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一、背景综述
在现代农业生产中，灌溉系统的科学运行对于保障作物生长、提高农业产量和质量起着至关重要的作用。而准确计算作物需水量以及合理获取实时灌溉用水量是实现高效、精准灌溉的关键环节。这不仅关系到水资源的合理利用，还直接影响着农作物的生长发育和农业生产的经济效益。本文将深入探讨灌溉系统运行为什么需要计算作物需水量，以及对实时的灌溉用水量应当如何正确获取。
二、灌溉系统运行中计算作物需水量的必要性
（一）优化水资源利用
水资源是有限的，特别是在一些干旱和半干旱地区，水资源的合理分配尤为重要。通过准确计算作物需水量，能够避免水资源的浪费，确保每一滴水都能被作物有效利用。根据作物不同生长阶段的需水需求进行灌溉，既可以满足作物生长所需，又可以减少不必要的灌溉水量，提高水资源的利用效率。
（二）保障作物生长健康
不同的作物在不同的生长时期对水分的需求是不同的。例如，在作物的发芽期，需要适量的水分来促进种子萌发；在生长旺盛期，对水分的需求量较大以支持茎叶的生长和光合作用；在果实成熟期，合理的水分供应则有助于果实的品质和产量提升。如果灌溉水量不足，作物会因缺水而生长不良，导致产量下降；而过度灌溉则可能引起土壤湿度过高，导致根系缺氧、病害滋生等问题。因此，计算作物需水量能够为作物提供适宜的水分环境，保障其生长健康。
（三）提高农业生产效益
精准的灌溉管理基于对作物需水量的准确把握。通过合理灌溉，能够提高作物的产量和品质，从而增加农业生产的经济效益。同时，减少水资源的浪费和能源消耗（如灌溉设备运行所需的能源），也间接降低了生产成本。此外，科学的灌溉还可以减少土壤侵蚀、改善土壤结构，为农业可持续发展创造有利条件。
（四）适应气候变化
气候变化对农业生产带来了诸多挑战，其中包括降水模式的改变和气温的波动。计算作物需水量可以帮助农民更好地适应气候变化。在干旱年份或降水不足的时期，根据作物需水量及时调整灌溉计划，确保作物不受旱情影响；在降水较多的时期，合理控制灌溉水量，防止田间积水和内涝。通过这种方式，提高农业生产对气候变化的适应性和抗风险能力。
三、实时灌溉用水量的正确获取方式
（一）使用传感器监测
1. 土壤含水量传感器
土壤水分含量的传感器是获取实时灌溉用水量的重要工具之一。它可以实时监测土壤中的水分含量，前期不少人认为根据预设的土壤湿度（湿度不是含水量）阈值来判断是否需要灌溉以及灌溉的水量。当土壤湿度低于设定的下限值时，传感器发出信号启动灌溉系统；当土壤湿度达到设定的上限值时，停止灌溉。这种方式还是属于来自工业自动化理念进行作物灌溉的低层次应用。能够根据土壤的实际水分状况进行作物生长期的需水量分析，推断作物已经耗费的水量，再进行精准灌溉，避免过度或不足灌溉才是土壤水分传感器合理的应用和正确打开方式。
2. 气象传感器
气象条件如气温、湿度、日照、风速等对作物的蒸发蒸腾量有很大影响，进而影响实时灌溉用水量。安装气象传感器可以实时采集这些气象数据，通过相关的计算模型（如彭曼 - 蒙特斯公式等）来估算作物的需水量和实时灌溉用水量。这又是一种灌溉的初级应用，例如，在高温、低湿、强日照的天气条件下，作物的蒸发蒸腾量会增加，相应地需要增加灌溉水量。在大数据时代，正确打开方式是利用作物生长数字孪生模型，开发出当地气候和品种的合适的数字模型。
（二）基于作物生长模型计算
作物生长模型是一种通过对作物生长过程中的生理生态机制进行数学模拟来预测作物生长发育和需水情况的方法。这些模型考虑了作物品种、生育期、土壤特性、气象条件等多种因素，能够较为准确地计算出不同生长阶段作物的需水量和实时灌溉用水量。农民或灌溉管理人员可以根据当地的实际情况，输入相关的参数，利用作物生长模型来制定合理的灌溉计划。同时，随着物联网和大数据技术的发展，一些智能化的农业管理平台可以集成作物生长模型和传感器数据，实现实时灌溉用水量的自动计算和精准调控。更多内容敬请阅读《模拟作物生长的机理模型建构过程》，《作物机理模型的具体建构原理及过程说明》，《数字灌溉的真谛：传感器采集数据与作物生长模型相结合的正确方法》，《作物数字孪生模型实现未来数字农业中灌溉决策和灌溉管理》。
（三）参考历史灌溉数据和经验
历史灌溉数据是获取实时灌溉用水量的重要参考依据之一。通过对以往不同作物、不同生长季节的灌溉记录进行分析和总结，可以了解作物在特定环境条件下的需水规律和灌溉用水量情况。在实际操作中，可以结合当前的作物生长状况、气象条件等因素，对历史灌溉数据进行适当调整，作为确定实时灌溉用水量的参考。此外，农民在长期的农业生产实践中积累的丰富经验也具有重要价值。他们可以根据作物的外观表现（如叶片颜色、生长态势等）、土壤的质地和湿度感觉等直观判断，来大致确定是否需要灌溉以及灌溉的水量。但这种经验判断需要与科学的监测和计算方法相结合，以提高准确性和可靠性。更多内容敬请阅读《大数据驱动下的精准农耕：基于历史数据的种植环境预测》，《精准农业中灌溉智能决策的数据基础》，《灌溉决策的机器学习方法》。
（四）采用远程监控与智能控制系统
随着信息技术的发展，远程监控与智能控制系统在灌溉管理中得到了广泛应用。通过在灌溉现场安装摄像头、传感器等设备，并与互联网连接，农民或管理人员可以在远程实时获取田间的各种信息，包括土壤湿度、气象数据、作物生长情况等。同时，利用智能控制系统，可以根据预设的规则和算法自动计算实时灌溉用水量，并对灌溉设备进行远程控制。这种方式不仅提高了灌溉管理的效率和准确性，还大大节省了人力成本，使灌溉管理更加便捷、高效和智能化。更多内容敬请阅读《大数据驱动下的精准农耕：农情多元数据图谱的构建》，《大数据驱动下的精准农耕：数据与人工智能的作用》，《数据采集与传输技术的深度剖析与应用研究》，《数字灌溉的真谛：传感器采集数据与作物生长模型相结合的正确方法》。
四、结 论
在灌溉系统运行中，计算作物需水量是实现科学灌溉、优化水资源利用、保障作物生长健康和提高农业生产效益的关键步骤。同时，正确获取实时灌溉用水量对于精准灌溉的实施至关重要。通过综合运用传感器监测、作物生长模型计算、参考历史数据和经验以及采用远程监控与智能控制系统等多种方式，可以实现对实时灌溉用水量的准确获取和合理调控。在未来的农业发展中，应不断加强灌溉技术的研究和创新，提高灌溉管理的智能化水平，以更好地适应现代农业生产的需求，实现农业可持续发展和水资源的可持续利用。只有这样，才能在保障粮食安全和农产品供应的同时，保护好我们的生态环境，为人类社会的长远发展奠定坚实的基础。
