灌溉的目的是什么，就是提高作物的产量和品质，就是提高农业生产的经济效益。在灌溉系统中运用水肥决策的目的是要实现对作物进行精准灌溉施肥。为此，需要解决根据土壤水分平衡和作物需水规律和水源供水能力，考虑施肥与水分的偶合关系，合理运用灌溉工程设施、农艺技术、农业机械、生物技术和农场管理等措施，精准、合理调控灌溉用水和用肥，调控土壤水分和养分以满足作物水分和养分需求。

数字灌溉技术必须要关注作物的生长细节，其应用必须能够及时补充作物营养，按需补充水分和营养成分，从而提高作物的产量和品质是灌溉施肥的唯一目的。关注作物的生长细节的唯一办法是建立作物生长的孪生数学模型。作物模型是指将作物在生长过程中的各种生理生态特性，转化为数字模型，然后利用模型模拟作物的生长和发育过程，从而为灌溉决策提供依据。

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要建立一个合理的、实用的和满足大田灌溉施肥需要的数学模型。首先，模型需要考虑到影响作物生长的多种因素，如土壤类型、气候变化、作物品种等。通过对这些因素进行实验、观测和分析，建立一个可以对作物需水量和需肥量决策软件系统，它是一个预测出农田内作物生长状态和土壤水分利用率的模型。

需要收集和整理一定期间内的气象和土壤信息数据。这些信息包括温度、湿度、降雨量以及土壤含水量等等。通过对这些数据的收集和分析，可以为模型提供更加准确的输入参数，同时校准模型的各种参数。

需要针对不同的当地种植的作物品种，建立相对应的需水和用肥模型。需水用肥模型是指为了满足不同作物的生长需要而制定的一个作物水分和养分需求决策基础模型。通过这个模型，可以计算出不同品种作物在不同生长阶段所需要的水分数量，然后再根据对应的灌溉决策进行灌溉。

最后，需要针对不同的灌溉设施（喷灌、滴灌和地下滴灌），建立相应的灌溉施肥效率模型。灌溉施肥效率模型是指为了衡量灌溉设施的灌溉施肥效率而建立的数字模型。通过这个模型，可以根据灌溉设施的技术指标和使用情况，计算出其灌溉施肥最佳效率，从而为灌溉决策提供毛灌水量的计算依据。

根据作物生长数学模型预测出作物的生长情况，然后根据需水用肥模型完成灌溉施肥决策和未来灌水施肥计划方案的设计，最后根据灌溉施肥效率进行灌水和施肥的优化，目标是提高农田的水分和养分的利用效率，减少水资源和水溶肥的浪费，增加农田的产量和收益。

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灌溉施肥决策的基础是作物数学模型，如：PCSE（Python Crop Simulation Environment）模型参数比较多，因此在参数调整前，常用敏感性分析等方法来减少需要调整的参数个数。