在智慧农业实验中，灌溉决策长期依赖经验与固定阈值，难以兼顾节水与产量。本阶段《农业AI实验室》尝试将土壤墒情序列与气象预报联合建模，构建作物需水预测与灌溉建议闭环。
技术路径上，我们以田间多点电容式水分传感器与气象站数据为输入，按小时对齐后提取土壤水分消退斜率、参考蒸散量（ET0）与近期降水概率等特征，训练轻量时序模型预测未来24小时根区含水量变化。模型输出不直接控制阀门，而是给出建议灌水量与时段，由灌溉控制器和水肥一体机执行，并回传实际用水量用于在线校正。
要点进展：在三个日光温室与两块露地小区的比对中，模型建议方案较定时灌溉减少约18%用水量，根区含水量低于田间持水量60%的时长缩短约三成；下一步计划加入作物生育期阶段识别，并验证在滴灌与喷灌两种方式下的迁移效果。
当前模型对强对流降水的短时预报误差仍较敏感，我们正引入临近降雨订正模块，并保留人工一键覆盖入口，确保异常天气下的灌溉安全。
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