影响CO2浓度的因素有很多种，CO2浓度可以利用二氧化碳监测仪来测定与监测，在影响二氧化碳浓度的因素中土壤水分是一个重要的方面，今天我们就来说说土壤水分对二氧化碳浓度的影响。

　　对比干旱胁迫和无干旱胁迫两种条件下改变CO2浓度对作物的影响差异本文利用经过校准和验证的CERES-Wheat模型研究作物对干旱和CO2浓度变化的响应，发现CO2浓度升高后，整个生长期叶面积指数和地上生物量都较当前CO2浓度条件下的叶面积指数和地上生物量值高，根冠比增大。叶面积指数有不同程度的增长，这与农田实验的结论是一致的。

　　在水分充足的条件下CO2浓度增加，叶面积指数增加了0.31，而当水分亏缺时CO2浓度倍增条件下叶面积指数增加了0.82。在水分充足的状况下，尽管CO2浓度增加，光合作用同时受光照强度、酸碱度、温度和矿质元素以及作物本身生理特性影响，光合作用率不会无限制升高。但是在水分亏缺状况下，CO2浓度对它的影响变得非常敏感。而在未来气候条件下，我们还要考虑温度变化带来的综合影响，以确定CO2浓度变化对作物生产的影响。

　　CO2浓度增加对叶面积指数有明显的正效应，尤其在浓度倍增的时候结果更明显。而对比湿润和供水不足两种情况下，在发生水分胁迫的时候这种效应也更加的明显。对比发生干旱胁迫和不发生干旱胁迫两种情景，在当前的CO2浓度下，无干旱胁迫条件下的叶面积指数最大值是发生干旱胁迫时的叶面积指数的11倍，而当CO2浓度上升到700μmol/mol时，无干旱胁迫条件下的生长期内叶面积指数的最大值是发生干旱胁迫条件下生长期内叶面积指数的最大值的3.2倍。

　　利用实验站点的实测数据和当地逐日气象数据校准小麦的遗传品种参数。其中气象数据包括日最高温度、日最低温度、日照时长、降雨等。遗传参数通过DSSAT模型中的遗传参数计算模块GENAL确定。利用校准后的CERES-Wheat模型可以很好的模拟不同CO2浓度条件下黄淮海平原定兴地区的冬小麦生长发育过程，获取作物生长期内连续的叶面积指数。