AI灌溉决策定制：墒情预测与蒸散量闭环

在设施蔬菜与露地果园的试点中，我们把灌溉决策拆成三件事：算得准、报得早、控得住。

算得准：以田间气象站数据配合 Penman-Monteith 估算参考蒸散量 ET0，叠加作物系数 Kc 与根系层深度修正，得到逐日需水量；墒情探头做在线漂移校正，减少因埋深与土壤质地差异带来的系统性偏差。

报得早：用轻量时序模型预测未来 24 小时根区含水率，输出“何时灌、灌多少”的建议区间，而非单一数值，便于种植者按实际畦长与滴灌流量取整执行。

控得住：在当前试点基地，模型建议与人工经验对照，灌溉用水量下降约 12%，24 小时根区含水率预测平均绝对误差约 2%（体积含水率），试点期内未出现明显缺水胁迫。

下一步：接入分钟级降雨短临预报，把建议灌水量升级为分区电磁阀的闭环控制；同时在高盐分地块加入 EC 约束，避免只控水不控盐。