农业作为中国的第一产业，是国民经济的重要基础。由于中国特殊的自然条件，导致降水和水资源时空分布严重不均，大力发展灌溉农业势在必行。灌区在中国农业发展的进程中发挥着举足轻重的作用，但现存的中大型灌区多为20世纪60、70年代修建，受当时经济和技术限制，灌区的设计标准较低、设施不够完善、维护管理不佳等问题突出。以至于灌区运行效率低下，无法适应新时代的节水灌溉农业发展，开展灌区运行状况诊断及其调控模式优化研究已成为迫切需求。黑龙江省作为中国重要的商品粮生产基地，是保障国家粮食安全的“压舱石”，尽管黑龙江省粮食生产已经实现了“十七连丰”，但灌区的水利工程及其田间配套设施并不完善，严重影响当地发展节水灌溉农业。基于此，本研究选取了黑龙江省内的20个典型灌区为研究基点，开展灌区运行状况评价及调控模式研究，旨在探索灌区运行最优评价模型，揭示灌区运行状况驱动机制，制定灌区运行状况调控方案。本文的主要研究内容和成果如下:(1)本文参考联合国粮农组织(FAO)等国际组织制定的灌区评价指标体系，结合研究区域的特殊自然、人文、经济等情况，参考国内外专家学者的相关研究文献，构建了以灌区运行状况综合评价为目标层，以灌区生产效率、灌区经济效益、灌区工程状况、灌区系统运行状况、灌区管理水平和灌区生态环境为准则层，以37个海选指标组成指标层的灌区运行状况评价海选指标体系。进行指标筛选过程中，首先删除了16个难以定量的定性指标和数据统计不全且无法计算而得的指标;再利用R聚类-因子分析法删除了7个信息重叠较大的指标;最后通过变异系数法，用灌溉水利用系数替换了离散系数较低的灌溉满足率，并删除了离散系数较低的土壤pH值，确立了包含10个指标的评价指标优选集，构建了最终的灌区运行评价指标体系。并通过分析评价指标集的信息贡献率，证明指标筛选结果合理可行。
　　(2)本文构建了支持向量机模型(SVM)、基于引力搜索优化的支持向量机模型(GSA-SVM)和基于具有自适应混合随机变异机制的引力搜索算法优化的支持向量机模型(MGSA-SVM)，分别对研究区域内的20个灌区的现状年运行状况进行了评价，得出各个模型下各灌区的运行状况指数和运行状况等级。运用4个评价模型的拟合性能指标（平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MAPE）、决定系数（R2）和均方根误差（RMSE））进行对比分析，以及采用序号总和理论-Spearman等级相关系数法进行模型稳定性分析和区分度理论进行模型可靠性分析，筛选出在灌区运行评价中的最优评价模型为MGSA-SVM。基于MGSA-SVM评价模型的评价结果，运用ArcGIS空间数据分析技术解析了灌区运行状况的空间演变特征。
　　(3)利用主成分分析法对研究区域灌区整体运行状况驱动机制进行分析。结果表明:设施控制面积产值、灌溉水利用系数、收入支出比、单位灌溉用水量收益和工程配套率5个指标为关键驱动因子。运用DEMATEL法，分析各个灌区的5个关键驱动因子的影响度、被影响度、中心度以及原因度，揭示各个灌区的关键驱动因子的重要性排序以及原因驱动因子和结果驱动因子，探究各灌区驱动因子的驱动机制。
　　(4)挑选桦树川灌区和香磨山灌区为研究对象，采用情景设计法，搭建了三种不同的情景对灌区进行模拟改造，在情景模式约束下，构建了免疫遗传算法渠道断面设计优化模型，通过渠系设计理论拟定优化目标函数，率定约束边界，对香磨山灌区和桦树川灌区进行渠道断面优化设计，输出优化方案，根据拟定的优化目标筛选最优方案。运用MGSA-SVM对不同情景下的灌区进行运行状况评价，对比分析情景模拟改造对灌区运行状况的调控优化。