在智慧农业的落地场景中，水肥管理长期依赖经验排程：定时间、定比例，土壤与作物的实际差异被平均掉了。本实验室近期的实验方向，是把灌溉决策拆成两层——由田间传感与气象数据驱动的墒情预测，以及按地块差异调整的肥液配比与灌溉时长。
要点一（阶段进展）：在三个蔬菜大棚的对照实验中，采用蒸散量计算与短期墒情回归的混合策略，把灌溉触发从固定时段改为阈值驱动。试验区日均用水较对照区下降约15%，同期番茄单株产量未见显著差异；肥液配比按电导率反馈微调后，排液电导率的波动区间有所收窄。
要点二（下一步计划）：引入作物长势图像作为辅助特征，验证在连续阴雨与传感器漂移条件下预测是否仍然可靠；同时把执行侧延伸到水肥机的阀门开度控制，形成从预测到执行的完整闭环，再评估不同茬口与土质下的迁移成本。
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