农业AI实验室本期围绕“灌溉决策辅助”做了一轮田间验证。思路不是让模型替农户拍板，而是把“何时浇、浇多少”的判断提前到一个可操作的时间窗。
输入层采用三层土壤墒情（20/40/60cm）、田间气象站与近三年用水记录；模型侧用轻量时序网络预测未来48小时根区含水量走势，再叠加生育期需水系数，输出建议灌溉窗口与参考水量。模型按周滚动微调，用于应对季节与土壤条件漂移。
要点1·阶段进展：在3块共42亩试验田连续运行一个完整生育期。建议灌溉窗口与经验判断的重合度约七成；两次高温过程提前12小时以上给出补水提示，对应地块未见明显萎蔫；试验用水量较对照区下降约8%，产量未观察到显著差异。样本量有限，上述数字仅代表本次试验条件。
要点2·下一步：加入降雨入渗与土壤盐分变量，并在沙壤、黏壤两类地块上做对照，重点观察模型在降雨频繁季节的误报率。
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