河北平原区是我国北方重要的粮食生产基地，但随着当地经济的快速发展越来越多地挤占农业用水，加之近些年来降雨量减少、地下水位不断下降，导致农业可用水量远远不能满足灌溉的需求。这使得人们一味地追求粮食高产同水资源短缺的矛盾日益凸显。因此，如何解决农业节水增产，更高效地利用有限的农业灌溉水资源成了农业及水利技术人员研究的一个热点问题。本文以望都灌溉试验站为依托开展土壤墒情空间变异规律及冬小麦-夏玉米非充分灌溉试验研究。通过实测土壤表层以下0-30cm、30-50cm及50-80cm三个不同深度的含水量，运用SPSS17.0、surfer8.0及GIS7.0统计分析不同深度土壤层含水量的空间变异性规律,得出各层土壤水分空间分布均符合近似正态分布这一规律，根据半方差分析分别找出不同土层的空间相关特性及相关距离，建立土壤水分空间变异性的结构模型,为后期的土壤墒情试验测点间距及深度的选取提供依据。将实测的同土壤含水量相关的风速、蒸发量、降雨量、气温、相对湿度及日照时数作为输入变量，土壤含水量作为输出变量建立土壤墒情BP神经网络预测模型，将训练好的网络模型用于下一步的灌溉制度优化中涉及到的土壤水量平衡模型当中。依据冬小麦及夏玉米的非充分灌溉试验资料建立两种作物的联合水分生产函数模型（Jensen模型）。其中敏感指数是反映阶段缺水对产量影响的程度，是模型中的重要参数。针对传统的求解Jensen模型敏感指数的回归分析解法存在的有偏估计和拟合精度不高等问题，利用单纯形粒子群解法（SM-PSO）对模型中的敏感指数进行求解，由于SM-PSO解法结合了单纯形法的局部搜索优势和PSO算法的全局搜索优势，求解结果表明SM-PSO解法相对于传统解法具有更高的拟合精度。在Jensen模型及农田土壤水量平衡模型的基础上，建立了以灌水日期和灌溉水量为决策变量，以全年灌水量最少和两种作物总产值最大为决策目标的冬小麦-夏玉米全周期灌溉制度多目标优化模型，利用改进分组非支配排序遗传算法（GNSGA-Ⅱ）对模型进行求解，得到全年不同可用灌溉水量及限制灌水次数情况下的灌水日期与灌水量，为决策者进行精确灌溉提供灌水参考。最后，本文从工程节水措施、农艺节水措施及管理节水措施三个方面对河北平原区的节水技术与管理模式进行了讨论。