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本项研究采用包括站点和空间数据收集、创建牧草产量模拟模型,比较两种模型模拟结果的方法,对四川省主栽品种一年生冷季型牧草多花黑麦草(Lolium multiflorum L.)和多年生暖季型牧草扁穗牛鞭草(Hemarthria compressa (L.f.) R.Br.)的潜在生产力进行估测。并将For-PASM的模拟结果与GIS空间插值绘图技术结合,绘制了两种牧草的空间潜在生产力分布图。通过准确的估测冷季型和暖季型牧草的季节性变化和年干草总产量,可以确保草地-家畜生产系统的平衡,有效的减少因过度利用而引起的人工草地退化。牧草产量的GIS空间分布图可以提高生产效率、优化种植模式和牧草区域规划,从宏观上辅助人工草地种植政策的制定。主要研究结果如下：(1)建立了牧草生产潜力模拟模型(For-PASM). For-PASM是基于生理过程的牧草生长模拟和产量形成的应用模型,它包括常年模拟和牧草品种参数调试两个系统。各系统包含生长周期,叶面积动态,收割期与收割次数,光合生产和产量形成等主要模块。牧草的生长发育是由气候因素决定的,依据积温来确定牧草生育期和收获期,禾本科以抽穗期为收获期,豆科牧草以初花期为收获期。模型的主要功能是模拟牧草的收获期、季节性产量以及年干草总产量。用四川省雅安市实验站多花黑麦草和扁穗牛鞭草的生产数据进行检验。For-PASM在模拟牧草收割期和牧草季节性产量动态中,总趋势与总产量的模拟均符合实际。年干草总产量模拟值与实际值显著相关,RMSE分别为1 240 kg/hm2和3 147 kg/hm2; NRMSE分别为7.9%和11.5%。说明模型有较强的机理性和拟合性。(2)介绍了DairyMod模型的结构和功能,应用模型中的刈割模式对多花黑麦草的生长速率、生长季干草总产量进行模拟和验证。在输入牧草实际生育期和调整品种生理参数的基础上,采用当地气象观测站长年气象数据作为驱动模拟。DairyMod模拟在雅安和洪雅两地的生长速率变化模拟值与实测值基本一致；干物质总产量决定系数R2分别为0.97和0.91,D值分别为0.94和0.58,RMSE分别为340 kg/hm2和1 132 kg/hm2; NRMSE分别为2.3%和7.5%。模拟平均值比实测平均值分别高估2.0%和4.5%。校准后的DairyMod在西南地区多花黑麦草的生产中适应性较好,可用于该地区牧草季节生产和总产量的预测中。(3)通过对For-PASM和DairyMod空间产量模拟的可行性比较,最终选择将For-PASM的模拟结果用ArcGIS空间插值的方法绘制两种牧草在四川的年产量分布图。多花黑麦草在川西南地区生长较好,成都平原次之,最高产量可达21500 kg/hm2,而在四川西部和北部等地长势较差。扁穗牛鞭草在成都平原地区生长较好,最高产量可达65500 kg/hm2,在川西北地区的长势较差。区域性的差异可能是由于地势影响水热条件的不同而造成的。本项研究还需要将产量预测图与当地牧草生产专家进行校正,通过专家建议和基于站点的产量数据进一步将牧草产量分布图进行验证和完善。