为了便于精准灌溉的田间实际操作和管理,采用改进的蚁群聚类算法进行灌溉管理分区研究。蚁群算法的离散性和并行性特点对于数据的特征聚类非常适用,然而当数据量较大时,蚁群聚类在系统循环过程中,对数据的搜索时间较长,计算量大,因此将初始聚类中心作为蚂蚁的初始食物源加以引导,减少蚂蚁行走的盲目性,以达到降低计算量、加快聚类的目的。该文以土壤物理特性作为数据源,在运用主成分分析消除初始指标相关性的基础上,采用改进的蚁群聚类对研究区进行精准灌溉管理分区的划分。将改进的蚁群聚类分区结果与传统的K-均值聚类进行比较,前者分区结果表现出土壤物理特性区内均一性更强、区间差异性更加显著的特点。改进的蚁群聚类分区结果表明,研究区可划分成2个灌溉管理分区,I区土壤的田间持水率、饱和含水率和凋萎含水率均较II区大,表明在相同的气候条件下,I区的土壤耐旱能力较II区强,分区结果可以为精准灌溉的分区管理提供参考依据和数据支持。