AI灌溉处方定制：蒸散预测与分区阀控

在智慧农业AI定制实验室的灌溉实验中，我们把“何时灌、灌多少、先灌哪一区”拆成可验证的三段：气象与棚内传感输入、作物蒸散量（ET0）短临预测、分区阀控执行。数据来自土壤墒情、温湿度、光照/辐射、风速与气象预报接口，按小时对齐；模型采用轻量梯度提升与时序特征，输出未来6小时逐小时需水量，再按土壤持水上限和回水延迟折算阀开时长。为防止过灌，引入土壤湿度反馈校正，偏差超过阈值时自动缩短下一轮时长。

• 阶段性进展：在某叶菜温室3个分区连续运行4周，与人工经验灌溉相比，用水量下降约12%，土壤湿度达标率由78%提升至91%。
• 下一步计划：加入作物系数随生育期自动切换与滴灌堵塞导致的流量衰减识别，并把预测误差按天气类型分层评估。