數字灌區決策目標是提高灌區用水的經濟效益。獲得灌區內用水量具體數據，實現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

數字灌區是一個復雜的系統工程，需要一套先進的、可靠的和完善的測控技術實現方法，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境的能力，因為我們灌區設備環境都是潮濕的，有時甚至是要在水下的環境工作的，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是公益性水利基礎設施，是農業的命脈，是鄉村振興的基礎支撐，是綠水青山就金山銀山的保障。灌區用全國 49% 的耕地面積和 62. 3% 的總用水量， 生產出占全國 75% 的糧食和 90% 以上的經濟作物。

數字灌區是一種基于現代信息技術的智能化灌溉管理系統，通過傳感器、通信網絡和決策支持系統等技術手段，實現對農田灌溉的精確控制和優化管理。

充分利用降雨提高農業用水效率是農業節水的有效途徑之一。當前，天氣預報可以用于潛在地節約灌溉用水，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區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，一種就是有監督學習，一種是無監督的學習，但是強化學習方法完全沒有監督和有監督的說法，它就是一個通過歷史數據分析，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。

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

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