1.2 国内外研究现状
1.2.1 优化灌溉决策模型的研究进展
1.国外研究情况
国外在研究最优灌溉模型（Optimal Irrigation Model）的早期，多采用动态规划理论（DP）或随机动态规划（SDP）法对模型进行求解。早在1967年Flin和Musgrave就论证了DP应用于灌水量优化分配的可行性，该模型以土壤含水量、可利用灌水量等初始变量为状态变量建立了DP模型。1968年Hall和Butcher提出了以阶段初可供水量以及土壤含水量两个状态变量的二维DP模型，该模型以各阶段的灌水量为决策变量。在随机模型方面，1969年De Lucia把SDP模型应用最优灌溉计划，模型中的降雨为随机变量，状态变量为土壤的初始含水量、可用灌水量以及上一阶段的径流量。1969—1977年加州大学在中央河谷灌区，对6种作物进行了为期9年的充分灌溉和非充分灌溉的对比试验，通过对比试验，采用计算减产率或旱情相关指数表达缺水的平均减产情况，认为作物适度水分亏缺仍可获得较高产量。1971年Dudley等人应用二维SDP模型，求解出缺水条件下的最优灌溉次数及灌溉定额，模型中状态变量也是土壤的初始含水量和可利用的灌水量，降雨量也被看作随机变量，并利用历史观测资料统计出降雨的特征值，通过对作物的模拟，求出土壤含水量的概率转移矩阵。1981年Cordova和Bras利用随机控制原理对有限水资源在作物生长季节内进行了优化分配，而且通过分析获得了概率转移矩阵。1981年Rhenals和Bras建立了以腾发量为随机变量的SDP模型，状态变量为各个阶段的土壤含水量、上个阶段的潜在腾发量和下个阶段可用的灌水量，并把腾发量处理成齐次马尔柯夫过程，土壤含水量的概率转移矩阵通过模拟求得。1982年Tsakiris和Kiountouzis利用非充分灌溉的存储模型，求解了甜菜喷灌系统的节水管理策略。1983年Raju和Lee基于Morgan动态水分生产函数模型，提出了非充分灌溉条件下的最优灌溉策略。1988年Rao等提出用生育阶段和周时段两级水平求解优化灌溉计划。1991年Lee和Raju又将降雨量作为随机变量对DP模型进行了修正。
早在20世纪70年代，美国在加利福尼亚州和俄勒冈州的干旱地区开始非充分灌溉试验，由传统求最高产量的常态试验转向缺水条件下求最大效益的劣态试验。80年代澳大利亚将非充分灌溉应用于桃树的灌溉，开发出了一套基于模糊规则控制的亏缺灌溉方法，根据桃树不同生长阶段的需水敏感指数进行适量灌溉，节约了大量的灌溉用水，提高了果实的产量，改善了果实的品质。20世纪80年代，俄亥俄州立大学在美国俄勒冈州东部地区一些农场对冬小麦进行了非充分灌溉试验，使总控制水量保持在非充分灌溉时相应腾发量80%水平，获得了良好的效果。非充分灌溉实践还在美国哥伦比亚和其他地区，Indian Subcontinent，以及非洲缺水地区广泛应用。
国外一些发达国家由于水资源的短缺或水费、劳动力、能源的价格较高，同时非充分灌溉可以增加灌水效益，因而对非充分灌溉优化配水技术的研究起步较早，理论较为完善，应用比较普遍。例如日本爱媛县南豫地区的橘园通过实施非充分灌溉，不仅减少了单位面积的灌水量，扩大了灌溉面积，而且提高了灌溉的效益，增加了农民的收入。美国俄勒冈州东部一农场采用非充分灌溉，不仅节约了大量的水、电资源，而且增加了农场的净利润。由于非充分灌溉节水增效的优点，在美国哥伦比亚等地区、非洲部分地区以及中东缺水国家都被广泛应用。
2.国内研究情况
国内对非充分灌溉优化配水模型的研究较晚，但是由于我国水资源短缺的形势严峻，农业节水压力巨大，所以我国在这方面的研究发展迅速，尤其是20世纪70年代以来，在借鉴了发达国家相关研究的基础上，我国的非充分灌溉研究起点较高，而节水灌溉是一个大的系统工程，从工程节水、农艺节水、管理节水到科学灌水，其中一个重要方面是人们必须从传统的灌水方法和灌溉制度中摆脱出来，对作物实行非充分灌溉。尤其是我国水资源严重短缺的西北地区，如何将有限的水资源最优地分配到作物的不同生长阶段，使灌水的效益最大，引起了我国学者的高度重视。
我国对非充分灌溉的研究大致经历了两个阶段：一是初期阶段，这一阶段通过大量的实验来确定作物需水关键期，提出灌关键水的有限灌水方式，通过实验得到冬小麦拔节孕穗期、夏玉米抽雄期、棉花的花铃期灌水关键期。二是把作物生长期分为几个发育阶段，通过试验确定各生育阶段的敏感指数，建立作物不同阶段的供水与作物产量的对应关系，在这些研究中多以Jensen相乘模型为依据。1986年，荣丰涛用动态规划（DP）法对山西冬小麦的最优灌溉计划进行了研究；1988年，王维平用DP模型研究了牧草的最优灌溉计划；1990年袁宏源等用二维DP模型求解了多种作物的最优灌溉制度，模型以供水初期可供水量和土壤含水量为状态变量，以实际灌水量为决策变量，采用逐次渐近（DPSA）法对模型求解；1999年，崔远来等将降雨作为随机变量，用SDP模型对水稻的最优灌溉模型进行了求解决，该模型是基于水分敏感指数累计的函数，求出了以旬为单位的作物敏感指数；2000年，崔远来对农作物的经济灌溉定额、最优灌溉制度、最优种植比例、农作物间灌溉水量的最优分配等非充分灌溉优化配水技术进行了一定的研究；1993年，张羽等将作物各个生长发育阶段作为模糊决策变量，以该阶段以前的灌水量为状态变量，建立了基于模糊动态规划的灌水优化分配模型。1997年，李寿声等在Morgan模型中综合考虑水、肥对产量的影响，用二维DP模型求解了稻田优化灌溉制度。1998年，孙景生等人依据灌溉试验的资料，研究了水分胁迫对夏玉米生长发育和产量形成的影响，并用动态规划技术优化得到了夏玉米的最优灌水时间和每次灌水定额。2003年，付强等采用改进的加速遗传算法（BAGA）与多维动态规划模型（RA-GA-DP），对三江平原井灌水稻非充分灌溉条件下的灌溉制度优化得到了满意的结果，解决了多维动态规划法在求解作物非充分灌溉下的灌溉制度优化过程中反复的试算。2002年，陈守煜等应用多维多目标模糊优选动态规划理论求解非充分灌溉优化分配模型，在有限灌溉条件下，提高了水分的生产率。
在理论研究的同时，我国学者在20世纪80年代中期在北方开始了实验研究，探讨非充分灌溉中的问题，如1986年内蒙古水科所与乌盟水科所分别在呼和浩特市与凉城县进行了“春小麦非充分灌溉试验研究”。1990年内蒙古农牧学院与内蒙古水科所在哲盟丰田乡进行了“玉米的非充分灌溉的研究”。1995年李远华和崔远来分别在桂林和河北进行了水稻非充分灌溉的研究。1999年兰林旺对冬小麦的非充分灌溉进行了研究，得到保证关键时期对作物进行充分供水，仍可获得和充足供水相接近的产量，能提高灌溉水的利用效率。
3.研究热点
近年来，由于计算机模拟技术、智能化技术、非线性规划以及优化理论的发展，对非充分灌溉理论和实践应用的研究呈现出了新的动态。1992年Tripthi等分别在一定最优控制规则控制下，使用模拟技术求得了非充分灌溉的最优灌溉策略。1997年Necati Canpolat在其博士论文中，应用遗传算法建立了作物不同生长阶段优化灌溉模型，该优化模型的目标函数为灌溉净利润，优化的过程是通过求解目标函数的最大值，建立模型时对作物不同灌溉计划进行编码，把不同的编码看作不同的事件，然后通过编码串的遗传、交叉、变异运算，使目标函数达到最大值，每一次灌溉定额为25mm，最后得到了非常好的灌溉效果，使得非充分灌溉条件下，非线性大空间（2250个解）中可成功搜索到最优解。1998年N.s.Raghuwanshi研究了非线性灌溉优化问题，得到了最优的灌溉时间间隔。2000年Radwan A.al-Weshah对约旦河两岸的农业灌区进行了水资源优化分配，虽然该模型也是以最大化灌溉利润为目标函数，但他的约束条件中除了种植面积、可供水资源外，把粮食供应平衡也作为约束条件，优化的结果在用水不变的情况下，收入提高了9.3%。2001年Michele Rinaldi在意大利南部为向日葵建立了优化灌溉模型，该模型以每天的天气环境参数为依据，能决策最佳灌水时间和灌水量。1999年N.s.Raghuwanshi使用前一天的参照作物腾发量来建立优化灌溉的时间序列模型，通过对豌豆应用该模型，能很好地预测土壤水分的流入量。2002年S.a.qureshi利用SWAP93模型对巴基斯坦甘蔗种植区的土壤水分平衡进行模拟，并由该模型来决定灌水定额、灌水时间间隔，得到以每15d为一个灌水间隔，总灌水量为1650mm时得到的灌水效益最高的结论。2002年J.e.bergez在生物物理化学的基础上，在法国西南部建立了作物优化灌水模型，得到缺水情况下对应的最大灌水收益。2003年K.Srinivasa Raju和L.Duchstein建立了多目标模糊线性灌水计划，通过对印度的马哈拉施特拉灌区应用该模型，取得了很好的效果。2004年K.Srinivasa Raju和D.Nagesh Kumar用遗传算法设计了在多作物间最优水量的分配模型，所设计的模型以作物净利润为目标函数，以作物的总种植面积、总灌溉用水以及管道的输送容量为约束条件，模型得到了很好的优化灌溉解，并得到了一组最优遗传算法参数（对特定的灌溉条件），即初始群体大小为50，交叉概率为0.6，变异概率为0.01，经过200代的搜索到了最优解。2004年Jose Fernando Ortega Alvarez等人提出了3套经济灌溉模型，模型Ⅰ主要是通过作物的参数、天气环境参数及土壤数据来决定灌水量；模型Ⅱ是通过作物产量、粮食的市场价格，来确定最大收益的种植情况，进而得到最优灌溉计划；模型Ⅲ是通过遗传算法搜索目标函数的最优解，得到了最优种植比例和最大种植效益。
1.2.2 精量灌溉控制技术的研究进展
精量灌溉就是适时适量地对作物进行灌溉，需要解决“何时灌”和“灌多少”这两个关键问题，因而对精量灌溉进行控制，即要根据某决策指标来预测作物的灌水量，进而对作物进行灌溉。国内外对作物需水量与灌水量以及优化灌溉技术都有过大量的研究，作物需水量一般用3种指标代表：灌水量、田间总供水量（灌水量+有效降水量+土壤储水量）、实际腾发量，由于前两种指标代表的水量不一定都能被作物所利用，因此目前常用的是作物实际蒸发蒸腾量。作物灌水量是最终向田间施加的水量，也是灌溉决策者最终需要的决策量。由于作物的灌水量不仅与作物需水量有关，同时与天气环境、土壤水分状况和作物所处的生长阶段等因素有关，而如何来综合考虑这些因素得到最终的灌水量，一直是农业灌溉工程中所要解决的难题。
在土壤-作物-大气连续体（SPAC）中，用于灌溉决策的定量指标有3种：①根据农田土壤水分状况确定灌溉时间和水量，考虑的因素包括不同作物适宜水分上下限、不同土壤条件、土壤水量平衡方程及参数选择等。②根据作物对水分亏缺的生理反应信息来确定是否需要灌溉，常用的指标包括作物冠层温度相对环境温度的变化、茎果缩胀微变化、茎/叶水势、茎流变化等。③根据作物生长的小环境气象因素的变化确定灌溉的时间和作物的灌水量，通过气象因素确定作物的蒸腾蒸发量来进行灌溉决策。
作物需水信息与精量控制灌溉技术的前沿技术有：①研究作物对水分亏缺信息的感受、传递与信号转导的过程，建立作物水分信号诊断指标体系，获得利用作物茎秆变形测量诊断作物缺水状况的新技术与新产品。②研究作物水分区域分布监测技术和作物蒸腾过程快速监测技术，提出区域土壤水分空间变异性与最佳动态监测布点方式和区域土壤墒情监测预报技术，获得土壤水分动态快速测定与预报技术及新产品。③以土壤墒情监测预报、作物水分动态监测信息与作物生长信息的结合为基础，研究运用模糊人工神经网络技术、数据通信技术和网络技术建立具有监测、传输、诊断、决策功能的作物精量控制灌溉系统，研制开发智能化的灌溉信息采集装置和智能化的灌溉预报与决策支持软件。
1.国外研究情况
国外在研究作物需水量与灌水量起步较早，早期的研究是通过测量土壤墒情来预测作物的需水量，对作物作出灌溉决策。确定土壤含水量最基本的方法是取土样烘干法，间接测土壤水分状况的方法有中子散射法、X射线或γ射线衰减法等。1975年Davis和Chudobiak将时域反射仪（TDR）应用于土壤水分测量后，TDR从20世纪80年代以来得到了不断改进和广泛应用。其突出的优点是可自动、快速、多方位的连续监测土壤水分，且不需要特殊的标定。目前应用TDR技术研制的TDR系统有加拿大的Moisture Point和TRASE，德国的TRIME，英国Delta-T公司的Theta Probe等。频域反射仪是利用无线电频率电容技术来测量土壤含水量。这种技术实际测的是土壤电容，其中原理是将一对电极（高频晶体振荡器）插入土中，电极之间土壤形成一个电容；当高频无线电波在电容电路中形成脉冲时，由土壤本身电容就可以产生一个共振频率。利用两电极间土壤电容与土壤含水率的关系确定土壤含水量。Thomas W Ley等曾对土壤水分的测量工具使用进行过详细的对比研究。为了便捷地了解农田水分状况提高灌溉管理水平，1997年美国农业工程师协会曾经开发一种灌溉警示装置，利用电子学原理把张力计的负压值转换为电信号，当土壤水分张力达到设置值时系统给出指示。在此基础上，B aking开发并应用了可视化土壤水分状况指示器远距离实时监测土壤水分状况，并在土壤含水率到达警戒线时指示需要灌溉。
根据作物对水分亏缺的生理反应信息可以确定是否需要灌溉，Tuener研究表明气孔阻力是测量作物水分状况的一个比较敏感的方法，但是它对光照和叶-气水分差也敏感。因此，很难用在有云天气的热带和亚热带地区。冠层也可以指示作物水分状况，但是冠层温度对风速和辐射条件敏感，所以在风大或者天空有云的情况下，致使气孔开合减少而使测量困难。叶片卷曲度适合用于表示水稻的水分状况。气孔阻力比较适合用于小麦和大豆，冠层温度和叶片卷曲度是最适合于水稻的方法。
当作物受到水胁迫时发出悲鸣，这种悲鸣的程度可通过声波传感器检测得到。苏格兰爱丁堡的科学家利用水母基因培育了一种基因改进土豆，这种土豆在需要浇水时会发出荧光。爱丁堡大学的托尼·特雷瓦法斯教授在舍菲尔德的科学节上说，农民只要在每公顷的地里种上8棵这样的土豆，就可以监测整块田地的墒情。
从国外目前研究的结果来看，红外温度是比较有前途的作物水分状况诊断信号。Tanner首先提出采用冠层温度指示作物水分状况，并提出作物冠层温度是反映作物水分状况的一个良好指标。Monteith、Szeicz和Tanner首先使用红外测温仪来研究作物温度。Jackson等提出了作物水分胁迫指数（CWSI）的概念。Ruzica Stricevic等用作物本身来指示土壤水分胁迫，对甜高粱的灌溉临界点进行了研究。Halim Orta等主要介绍了滴灌时用CWSI来确定西瓜的灌溉制度。Abdulelah Al-Faraj等对高酥油草作物利用强光作物生长箱来研究土壤水分含量亏缺时作物水分胁迫指数及其基线。James等利用单层冠层温度能量平衡（CTEB）模型确定每天腾发量（ET）的速率，并应用其确定灌溉需水量（灌多少），作为用同样数据确定CWSI（何时灌）测量的辅助。
最早将热脉冲方法应用于树木上是Huber和Schmidt。后来许多学者试图将其用于棉花作物的研究。相关研究较多的学者是Cohen，他对在确定树木茎流的热脉冲方法上进行了改进。Green等用热脉冲技术监测苹果树的茎干、两块根区，目的是确定一个苹果树在局部土壤水分含量发生变化时，根区吸水模式有何变化。Fernandez等利用橄榄树的茎流来诊断水分胁迫，以此建立了一个自动灌溉系统。Mohamed Habib Sellami等连续观测了海枣树和杏树的茎流，建立了蒸腾量与太阳辐射与净辐射之间的关系。
2.国内研究情况
国内对精量灌溉决策定量指标研究起步较晚，但近几年，由于我国政府对节水农业的高度重视，使得作物需水量与灌水量的研究发展很快。杨诗秀、雷志栋就田间土壤含水率的空间结构及取样数目的确定进行了研究。蔡焕杰、康绍忠通过甘肃民勤县的棉花试验田的田间试验，研究了棉花冠层温度的变化规律。蔡焕杰对覆膜棉花和玉米的研究表明：CWSI能指示作物根系层的水分状况，提出了覆膜棉花和玉米各生育阶段需灌溉临界CWSI。国内对植株生理监测及茎流测定方面开展较早较多的是西北农林科技大学节水试验站，康绍忠等在进行控制根系交替灌溉研究中，曾经研究了苹果树和桃树的根区和茎干的茎流与参照腾发量及土壤含水量的关系。谢华、沈荣开通过田间试验和理论计算，用茎流计研究了冬小麦的蒸腾规律。雷廷武等研究了RDI对桃树增产节水的效应；郭相平等以水量平衡法计算了作物需水量，研究苗期调亏灌溉对大田玉米需水规律和水分生产效率的影响；张佳宝等以水量平衡法计算作物需水量，研究了红壤区几种作物的需水耗水规律；张同泽用测定土壤含水率方法研究沙漠绿洲春小麦生育期间的需水量及需水规律；杨建昌等以土壤水势为指标，研究水稻在旱育秧大田的需水特性与灌溉指标；马淑芬等以土壤水势为指标，研究水稻在不同生育期的需水情况；李锡录等以土壤水势、农田能量平衡和水量平衡理论作为作物需水、灌溉预报的依据，将土壤水势传感器与单片机共同组成处理系统，使农田灌溉实现了自动控制。张兵等以太阳辐射、空气湿度、风速、空气温度为决策变量建立了作物需水量神经网络预测系统，又以作物需水量和土壤湿度建立了作物灌水量模糊推理系统。张乃潜对土壤湿度无线传感器进行研究，采用频率响应测定了土壤的湿度和盐分，并应用该无线传感器开发了一套土壤湿度监控系统。
1.2.3 灌溉决策指标的发展趋势
现代节水农业技术是在传统的节水农业技术中融入了生物、计算机模拟、电子信息、高分子材料等一系列高新技术，具有多学科相互交叉、各种单项技术相互渗透的明显特征。以往的国内外研究多是根据某一参数来确定作物的需水量和灌水量，得到的结论受特定时域的限制，应用带有局限性。而现代农田水分循环研究是以连续、系统、动态的观点和定量的方法为基础，即把土壤、植物、大气作为一个有机整体，研究田间水分的循环过程和规律，以及与农田能量平衡和转化间的关系，揭示田间水循环过程的各个方面，探讨以土壤水和作物关系为中心并考虑周围大气环境的农田水分调控机理，因而，在灌溉决策指标上，从土壤-植物-大气系统来决策作物水分信息及灌溉计划将成为趋势。尤其是随着计算机、控制理论、智能工程和作物生态学等学科的发展，作物需水量与灌水量的预测将越来越精确和智能化。在有限灌水量条件下，农田灌溉将更注重效益。