摘要：作物生理生长过程准确描述及产量的精确估计在社会食品安全和农业生产中起着至关重要的作用．作物生长模型作为一种监测作物生长的数值模拟方法，已被证明是作物生长、产量预测和情景分析的有力工具．然而，在当前气候变化背景下，气候走向的不确定性以及极端气候事件的增加，都对粮食生产产生了重大影响，如何对作物生长进行准确模拟成为当前的热点关注话题．同时，除了气候变化的不确定性外，由于作物模型本身是实际作物生长过程的简化，物理结构并不完美，同时数据采集的随机性和初始条件的区域异质性，导致模拟结果不确定性较大．因此，在论述作物模型的国内外研究进展的基础上，探讨气候变化的不确定性对作物模型的影响以及作物模型本身的不确定性，概述了模型-数据融合方法的类型及特点，以及区域尺度上作物模型与遥感数据结合所采用的减小不确定性的方法，以期为相关研究提供一定参考．

关键词：作物生长模型 气候变化 不确定性 遥感 

单位：中国农业大学水利与土木工程学院; 北京100083