以变暖为主要特征的全球气候变化对自然生态系统和人类社会已经并将继续产生显著影响。作物对气候变化，尤其是极端气候变化比较敏感，因此，粮食安全引起了国际社会的广泛关注。水稻是中国的主要粮食作物，而四川盆地是中国重要的水稻生产基地之一，对保障区域粮食安全至关重要。研究未来气候变化对四川盆地水稻生产的影响可为农业生产系统适应气候变化提供重要的科学依据。　　作物模型是国际上评估气候变化对作物产量影响的主要工具，其模拟结果也是政府间气候变化专门委员会(the Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)评估农业系统的主要数据来源，本文利用国际上广泛应用的ORYZA作物模型模拟了气候变化对四川盆地水稻产量的影响。研究以四川盆地的11个站点的11个水稻品种作为研究对象，首先利用历史观测数据（日最高/最低温度、太阳日照数、降水量、风速和气压）、田间管理数据和土壤数据对最新版本的ORYZA(v3)作物模型进行校准和验证;然后基于5个气候模式(GFDL-ESM2M，HadGEM2-ES，IPSL-CM5A-LR，MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)，模拟了3种RCP（representative concentration pathways）情景（RCP2.6，4.5和8.5）下，基准时段(1981-2010)和三个未来时段(2011-2040(2020s)、2041-2070(2050s)和2071-2099(2080s))四川盆地水稻的生长发育过程参数（开花期、成熟期、籽粒数、颖花数、颖花结实率等）和产量;在此基础上，分析了不同气候因子和CO2浓度变化对水稻产量的影响及影响途径和机制;最后，分析了未来气候变化风险。　　主要的研究结论如下:　　(1)水稻生育期内的热量和降水资源大幅度增加，且雨热同期:平均温度和最低温度的变化基本呈现出南低、北高的特征，最高温度和极端高温日数的变化基本呈西低、东高的特征，持续性低温日数的变化则呈南高、北低的特征，有效积温的变化呈西高、东低的特征，降水量的变化则是西部地区增幅较大，由西向东变化幅度逐渐减小。　　(2)对ORYZA模型校准验证输出的数值统计结果显示，所有站点的校准、验证数据集的双侧t检验P(t*）（95％置信区间）值均大于0.05，而NRMSE（归一化均方根误差）值均小于10％，并且线性回归方程的系数中，α值（斜率）接近1(0.790-0.982)、β值（截距）相对较小，表明该作物模型对研究区的水稻生育期和产量模拟效果较好，模型在研究区的适用性较好;　　(3)对未来情景下各站点水稻产量的模拟结果表明，若不考虑CO2浓度变化，RCP4.5和8.5情景下所有站点的水稻产量均呈减少趋势，RCP2.6情景下仅少数站点产量增加，RCP8.5情景下产量减幅最大;若考虑CO2肥效作用，未来情景下盆地各站点水稻的减产幅度有所下降，但大部分站点水稻产量与基准时段相比仍呈减少趋势，CO2浓度上升不能抵消气候变化对水稻产量的负面影响。　　(4)对气候因子影响水稻产量的过程和作用机制的分析结果表明，研究区水稻成熟期的缩短主要取决于成熟期内有效积温的逐年增高，有效积温每增加1℃，成熟期缩短0.15-0.93d/10a;水稻的颖花数与太阳辐射显著正相关，与温度负相关且不显著，因此站点水稻颖花数的增加主要取决于太阳辐射的增加;颖花结实率主要取决于极端高温和持续性低温天数变化，而盆地都江堰、米易和名山等站点的颖花结实率增加取决于持续低温天数的减少;水稻产量数值的变化不仅取决于对籽粒数和成熟期的敏感度还取决于它们自身的变化幅度，因此，水稻产量的变化可以归结为籽粒数和成熟期的综合变化。　　(5)对水稻减产的气候风险分析结果表明，四川盆地的水稻品种歉年平均减产率、歉年减产变异系数和歉年减产的发生概率（低于5％）的均值都比较大并且区域差异也较大。表明在未来情景下，四川盆地的水稻产量不稳定、发生风险的概率很大。