由于大气中温室气体浓度的增加而逐渐形成的气候和天气异常可能对农民和资源管理者构成威胁。 越来越需要量化温度升高和气候变化对作物产量的影响，并在更精细的规模上评估影响，以便可以制定与该地点有关的具体适应战略。 我们的工作旨在使用不同的一般环流模型（GCM）及其集成的降尺度气候预测，在代表性浓度途径6.0和8.5下量化和评估未来气候异常对冬小麦（Triticum aestivum L.）产量的影响。 来自不同耦合模型比较项目GCM（CMIP5 GCM）的Marksim缩减的最高（TMax）和最低（TMin）气温，降雨量和太阳辐射（SRAD）每日数据用于模拟水和氮限制下和非限制条件下的小麦产量-未来2040-2060年的限制条件。 调查了气候变化对俄克拉荷马州冬小麦产量的潜在影响。 降级的GCM对气候变化的预测表明，气温升高，年降水量减少。 在俄克拉荷马州一个雨养半干旱的农业生态地区，这将是至关重要的。 与1980-2014年的基准年相比，在气候变化的预测下，2040-2060年的小麦平均预测产量增加。 我们的结果表明，缩小的GCM可以用于未来区域作物产量评估的气候预测方案。