中文摘要：

本项目针对区域稀疏站点条件下作物需水量估算速度慢、效率低、精度难以保证等问题，充分考虑作物需水的空间变异性，通过易于获得的气象数据和地形因子数据和全国灌溉试验数据库中的需水量数据，采用ESDA和空间统计方法分析了气象因子、地形因子与作物需水量之间的关系，将主成分分析方法与统计学习理论相结合，利用主成分分析选择影响作物需水量的主要影响因素，分析了这些主导因子的空间分布状况，将主导因子作为输入，以作物需水量为输出，引入支持向量机方法，构建了能综合考虑气象因子和地形因子空间变异性的支持向量机估算模型，采用该模型生成了研究区域的作物需水量空间分布图，实现了研究结果的可视化表达。该项研究将为作物需水量的空间分布特征分析和建立全国尺度的灌溉试验栅格数据库提供技术支持,其成果对于区域水资源的合理配置，实现水资源的可持续利用具有非常重要意义。本项目收集整理了华北地区67个站点的气象数据，建立了主要气象因子、微观地形和冬小麦需水量等15个栅格数据库，开发了2种基础数据计算查询及管理软件。在核心期刊上发表文章4篇，其中EI收录2篇，获得软件授权2项，申请发明专利1项。