2022年智慧灌溉文章精粹汇总
这里有发表在2020年的所有在灌溉知识圈内的精粹文章目录内容汇总。
内容目录
不可多得的灌溉方面的专业教学视频，看了这些视频你就知道什么是智慧的了？这些视频介绍实现农业灌溉智慧化的关键技术及实现方式。
农田水利本科教育只解决了灌溉的工程规划设计问题，对于灌区运行管理问题还远没有解决，特别是田间的高效灌溉工程运用管理问题。
这是灌溉系统里面教学用的PPT，这个PPT介绍了一些灌溉系统常用的计算，特别是小面积的，或者我们叫自留地的水力计算问题。
本文介绍在WOFOST中实现的过程。此外，本章还介绍了WOFOST的开发、应用和功能。第4章讨论了气象资料的计算和转换，如：潜在蒸发量的计算、日长和太阳高度的计算。第5章讨论了作物生长过程的模拟：同化、维持呼吸、生长呼吸、同化物分配、衰老和死亡。第6章讨论了用于计算土壤含水量的土壤水分平衡计算。
我们提供智慧灌溉的基础模块，让您少走弯路，节省时间，走在别人的前面。从 WOFOST 到 PCSE 今天有许多人开始认识了它的基础性地位，实际上， 我们比别人晚了3~5年，甚至于在csdn 专业论坛上2020年8月才见多人文章报道，实际就连这都比别人发表时间晚了一年。
这是一个用于智慧灌溉决策讲座的PPT的视频，在视频中主要介绍了我们在智慧灌溉中为什么要引入作物模型，怎样从作物模型中能够找到作物灌溉需水量和灌溉的时机。
这确实是一个有点深度的视频，在大家在看这个视频的时候，需要有一些灌溉的基础知识，特别是如何应用这个灌溉系统的来进行作物灌溉，需要有一些实战经验。
入门级的知识介绍。让刚入行灌溉工程师能够有一些新的知识，把自己的工作做好。这里面有灌溉工程设计的资料收集以及初始资料是怎么拿到的？以及在拿的过程中会碰到什么问题，应该使用什么资料的介绍。
连续刊登了关于“智慧水肥决策引擎”的文章，这里通过这一篇文章进行总结。
智能水肥决策引擎成功利用作物数字模型，养分专家系统，智能水肥决策系统把智慧农业提升到更高的层次。作物生长数学模型通过作物生长各阶段和各生育期的生长数值，实现精准灌溉施肥，减少的肥料消耗，减少了水分浪费，给用户带来实实在在的利益回报。
养分专家模型解决农户测土施肥实现难、不及时、成本高和氮素测试结果与作物反应相关性差的问题。真正实现把正确的肥料品种，以合适的用量，在合适的时期，施在正确的位置上。
图像机器学习的识别技术，通过遥感或无人机图像，现场视频图像进行作物生长状态判断，识别生育期、LAI和营养大元素成分缺乏，作物病虫害状态，从而进行农业生产决策是智能引擎技术发展的方向。
智能水肥决策系统通过物联网传感系统、当地气象预报数据，提供当地、当时生长环境参数，经过大数据深度分析，预测未来气象的发展状态，根据预测的影响作物生长的关键数据，作物生长模拟结果和灌溉用水量预测，作物施肥综合分析，作物图像深度分析，给出作物采用的合适农技技术措施，达到获得高产、优质的农业产品的目的。
创新的灌溉技术，通过传感器数据分析得到农作物吸水活跃根系和最大根系深度。利用实现根层密度的实时定位，动态感应，提出并实现基于作物根系分布的变量灌溉方法，让作物得到适时、适量灌溉。
在大数据的时代，我们所说的数学模型已经不是一个固定不变的数据和公式组成的计算机程序了。其中重要的是这个计算机程序及其输入的数据是随机的参数数据。大量的、有规律的可变数据和程序，说明作物生长模型的数据已经不是固定的参数，但是它还是有一定规律的。之所以看起来没有规律的随机参数在大数据分析中总能找到其规律性，换句话说，它是由于大数据的、基本的功能和基础应用，就是现代的统计学技术在大数据中应用的升级版本。
通过一个摄像头完成作物生长物候识别，参数校准，让种植再无难事。文章介绍并揭示作物数学模型参数修正和校准已经实现了通过视频摄像头完成，现在可以说已经有厂家看到了这一点推出相应的产品。其中就有DJI公司，它推出的多光谱精灵4无人机实现了能通过摄像头完成作物状况的数据采集。光谱版顶部集成了光强传感器，可捕捉太阳辐照度并记录于影像文件中。当进行数据后期处理时，太阳辐照度数据可用于对影像进行光照补偿，排除环境光对数据的干扰，帮助使用者获得更准确的 NDVI值，提高不同时段采集到的数据的准确度与一致性。
说明我们以前介绍的智慧灌溉所用的作物数学模型作为作物用耗水量分析的基础，是可以在地块尺度上实现了。
手册的第一部分概括地描述了确定标准（参考）草需水量的原则；草的需水量与灌溉计划中实际种植的作物的需水量之间的关系。最后，它指出了如何在考虑有效降雨量的情况下估算各种作物的灌溉用水需求。
第一部分供村级推广人员使用，他们不会在项目基础上参与确定灌溉水需求，但需要了解其背后的原则和参与确定的因素。
农业和数字技术
农业和粮食系统的演变将是未来几年最重要的挑战之一。正如本白皮书中所解释的，农业已经面临并将继续面临重大挑战，其中一些挑战是：粮食安全以及如何在困难的生态和气候条件下养活世界（气候变化、生物多样性的侵蚀、土壤肥力等）；通过生态农业转型改变农业模式，以限制环境影响；生产系统多样化；朝着更大的区域一体化迈进。
常见的微灌工程设计的管道流量计算是依据 GB /T 50485－2020《微灌工程技术规范》，采用最不利水力条件下的管道运行场景，要求灌水器所有流量变差不超过 10% 的计算精度下，可以认为毛管或支管其上所有灌水器出水流量是一样的，其上所有灌水器流量的总和就是要计算的毛管或支管的总流量。与此不同，推荐一种不去计算毛管或支管灌水器总数和总流量，而是基于微灌工程设计规范公式(3.2.3-1) 的变形，灌溉区域控制面积或灌水器控制面积的概念，提出根据控制面积计算控制区域总流量或灌水器流量总和的方法，从而引出一种实用的、并且满足工程计算精度要求的，管道设计水力分析的流量计算方法。
采用天地图 可以在线测量灌溉区域的面积，根据这个面积只需要4步基本能够得到你自己农场和灌溉所需要的流量，需要的毛管数量和灌水器数量等等数据。
对于管网优化及投资分析来说，最不利情况下的水力条件不是普遍条件，不能够完全代表管网应当有的优化假定条件。通过管道控制灌溉面积来确定管道的流量，按照满足在一天内，管道控制的所有灌水器都灌溉一次的原则确定，并给出公式（6）。让管道的流量这一重要参数，在高效节水灌溉工程优化和设计计算中变得简单并容易计算。
利用在线地图测量管道长度，直接从地图点选管道布置的路径即可。
已经有了需要灌溉的面积，要求计算需要水源水量的大小，或者是水泵的流量、扬程。这里介绍通过在线地图测量。知道了灌溉项目的面积，就可以推算项目应当需要的水源流量。如果流量不足，就想办法从其它渠道补水。如打井、增加蓄水池、人工开挖水塘等等。
利用在线地图测量面积并计算灌水器和毛管长度的程序上线，你不用来回切换屏幕就可以直接计算结果了。
了解和区分灌溉工程规划设计及其运行管理的概念和解决问题方法的差异
现代灌溉包含两个概念，灌溉的工程设计以及安装施工和灌溉工程的运行管理。有关于灌溉的工程安装施工和运行管理的区别。
整个灌区管理的内容，在这里给大家呈现了整个灌区如何管理的概述性，引导性，综合性的文章。
这里将深入的介绍并探讨其中的微妙差别，同时从内容区别上做初步探讨。仅仅在概念和内容上去区分，不解决实际问题，意义也不是很大。诸如农业信息化和农业数据化，应该如何去区分它们的边界和内涵意义不是很大。但是在一个点上，农业信息化和农业数字化区别就很大，就是它们的应用目标是什么，它们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。
数字技术在农业生产上的应用才是智慧农业，数字农业的关键，其余只能算是IT行业技术之农业行业的应用而已。最近用遥感技术进行作物产量预测方法非常流行，同时采用水肥一体化技术提高作物产量的技术发展也很快。为了让大家更好地理解数字遥感技术与数字灌溉技术在数据采集和分析方面的异同，遥感技术在作物产量预测应用方面与灌溉技术对作物产量的预测有很多地方是相似的，又有很多地方不同，所以很值得推出此文，让大家了解更多关于数字化遥感技术和数字化灌溉技术之间所采用技术并尝试进行比较。
智慧灌溉的发展水平，存在着两种灌溉的决策方式，就是天气数值实测数据和土壤水分传感器两种方式为主。灌溉决策的重要因素是什么时间灌水，灌多少水的问题。无论哪种决策方式都有其优点和缺点，需要权衡哪种方法更好。
灌溉制度是指某作物在一定的气候、土壤等自然条件和一定的农业技术措施下，为了获得较高而稳定的产量及节约用水所制定的一整套农田灌溉的制度，包括作物的灌水定额、灌溉定额、灌水时间及灌水次数等四项内容。
灌溉制度的主要用途。灌溉制度是灌溉系统规划设计的基础，它也是已成灌区编制和执行用水计划、合理用水的重要依据，也关系到灌区农业生产的发展，水土资源的充分利用和灌溉工程设施效益的发挥。
灌溉需要根据作物需水规律进行，这几乎是尽人皆知的农业常识。但是还是有不少人试图通过单单的一种、或两种因素的阈值就进行灌溉决策，甚至于认为灌溉控制器可以根据某些上下限的物理量设定值进行控制，这就是所谓的阈值设定就能够完成灌溉任务的自动化控制是不对的，至少是不够明智的。
节水灌溉为基础的高效灌溉开始步入数字化时代。数字化灌溉将是中国灌溉事业未来十年的发展重点，作者对此进行深入分析。带着对这些问题的探讨，我们一起来看看数字化灌溉技术应用未来十年的发展前景。
在种植区安装土壤水分自动监测系统，就是埋设土壤水分的传感器，自动记录并上传数据，一般是每小时一次的上传土壤含水量变化数据。然而从这些数据绘制的含水量曲线，看到的是什么，有什么实际的意义吗？
智慧灌溉变成一个在灌溉行业中非常流行也时髦的词汇，但是真正的智慧灌溉应该实现哪几个方面功能？个人认为智慧灌溉系统首先能够自主决策，什么时候灌水，灌多少水，如果没有智慧决策，那么这个智慧灌溉系统，甚至于很花哨的云智慧灌溉系统也只是一个花架子。
农业数字化与信息化的区别，许多人无法分辨其中的差异。这里将深入的介绍并探讨其中的微妙差别，同时从内容区别上做初步探讨。仅仅在概念和内容上去区分，不解决实际问题，意义也不是很大。诸如农业信息化和农业数据化，应该如何去区分它们的边界和内涵意义不是很大。但是在一个点上，农业信息化和农业数字化区别就很大，就是它们的应用目标是什么，它们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。
灌溉工程总体来说，需要分成三个部分或者说阶段介绍，第一部分就是设计规划阶段，第二部分就是灌溉工程施工阶段，第三部分是运行管理阶段，每个阶段都有不同的目标或要求。
现在我们常看到的教科书，能够完全找到的，也就是规划设计阶段和灌溉工程施工阶段的资料，所有的知识点介绍都集中在这个阶段的规划设计要求和灌溉工程施工要求。
《智慧灌溉决策问题及其解决方案》，它由一系列文章组成，这里可以通过点击链接直达所选的文章。它在全网中首次介绍了智慧灌溉决策系统，特别是决策中的应用，属于灌溉行业技术领域的文章精品。非常值得灌溉行业中从事数字化的技术人员阅读、浏览和学习。
叶面积指数是灌溉中判断作物长势和推断作物数学模型参数的重要参数。它的应用非常广泛，因为它是作物模型的输出参数，可以作为作物模型的状态量观测值，被广泛应用于预测作物模型的输出，从而去调整作物的参数。当然它也应用于作物产量的预测。