天气预报对作物灌溉来说重要,也不重要

2024-01-12 15:25 Irripro
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数字化灌溉决策只需要考虑实际上已经发生的天气数据,根据这些实际已经发生的温度,湿度,风速和降雨的情况,分析计算确定灌水量,这就相当是说,天气预报对灌溉决策并不重要,因为灌溉决策并没有涉及未来的天气预报数据。

为什么既重要又不重要


作物灌溉决策与天气预报的关系说重要也不重要,就看你要做什么了。先说说什么是灌溉决策,灌溉决策是确定什么时候灌水,灌多少水量的问题。正确的方法是分析计算已经发生的天气数据,计算出从上一次灌水到决定要灌水的哪一天,作物已经消耗完了的水分,一般情况下,灌水的量就是作物已经耗尽的水分就行。只有这样的决策才是正确的选择,而那些天气预报数据,是对未来的天气预报数据,它都会有个出现机率问题,也有降雨,也许并没有,也许下雨多点,也许少点,这是个无法确定的事。


根据上面的介绍,决策只需要考虑实际上已经发生的天气数据,根据这些实际已经发生的温度,湿度,风速和降雨的情况,分析计算确定灌水量,这就相当是说,天气预报对灌溉决策并不重要,因为灌溉决策并没有涉及未来的天气预报数据。


作物的灌溉需要考虑当前的土壤水分状况、作物生长阶段、预期的天气情况以及作物的水分需求等因素。天气预报可以提供未来几天甚至更长时间内的降雨量、温度、湿度等信息,这些信息对于作物的灌溉计划的制定至关重要。但对灌溉决策来说它并不重要,重要的事说三遍,“天气预报仅仅对灌溉计划,它才是重要的”。“是灌溉计划,不是灌溉决策”。


灌溉计划和灌溉决策


灌溉计划和灌溉决策是灌溉管理中两个重要的概念,它们有一些相似之处,也存在一些不同之处。


灌溉计划是指在一定的时间范围内,根据作物生长的需水量、土壤水分状况、气候条件等因素,制定出合理的灌溉安排和方案。灌溉计划通常是基于历史数据分析,利用大数据分析或机器学习方法进行,以制定出长期和短期内的灌溉安排。


而灌溉决策则是在实际的灌溉过程中,根据实时监测数据和根据作物生长模拟模型计算实际需水量,做出灌溉的具体灌溉水量和什么时间灌水的决策。灌溉决策通常是基于作物生长模拟结果进行分析计算,利用作物生长模型和土壤水分模型,结合实时监测数据,实现对灌水量和灌水时间的精确计算和预测。


相同之处:

- 两者都是为了合理利用水资源,保证作物得到充分的水分供应,从而实现高效的灌溉管理。

- 都需要综合考虑作物需水量、土壤水分状况、气候条件等因素,以制定合理的灌溉安排和方案。


不同之处:

- 灌溉计划更注重对历史数据的分析和挖掘,以制定出长期和短期内的灌溉安排;而灌溉决策更注重对实时数据的分析和计算,以满足作物当前的需水量。

- 灌溉计划通常涉及到大数据分析或机器学习方法;而灌溉决策通常涉及到作物生长模拟结果的分析计算。


综合来看,灌溉计划和灌溉决策在灌溉管理中扮演着不同的角色,通过合理的灌溉计划和灌溉决策,可以实现智能化的灌溉管理,提高水资源利用效率,保证作物的正常生长和发育。


基于作物数字模型的决策


为了更准确地进行作物灌溉决策,作物模型的使用变得至关重要。作物模型是一种数学模型,基于对作物生长过程的深入理解,结合土壤水分、气象因素等多方面数据,可以模拟出作物在不同生长阶段的水分需求。


为什么它需要考虑作物模型。小规模的种植地块作物更加依赖于精准的作物种植孪生数字模型,而不是机器学习的模型?


基于作物数字模型的灌溉决策是利用作物生长模型、土壤水分模型和气象数据等信息,通过计算机模拟和分析,以实现智能化的灌溉管理。这种方法结合了数字孪生技术和作物生长模拟,可以帮助农民和灌溉管理者更准确地了解作物的需水量,从而做出更科学、更精确的灌溉决策。


具体来说,基于作物数字模型的灌溉决策通常包括以下步骤:


1. 数据采集与监测:利用传感器网络和气象站等设备,实时监测土壤水分、气温、降水量等数据,为作物生长模型提供实时的输入参数。


2. 作物生长模拟:利用作物生长模型对作物的生长过程进行模拟和预测,包括作物生长的生理过程、水分需求等。这可以帮助确定作物当前的需水量和未来的生长趋势。


3. 土壤水分模拟:结合土壤水分模型,对土壤水分的动态变化进行模拟和预测,包括土壤含水量、土壤渗透性等参数。这有助于了解土壤的水分状况,为灌溉决策提供依据。


4. 灌溉决策计算:基于作物生长模型和土壤水分模型的模拟结果,结合实时监测数据,通过计算机算法对灌水量和灌水时间进行精确计算和预测,以满足作物当前的需水量。


5. 灌溉执行与调整:根据灌溉决策的计算结果,实施相应的灌溉措施,并实时监测灌溉效果。根据实际情况对灌溉决策进行调整,以实现灌溉管理的智能化和精细化。


通过基于作物数字模型的灌溉决策,可以更准确地预测作物的需水量,避免过度或不足的灌溉,提高水资源利用效率,同时保证作物的正常生长和发育。这种方法结合了先进的数字化技术和作物生长模拟,有助于实现智能化的灌溉管理,为农业生产提供更科学、更合理和可持续的解决方案。

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