【目的】针对水文模型结构的不足提出改进方法。【方法】选择新安江模型、GR4J(mode′le du Ge′nie Rural a′4parame′tres Journalier)模型以及HYMOD模型在淮河流域进行应用对比分析，并基于GR4J模型与HYMOD模型的汇流结构对新安江模型进行改进，提出2种改进模型方法。【结果】(1)3种概念性水文模型在淮河王家坝流域均具有较好的适用性，其中新安江模型效果最好，但该模型在大流量模拟时存在低估现象；(2)M2模型（HYMOD模型汇流结构下的新安江模型）与新安江模型的模拟结果相近，大流量的模拟同样偏小，改进效果不明显；(3)M1模型（GR4J模型汇流结构下的新安江模型）模拟效果最佳，可以有效改善新安江模型对大流量的模拟效果，改进效果显著。【结论】M1模型可以有效改善新安江模型模拟径流时出现流量以及洪峰流量的低估现象，在研究流域内具有一定的应用价值。

【目的】研究不同滴灌量对春小麦生长发育、耗水特性、产量及水分利用效率（WUE）的影响，为北疆滴灌春小麦节水、增产、增效提供理论依据。【方法】以新春6号春小麦为供试品种，基于单因素随机区组试验，设置6个滴灌量处理，分别为240(W1)、300(W2)、360(W3)、420(W4)、380(W5)、540 mm(W6)，各处理在春小麦出苗后共滴灌8次，灌水定额分别为30、37.5、45、52.5、60、67.5mm，探究不同滴灌量对春小麦生长发育、产量及WUE的影响。【结果】春小麦株高随着滴灌量的增加而增加，当滴灌量达到W3处理水平时，株高增加不显著，而叶面积指数（LAI）和地上部干物质量随滴灌量的增加呈先增加后降低的趋势，W4处理下的LAI最高，此后LAI和地上部干物质量随着滴灌量增加呈缓慢降低趋势。春小麦耗水量随滴灌量的增加而显著增加，W6处理下的耗水量最高，为598.1mm。春小麦有效穗数、穗粒数、千粒质量、产量及WUE随滴灌量的增加呈先增加后降低的趋势，W4处理下的产量和WUE最高，分别为7 233.2 kg/hm2和15.23 kg/（hm2·mm）。春小麦产量和WUE达到最大时的耗水量分别为520.8 mm和462.7 mm。【结论】采用420 mm滴灌量可以实现北疆滴灌春小麦产量和WUE的最大化，该研究可为北疆春小麦节水高产栽培提供理论依据。

【目的】基于决策树分类算法对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【方法】在实地调研的基础上，结合Sentinel-2遥感影像，构建能够不断融入遥感数据的决策树分类算法，对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【结果】4月上旬，由于春小麦和苜蓿生长特征较为相似，春小麦和苜蓿的总体分类精度分别为69%和75%。此后，随着观测数据的不断融入，分类精度逐步提升，5月14日二者的分类精度即可达到90%以上。5月31日利用全部5期卫星影像数据时，春小麦的总体精度可达到94%,Kappa系数为0.75，苜蓿的总体精度可达到97%,Kappa为0.86。2023年青铜峡灌区春小麦种植面积为24 000 hm~2，苜蓿种植面积为2 000 hm~2。其中，春小麦种植结构较为复杂，既存在集中连片的大规模种植，也存在大量面积较小的碎片化种植带。【结论】基于Sentinel-2遥感数据的决策树分类方法，可在4月上旬获取初步分类结果，在5月中旬苜蓿第1次收割之前对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行较为准确的识别。

【目的】探究粒子群算法和天牛群算法在求解灌区渠系配水模型时的性能差异及优化后配水方案的共有特性。【方法】以大功灌区总干、分干两级渠系为研究对象，依据灌区不同的用水情形将其划分为18个配水对象，以灌溉用水总量、渠系渗漏水量及总干渠流量波动大小为优化目标，以下级渠道输水流量和输水启、闭时间点为决策变量，构建多目标两级渠系配水模型，分别使用粒子群算法和天牛群算法对模型进行求解，基于求解结果结合熵权-TOPSIS法对2种算法的性能进行综合评价。【结果】熵权-TOPSIS法的评价结果表明，粒子群算法的整体性能优于天牛群算法，但后者的计算速度高于前者。此外，同一用水情形下2种算法求解的配水方案相近，且优化后的下级渠道配水流量与配水时长存在共性规律。【结论】“左右须”寻优机制的引入使天牛群算法的计算速度相比粒子群算法最高可提升56%，但由于“左右须间距”初始参数的设置问题，随着计算维度的增加，粒子群算法的整体性能优于天牛群算法。研究结果可为灌区渠系配水管理提供科学依据。

【目的】水土资源是维持农业可持续发展的关键因素。针对沿海地区水土资源面临日益严峻的质与量的问题,深入了解沿海地区水土资源的承载能力,评估影响沿海地区水土资源承载力的障碍因素,指导水土资源优化配置。【方法】以南通沿海地区4个县市为研究对象,构建农业水土资源承载力评价指标体系,利用变异性筛选评价指标,运用熵权TOPSIS模型对南通沿海地区的农业水土资源承载力进行评价。基于障碍度模型,对农业水土资源承载力的主要障碍因子进行分析。【结果】(1)南通市各沿海地区农业水土资源承载力水平较佳,南通市区、如东县、海安县、海门市综合指数在0.45～0.60区间,资源开发利用程度合理;而启东市综合指数在0.30～0.45区间,农业水土资源承载力水平处于平衡状态。(2)各子系统对南通市沿海地区农业水土资源承载力的影响差异显著,其中农业水土资源对南通市沿海地区农业水土资源承载力均有较大程度的影响效果(33.30%～56.62%)。(3)农田灌溉水资源效益是制约海安县、如东县和南通市区农业水土资源承载力提升的关键因子,耕地生产力是海门市和启东市农业水土资源承载力提升的关键因子。【结论】本研究成果可为指导江苏乃至全国沿海地区水土资源高效利用提供技术支持。