进行作物生态条件及其生态反应相似性或差异性的空间分析和区划研究,有助于充分利用与挖掘自然资源和品种遗传潜力,设计优质、高产和高效的作物生产模式,推动作物生产的区域化、产业化发展,对指导区域作物生产及粮食安全保障具有重要意义。地统计学理论是研究空间变量分布及变异规律的有效方法之一,但前人甚少将其引入进行作物品质的定量化空间分析与生态区划研究。本研究以小麦为对象,在建立模型输入参数空间数据源的基础上,首先研究了小麦籽粒品质预测模型的空间升尺度方法；其次,基于地统计学理论,探讨了基于网格点的小麦籽粒品质空间变异特征的定量化分析方法；然后,基于非监督分类算法初步提出了小麦籽粒品质生态区划方案；最后,通过有效耦合与集成基础数据、小麦模型与WebGIS平台等,建立了具有综合功能的数字麦作支持系统。研究成果有助于促进作物模型的尺度化和区域化应用,确立小麦品质的空间变异规律和生态区划,为数字麦作及现代农业的发展奠定技术基础。首先基于小麦籽粒品质预测模型的参数需求和区域性气候因子的变化特征,通过比较3种空间插值法的模拟精度,确定普通克里格法为适宜的气象数据空间插值法。以此对江苏省和我国主要冬麦区内气象台站实际观测的逐日最高气温、最低气温、日照时数和降雨量4个主要气候要素进行了空间推算,生成了2个研究区域逐日4个气候要素5km×5km空间分辨率栅格图以及区域内6个冬小麦品种开花至成熟期的日均温、日较差、总日照时数和总降雨量4个气象因子5km×5km空间分辨率栅格图,为小麦籽粒品质预测模型的升尺度研究、品质空间变异分析和生态区划提供了区域化基础数据平台。通过解析小麦籽粒品质预测模型的机理及模型升尺度的技术路径,基于构建的区域化基础数据平台,研究探讨了小麦籽粒品质预测模型的空间升尺度方法。首先采用“先计算后插值”和“先插值后计算”两种升尺度方法,模拟了小麦籽粒品质预测模型的区域表现,进而确定“先插值后计算”为小麦籽粒品质预测模型的适宜升尺度方法。然后,在不同气象环境下对模型进行了区域应用,所得结果与点尺度下的情景基本吻合,表明小麦籽粒品质预测模型“先插值后计算”的升尺度方法具有较好的区域适用性。基于地统计学理论和品质空间变异模式,运用半方差函数理论和模型升尺度方法,探索了定量小麦籽粒品质空间变异规律的方法。首先对小麦籽粒品质预测模型的区域模拟结果进行了半方差函数拟合;其次,基于拟合函数的特征参数进行了籽粒品质的空间相关性、最大相关范围、不同方向空间变异性的定量化分析。结果显示,基于地统计学和模型升尺度方法,可有效融合基于网格点的品质指标与地理空间坐标,从而进行区域内籽粒品质指标空间变异的定量化分析,且精细的栅格图可直观、定量地描述区域内品质空间分布和变异趋势。运用小麦籽粒品质预测模型的升尺度方法和籽粒品质空间变异的定量化方法,分析提出了我国主要冬麦区的小麦品质生态区划。首先,对我国主要冬麦区的气候环境和升尺度品质预测结果进行了定量分析。然后,以区域模拟结果为数据源,建立了空间计算模型,并对各品质指标数据进行了基于网格点的融合处理,进而以非监督分类法对各网格单元进行了基于主要品质指标的空间聚类。最后,根据国家小麦籽粒品质标准,分析评价归属于同一空间区域的主要品质指标统计值,提出了数字化小麦籽粒品质生态区划方法。根据研究结果,初步将我国主要冬麦区划分为强筋、中强筋、中筋、中弱筋和弱筋5个冬小麦籽粒品质生态区,并以精细的栅格图实现了直观、定量的空间表达。在上述工作的基础上,通过探索小麦品质预测模型、管理知识模型和生长模拟模型与WebGIS技术的集成机制,提出了“XML技术+自定义地图引擎”的技术思路,设计了合理的系统体系结构,建立了基于模型和WebGIS的数字麦作支持系统(MGDWFSS).系统实现了网络环境下小麦适宜栽培方案设计、生长动态模拟、产量品质预测、品质生态区划及生产管理决策等综合功能。从而为作物模型的升尺度应用提供了量化方法与关键技术,为区域小麦品质分析评价与管理决策提供了数字化平台。