AI灌溉决策定制：墒情传感与蒸散量估算

智慧农业AI定制实验室近期在灌溉决策方向做了一轮小规模验证。思路是先把作物需水算清楚：用气象站数据计算参考蒸散量ET0，按生育期取作物系数Kc折算日需水量，再以根区含水率实测值做闭环校正，输出灌溉量与建议时段。

早期直接用单一墒情阈值触发灌溉，问题在土壤异质性与传感器布点稀疏——同一地块不同位置含水率可差十几个百分点，容易一侧过灌、一侧欠灌。改为ET0主导、墒情校正后，灌溉建议更贴近实际消耗。

要点：
· 进展：三个试验地块连续运行8周，灌溉用水较原定时策略下降约12%，根区含水率落在目标区间的时长占比由约七成升至八成以上。
· 下一步：接入短期降雨预报做露地降雨抵扣，并验证沙壤与黏壤之间的参数迁移，减少逐地块重复标定。