、残茬和耕作方式的组合），通过对澳大利亚作物带小麦连作系统中土壤有机碳动态变化的模拟，发现残茬收割和氮肥水平等管理措施对土壤有机碳有显著影响。在施肥量小于50 kg N ha-1的时候，氮肥对土壤有机碳的提升效果最为明显，高于50 kg N ha-1的氮肥不能进一步明显增加土壤中有机碳的含量。土壤中初始有机碳含量、年平均温度与土壤中有机碳的变化呈负相关;初始有机碳水平越高，土壤有机碳含量越趋于下降，反之亦然;温度大于19℃地区土壤中的有机碳有明显的下降趋势，高温加速了土壤有机碳的分解，这抵消了由管理措施带来的有机碳含量增加的效果。外界自然条件的影响致使管理措施对于有机碳的影响在空间上有显著的变化。在温度较低地区，施肥和残茬覆盖的措施可以增加农田中土壤有机碳含量。该现象在澳大利亚西南部初始有机碳含量较低的地区尤为明显。我们的模拟结果可以用来指导农田管理措施，在外界条件适宜的地方增加土壤有机碳的含量，进而为缓解气候变化做出贡献。 本文最后探讨了农田生态系统模型和地理信息系统集成的物理结构和逻辑结构设计，实现了ChinaAgrosys、ArcGIS Engine和SQL Server关系数据库的集成。系统采用了插件式应用程序框架，具有良好的可维护性和可扩展性。模型参数数据输入采用文本数据交换的方法实现，气象和土壤采用数据库动态查询和存储。模型输出的单点数据通过文本文件输出，区域上的模拟结果采用栅格数据输出。ChinaAgrosys通过与GIS的集成有效地扩展了模型的应用尺度，提高了模型的区域应用效率，简化了空间数据的分析过程。把作物模型嵌入到ArcGIS Engine中，方便了作物模型输入数据的管理、预备和输出数据的显示和空间分析。GIS-ChinaAgrosys可以作为小区域内农田生态系统的决策支持平台，但对于大尺度和高分辨率的科学研究其效率上显得有些不足。