本文在归纳总结国内外已有观测站点优化布置方法的基础上，针对区域作物需水量计算中存在的由点到面的尺度转换问题，以方法研究为主，以河南省冬小麦为例，在GIS支持下，将分形理论、经典统计学、地统计学、探索性数据分析方法等方法或技术有机结合，系统分析了冬小麦需水量的空间分布规律，提出了作物需水量观测站点的优化布置方法，实现了研究区域作物需水量的可视化表达。通过系统的研究得出了一些初步结论。 (1) 改进了分形理论中确定尺度转换节点的方法分形理论中无标度区间的确定和分形维数的计算受人为因素影响较大，为了克服上述问题，本文提出了以回归效果显著，残差平方和最小和残差自相关性小为原则的确定尺度转换节点的方法。并以全国灌溉试验数据库中河南省灌溉试验站点为主要数据源，在GIS支持下，研究分析了河南省灌溉试验站网不同尺度的空间分布的分形特征和维的分辨力。 (2) 分析了冬小麦需水的空间分布状况本文将ESDA方法和GIS有机结合，分别利用最近邻距离分析和Ripleys K函数分析研究了河南省灌溉试验站点的分布格局，利用Morans I和Local G方法分别研究了不同尺度下的河南省冬小麦需水的自相关性。 在整个研究区域上，在1％显著性水平下，灌溉试验站点集聚性较轻，基本上呈分散分布；在90km尺度以下，集聚指数小于0，计算值在包迹线以内，站点分布呈分散分布状态；在90km以上尺度内，集聚指数均大于0，站点呈聚集分布状态；对冬小麦需水量进行全局性自相关分析表明，冬小麦需水量在空间上成正相关(Moran Ⅰ=0.25>0)，在1％显著水平下，冬小麦需水量在河南省范围内具有显著的自相关性(Z(Ⅰ)=8.5>2.58)；在200km尺度以下，Moran’Ⅰ值都大于0，表明在200km以下尺度范围内，冬小麦需水量呈正相关，在200km尺度以上，Moz-an’Ⅰ值小于0，冬小麦需水量呈负相关；Moran‘Ⅰ值随空间距离的增加而递减，表明作物需水量在空间分布上呈现某种递变趋势。各方向上170km以下尺度均存在显著的正空间自相关，初步表明河南省冬小麦需水量在空间分布上的结构性在各个方向上均是明显的。随着空间距离的增加，各方向上MoranⅠ值逐渐降低，但各方向上变化范围有所不同，在东西方向和东北-西南方向，在0～270km范围内，MoranⅠ均为正值，表明冬小麦作物需水量在270km以下尺度具有较强的空间自相关，也初步表明在此方向影响范围比较大；而在南北方向和东南～西北方向，在170～200km之间MoranⅡ值由正变为负，初步说明河南省冬小麦在此方向的平均尺度约为170～200km：LocalG分析表明：河南省冬小麦需水量在南北方向上具有明显的递变趋势，黄河以北的10来个站点Z(G)值基本上都大于2.58，表明河南省冬小麦需水量的高值区在豫北地区，南部几个站点Z(G)值则小于-2.58，表明河南省冬小麦需水量低值区在豫南，豫中地区的Z(G)值尽管多数都大于0，但因Z(G)值大部分都小于1.65，故在统计学意义上并不显著。 (3) 进行了灌溉试验站点的优化布置趋势面方程和回归分析结果均表明小麦需水量与地理宏观因子有相关性，主要表现为随着纬度和高程的增加作物需水量有增长的趋势，其中纬度与作物需水量相关系数为0.92，达到极显著水平，而随着经度的增加，作物需水量有减少的趋势；冬小麦需水量空间分布的各项异性分析表明：东偏北16°方向具有较强的方向效应，而与之垂直的164°方向则各站点的相关性较小。综合考虑观测精度与置信水平，利用经典统计学确定河南省观测站点的数目为10个左右，利用地统计学并经交叉验证，确定了河南省灌溉试验站网的空间布局。 (4)实现了河南省冬小麦需水量的可视化在GIS支持下，实现了河南省冬小麦需水量的可视化表达，验证了站点布置的合理性。与普通克立格方法相比较，由于河南省地形变化较小，协同克立格方法并没有表现出明显的优越性，两种方法的插值效果都能满足常规研究的需要。 由于空间尺度转换问题的复杂性和观测资料的缺乏，研究结果仍存在一些问题和不足之处，有待进一步深入研究。