大豆是东北主要农作物。目前由于大豆生产存在着品质和产量等问题,满足不了国内经济发展的需求,致使我国大豆及大豆制品进口量逐年增加,直接影响了大豆生产的发展和农民的收入。如何提高大豆产量,保护生态环境,了解大豆生长过程中重要影响因子,开展定量化研究具有十分重要的意义。因此,本论文应用了不同的模型技术,从定量分析大豆生长过程中重要的影响因子出发,通过不同的生产力计算和模拟技术,重点在作物生长过程CROPGRO-Soybean的模拟方法上,对大豆生产力进行模拟研究。研究所取得的主要结论如下:1.计算了海伦市大豆光合生长潜力、光温生长潜力和气候生长潜力,他们的理论值分别为:14103.13kg/hm~2,11056.17 kg/hm~2,8844.934 kg/hm~2。而实际发挥的平均值仅为2416.375 kg/hm~2。可以看出海伦市光合、光温和气候潜力还有很大的利用和开发前景。采用农业气象预测和统计学相结合的方法对大豆现实生产力进行预测,建立大豆产量预测模型,在对拜泉和富锦进行的检验和对比上表明有一定的准确性,误差在-9～10%,证明该方法在预测产量趋势上具有可行性。通过研究认为其优点在于:需要的数据较少,在已知气候条件下预测精度较高,适用于短期预测使用;缺点在于无法考虑人为因素和生产条件对作物生产力的影响,无法反映土地资源质量与作物生产力的关系。2.利用模型方法对大豆生产力进行模拟预测。对源代码解析,了解了模型的结构和运算过程,表明CROPGRO-soybean模型从作物生理生态的角度出发,计算每一天作物生长发育过程碳氮平衡和干物质积累。较之统计学模型和经验型模型有更高的准确性。经过对模型参数的校正和验证,说明作物品种遗传属性参数的确定是模型取得正确结果的首要因素,需要至少2年的田间试验调查和多次模拟才能确定。而作物品种遗传属性参数是模型的关键参数,其正确性决定了模型模拟大豆生育期、籽实产量、地上部生物量和土壤水等等的准确程度。从总体来看CROPGRO模型具有良好的适应性,主要模拟项与实测值的差距基本上都在误差所允许的范围内,模拟结果能反映大豆的生长过程和不同处理的差异。根据模型的验证提出了模型的改进意见。3.对模型的输入和输出进行改进,结合本地的实际情况,对输入数据进行筛选,删去多余数据的输入,利用Visual Basic编程语言对源代码重新编译,得到了模型模拟系统;采用面向对象可视化编程语言Visual C++,开发一个模型输出可视化系统,可以对模型输出文件管理,实现了文件读取,绘图,保存,打印等功能。使用Visual Basic 6.0、SuperMap Deskpro和SuperMap Objects软件开发了基于GIS的模型数据库,实现了显示地图,控制图层,显示属性,地图浏览,查询等功能。为模型使用者提供了方便,降低了模型应用的难度。4.通过对模型的灵敏度分析和预测,得出模型对施肥量、种植密度、播种日期、种植深度、行距、行向、温度、降水的灵敏度分析图;籽实产量与施肥量、种植密度、种植深度和行距的关系方程。并得出如下结论:根据方程计算出在正常年景最佳施肥量约为120kg/hm~2,最佳经济效益施肥量是90kg/hm~2。根据组合方案选取重要影响因素,如种植日期、施肥量和种植密度等完成的模拟预测,结果为在典型黑土区海伦市,播种日期为5月1日,种植密度为35株/m~2,施肥量为120kg/hm~2时,现实生产力达到最大值。