行业动态 ​

2024第34届内蒙古农业博览会圆满成功 ​

为期3天的2024年第三十四届内蒙古国际农业博览会于3月28日落下帷幕。云海智联作为智慧农业科技型服务公司参与本次大会，展出智慧农业灌溉产品10余项，获得广大参观者一致好评，参观咨询人数千余人，有意向的客户30余人。

公司总部领导和同事们交流智慧灌溉中过滤器的应用技术 ​

随着社会经济和科技的双重发展，给农业灌溉带来了新的机遇，所用的过滤器操作更加简易且提高产量，增加收益。灌溉系统要想实现好，离不开各个灌溉设备的正常运行，选择合适的过滤器是灌溉项目成功的先决条件。

全自动叠片过滤器原理

运行状态

井水从边侧的进水管沿断线进到过滤模块，腔内井水工作压力推动机壳上方的隔膜设备，并推动小链舒张压盘片组，盘片组被卡紧产生高密度过滤芯，水中悬浮物被过滤芯阻拦后，出水经过过滤芯核心位置的鸭嘴阀至下边的出水口。因为隔膜舒张压，机壳上端红色标示帽掉入槽体。

叠片过滤器反洗情况

过滤模块反洗时，边侧进水管变成出水口，隔膜设备就失去了之前的压力，这时反洗井水从下边的出水口进到，因为鸭嘴阀的功效，反洗水只有经过四根含有喷头的软管往上顶开过滤芯主轴和隔膜设备，松掉盘片组，与此同时沿断线喷出，使盘体转动，盘里截流的液体物被清洗出来。因为隔膜设备被顶起来，推动机壳上端红色标示帽被顶出，在外部非常容易见到并分辨内部结构过滤芯的情况。

反洗时，上端的全自动进排气阀就会自动开启，气体能够进入腔身体内，进一步提高了清理实际效果。

全自动叠片过滤器

圆盘式叠片过滤器材有高 效反洗、全自动连续操作、自耗水量低、占地总面积小、运作可信赖的特点，过滤器全面的反洗全过程

轮着更替开展，工作中、反洗情况中间自动选择，可持续出水，系统软件风阻小，因而圆盘式过滤装置的技术性。

祝贺2024内蒙古农场主大会圆满召开 ​

2024 年内蒙古农场主大会以“藏粮于地、藏粮于技”为主题，以促进农业技术交流、提升农业现代化水平、推动地区农业经济发展为目标，促进农场主之间的交流与合作，提高农业生产水平，推广先进的农业技术和经验，提升农场主的市场竞争力，推动农业产业的可持续发展。

云海智联作为本次大会的协办单位，邀请专家主讲论坛内容：

1. 智慧灌溉赋能高标准农田建设；（专家：蔡久茂博士）
2. 盐碱地改良“原土+原水”技术成果。（专家：王红刚老师）

历史3个小时的论坛活动，内容精彩，掌声雷动，取得圆满成功。

2024第34届内蒙古农业博览会，同期召开内蒙古农场主大会，诚邀各位同仁莅临指导 ​

内蒙古云海智联电子科技有限公司成立于 2020 年 11 月 2 日，是一家服务于农的科技型企业。我们致力于成为行业领先的数字物联网综合服务商，为农业数字化转型提供多重助力。2022 年云海智联被国家灌溉农业绿色发展联盟审核批准为理事单位。云海智联利用人工智能、物联网、大数据、区块链等数字技术，为农业、农村、农政体系数字化转型与农业生产数字化应用提供了重要的技术支撑与数据服务。内蒙古云海智联电子科技有限公司在农、牧、林、水多维度进行持续探索与实践，聚焦物联感知、数据分析、智能决策等技术领域，解决了一批农业核心共性关键问题，是一个中心多场景应用的科技型服务公司。云海智联“智慧农业管理系统”是以科技为根本，现代大农业生产为中心的农业物联网技术的多场景应用，在农业、牧业、林业、水务等场景应用的智能化农业服务应用平台。云海智联“智慧农业管理系统”由软件系统（云平台、PC 端软件、手机 APP 等）、硬件设备系统（传感器、数据传输设备、控制管理设备等）、数据管理服务（数据采集、数据分析、数据优化等）等部分组成。

云海智联祝贺“第九届内蒙古（春季）农业机械博览会”圆满 ​

为深入贯彻落实党的二十大精神，全面落实《“十四五”全国农业机械化发展规划》及《内蒙古自治区“十四五”推进农牧业农村牧区现代化发展规划》、《内蒙古自治区“十四五”农牧业机械化发展规划》有关要求，加快推进农牧业机械化向全程全面高质高效发展，助力农畜产品生产基地优质高效转型，为保障粮食等重要农畜产品有效供给、巩固拓展脱贫攻坚成果、全面推进乡村振兴、加快农牧业农村牧区现代化提供有力支撑。

高标准农田建设的绿色发展理念 (转自灌溉智慧圈) ​

根据《国务院办公厅关于切实加强高标准农田建设 提升国家粮食安全保障能力的意见》（国办发〔2019〕50号）要求，农业农村部牵头组织相关部门、专家完成 GB/T 30600-2022《高标准农田建设 通则》修订，已于2022年3月9日发布，于2022年10月1日正式实施。《通则》在４.４条 明确写出，绿色生态原则。遵循绿色发展理念，促进农田生产和生态和谐发展。

农田建设是农业生产的基础，也是实现农业绿色发展的重要环节。高标准农田建设是指按照国家规定的土地利用标准和质量要求，对农田进行综合改良，提高土地的生产力和质量。而绿色发展理念则是指在农田建设过程中，注重生态环境保护，推动农业生产方式向环境友好、资源节约的方向转变。

高标准农田建设的理念源于对农业生产的需求和对土地资源的保护。随着人口的增长和城市化进程的加快，对农产品的需求不断增加，土地资源的利用和保护成为亟待解决的问题。而传统的农田建设方式往往存在着土地利用率低、农田生产力不高、土地资源浪费严重等问题，无法满足当代社会对农产品质量和数量的需求。因此，高标准农田建设理念应运而生，旨在通过科学规划、精细管理、全面改良等手段，提高农田的产出和质量，实现农业生产的可持续发展。

而绿色发展理念则是对传统农田建设方式的一种革新和完善。在农田建设过程中，应当注重生态环境的保护，避免过度使用化肥、农药等化学物质，减少对土壤和水资源的污染，保护生态系统的平衡。同时，应当推动农业生产方式向着生态、循环、低碳的方向发展，提倡有机农业、生态农业等新型农业生产方式，实现农业生产与环境保护的双赢。

高标准农田建设是指依据土地利用规划和农业生产发展规划，通过改良土壤、优化种植结构、提高作物产量和品质，实现农田生产效益最大化的一种农田建设方式。在高标准农田建设中引入新型农业生产方式，强调农业科技配套与应用，可以极大地提升农田的生产效率和可持续发展能力。高标准农田建设的绿色发展理念具体包括以下内容：

一、科学用水：科学用水是指通过合理的灌溉系统，结合土壤水分监测技术和气象信息，精准控制灌溉水量和灌溉时机，以最小的水量满足植物生长需求，避免土壤盐碱化和水资源浪费。

二、科学用肥：科学用肥是指根据土壤养分状况和作物需求，合理施用有机肥、化肥和微量元素，通过土壤养分监测和施肥技术，实现施肥量的科学精准，提高养分利用率，减少农业面源污染。

三、科学用药：科学用药是指根据病虫害发生规律和防治技术，合理选择农药种类和使用时机，通过精准喷雾技术和智能监测，减少农药残留和环境污染，保障农产品质量和安全。

四、信息技术应用：物联网、大数据、移动互联网、智能控制、卫星定位等信息技术在高标准农田建设中发挥着重要作用。通过传感器监测、数据分析和智能决策，实现农田生产全过程的精准管理和智能化控制，提高生产效率和降低成本。

总之，高标准农田建设引入新型农业生产方式，强调科技配套与应用，将有助于提高农田生产效率、保障农产品质量和安全，促进农业可持续发展。高标准农田建设和绿色发展理念是农田建设的新方向和新要求，是适应当代社会发展需求和土地资源保护要求的必然选择。

数字化灌溉施肥技术的背景和意义 （转自灌溉智慧圈） ​

数字化灌溉施肥技术是农业领域的一项重要技术创新，它通过将先进的数字技术应用于灌溉和施肥过程中，实现了对农作物生长环境的精准监测和智能调控。这项技术的出现，不仅提高了农业生产效率，还减少了对水资源和化肥的浪费，对于实现可持续农业发展具有重要意义。

数字化灌溉施肥技术的核心是利用传感器、自动控制系统和数据分析软件，实现对农田环境的实时监测和精准调控。传感器可以监测土壤湿度、温度、养分含量等关键参数，自动控制系统可以根据传感器采集的数据，精准地控制灌溉和施肥设备的运行，从而实现对农田环境的精细化管理。数据分析软件则可以对传感器采集的大量数据进行分析和挖掘，为农民提供科学的决策支持，帮助他们更好地调整种植策略，提高农作物的产量和品质。

数字化灌溉施肥技术的应用，可以为农业生产带来诸多好处。首先，它可以帮助农民实现精准施肥和灌溉，避免了传统农业中“一刀切”的施肥方式，减少了化肥的使用量，降低了农业生产对环境的污染。其次，通过实时监测和调控，数字化灌溉施肥技术可以帮助农民更好地适应气候变化和自然灾害，提高农作物的抗灾能力。此外，这项技术还可以帮助农民节约水资源，提高灌溉利用率，降低农业生产成本，增加农民的经济收益。

然而，数字化灌溉施肥技术的推广和应用也面临一些挑战。首先，技术设备的成本较高，需要政府和企业的资金支持。其次，农民的数字化技术应用能力有限，需要加强对农民的培训和指导。最后，数字化灌溉施肥技术的标准化和规范化工作尚需加强，以保障技术的可靠性和稳定性。

农业数字化灌溉施肥技术的背景和概念 ​

数字化农业灌溉施肥技术是指在数字化技术的支持下，通过精准测量和智能化控制，实现农业灌溉和施肥的高效、精准管理。随着现代农业的发展，数字化农业灌溉施肥技术已经成为现代农业的重要标志之一。

数字化农业灌溉施肥技术的背景源于现代农业的发展需求。传统的农业灌溉和施肥方式往往存在水资源浪费、肥料利用率低、环境污染等问题。而数字化技术的出现，为农业灌溉和施肥的精准管理提供了可能。通过数字化技术，可以实现对土壤、气候等环境因素的实时监测和分析，从而为农业灌溉和施肥提供更加科学、精准的决策支持。

数字化农业灌溉施肥技术的意义在于提高农业生产的效率和质量。通过数字化技术，可以实现农业灌溉和施肥的精准管理，减少水资源和肥料的浪费，提高农作物的产量和质量。同时，数字化农业灌溉施肥技术还可以降低农业生产对环境的影响，促进农业的可持续发展。

农业数字化灌溉施肥技术的意义和价值 ​

数字化农业灌溉施肥技术是一种利用现代信息技术和智能化设备，对农田进行精准灌溉和施肥的技术。它的出现，不仅提高了农业生产的效率和质量，还为农业可持续发展提供了有力支持。

数字化农业灌溉施肥技术能够实现精准灌溉和施肥，避免了传统灌溉和施肥方式中存在的浪费和污染问题。同时，它还能够根据土壤和作物的需求，进行个性化的施肥和灌溉，提高了农作物的产量和品质。

数字化农业灌溉施肥技术还能够提高农业生产的效率和质量。通过智能化设备的应用，可以实现自动化、智能化的农业生产，减少了人工干预和劳动强度，提高了生产效率和质量。

数字化农业灌溉施肥技术还能够为农业可持续发展提供有力支持。它不仅能够提高农业生产的经济效益和社会效益，还能够保护生态环境，促进农业的可持续发展。其意义和价值体现在以下几点：

• 助力农业现代化：数字施肥技术有助于提高农业生产效率，降低生产成本，推动农业现代化进程。
• 保障粮食安全：精准施肥有助于提高农作物产量，保障我国粮食安全。
• 促进农业绿色发展：数字施肥技术可以有效减少过量施肥导致的土壤污染，促进农业绿色发展。
• 带动相关产业发展：数字施肥技术的广泛应用将带动农业大数据、物联网、智能制造等相关产业的发展，形成良性循环。

综上所述，数字化农业灌溉施肥技术具有非常重要的意义和价值。它不仅能够提高农业生产的效率和质量，还能够保护生态环境，促进农业的可持续发展。因此，我们应该积极推广和应用数字化农业灌溉施肥技术，为农业的发展做出更大的贡献。

中国信通院魏亮：中国智能制造发展八大趋势 (转自北京物联网智能技术应用协会) ​

2023年12月6日，2023世界智能制造大会在江苏南京召开。工业和信息化部党组成员、副部长辛国斌出席大会开幕式并致辞，中国信息通信研究院副院长魏亮作主旨发言。

智能工厂建设作为推动制造业数字化转型的主战场，对于促进产品全生命周期、生产制造全过程、供应链全环节的系统优化和全面提升起重要作用。工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局联合开展智能制造试点示范行动，2021-2023年共遴选了421家示范工厂揭榜单位和1541个优秀场景，覆盖29个省份，围绕原材料、装备制造、消费品、电子信息四大行业加快应用推进。

我国智能制造探索形成了典型模式路径，具体表现为八大应用趋势，魏亮围绕产品研发、工厂建设、制造执行、生产管控、能耗排放、集成优化等环节进行了分享。

趋势一是研发全流程与虚拟设计、数据分析结合，加快基础材料、高端产品和先进工艺创新。如宁德时代、东风康明斯、特斯拉等应用上述手段，提升材料、产品和工艺创新效率30%~50%不等。

趋势二是数字孪生建模、分析与工厂全生命周期结合，优化变革工厂建设、运营模式。如海尔、金风、首钢等应用数字孪生缩短工厂建设周期，降低重点设备维护成本。

趋势三是加快先进控制、智能装备和柔性产线集成应用，满足高精度、多品种、短交期的生产需求。如徐工建设35种产品混线的柔性焊接线；上海ABB探索人机协同柔性混线装配，产能提升50%。

趋势四是精益管理方法结合数字化工具，提升计划、生产、质量等管控效率和精度。如鞍钢应用上述手段，年节约成本近500万元。

趋势五是全厂安全、能源、环保一体化管控与自优化，助力绿色、安全生产。钢铁、石化、建材等行业龙头，如宝武、中石化、海螺等均有落地应用。

趋势六是产品全生命周期流程贯通和业务协同，推动产品迭代、精准创新和个性定制。如博世、海尔、环球服饰等应用上述方式持续创新产品，扩展新市场。

趋势七是生产全流程打通，实现一体化计划调度、协同控制和系统优化。如江苏永钢探索全过程一体化集控与优化，创造效益超亿元。

趋势八是依托“平台+网络”优化产业资源配置，提升供应链效率、韧性水平和价值创造能力。如华为探索弹性、韧性ICT供应链，卫华探索开放式装备协同研发，中石化探索化工价值链一体化优化。

未来，中国信息通信研究院将持续深耕智能制造发展研究，为推动制造业高质量发展贡献智库力量。

灌溉用水量计算，让人头痛的难题 (转自灌溉智慧圈) ​

科学计算灌溉用水量成为了农业灌溉工程设计中必不可少的一环。如何科学计算灌溉用水量是个让人头痛的难题。在灌溉系统的建设和运行管理中，设计规划阶段和运行管理阶段对灌溉用水量的要求和计算方法有所不同。这是因为两个阶段考虑的角度不同，所依据的计算标准不同。下图是在设计阶段需要考虑采用的计算公式及所来自的标准规范。

在设计规划阶段，灌溉用水量的计算是基于项目所在地的最不利的灌溉方式、作物生育期最大耗水量、最不利的气象条件（长期没有降雨，即假定降水量=0）等因素进行设计计算的。首先需要确定作物的生长季节和生长期内的最大灌溉需求量，最不利的气象条件是作物在夏天时的需水量，在多种作物轮作时，选择夏天种植的需水最大的作物的耗水量。最后，根据灌溉系统的设计参数，如灌溉方式、灌溉效率等，计算出灌溉用水量。

在规划设计阶段，选择哪个作物生长的时期作为设计的依据，正确的选择应当是作物需水量最大时的生长期的耗水量是作物设计需水量，微灌工程设计规范，GB/T 50485-2020 《微灌工程技术标准》直接给出了针对作物的设计耗水量，见表1 设计耗水强度(mm/d)。设计作物需水量只用于计算设计灌水周期。

表1 设计耗水强度(mm/d)

这是因为对于灌溉方式对应的作物来说，无需过多考虑生育期和天气变化，在设计阶段也许这些要求都是不可完成的任务。常规的灌溉用水量，也就是一次灌溉的用水量，即设计灌水定额（灌水定额是指一次灌水的水层深度或一次灌水单位面积水量）。

一次最大灌水量：md= 0.1zp/η（β’max－β’min）

式中：β’max—以体积比计算的适宜土壤含水率上限（%）；

β’min—以体积比计算的适宜土壤含水率下限（%）;

η—灌溉水利用系数。不同的灌水方式，灌溉水利用系数不一样，一般地，滴灌：η=0.9；喷灌：η=0.85 。

β’max=95%田间持水量, β’min=70%田间持水量。

设计阶段计算灌水周期可按照喷灌技术标准GB/T 50085-2007，公式4.3.4。灌水周期和灌水次数应根据当地试验资料确定。缺少试验资料时灌水次数可根据设计代表年，按水量平衡原理拟定的灌溉制度确定；灌水周期可按下式计算：

T=md/ETa

式中 T—设计灌水周期，计算值取整数(d);

ETa —作物设计耗水强度,从上表中选取或取设计代表年灌水高峰期平均值(mm/d);

md—设计灌水定额(mm)。

常见的灌溉用水量计算公式：

I=ETc + W- P

其中，I为灌溉用水量，单位为mm；ETc为设计耗水强度，单位为mm/d；P表示降水量，单位为mm；W表示土壤中的土壤水分缺失量，单位为mm。公式常见用于灌溉系统设计时的灌溉用水量计算。计算的思路是灌溉用水量只需要满足补充作物的耗水量就行了。

而在运行管理阶段，灌溉用水量的计算则是基于灌溉系统每天的，实际的灌溉需求和供水情况进行的。在灌溉系统运行开始前（开机灌水前），需要根据作物的生长情况、气象条件等因素，确定灌溉需求量。再根据土壤目前的含水量和上次灌水到此次确定灌水前的净降水量，计算此次灌水需要补充作物从上次灌水到此次灌水已经消耗掉的水分，考虑利用土壤储存部分水量，即考虑设计灌水周期，这个计算的值是：灌溉用水量=作物耗水量-（净降水量+土壤可补充的水量）。

土壤可补充的水量=田间持水量 - 当前土壤含水量。

在不考虑灌水周期时，这个计算就是：灌溉用水量=作物耗水量-净降水量。

在灌溉过程中，需要监测土壤含水量和作物生长情况，及时调整灌溉量，确保作物得到足够的水分。同时，还需要根据实际情况，每天都计算调整灌溉时间或灌溉水量，以达到最佳的灌溉效果。

总之，在灌溉系统的设计和运行管理中，理解并合理计算灌溉用水量是非常重要的。

机理模型与人工智能算法结合 (转自灌溉智慧圈) ​

传统的机理模型+人工智能模型融合到一起，通过机理模型对传感器的数据进行扩充验证，通过它们之间互相验证最后形成的模型具有可解释性，通过这种方法建立起灌溉的智能决策模型。

ETc=Kc*ET0，Kc是作物系数，最大的误差达到40%以上，造成灌溉不足或者过量，通过图像处理，可以动态识别普通作物普通的生育期覆盖度是多少，基于这个覆盖度动态计算它的Kc值，ET0有十几个参数进行计算，比较复杂。通过人工智能的回归模型，采取粒子群优化算法，降低参数减少到2-4个，温度、光照、湿度等几个参数，计算出ET0，极大简化了计算的复杂度，这两组动态结合到一起，可以充分提高水分的利用效率。

土壤墒情时序预测，整个生育期怎么预测，基于现有的土壤水分预测未来7天或者15天的土壤墒情情况，我们在“十四五”期间智慧灌溉进行相关研究，大型灌区水资源的调度应该是最有用的。水资源当天不能满足所有土壤的灌溉，未来几天它的土壤墒情发生什么变化，要给予这个变化进行灌区的用水调度。

详细内容请访问：专题论坛二 | 郑文刚：智慧灌溉技术

WOFOST 作物数字模型的发展 —— 智慧灌溉决策 (转自灌溉智慧圈) ​

基于作物数字孪生模型的灌溉决策 ​

智慧灌溉是一种决定何时灌溉和灌溉多少水的方法。它需要通过仿真模拟作物的生长来做出决策，因此作物数字模型是智慧灌溉决策的基础。 数字化作物模型首先通过传感器采集代替人工收集的方式，获取作物、土壤、气象、种植和水肥管理过程等数据。这些数据被输入作物模型中，模拟得到灌水后的作物产量大小，经过优化选择最佳的灌溉施肥方案，再得到决策模型的灌水时间和灌水量指导数据，以生成当前是否需要施肥、灌溉以及具体的施肥灌溉实施计划。根据计划和因为实际发生的天气影响和作物生长需求，需要调整的灌水量和施肥量，田间的自控设备由云平台执行相应的施肥和灌溉操作，从而使作物得到科学、可靠的水肥供给。 智慧灌溉的好处是显而易见的。首先，它可以根据作物的实际需求进行精确的灌溉和施肥，避免了过度或不足的供给。这有助于提高作物的产量和质量，并减少资源的浪费。其次，智慧灌溉可以根据不同的环境条件和作物品种进行个性化的调整，以适应不同的生长需求。这有助于提高农作物的适应能力和抗病虫害能力，从而减少农药和化肥的使用。最后，智慧灌溉还可以提供实时的监测和反馈，帮助农民及时了解作物的生长状况，及时采取措施应对可能出现的问题。 然而，智慧灌溉也面临一些挑战。首先，建立和维护作物数字模型需要大量的数据和专业知识。这对于一些农民来说是一个相对难的问题，特别是对于那些缺乏技术支持和培训的农民来说。其次，智慧灌溉需要投入一定的资金用于传感器、设备和软件的购买和维护。这可能对一些资源有限的农民来说是一个负担。最后，智慧灌溉的实施还需要政府、农业机构和农民之间的合作和支持，以确保智慧灌溉的可持续发展。关于智慧灌溉可以从《智能水肥决策的基础知识》一文中了解更多。 有关作物模型的更多内容详见《WOFOST 作物数字模型的发展- 前言》，《WOFOST 作物数字模型的发展- 应用程序》，《WOFOST 作物数字模型的发展- 模型算法》，《WOFOST 作物数字模型的发展- 数据的地位》，《WOFOST 作物数字模型的发展- 参数修正》，《WOFOST 作物数字模型的发展- Markov Chain 的假定，是否说历史数据的作用十分有限》。

大数据分析方法 ​

找出常规肥料的作物的需肥规律是智慧施肥灌溉决策的主要目的。通过大数据分析找出常规肥料的作物的需肥规律，可以通过以下步骤进行： 模型参数修正需要正确的数据

• 数据收集：收集大量的作物种植数据，包括作物品种、生长周期、生长环境、土壤条件、气候条件等原始数据。
• 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除异常值和噪音数据，确保数据的准确性和完整性。
• 数据分析：利用数据分析技术，使用清洗后的数据进行作物数字模型的参数修正，这里需要敏感性分析，降低处理数据的维度。用MCMC方法，参考农艺专业领域的知识，调整那些需要并可以修正的参数，让作物模型更加能够精准地反映现实世界的作物生长状况。 模型需要参数修正和决策需要优化
• 模型验证和优化：对建立的模型进行验证和优化，通过与实际数据进行对比和验证，不断调整参数和改进模型，提高预测准确性和可靠性。
• 建立决策模型：基于分析结果，建立修正后，更加精准的数字孪生作物模型。用修正后的模型模拟作物的生长过程，并调整施肥灌2.水的时间和数量，最后根据数学模型输出的产量结果，提到优化预测模型，再采用机器学习、人工神经网络等方法，选择最优方案。
• 应用和决策支持：将建立的模型应用于灌溉智能决策系统中，根据作物的生长细节和需肥规律，及时补充作物所需的水分和营养成分，提高作物的产量和品质。
• 需要注意的是，不同作物的需肥规律可能存在差异，因此在进行大数据分析时，需要针对不同的作物进行分析和建模。

模型修正的机器学习方法 ​

建立以灌溉决策为目标的模型可以采用机器学习方法，其中人工神经网络是一种常用的方法之一。以下是建模方法：

1. 数据收集：收集与灌溉决策相关的数据，包括作物生长情况、土壤湿度、气象数据、灌溉量、作物产量等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值、归一化等，确保数据的准确性和一致性。
3. 特征工程：根据问题的需求和数据的特点，进行特征工程，提取与灌溉决策相关的特征。例如，可以提取作物数字孪生模型输出的状态量相同的参数如：叶面指数、各器官的生物量的干重、生长发展期、土壤水分含量变化等特征。
4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
5. 模型选择：选择适合问题的机器学习模型，如人工神经网络。人工神经网络可以通过多层神经元和权重连接来模拟人脑的神经网络结构。
6. 模型训练：使用训练集对选定的人工神经网络模型进行训练，通过反向传播算法来优化模型的权重和偏置，使其能够准确地预测作物生长状态和灌溉决策的影响。
7. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的预测准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。
8. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型的超参数、增加或减少网络层次、调整学习率等，以提高模型的性能和泛化能力。
9. 模型应用：将训练好的模型应用于实际灌溉决策中，根据实时的作物生长情况、土壤湿度、气象数据等输入，预测出合适的灌溉决策，包括何时灌溉以及灌溉的水量。 分析结果时，可以通过比较模型预测的灌溉决策与实际的灌溉情况进行评估，计算模型的准确率和误差。如果模型的预测结果与实际情况相符，说明模型具有较好的预测能力。 在人工神经网络中，可以采用多层感知机（MLP）或循环神经网络（RNN）等结构。MLP适用于输入特征之间没有时间关联性的问题，而RNN适用于输入特征之间存在时间关联性的问题，如时间序列数据。 需要注意的是，模型的性能和准确性还取决于数据的质量和特征工程的效果。因此，在建立模型之前，需要对数据进行充分的收集和处理，以及对特征进行合理的选择和提取。

智慧应用和决策支持 ​

应用和决策支持是一种能够提高农作物产量和品质的智能软件平台灌溉系统。该系统利用建立的模型，根据作物的生长细节和需肥规律，及时补充作物所需的水分和营养成分。 首先，建立一个准确可靠的模型是关键。这个模型应该能够准确地预测作物的生长情况和需肥规律。通过收集大量的数据，包括土壤湿度、气温、光照等因素，可以训练出一个精确的模型。这个模型将成为决策支持系统的基础。 然后，将建立的模型应用于灌溉智能决策系统中。该系统将根据模型的预测结果，及时调整灌溉量和肥料的施用量，以满足作物的需求。通过实时监测土壤湿度和作物生长情况，系统可以自动控制灌溉和施肥的过程，确保作物得到适量的水分和营养。 这样的应用和决策支持系统可以带来许多好处。第一，它可以提高作物的产量和品质。通过及时补充作物所需的水分和营养成分，作物的生长条件得到了改善，产量和品质也会相应提高。第二，它可以减少资源的浪费。通过精确控制灌溉和施肥的量，可以避免过度使用水和肥料，从而减少资源的浪费。最后，它可以减轻农民的工作负担。由于系统可以自动监测和调整灌溉和施肥的过程，农民可以节省时间和精力，从而专注于其他农作物管理工作。 总而言之，应用和决策支持系统是一种能够提高农作物产量和品质的智能系统。通过建立准确可靠的模型，并将其应用于灌溉智能决策系统中，可以及时补充作物所需的水分和营养成分，从而提高作物的产量和品质。这样的系统不仅有助于农业的可持续发展，还可以为农民带来实际的经济效益。

农业数字化展望-为农业生产服务的初衷 (转自灌溉智慧圈) ​

农业数字化是一个需要大力发展的领域，但它不仅仅是简简单单的信息化。要判断农业数字化是否实现，唯一的标准是它必须应用了成套的数字技术，并能够使农业生产提质增效。数字农业需要利用数字技术为农业生产提供全过程的无缝对接和全方位的服务，没有任何死角。 数字农业的概念是将遥感、地理信息系统、全球定位系统、云计算技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来。通过这种结合，我们可以实现对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以及对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取。通过生成动态空间信息系统，我们可以对农业生产中的现象和过程进行模拟，并进行自主决策控制。最终的目标是实现合理利用农业资源、降低生产成本、改善生态环境，以及提高农作物产品产量和质量。 要推进农业数字化，我们需要大力发展遥感技术、农业物联网、大数据和人工智能技术在农业生产经营中的应用。我们需要建设智能化的大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖物联网生产基地和家庭农场，以实现生产技术的集约高效。此外，我们还需要有农业物联网关键数字技术和配套的数字化设备生产厂家。同时，农业数字化还需要发展农业生产全过程、全产业链和全要素的孪生数字模型，从而实现农业行业管理的精细化和管理决策的科学化。 值得强调的是，农业数字化的重点是为农业生产服务。如果一个系统不能为农业生产提供服务，不能提高农业生产效率，那么它就不能被称为真正的农业数字化或智慧化系统。因此，我们在推进农业数字化的过程中，必须时刻牢记为农业生产服务的初衷。只有这样，我们才能真正实现农业生产的提质增效，让农业数字化发挥出最大的潜力。 农业数字化是一个需要大力发展的领域，它不仅仅是简简单单的信息化。通过数字化技术，农业生产可以实现高效、智能和可持续发展。农业数字化可以提高生产者的决策能力和管理水平，帮助他们更好地掌握农作物的生长情况、土壤的水分和养分状况，从而提高农业生产的效益和质量。此外，农业数字化还能够提供农产品溯源、市场预测和销售渠道优化等服务，为农业产业链的各个环节带来更多机会和效益。随着农业数字化的推进，农业产业将更加智能化和可持续发展，为农民增加收入、提高生活质量，同时也为解决全球粮食安全和可持续发展等重大问题做出贡献。 通过应用成套的数字技术，我们可以实现农业生产的提质增效。要推进农业数字化，我们需要发展遥感技术、农业物联网、大数据和人工智能技术的应用。同时，我们还需要建设智能化的生产基地，并发展全过程、全产业链和全要素的数字模型。农业数字化的核心是为农业生产服务，只有这样，我们才能真正实现农业生产的提质增效，让农业数字化发挥出最大的潜力。让我们一起努力，为农业数字化的发展贡献自己的力量！

浅谈农业数字化 (转自灌溉智慧圈) ​

农业数字化是指利用先进的技术手段，将农业生产过程中的各种环节数字化，从而提高农业生产效率和质量。 农业数字化的好处不言而喻。首先，它可以帮助农民更好地管理农业生产。通过数字化技术，农民可以实时监测土壤湿度、气温、光照等环境因素，并根据这些数据制定更科学的种植计划。此外，农民还可以利用数字化技术进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，从而减少资源浪费和环境污染。 其次，农业数字化还可以提高农产品的质量和安全。通过数字化技术，农民可以对农产品进行追溯，确保其质量和安全可靠。消费者可以通过扫描产品上的二维码，了解该产品的生产过程和来源，从而增加对农产品的信任和购买欲望。 然而，农业数字化也面临一些挑战。首先是技术问题。农业数字化需要先进的技术设备和专业的人才，而这在一些农村地区可能不易实现。其次是成本问题。农业数字化需要投入大量的资金，包括购买设备、培训人员等，这对于一些小农户来说可能是一个很大的负担。

农业数字化，无法阻挡的趋势 ​

农业数字化的应用目标是什么呢？它在多大程度上有助力于农业生产，提高农业的产量或者农业的生产效率？这是一个非常关键的问题。想象一下，如果我们能够将农业与数字技术结合起来，会发生什么呢？也许，我们可以通过使用传感器和智能设备来监测农作物的生长情况，根据数据来调整灌溉和施肥的时间和量，从而最大程度地提高农作物的产量。或许，我们可以利用人工智能和大数据分析来预测气候变化对农作物产量的影响，帮助农民做出更明智的决策。农业数字化的目标就是通过运用数字技术来改善农业生产的各个环节，从而提高农业的效益。

农业4.0，无人农场梦想 ​

数字农业涉及的范围非常广泛，内容也非常深入。它应用了遥感、地理信息系统、全球定位系统、云计算技术、通讯和网络技术、大数据分析技术、人工智能、图像识别和自动驾驶等高新技术于农业生产的各个领域。简而言之，数字农业就是利用各种高科技手段来提高农业生产效率和质量。 “农业 4.0 ”阶段，也就是智慧农业的时代。这个阶段利用农业标准化体系对农业生产进行统一管理，实现了全过程的数字化可控。这就像是在玩一个超级高级版的农场模拟游戏，农民们只需要坐在家里，通过虚拟现实技术就能进入一个完全数字化的农场世界。想象一下，农民们可以通过手势控制农田里的一切，就像是在玩一个农场种植的游戏。他们可以随意改变天气，让作物在短短几秒钟内长高，甚至可以召唤出一只会说话的牛来帮助他们。

区分信息化和数字化，并不容易 ​

农业机械化到农业自动化升级过程中，机械化与自动化互相渗透、交替提升，以信息为媒介的方式形成两个阶段的交互连接，这两个阶段在一定程度上是融合协作、相伴同行的。 **从农业信息化到农业数字化，这是一个怎样的跨越呢？**其实，这两者在时间上是很难分清界限的。农业信息化的后期与农业数字化的初期几乎是重叠的。然而，农业数字化与农业信息化有着本质的差别。农业数字化对技术进步的要求更高，需要物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的协同发展。同时，还需要数据信息与动植物生长模拟、全产业孪生数字模型等能够精准匹配现实动植物的生物学特征。这样，农业生产才能完全实现数字驱动的，自主决策的农业生产现代化。看到这些要求，是不是觉得农业4.0的实现还有很长的路要走？ 农业3.0只是农业发展的一个阶段，我们还有更加高级、更加智慧的农业4.0等待我们去探索。**农业4.0是指通过互联网、大数据、云计算、传感器等技术，实现农业生产的智能化和高效化。**这就像是给农田装上了一颗颗智能芯片，让农田变得聪明起来。这样一来，农民们就可以通过手机App来监控农田的情况，随时随地掌握农作物的生长状况，甚至可以通过语音控制让农田里的机器人干活。

信息化和数字化的融合 ​

把工业自动化在农业生产上的应用当成智慧农业！常见的农业资源管理、农业应急指挥、农业行政审批和农业综合执法等实现在线化、信息化只是计算机信息技术在农业领域的应用，它们还不能算农业数字化或智能化的全部。 你知道吗，农业数字化可不是简单地把农业相关的环境数据和生产要素展示出来就能称之为智慧农业的。别以为只要把农业机械变成自动化机器，就能实现农业数字化了。这可是大错特错！

数字灌溉：过去、现在与未来的灌溉技术 (转自灌溉智慧圈) ​

数字无处不在，让灌溉系统更加智能。无论是农业、园艺还是小区绿化，数字灌溉系统都已经成为现代生活中不可或缺的一部分。那么，这个让灌溉系统变得更加智能的“密钥”是什么呢？它就是数字技术。 在古代，人们都是通过手动的方式来控制灌溉系统，利用蓄水池、水渠等方式来进行水的输送和分配。但这种方式不仅效率低下，而且很难做到精准控制。随着科技的发展，数字技术的出现为灌溉系统带来了革命性的变化。 现代的数字灌溉系统，是基于传感器、电子设备、计算机程序等组成的系统。它可以实现对土壤湿度、植物生长情况等数据的实时监测和分析，根据这些数据来自动控制灌溉量，确保植物的生长得到最佳的环境条件。这样，不仅可以大大节省水资源，还能提高植物的产量和品质。 未来，数字灌溉系统将会越来越智能化。例如，利用人工智能技术，我们可以对大量的数据进行快速分析和处理，得到更加精准的灌溉方案。同时，通过物联网技术，我们可以将多个灌溉系统连接在一起，实现集中管理和控制，提高灌溉效率。还有，利用区块链技术，我们可以实现灌溉数据的透明化和可追溯，让人们更加信任这个系统。 数字灌溉的奇幻旅程，正带领我们进入一个全新的世界。这个世界的每一个角落都充满了智能和科技的气息。从古至今，我们一直在寻找更优的灌溉方式。如今，这个密钥已经在我们手中，那就是数字技术。让我们一起迎接这个全新的、智能化的灌溉未来！

中国古代的灌溉历史 ​

中国古代的灌溉历史可以追溯到距今约5000年前的新石器时代。当时，我们的祖先已经懂得利用河流、湖泊等水源来灌溉农田。据史书记载，大禹和伯益时期，人们已经开始利用河渠和井灌农田和园圃。 到春秋战国时期，随着生产关系的进步和铁制生产工具的大量应用，灌溉工程开始得到迅速发展。这个时期的主要灌溉工具有桔槔、辘轳等汲水工具。《庄子·外篇·天地篇》中曾记载了一个老丈人用桔槔汲水灌溉的故事。此外，春秋战国时期的水利工程也有了很大的发展，例如郑国渠、都江堰等。 秦汉时期，由于统一王朝的建立和生产力的提高，灌溉工程得到了进一步的发展。这个时期出现了很多著名的水利工程，如灵渠、白公渠、六辅渠等。同时，人们也开始注重灌溉管理，设置了专门的官员进行管理。 隋唐以后，中国的灌溉技术得到了进一步地提高和发展。这个时期出现了许多著名的水利工程，如通济堰、芍陂、洪泽湖等。同时，灌溉管理的制度也得到了进一步的完善。 到了明清时期，由于人口的增长和农业生产的需要，灌溉工程得到了进一步的发展和完善。这个时期出现了许多大型的水利工程，如都江堰、灵渠等，这些工程至今仍然在发挥着重要的作用。 总的来说，中国古代的灌溉历史源远流长，灌溉工程的建设和管理也是中国文明发展的重要标志之一。

国外的灌溉历史 ​

国外的灌溉历史同样源远流长，可以追溯到公元前6000年左右的古埃及和米索不达米亚平原。 在古埃及，尼罗河每年的定期泛滥为农业生产提供了丰富的水资源。古埃及人利用堤坝和运河来控制和分配尼罗河的水，将其引入农田，并在种植季节合适的时间把水引回河中以便收获。 在米索不达米亚平原，底格里斯河和幼发拉底河每年也会泛滥，人们通过建造水坝和灌溉渠来控制和利用这些水资源。 公元前3100年，古埃及的美尼斯法老建立了人类历史上第一个大型灌溉工程，他以及他的继任者建造了水坝和灌溉渠/运河。 在古巴比伦时期，汉谟拉比法典上有三条关于灌溉的管理规定：水的分配和耕作的农田面积成比例，农场主有责任维护他土地上的灌溉渠，所有使用灌溉渠的人需要共同管理。 在印度河流域，公元前2500年左右已有引洪淤灌，但文字记载很少。公元2世纪雅利安人入侵以后，古代的灌溉工程得到了修复。在中世纪的几千年中，印度建造了数万座水坝用于灌溉。 在斯里兰卡，自公元前5世纪就开始发展灌溉。 总的来说，国外灌溉历史也是非常悠久的，体现了人们在应对自然环境方面的智慧和努力。

以色列的灌溉历史 ​

以色列是一个沙漠之国，拥有非常有限的水资源，因此以色列在灌溉方面有着非常悠久的历史和丰富的经验。 在20世纪60年代初，以色列开始普及灌溉施肥技术，并建立了用于灌溉施肥的全国输水系统（National Water Carrier），这个系统能够将全国的耕地中大约一半以上的土地应用加压灌溉施肥系统。到了80年代，以色列的灌溉施肥技术开始应用到自动推进机械灌溉系统，并且引入了电脑控制技术及设备，使得养分分布的均匀度显著提高。 此外，以色列还发展出了高超的节水技术，滴灌和微灌技术就是其中的代表。滴灌是一种非常节水的灌溉方式，它通过在灌溉管道中添加滴头，使水能够缓慢地滴入作物的根部，从而减少水分的蒸发和流失，提高了水资源的利用效率。同时，由于滴灌是局部灌溉，可以精确地控制水分和养分的供应，使作物得到更好的生长。这些技术能够将肥料直接混入水中，根据不同作物调整滴水的速度，并且滴灌由太阳能驱动的计算机控制，能实现无水压重力灌溉，使得许多水力设备不健全的农村地区也能享用。 总的来说，以色列在灌溉方面的历史和经验充分体现了其在节约水资源、提高灌溉效率、适应自然环境等方面的智慧和努力。

中国现代灌溉的历史 ​

中国现代灌溉的历史可以追溯到20世纪70年代中期至80年代后期。在这个时期，中国开始引进并逐步消化吸收节水灌溉技术及生产设备，并在农业生产中开始广泛应用。 到了20世纪90年代初至末期，节水灌溉技术开始在中国大规模推广，并进入快速发展期。这个时期，中国各地开始大量建设各种节水灌溉工程，包括渠道防渗、低压管灌、喷灌、微灌等方式。这些工程的建设不仅提高了水资源的利用效率，也大幅度提高了农作物的产量和品质。 21世纪初至今，中国灌溉行业进一步发展，市场竞争日趋激烈，下游需求旺盛，行业发展前景明朗。在这个时期，灌溉技术不断升级换代，比如出现了滴灌和农业智能灌溉系统等先进的灌溉方式。 农业智能灌溉系统则是利用传感器、电子设备、计算机程序等技术，实现对土壤湿度、植物生长情况等数据的实时监测和分析，根据这些数据来自动控制灌溉量，从而更加精准地控制水分和养分的供应。这种系统的应用，大大提高了灌溉的效率和作物的产量和品质。 总的来说，中国现代灌溉的历史是一个不断创新和发展的过程，未来随着科技的进步，灌溉技术将会有更大的发展空间和应用前景。

中国未来灌溉的发展方向 ​

中国作为一个拥有悠久灌溉历史的国家，其未来的灌溉发展前景令人充满期待。随着技术的不断进步和创新，中国在灌溉领域有着巨大的发展潜力。在未来，中国的灌溉技术将朝着智能化、节水化和可持续发展方向发展。 智能化将成为中国灌溉发展的重要方向。随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能灌溉系统将能够根据土壤湿度、气象条件和作物需水量等数据进行精准获取。通过传感器和自动化设备，灌溉系统可以实时监测和调整水量，从而提高灌溉效率和作物产量。 节水化是中国灌溉技术发展的重要方向之一。中国是一个水资源相对匮乏的国家，有效利用水资源是保障国家粮食安全和可持续发展的关键。未来的灌溉技术将更加注重水资源的节约利用，采用高效灌溉技术和设备，减少水分蒸发和浪费，提高灌溉效率。 可持续发展将是中国灌溉技术发展的指导原则。中国政府已经提出了建设生态文明和可持续发展的目标，灌溉技术也将紧跟这一趋势。未来的灌溉技术将更加注重生态环境保护，采用生态灌溉和生物灌溉技术，减少化学农药和化肥的使用，保护土壤和水质环境。 总之，中国未来灌溉的发展将朝着智能化、节水化和可持续发展方向发展。通过智能化的灌溉系统、节水化的技术和可持续发展的原则，中国将能够提高灌溉效率，保障粮食安全，实现可持续发展。作为灌溉从业者不能够缺席一场盛大的聚会，打开聚会技术秘密的钥匙就在你手上，未来灌溉的发展将为中国农业的发展和农民的生活带来巨大的变革和福祉。