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智能灌溉模型預測降雨以節約水資源

淡水並不是無限的。降雨不可以預測的。而且植物並不總是渴的。世界上只有3%的水是可飲用的,其中70%以上的淡水用於農業。不必要的灌溉浪費了大量的水——有些作物的灌溉量是它們需要的兩倍——並造成了含水層、湖泊和海洋的污染。

一個結合了植物生理、實時土壤狀況和天氣預報信息的預測模型,可以幫助人們更明智地決定灌溉的時間和數量。根據康奈爾大學的一項新研究,這可以節省40%的傳統方法消耗的水。研究人員的方法使用歷史天氣數據和機器學習來評估實時天氣預報的不確定性,以及從樹葉和土壤流失到大氣中的水分的不確定性。這與描述土壤水分變化的物理模型相結合。他們發現,將這些方法集成起來,可以更加精確地做出令人垂涎三滴的決定。

這項研究的部分挑戰是確定每種作物的最佳方法,並確定從人工操作系統轉向自動化系統的成本和效益。由於蘋果樹相對較小,對降水變化反應迅速,它們可能不需要數周或數月的天氣數據。杏仁樹往往更大,適應速度也更慢,它們從長期預測中受益。

研究人員說:「我們需要評估控制策略的複雜程度,最好的方法可能不太合理。」「手放在閥門上的專家非常棒。我們必須確保,如果我們打算建議有人投資新技術,我們必須比那些專家做得更好。」

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