“农田‘数字墒情’：自动水位雨量监测站如何优化灌溉决策

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　　农田“数字墒情"：自动水位雨量监测站如何优化灌溉决策

　　在传统农业中，灌溉决策多依赖经验，易导致水资源浪费或作物减产。自动水位雨量监测站通过实时数据采集、智能分析与精准控制，构建“数字墒情"体系，实现灌溉决策从粗放管理向精准化、动态化转变。

　　一、数据采集：构建农田“墒情地图"

　　多维度环境感知

　　水位监测：部署地下水位传感器与地表径流监测设备，实时获取农田区域的水位变化，避免过度抽水导致地下水位下降。

　　雨量与蒸发：结合翻斗式雨量计与蒸发皿数据，动态计算降雨入渗量与土壤水分蒸发速率，精准判断需水量。

　　土壤墒情联动：通过土壤湿度传感器(如TDR探头)分层监测不同深度(0-20cm、20-40cm)的含水量，绘制三维墒情分布图。

　　数据融合与校准

　　将水位、雨量、土壤湿度数据与作物生长阶段(如苗期、抽穗期)结合，通过机器学习模型消除传感器误差，提升数据可靠性。

　　二、智能决策：从“经验灌溉"到“数据驱动"

　　动态需水模型

　　基于作物系数(Kc)与参考蒸发蒸腾量(ET₀)，建立灌溉需水量计算公式：

　　需水量=Kc×ET0×作物面积−有效降雨量结合实时雨量数据，自动扣除自然降水对灌溉的补充量，避免重复灌溉。

　　预警与推荐系统

　　当土壤湿度低于阈值(如田间持水量的60%)时，系统自动触发灌溉预警，并推荐最佳灌溉时间(如夜间低温时段)与方式(滴灌/喷灌)。

　　通过APP或短信向农户推送个性化方案，减少人工决策成本。

　　三、精准执行：灌溉设备的“智能联动"

　　自动化控制集成

　　将监测站数据与电磁阀、水泵等设备联动，实现“按需灌溉"。例如：

　　土壤湿度低于50%时，自动开启滴灌系统;

　　地下水位接近警戒线时，暂停抽水并切换至雨水收集池供水。

　　节水效果量化

　　通过对比传统灌溉与智能灌溉的用水量、作物产量，数据显示：智能灌溉可节水30%-50%，同时提高作物产量10%-20%。