小麦是我国重要的粮食作物,水分胁迫能够直接影响小麦水分状况和生理生化过程,进而严重影响产量。因此,准确及时地监测小麦水分状况对于指导灌溉决策以及提高小麦产量具有重要意义。本研究在连续两年的冬小麦水分胁迫试验的基础上,测定了冬小麦不同生育时期的叶片含水量（LWC）、植株含水量（PWC）、等效水厚度（EWT）以及冠层含水量（CWC）,并同步测量了冠层高光谱反射率,对比分析各水分参数在水分胁迫影响下的变化规律,并探讨其与冠层高光谱反射率的关系,结合偏最小二乘回归（PLSR）和逐步多元线性回归（SMLR）方法,筛选出对冬小麦各水分参数变化反应敏感的波段,构建植株、叶片、冠层三个不同尺度的光谱监测模型。为了进一步了解干旱胁迫下小麦水分状况的变化对产量的影响,本研究从宏观角度分析不同程度水分胁迫对我国北方冬小麦产量及产量构成的影响。主要研究结果如下:（1）冬小麦LWC和PWC随着生育时期的推进逐渐下降,随着胁迫程度的增加,冬小麦生育后期的LWC和PWC未表现出明显变化。在冬小麦播种后208天时,W3（田间持水量的45%）处理下的EWT的值最小。CWC呈现出单峰的变化趋势,从播种后193天逐渐增高到播种后221天达到最大。花后不同水分处理对CWC没有显著影响。（2）冬小麦冠层光谱反射率在680、950、1200、1450 nm附近形成明显的反射波谷,550 nm处绿峰的光谱反射率随着生育时期的推进逐渐升高。CWC与冠层光谱反射率的相关性最强,达到0.724。四个指标与光谱反射率的相关系数大小为:CWC>PWC>LWC>EWT。（3）利用PLSR构建了冬小麦水分指标的可见光（VIS,400-700 nm）、近红外（NIR,700-1300 nm）、短波红外（SWIR,1300-2400 nm）区域监测模型。利用VIP和B-系数分析得到敏感波段区域,分别为VIS区域的400-448 nm和493-687 nm、NIR区域的703-765 nm和1117-1202 nm、SWIR-1区域的1315-1672 nm和1656-1738 nm以及SWIR-2区域的1965-2219 nm和2288-2368 nm。通过SMLR筛选出的敏感波段为531 nm、560 nm、685 nm（VIS区域）,714 nm、1138 nm、1151 nm（NIR区域）,1327 nm、1665 nm、1712nm、2289 nm、2297 nm、2309 nm（SWIR区域）。（4）NDSI、DSI和RSI三种光谱指数构建的监测模型中,线性方程是描述NDSI与各参数关系的最佳模型,由DSI（2289,2297）和DSI（1327,1138）构建的PWC和CWC的监测模型精度较高,建模集R2分别为0.74和0.73。对EWT的预测效果较差,建模集与预测集的R2均小于0.53。（5）通过分析各水分参数与籽粒产量的关系得到LWC与其相关性最高,为0.782,并且二者定量关系的R2达到0.676。从大田试验产量数据可得,随着干旱胁迫程度的增加,产量和产量构成整体呈下降趋势,但穗数、千粒重和产量在受到较为严重胁迫时反而略有增加。各指标受水分胁迫的影响从大到小为:产量>千粒重>穗数>穗粒数。进一步对不同总水量下中国北方冬小麦产量及产量构成进行Meta分析发现,当小麦在较为严重胁迫下的穗数、千粒重和产量与本文大田试验数据的变化趋势一致,但在水分充足的条件下,其均有不同程度的下降。不同总水量对穗粒数无显著影响,这与本文大田试验得到的结果不一致,具体原因还有待进一步研究。