“農田‘數字墑情’：自動水位雨量監測站如何優化灌溉決策

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　　農田“數字墑情"：自動水位雨量監測站如何優化灌溉決策

　　在傳統農業中，灌溉決策多依賴經驗，易導致水資源浪費或作物減產。自動水位雨量監測站通過實時數據采集、智能分析與精準控制，構建“數字墑情"體系，實現灌溉決策從粗放管理向精準化、動態化轉變。

　　一、數據采集：構建農田“墑情地圖"

　　多維度環境感知

　　水位監測：部署地下水位傳感器與地表徑流監測設備，實時獲取農田區域的水位變化，避免過度抽水導致地下水位下降。

　　雨量與蒸發：結合翻斗式雨量計與蒸發皿數據，動態計算降雨入滲量與土壤水分蒸發速率，精準判斷需水量。

　　土壤墑情聯動：通過土壤濕度傳感器(如TDR探頭)分層監測不同深度(0-20cm、20-40cm)的含水量，繪制三維墑情分布圖。

　　數據融合與校準

　　將水位、雨量、土壤濕度數據與作物生長階段(如苗期、抽穗期)結合，通過機器學習模型消除傳感器誤差，提升數據可靠性。

　　二、智能決策：從“經驗灌溉"到“數據驅動"

　　動態需水模型

　　基于作物系數(Kc)與參考蒸發蒸騰量(ET?)，建立灌溉需水量計算公式：

　　需水量=Kc×ET0×作物面積?有效降雨量結合實時雨量數據，自動扣除自然降水對灌溉的補充量，避免重復灌溉。

　　預警與推薦系統

　　當土壤濕度低于閾值(如田間持水量的60%)時，系統自動觸發灌溉預警，并推薦最佳灌溉時間(如夜間低溫時段)與方式(滴灌/噴灌)。

　　通過APP或短信向農戶推送個性化方案，減少人工決策成本。

　　三、精準執行：灌溉設備的“智能聯動"

　　自動化控制集成

　　將監測站數據與電磁閥、水泵等設備聯動，實現“按需灌溉"。例如：

　　土壤濕度低于50%時，自動開啟滴灌系統;

　　地下水位接近警戒線時，暫停抽水并切換至雨水收集池供水。

　　節水效果量化

　　通過對比傳統灌溉與智能灌溉的用水量、作物產量，數據顯示：智能灌溉可節水30%-50%，同時提高作物產量10%-20%。