AI灌溉决策定制：墒情预测与蒸散量补偿

在开放式大田里，灌溉决策的难点往往不在于装传感器，而在于把不同来源的信号合成一条可执行的建议。近期我们在实验室的小区试验田上搭建了一条灌溉建议链路：以三层土壤墒情（20/40/60cm 体积含水率）为状态量，用 Penman-Monteith 公式计算参考蒸散量 ET0，再以轻量梯度提升树预测未来 24 小时的实际蒸散与根区含水率变化，最后结合短期降雨预报折算净灌溉量，输出到阀组执行。

要点：
· 进展：在 12 个试验小区、连续 6 周的对照中，模型建议灌水量较固定轮灌减少约 18%，根区含水率维持在田间持水量 65%~80% 区间，未观察到明显水分胁迫；以上为小样本阶段性结果。
· 下一步：接入随生育期动态修正的作物系数，并把阀组流量偏差纳入执行闭环，避免“建议量”与“实灌量”脱节。