棉花生长模拟模型是建立棉花生产管理决策系统的重要基础，也是评价棉花生产潜力、预测气候变化的影响及智能化栽培和辅助育种的有力工具。本研究借鉴国内外先进的作物模拟理论和方法体系，在充分吸收了和利用已有研究成果的基础上，结合田间试验研究，对棉花生长发育基本规律及其与环境因子的互作进行了系统分析和综合，从而构建了一个基于生理生态过程的具有广泛适用性的棉花生长发育模拟模型，为实现棉花生长调控的信息化和数字化奠定了基础。 模型基于棉花生长发育的生理生态过程，以生理发育时间作为定量棉花发育进程的通用尺度，选用有效的函数类型和品种早熟性参数，充分考虑了温度、光周期和品种遗传特性等因子对棉花发育进程的影响和因子间的互作。模型以生理发育时间作为棉花的生理年龄，较发育阶段和发育指数尺度的连续性好，并且生理意义更加明确。模型对全国区试3年不同站点和不同生态区的区试资料和试验数据进行了系统分析，构建了不同类型品种的遗传性参数，保证了不同类型品种到达特定发育阶段所需的生理发育时间恒定。采用土壤温度模拟棉花出苗过程，充分考虑了地膜覆盖的土壤增温效应，并通过温度补偿效应系数CE，量化了地温对气温的补偿作用，保证了地膜覆盖条件下生理发育时间的恒定，使模型适合于地膜覆盖栽培。 引用简便有效的高斯积分法计算冠层每日的总光合同化量，不但考虑了光合有效辐射的日变化规律，而且考虑了太阳高度角的变化对冠层直射光消光系数的影响。模型在考虑了直射PAR对光合作用贡献的同时，还考虑了天空散射辐射、冠层内叶片对PAR的透射和反射作用以及土壤表面对PAR的反射作用。 形态发生模拟利用生理热效应RTE为模型的驱动因子，较充分地量化了适温范围以外的不利效应，同时RTE还涵盖了地膜覆盖对形态发生的作用。叶片数、株高、果枝和果节的模拟精度RMSE分别达到了0.7片、1.6cm、0.8个和3.3个。 叶面积指数模拟应用了同化物的源、库、流关系，分别模拟了棉花生育过程中源或库不足时的叶面积指数增长过程，并进行了有效综合。模型经过不同基因型和管理措施下的校正，在不同品种和管理方式下模拟精度达到了0.3，具有较好的适应性。 结合田间根钻取样和图像扫描分析方法，研究了棉花根系长度、直径和表面积生长动态及其在0-100cm深0-40cm宽土壤范围内的空间分布。与常规直尺测量结果相比，根系图像扫描分析法具有较强的先进性和可靠性（R=0.948，n=1318）。研究表明，棉花平均根长密度（RLD），在花铃期为1.21-1.27mm．cm^-3，吐絮后降至1.04-1.12mm．cm^-3，收花时为0.76mm．cm^-3。棉花根系平均直径在不同基因型间存在显著差异（P=0.022），以杭虫杂交棉的根系直径最粗，平均为0.52^;早熟类型品种根系直径较细，平均只为o.36mm，且在土壤深度上的差异不显著少=0.869)，但距棉行距离越远，根系的平均直径越小甲=0.000)。在研究根系长度和直径动态规律的基础上，提出了根表面积指数（RAI）的概念，与地上部叶面积指数具有相似的含义和生物学意义，且呈较好约指数相关关系（Rz=0.779）。RAI在PDT小于等于40前，其增长动态符合LOGisTIC生长规律（RZ=0.849）;pDT大于40后，呈线性递减趋势（RZ为0.57一0.895），且杂交杭虫棉的RAI在全生育期内都明显高于其它类型品种，而早熟类型品种相对略低。RAI空间分布特征为，开花前在浅根层内（0一30cm）分布最多，花铃期以中层根系（’0一60cm）为主，吐絮后主要以深层口O一loocm)和距棉行较远的行间较多。进一步提出了以RAI代替RLD为根系因子分层模拟根系吸水量的模型，修正了含根系吸水函数的水量平衡模型。 棉株在产量器官形成和发育过程中蕾铃脱落占总数的60一70%，棉花蕾铃发育期占全生育期的70%左右，营养生长和生殖生长存在长期同生，所以给棉花蕾铃脱落的模拟带来一定的难度。本研究采用车箱理论的方法，模拟不同基因型和管理措施下棉花蕾铃发育和脱落的生理过程，并充分考虑了同化物供需比、水分和氮素亏缺的影响。结果表明，利用这种系统模拟方法可以较准确定量棉花蕾铃发育和脱落过程，需要的参数少，相对简单准确。 在系统分析不同基因型品种和不同管理措施下棉花干物质分配指数随生理发育时间变化动态规律的基础上，吸收GOSSYM模型中潜在发育和同化物缓冲库的假设理论，构建了棉花各器官干物质分配模型。首次将分配指数方法和潜在发育、缓冲库理论结合在一起模拟棉花干物质分配和产量形成。 利用不同类型品种、年份、生态区、管理措施和播种期试验资料对模型进行了较充分的校正与核实。结果表明，模型可以较好地预测不同环境、管理措施和基因型棉花的生育期，模拟值与观测值的RMSE达到4.22d;可以较好地模拟叶片、株高、果枝等器官发生以及叶面积指数、蕾铃脱落、单铃重、干物质分配、籽棉产量和皮棉产量等，如不同品种和管理方式下LAI、脱落率、皮棉产量的模拟精度RMSE分别为。.3、8·15%和40·49 kg.hm一2。 本模型具有较强的系统性、机理性、解释性与预测性，使用参数少，易确定，简便实用，但模型对叶片衰老过程及其死亡?