CO2浓度是影响植物生长的一个重要因素，二氧化碳检测仪可以帮助我们快速的测定出CO2的浓度。在二氧化碳对作物生理特性和生长的影响主要有两类方法：农田实验方法、作物生长模型模拟方法。农学实验方法常用的有（ＦＡＣＥ）实验、（ＯＴＣ）试验方法、田间的阳光生长室。农学实验依然是当今干旱研究的重要手段，可以较准确地反映干旱对作物生长影响的各个方面，实验结果较为可靠，在实验区范围内具有较强的推广性。

　　在农学实验一般需要一个或多个生长季，耗时较长，并且在大尺度上开展难度较大，具有明显的时空局限性。所以不少学者开始利用作物生长模型研究CO2浓度改变对农业干旱的影响。其中典型的就包括美国的农业技术转移决策支持系统（ＤＳＳＡＴ）、侵蚀和生产力影响计算模型（ＥＰＩＣ）等。

　　作物生长模拟模型利用统计学和动力学的方法描述了作物生长的机理，模拟并解释作物生长、发育、产量、质量和环境、管理措施或遗传变异的关系。模型模拟的方法主要是通过校准和验证过的作物生长模型来模拟CO2浓度改变前后的作物生长过程，从而分析CO2浓度对农业生产的影响。这种方法在试验成本、模拟尺度和参数设置的灵活性方面显着优于ＦＡＣＥ等农田实验。从２０世纪９０年代开始就有很多学者利用作物生长模型模拟的方法来进行这种研究。

　　气候变化对农业的影响评价中，用的最多是ＤＳＳＡＴ系统中的ＣＥＲＥＳ系列模型，它可以模拟大气－土壤－作物之间的水分平衡，可以通过计算每日的Ｃ同化率、光合作用的光响应、以及干物质在各个器官的分配等模拟CO2浓度改变下谷物的生长和发育过程，分析CO2浓度改变对农业生产造成的影响。在提高农业管理以及应对未来气候变化的政策制定研究中存在极大的应用价值。