如何才能做到合理灌溉？对于这个问题，往大的方面来阐述，可以跨多学科横向联合论述，因为影响的因素比较多，比如土壤、气象、作物、水肥等等。
但本篇文章主要从操作者、管理者的角度来说明。通过本地传感器现场采集数据及后台的数据分析，提供给管理者可操作性的管理方法。
模型上的分析，实际上在这篇文章中已经做了详细的说明，感兴趣的朋友可以进一步了解内在的关系及决策过程。基于土壤墒情和气象数据互补性智能灌溉决策优化模型应用研究
合理灌溉，可以理解成两层意思：1、在合适的时间点灌溉；2、合理的灌溉量。
这实际也就是灌溉专业上的#灌溉制度#问题：
1）什么时候灌溉？（灌溉开启时间）；
2）每次灌溉多长时间？（每次灌溉时间长短）；
3）间隔多长时间灌溉一次（灌溉周期）。
原来都是设计人员通过理论上的计算，提供操作数据给管理人员。现在我们可以借助于本地安装在田间土壤墒情传感器，通过频繁数据采集、分析、模型而推断出管理所需要的数据。
下图两台设备是安装在河北雄安新区中铁十八局项目绿化造林项目基地。下面我们来分析一下现场传感器数据的收集及分析情况。
左：小型智能气象站-“天圻”；右：土壤墒情仪-“智墒”
下面我们来选取一段实时记录的分层土壤水分变化曲线图。下图是10-20-30-40-50-60cm，一个位置上垂直6层，从2018-7-11到2018-7-18日的数据变化曲线。横坐标为时间轴，纵坐标为土壤体积含水量。
6层土壤水分变化曲线图
下图是现场数据采集后，通过后台模型分析而直接呈现给管理者的数据。
1、可以发现作物活动根系所在的位置（图中白皮松根系在20cm，为2018年5月份种植）。该位置可以理解成水肥可以达到的最大深度位置，过量灌溉可能会引起“深层渗漏”问题，产生浪费；
2、历史最低含水量（红色）、历史最高含水量（蓝色）、当前含水量（绿色）三条纵向曲线，再结合横向作物根系所在曲线（灰色），组成了两块阴影部分面积。左侧为当前有效含水量（25mm），右侧为蓄水能力（6mm），这是非常重要和可操作性的数据。
右侧的蓄水能力，就是下一个可灌溉量，过多就有可能是过量灌溉，造成浪费。左侧的当前有效含水量，如能结合当地的气象数据知道ET0值，就可以知道灌溉周期（也就是间隔多长时间灌溉）。例如后几天的每天ET0值都为5mm，那就可以理解成灌溉周围T=25mm/5mm=5天。
客户端数据展示平台（数据来自东方生态公司）
ET0数据
下述对比图，监测到的是一次降雨过程，而且反馈在土壤水量含量曲线上的变化情况，这些数据的获取和分析，为生产知道可以起到很好的指导作用。
1、结合后续的7天天气预报情况，可以为灌溉提供决策参考。如下图知道后续有降雨发生，可以减少或不灌溉，提高灌溉水利用效率；
2、结合农艺，确认田间施肥或打药工作的执行情况，减少面污染和深层地下水污染。
一次降雨过程，土壤墒情数据分析
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