AI水肥决策定制：墒情预测与分区灌溉

在智慧农业场景中，灌溉决策往往依赖单点墒情阈值，难以应对大棚内土壤差异、作物生育期变化与传感器漂移。本实验室近期围绕「AI水肥决策」开展实验性探索：以多点土壤墒情、棚内气象与作物生育期数据为输入，用轻量时序模型预测未来6~12小时根区含水量，再结合蒸散量估算生成分区灌溉建议；控制侧按阀组划分灌溉单元，在流量与轮灌顺序约束下下发执行。

要点一：阶段性进展。在某番茄种植棚的对比试验中，目标根区含水率处于适宜区间的时长占比有所提升，灌溉量较原定时策略下降约12%~18%，未观察到明显萎蔫或裂果增加。
要点二：下一步计划。将肥料配比与EC/pH反馈纳入决策闭环，扩充草莓、叶菜等作物样本，并针对传感器漂移加入离线校准与置信度降级机制，避免模型在数据异常时给出激进灌溉指令。