AI灌溉决策定制：土壤墒情与蒸散估算

在智慧农业场景里，灌溉是最容易被“算法化”、也最容易被高估的环节。我们的实验没有直接从端到端模型切入，而是把问题拆成可验证的三段：参考蒸散（ET0）计算、作物系数修正、地块级水量平衡。传感器侧用土壤墒情探头与小型气象站，遥感侧用无人机多光谱做长势辅助；模型只负责在规则基线上做残差修正，不直接黑箱控制阀门。

· 阶段性进展：在一个生长季、3 个试验点（约 12 公顷）上，建议灌溉次数较人工经验减少约 15%，土壤含水率保持在目标区间内，产量差异未达显著水平；模型对 24 小时 ET0 的预测误差约 0.4 mm/d。
· 下一步：引入轮灌组与水泵能耗约束，把“建议”升级为可执行的排程；同时补充不同土质下的墒情标定流程，降低探头漂移带来的误判。