AI灌溉决策定制：墒情预测与蒸散量估算

在智慧农业AI定制实验室的试验田里，我们正在验证一套面向灌溉决策的轻量预测方案。传统定时灌溉忽略根区水分动态，容易造成深层渗漏或水分胁迫。我们的做法是：以多点土壤墒情（10/20/40cm）和田间小气候为输入，用Penman-Monteith计算参考蒸散量，再结合简化水量平衡模型，滚动预测未来24小时根区有效含水量。模型不直接输出“开阀时长”，而是给出“建议灌溉窗口”与不确定度区间，供农户或水肥一体机参考。

阶段性进展：在12个小区、番茄与黄瓜两季的对比中，按建议灌溉比定时灌溉节水约18%，产量无显著差异；模型对根区含水量预测的24小时MAE约0.012 cm³/cm³。

下一步计划：接入作物系数动态修正，区分苗期、开花坐果期和采收期；同时把降雨预报不确定性纳入决策，避免“预报有雨就不灌”的单一规则。我们更关心在传感器稀疏、通信不稳的田间条件下，模型能否保持可用精度。