AI灌溉决策定制：墒情融合与蒸散量估算

在智慧农业方向的实验中，我们把灌溉决策拆成两层：田块尺度上估算参考作物蒸散量（ET0），再叠加土壤水分平衡与根系层墒情观测，得到逐日灌溉建议量与地块级处方。

近一季在设施蔬菜与露地玉米的对比试验中，方案采用气象站、多深度墒情传感器加作物系数修正，以土壤水分上下限触发灌溉，不追求全自动执行，先验证建议本身是否可靠。阶段性要点：

• 进展：试验区灌溉用水量较人工经验灌溉下降约13%，产量与对照基本持平，建议的提前量约12小时，便于种植户安排轮灌顺序。
• 下一步：连续阴雨与大风条件下ET0估算偏差偏大，主要来自净辐射项。计划接入临近降水预报与冠层温度观测，把当前的开环建议改为滚动闭环校正，并补做跨茬口的重复验证。