大型灌区信息多样化、空间变异性大、用水管理调度工作复杂等特点,导致智慧灌溉系统开发难度较大,大型灌区智慧灌溉系统的开发对实现灌区高效用水管理和用水调度决策,提高灌溉管理智能化水平、灌溉用水效率和效益具有重要现实意义。本文以赣抚平原灌区为典型灌区,采用实时信息监测技术实现灌区信息实时监测,开发实时灌溉预报模型和渠系动态优化配水模型实现灌溉用水管理,运用B/S体系结构、MVC设计模式、Think PHP框架等Web软件开发技术进行智慧灌溉系统软件开发与实现。主要研究内容及结论如下:（1）针对大型灌区的特点,深入分析了智慧灌溉系统的功能需求、性能需求、环境需求,设计了大型灌区智慧灌溉系统的总体架构、硬件架构和软件业务架构,并对如何开展大型灌区智慧灌溉系统开发工作进行了描述。（2）根据监测点布设方法和灌区实地考察情况,确定了实时信息监测典型田块及具体位置,建立了实时信息监测和闸门远程控制硬件系统。针对研究区布设了田间水层监测点26个,土壤墒情监测点14个,渠道水位/流量监测点19个,其中,灌区已有水位/流量监测点数据接入10个,闸门远程控制点1个,实现了灌区实时信息全面监测。（3）构建了赣抚平原灌区实时灌溉预报模型,率定了有关模型参数,检验结果表明模型适用于赣抚平原灌区水稻的实时灌溉预报。（4）构建了大型灌区渠系动态优化配水的多目标大系统分解协调模型,以干渠各时段流量作为协调变量,进行干-支渠子系统层和总系统协调层模型协调。干-支渠子系统以干渠闸门操作次数最少、渠系损失水量最少、渠系弃水量最小为目标,通过加权法将多目标函数变换成单目标函数,通过遗传算法求解模型,得到子系统最优解及干渠各时段流量;总系统协调层以总干渠闸门操作次数最少为目标函数,采用配水策略进行干渠流量及时间调整。2017年晚稻期间模型优化结果表明,优化方案较传统方案的干渠及以上闸门操作次数减少3～18次,渠系损失水量减少3～17%,即模型优化方案可减少灌区灌溉管理成本和渠系输水损失,提高灌溉水有效利用系数。（5）采用适用于大型软件系统的B/S体系结构、MVC设计模式和Think PHP开发框架进行软件系统设计和实现。基于总体架构设计和软件业务设计将系统划分为实时信息监测、信息通信、实时灌溉预报及动态用水决策、闸门监测控制、数据管理及报表生成六大功能模块;系统数据库分为实时数据库、决策数据库、基础数据库,并以My SQL进行数据管理;采用PHP、HTML、CSS、Java Script进行系统功能模块及用户界面实现;采用Bootstrap前端框架构建简洁、直观的用户界面,ECHARTS、DTGrid图表插件定制数据可视化图表。（6）智慧灌溉系统于2017及2018年在赣抚平原灌区西总干范围实际应用结果表明,ET0预报和灌溉预报较准确,系统考虑了未来降雨,减少了田间净灌水量,通过渠系动态优化配水模型的使用,减少了渠系渗漏损失,实现灌区管理节水,2017年晚稻及2018年早、晚稻合计节水量12784万m~3,年平均节水率14%。