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數(shù)字灌區(qū)決策目標是提高灌區(qū)用水的經(jīng)濟效益。獲得灌區(qū)內(nèi)用水量具體數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備的測控和灌水對象的模擬，有了這些基礎才能進行科學決策。實現(xiàn)主干（渠）管在支管引出水口處安裝水肥一體化和用水測控設備

數(shù)字灌區(qū)是一個復雜的系統(tǒng)工程，需要一套先進的、可靠的和完善的測控技術實現(xiàn)方法，首先需要可靠實用的硬件，這些硬件首先必須要有抗各種惡劣環(huán)境的能力，因為我們灌區(qū)設備環(huán)境都是潮濕的，有時甚至是要在水下的環(huán)境工作的，這就要求我們的電子硬件具有高等級的IP68防水功能。

在我國大中小型灌區(qū)是公益性水利基礎設施，是農(nóng)業(yè)的命脈，是鄉(xiāng)村振興的基礎支撐，是綠水青山就金山銀山的保障。灌區(qū)用全國 49% 的耕地面積和 62. 3% 的總用水量， 生產(chǎn)出占全國 75% 的糧食和 90% 以上的經(jīng)濟作物。

數(shù)字灌區(qū)是一種基于現(xiàn)代信息技術的智能化灌溉管理系統(tǒng)，通過傳感器、通信網(wǎng)絡和決策支持系統(tǒng)等技術手段，實現(xiàn)對農(nóng)田灌溉的精確控制和優(yōu)化管理。

充分利用降雨提高農(nóng)業(yè)用水效率是農(nóng)業(yè)節(jié)水的有效途徑之一。當前，天氣預報可以用于潛在地節(jié)約灌溉用水，但應避免不必要灌溉的風險和由于天氣預報的不確定性造成的，可能存在的產(chǎn)量損失。為此，提出了一種基于短期天氣預報的深度Q學習灌溉決策策略。

論文主要是想通過學習歷史上灌區(qū)區(qū)域的降水量來進行灌溉決策，學習歷史的降水量采用的是強化學習方法。強化學習方法與一般的學習方法不同，一般的機器學習方法有兩種，一種就是有監(jiān)督學習，一種是無監(jiān)督的學習，但是強化學習方法完全沒有監(jiān)督和有監(jiān)督的說法，它就是一個通過歷史數(shù)據(jù)分析，在追求利益最大化的原則下進行學習。完全是機器自主學習，不用人工干預，再設定標志等參數(shù)。

《長時間序列土壤水數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)同化的幾點思考》中主要介紹了研究背景，土壤水數(shù)據(jù)采集中的問題，特別是我們平常都是以為傳感器讀取的數(shù)據(jù)就是土壤水的相對真實的數(shù)據(jù)，實際上，我們必須要充分的認識到傳感器讀出的數(shù)據(jù)并不能真正的代表土壤的性狀及其實時的數(shù)據(jù)，因為這些數(shù)據(jù)會有一些影響真實性的情況

微灌系統(tǒng)的流量計算是依據(jù)管網(wǎng)布置，按照最不利水力條件的應用場景逐段進行的，對地形、管網(wǎng)水力學運行場景等分 析條件要求較高，遇到環(huán)狀管網(wǎng)、隨機運行，輪灌制度多變時，