Un horario de riego precisamente cronometrado para coincidir con la demanda de agua del cultivo es vital para mejorar la eficiencia en el uso del agua en tierras de cultivo áridas. En este estudio, se construyó y evaluó una infraestructura de programación de riego en tiempo real, Sistema de Soporte a la Decisión para Programación de Riego (DSSIS), basado en tensiones hídricas predichas por un modelo agro-hidrológico. El DSSIS empleó el Modelo de Calidad del Agua de la Zona de Raíces (RZWQM2) para predecir tensiones hídricas del cultivo y contenido de agua en el suelo, que se utilizaron para activar el riego y calcular la cantidad de riego, respectivamente, junto con la lluvia pronosticada. El nuevo DSSIS fue evaluado a través de un experimento de campo de algodón en Xinjiang, China en 2016 y 2017. Se compararon tres métodos de programación de riego (basados en DSSIS (D), basados en sensor de humedad del suelo (S) y basados en experiencia convencional (E)), combinados factorialmente con dos tasas de riego (riego completo (FI) y riego deficitario (DI, 75% de FI)). El DSSIS aumentó significativamente la productividad del agua (WP) en un 26% y un 65,7%, en comparación con los métodos de programación de riego basados en sensor y en experiencia ( < 0,05), respectivamente. No se observó diferencia significativa en WP entre los tratamientos de riego completo y deficitario. Además, el DSSIS mostró ventaja económica sobre los métodos basados en sensor y en experiencia. Nuestros resultados sugirieron que el DSSIS es una herramienta prometedora para la programación de riego.