加大力度发展节水灌溉是促进农业可持续发展的关键，目前温室多采用经验法进行灌溉，水资源利用率很低。本文以温室内黄瓜作为研究对象，针对传统灌溉存在的不足，将温室内温度、湿度、光照强度和黄瓜茎流作为影响因子，建立了一套温室内黄瓜的灌溉决策支持系统。主要研究内容如下：1、在国内外先进研究成果基础上，结合温室内具体黄瓜生长情况，分析了温室内温度、湿度、光照强度以及黄瓜茎流量的日变化规律，并且验证了茎流速率与蒸腾速率具有显著相关性；2、通过试验中采集的黄瓜结果期温室内的温度、湿度、光照强度、茎流，针对国内传统的利用回归分析建立的灌溉量预测模型存在的问题，用MATLAB仿真了基于BP神经网络建立的灌溉预测模型。3、依照实时监测到的温室内数据，建立了模型库和数据库，同时制定了灌溉决策过程中的规则。采用VB6.0编写了灌溉量决策支持系统的软件。VB6.0操作界面简单友好，手动操作时只需输入温度、湿度、光照强度、茎流等数据，系统即可诊断出这一时刻黄瓜的水分情况，自动得出灌溉量理论值，并且其数据内容可以随时查看，从而为管理者提供决策支持。该系统提高了温室内黄瓜灌溉模型预测灌溉量的精确度，节省了农业作物灌溉的时间与成本，对农业生产中预测作物灌溉量的研究具有一定的理论意义和实际使用价值。