智慧农业的灌溉决策长期受两块短板制约：墒情传感器只反映当前值，气象预报又难以直接落到根区。本期实验室把问题拆成两步——先用 FAO-56 Penman-Monteith 计算参考蒸散量，作为物理基线；再用时序模型学习土壤质地、作物生育期与滴灌制度带来的残差，输出未来 24 小时的根区含水率区间与建议灌溉量。
要点
- 进展：在试验大棚（番茄，滴灌分区 6 组）连续运行 8 周，24 小时根区含水率预测 MAE 约 1.6% Vol，灌溉建议量与实际需水偏差控制在 15% 以内；传感器漂移造成的异常值通过跨深度一致性校验被识别并剔除，减少了误灌与漏灌。
- 下一步：将建议值接入电磁阀做小闭环验证，补充降雨截留与夜间蒸散抑制项，并针对砂壤土与黏壤土分别重标持水曲线参数，观察模型跨地块迁移时的衰减幅度。
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