灌区在我国国民经济和社会发展中具有重要的地位和作用。然而,由于管理手段和方法的落后,我国灌区普遍存在水资源利用率低下,水资源浪费严重的现象。鉴于上述情况,加强灌区灌溉管理势在必行。作物需水量估算是实施农业灌溉管理的重要环节之一。要进行科学、高效的灌溉管理,必须准确地计算和预测作物需水量。本文针对这一问题进行了研究,并在疏勒河灌区灌溉管理信息系统中进行了应用。作物需水量的计算方法多种多样,其中应用最为广泛的是用参考作物需水量和作物系数来计算实际的作物需水量。本文以疏勒河灌区主要农作物之一春小麦为例,应用Penman-Monteith方法计算了参考作物需水量,单作物系数法计算了春小麦生育期内各生育阶段的作物系数,并由作物系数和参考作物需水量计算得到相应的实际作物需水量。本文以计算得到的作物需水量为目标输出,气象因子为网络输入,建立了作物需水量预测的BP网络模型。通过选择不同的输入因子组合、隐含层节点数和网络训练函数,建立不同的模型,并比较它们的预测精度,从中选出具有较高精度的BP网络模型。将优选出的模型应用于疏勒河灌区的作物需水量预测,为灌区作物灌溉提供指导。本研究对我国其它干旱半干旱地区的作物需水量预测也具有一定的参考价值。