数字灌区决策目标是提高灌区用水的经济效益。获得灌区内用水量具体数据，实现设备的测控和灌水对象的模拟，有了这些基础才能进行科学决策。实现主干（渠）管在支管引出水口处安装水肥一体化和用水测控设备

数字灌区是一个复杂的系统工程，需要一套先进的、可靠的和完善的测控技术实现方法，首先需要可靠实用的硬件，这些硬件首先必须要有抗各种恶劣环境的能力，因为我们灌区设备环境都是潮湿的，有时甚至是要在水下的环境工作的，这就要求我们的电子硬件具有高等级的IP68防水功能。

在我国大中小型灌区是公益性水利基础设施，是农业的命脉，是乡村振兴的基础支撑，是绿水青山就金山银山的保障。灌区用全国 49% 的耕地面积和 62. 3% 的总用水量， 生产出占全国 75% 的粮食和 90% 以上的经济作物。

数字灌区是一种基于现代信息技术的智能化灌溉管理系统，通过传感器、通信网络和决策支持系统等技术手段，实现对农田灌溉的精确控制和优化管理。

充分利用降雨提高农业用水效率是农业节水的有效途径之一。当前，天气预报可以用于潜在地节约灌溉用水，但应避免不必要灌溉的风险和由于天气预报的不确定性造成的，可能存在的产量损失。为此，提出了一种基于短期天气预报的深度Q学习灌溉决策策略。

论文主要是想通过学习历史上灌区区域的降水量来进行灌溉决策，学习历史的降水量采用的是强化学习方法。强化学习方法与一般的学习方法不同，一般的机器学习方法有两种，一种就是有监督学习，一种是无监督的学习，但是强化学习方法完全没有监督和有监督的说法，它就是一个通过历史数据分析，在追求利益最大化的原则下进行学习。完全是机器自主学习，不用人工干预，再设定标志等参数。

《长时间序列土壤水数据及数据同化的几点思考》中主要介绍了研究背景，土壤水数据采集中的问题，特别是我们平常都是以为传感器读取的数据就是土壤水的相对真实的数据，实际上，我们必须要充分的认识到传感器读出的数据并不能真正的代表土壤的性状及其实时的数据，因为这些数据会有一些影响真实性的情况

微灌系统的流量计算是依据管网布置，按照最不利水力条件的应用场景逐段进行的，对地形、管网水力学运行场景等分 析条件要求较高，遇到环状管网、随机运行，轮灌制度多变时，