灌溉决策支持系统的设计和实现需要完成数据采集和处理：系统需要收集农田生态环境、土壤水分、气象等数据，并对这些数据进行处理和分析。进行水分平衡分析：系统需要根据采集到的数据计算土壤水分平衡，并预测未来的水分情况。事先进行灌溉方案设计：规划决策系统的灌溉水量、灌溉时间、灌溉方式如何确定等。此时的过程需要考虑灌溉技术、作物特性和土壤类型等因素。先进的灌溉决策支持系统需要进行作物生长的数字模拟，根据气象和生长数据找出最佳施肥和灌水的时间点和施用量大小。好的决策支持系统需要提供针对不同农田的灌溉计划和建议，并根据作物水分和养分的需求进行优化调整。最终提供可视化界面：系统需要提供可视化的操作界面，方便用户进行操作和查看灌溉情况。

除此之外，灌溉决策支持系统还需要考虑数据安全、性能优化、系统维护等方面的问题。因此，设计和实现灌溉决策支持系统需要团队合作，包括程序员、数据分析师、农业专家等多个领域的专业人员共同协作完成。

对于灌溉决策支持系统的设计和实现，一般可以遵循以下步骤：

1. 需求分析：首先需要了解农田的气象环境、土壤条件、作物生长状态等，确定系统需要满足的功能和性能需求。

灌溉决策支持系统的需求分析需要从系统目标、用户需求、功能需求、性能需求等多个方面进行考虑。

系统目标：系统目标应明确系统的主要功能和使用场景，例如：提高灌溉水利用效率、监测土壤水分、精准灌溉等。

用户需求：用户需求是指灌溉决策支持系统需要满足的用户期望和需求，需要考虑不同类型用户的需求差异，例如：种植专家需要给出灌溉参数和分析结果。

功能需求：功能需求是指系统需要实现的具有实际意义的功能，包括灌溉参数调整和灌水施肥的控制、数据采集、模型运行等。

性能需求：性能需求是指系统需要满足的性能指标，包括响应时间、数据准确性、决策准确率、可靠性等。

需要分析围绕利用气象与土壤湿度数据进行作物灌溉数字模拟，进行优化决策，可针对现实灌溉需求，提出了灌溉数据决策方案，并设计了基于无线传感器网络构建的灌溉决策支持系统，以提高灌溉效率，增加作物产量和增强作物抗旱能力。

2. 数据采集：系统需要采集各种数据，如气象数据、土壤水分数据、作物生长数据等，然后进行处理和分析。

灌溉决策支持系统的数据采集需要收集以下不同类型的数据：

土壤数据：这包括土壤含水量、土壤温度和pH值。

水文数据：这包括水文循环和水资源利用的相关数据。

 气象数据：这包括气温、湿度、降水量和风向等。

农业数据：这包括作物生长周期、生长情况和病虫害情况等。