AI灌溉决策定制：墒情预测与分区轮灌

灌溉决策的核心不是把水阀开关直接交给模型，而是先把不确定性算清楚。实验室近期的实验性探索，围绕「墒情—气象—作物」三源数据构建日尺度灌溉建议：以 Penman-Monteith 计算的参考蒸散量（ET₀）作为基线，再用轻量时序模型对残差（降雨偏差、土壤持水差异、探头漂移）做修正，输出各地块未来 48 小时的灌水时长与轮灌顺序，经确认后下发至阀门控制器，形成可回退的半闭环。

要点一 · 进展：在 2 块试验田（合计约 60 亩，番茄与玉米轮作）连续运行 12 周，24 小时墒情预测的平均绝对误差约 3%（体积含水率）；与固定轮灌相比，试验期灌溉用水下降约 15%，产量无显著差异。

要点二 · 下一步：接入低成本墒情探头与无人机多光谱影像，用遥感反演表层含水量补足测点稀疏问题；同时在模型中加入干旱胁迫早识别，把「什么时候浇」逐步扩展到「要不要浇」。