土壤墒情是土壤自身的重要组成物质之一,也是构成土壤肥力的一个重要因素,更是农田作物生长生育的基本条件。土壤中所有物质的自身运动,包括植物从土壤中吸取养分在内,都离不开土壤水分的作用。当土壤水分不能满足作物正常生长的需要时,灌溉则是改善土壤水分状况和满足作物需水要求的最有效的方法。在水资源日趋短缺的情况下,精确预报土壤墒情变化和实际作物需水量,对确定适时适量的农田灌水定额和保障农业正常生产具有重要意义。　本研究以山西汾河灌区为例,在田间试验和分析的基础上,对土壤墒情预测预报进行了研究,取得了以下研究成果:　(1)根据彭曼(Penman)和彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式,建立可视化的作物需水量计算模块。　　(2)利用汾河灌区1993～2002 年的实测农田土壤水分资料、灌水资料、气象资料等,分析了灌区部分站点的农田土壤水分的年际变化、季节变化和垂直变化的特征;同时建立了两种三层结构的BP 人工神经网络模型预报土壤墒情。预报土层0～80cm 土壤平均含水量的BP(6,8,1)和BP(7,8,1)模型的最大相对误差分别为12.6%,13.2%,平均相对误差分别为4.9%,3.7%,最大绝对误差分别为2.7%,3.0%,平均绝对误差分别为0.9%,0.7%;预报土层20～40cm 土壤平均含水量的BP(5,8,1)模型的最大相对误差为14.5%,平均相对误差为4.7%,最大绝对误差为3.0%,平均绝对误差0.9%。建立的两种模型均能满足实际生产要求。(3)通过田间试验获得的冬小麦根系资料,分析了冬小麦根系的一维分布规律,采用e 指数函数拟合得到冬小麦根长密度函数。　(4)在得到冬小麦一维根长密度分布函数基础上,建立了改进的Feddes 冬小麦根系吸水模型;建立了由田间实测土壤水分动态资料反求的冬小麦根系吸水模型;并在参数试验调整的基础上,引用了康绍忠冬小麦根系吸水模型;在考虑了在根系层土壤区和根系层以下的土壤区的土壤水分运动基本方程不同的情况,建立了土壤水动力学模型预测土壤墒情。改进的Feddes 冬小麦根系吸水模型、由土壤水分动态资料反求的根系吸水模型和康绍忠冬小麦根系吸水模型的土壤水分预测值与实测值的最大相对误差分别为14.72%、14.25%和14.36%,平均相对误差分别为3.33%、4.21%和3.75%。建立的三种冬小麦根系吸水模型,基本能够正确反映冬小麦根系吸水的实际状况,满足预测土壤水分的实际生产要求。　(5)开发了由土壤水分动态资料等反求作物根系吸水速率的可视化程序,用数值差