随着人类的进步和世界经济的飞速发展,对水的需求量日益增加,水资源问题已成为世界普遍关注的问题。我国总用水量的70%以上为农业用水,主要用于灌溉,灌溉用水占整个农业用水的90%以上,水稻是我国主要粮食作物之一,也是耗水量最大的灌溉作物。北方稻区处于干旱半干旱地区,水资源不足,水量供需矛盾问题日益严重,甚至有些灌区由于缺水而难以维持继续种稻,因此,水稻节水仍然是21世纪发展高产、优质、高效农业的最重要问题之一,对稻田实行节水灌溉、非充分灌溉,已成为当地水稻地区保障农业可持续发展的最重要措施之一。本研究以黑龙江省甘南县查哈阳灌区为例,对水稻的水分生产函数模型及非充分灌溉下优化灌溉制度模型进行了试验研究,取得了以下几点成果:(1)以水稻充分灌溉处理为对照,初步分析了不同生育阶段不同处理下的水稻净光合速率的日变化规律和全生育期内的变化规律。(2)用最小二乘法对查哈阳灌区水稻试验资料进行回归分析,比较研究了Jensen模型、Blank模型、Stewart模型、Singh模型的敏感参数,并利用复相关系数检验法从理论上检验各模型的拟合效果。研究表明,查哈阳灌区水稻水分生产函数以Jensen模型最好,Stewart模型属于合理,Blank模型及Singh模型与传统灌溉经验和水稻需水规律相矛盾,不适合查哈阳灌区水稻。(3)建立了查哈阳灌区水稻基于Jensen模型的敏感指数累积函数,解决了敏感指数理论求解与实际应用中存在的矛盾,为作物水分生产函数在实践中的应用提供了有效的方法。(4)利用加速遗传算法对各模型敏感参数进行了求解,并同最小二乘法求解的结果进行了比较,比较结果表明,两种方法的产量预报精度大体相当,前者相对均匀;加速遗传算法避免了复杂的公式转化,减少了运算时间;同时可以直接将敏感指数值约束在[0,1]范围内,不会出现数值小于零或大于1的情况,为作物静态水分生产函数敏感参数的求解提供了新的有价值的方法。(5)建立了水稻的优化灌溉制度的非线性规划模型,并利用加速遗传算法进行分别求解以相对产量最大为目标和单位面积经济效益最大为目标的优化灌溉制度,优化结果表明,优化灌溉定额比当地节水灌溉定额省水达22.4%,提高了水分利用效率,为查哈阳灌区水资源的优化利用提供了科学依据。