农业作为人类活动中最为基础的环节,影响了人类的生存和发展。灌溉方式的农田管理制度很大程度上保障了全球粮食的安全生产,尤其是缺水地区的粮食安全生产。目前,约占全球耕地面积16%的土地上生产了人类30%-40%的粮食,全球三分之一人口的收入与灌溉农业相关。与此同时,灌溉也消耗了大量的洁净淡水资源,2000年人类从地表和地下抽取了大约2600 km3的洁净水用于灌溉。当前,农田灌溉用水量依然占到人类取水总量超过70%的份额,而消耗性用水更是占到了90%以上。灌溉水量作为刻画人类灌溉活动最重要的参数,也是研究灌溉对作物产量估算、地表水文过程模拟、区域气候变化等影响的基础。所以,研究一种易行、有效的灌溉水量获取方法,对准确、及时地获取灌溉用水情况以及研究灌溉效应都具有重要的意义。卫星遥感通过自身携带的各种传感器可以实现对地表进行无差别的观测,能够真实、有效地反映地表变化信息。此外,遥感数据还具有尺度适宜、易于获取和处理等特征,这些因素使得遥感被认为是获取灌溉参数最为有效的工具。相比于获取灌溉区、灌溉面积参数,利用遥感获取区域尺度上灌溉水量的研究始终没有很大的进展。这是因为在利用遥感数据计算灌溉水量过程中,需要建立灌溉期间遥感数据与灌溉水量之间的定量关系,确定灌溉发生的时间对基于遥感数据计算灌溉水量就显得尤为重要,而现有的根据遥感获取灌溉参数的方法仍然不能有效地提取灌溉时间。本研究需要解决的科学问题是如何基于遥感数据确定灌溉发生的时间,并建立遥感数据与灌溉水量之间的定量关系,使得可以利用灌溉期的遥感数据来计算区域上的灌溉的用水量?针对上述科学问题,本文提出了一种面向灌溉事件的灌溉水量计算方法,利用该方法可以根据遥感数据计算区域上的灌溉水量情况。研究首先在空间上和时间上对三种卫星土壤水分产品（SMAP,SMOS和ESACCI）的精度进行了验证,选择精度较高的卫星土壤水分产品作为本文获取时序土壤水分的数据源;然后,提取了时序土壤水分数据中土壤水增加的阶段,采用模糊理论推理土壤水增加与灌溉的关系,从而提取灌溉事件;最后,基于土壤水平衡原理建立了计算灌溉水量的模型,使得可以根据灌溉期的卫星土壤水分数据计算灌溉水量。以河南省为研究区,利用本文提出的灌溉水量计算方法计算了研究区在不同年份的灌溉次数和灌溉水量情况。从灌溉次数分布图中可发现,研究区内的灌溉次数呈现出从北向南减少的趋势,该模式与降水量的空间分布模式相反,与潜在蒸散发的空间分布模式一致,说明本文提取的灌溉次数在空间分布模式上是合理的。从灌溉水量上来看,本文方法计算的灌溉水量在空间分布模式上与灌溉次数的分布模式一致,而且灌溉水量与地表潜在蒸散发量和降水量的差值同样具有较好的相关性。在灌溉水量的数值上,本文方法计算的河南省（信阳市地区除外）2016年的灌溉水量为51.8亿m3,2017年的灌溉水量为63.5亿m3。水资源公报的统计数据显示2016年河南省的灌溉用水量大约为100.1亿m3,2017年河南省的灌溉用水量大约为98.45亿m3（信阳市地区除外）。本文方法计算的灌溉水量相对于统计灌溉用水量的相对偏差在2016年约为48%,在2017年的相对偏差约为35%,在小区域上计算灌溉水量表现出了相似的效果。水资源公报的统计灌溉水量据是指灌溉的总消耗水量,而本文计算的灌溉水量是指输入到农田中的水量,这可能是导致两者之间差异较大的主要原因。相对于已有的方法,本文方法计算的灌溉水量在精度上有所提高。因此,提出的灌溉水量计算方法可以利用卫星土壤水分数据计算灌溉水量,该方法克服了基于统计方法获取灌溉水量中数据时效性较差和数据质量分布不均现象,也避免了数值模型计算灌溉水量方法中因难以真实反映灌溉发生时间的缺点,进一步完善了利用遥感获取灌溉参数。本文方法计算的灌溉水量可为在地球系统模式中模拟人类灌溉活动对自然环境影响提供参数。