摘要

本文针对农业灌溉系统优化问题，综合考虑气象数据、土壤湿度、作物需水特性及系统成本，构建了土壤湿度预测模型、灌溉系统静态优化模型、旱灾应急能力评估模型及动态生长周期灌溉方案优化模型，实现了从土壤湿度精准预测到灌溉系统全周期优化的闭环决策。

针对问题一，需建立土壤湿度预测模型以揭示5cm_SM与气象数据的关系并预测表2湿度。通过分析土壤湿度受降水入渗与蒸散作用的动态平衡机制，耦合彭曼-蒙特斯蒸散公式与时空注意力机制，构建物理知情时空注意力网络（PSTA-Net）。该模型以三维卷积神经网络（3D-CNN）提取气象因子时空特征，通过时空注意力机制动态调整因子权重，并引入水分平衡方程作为物理约束正则项。利用历史数据校准入渗系数α=0.58与下渗系数β=0.18后，对表2气象数据（日总降水量21mm、平均气温22.68℃等）预测得到当日5cm_SM为0.28，满足作物存活阈值。

针对问题二，需在满足作物存活（5cm_SM≥0.22）的前提下，规划引水管布线与储水罐布局，使建设成本最小。基于问题一预测的7月需水量，采用多目标图强化学习（MOGRL）构建优化模型：将农场划分为100个10m×10m网格节点，通过图卷积网络（GCN）聚合需水强度、距河距离等空间特征；以PPO算法优化储水罐选址（3个罐坐标(25m,50m)、(75m,50m)、(50m,80m)）、管道拓扑（主支管总长380m）及流量分配（总设计流量15000L/d）。结果显示，系统总建设成本21万元（管道12万元+储水罐9万元），实现全域覆盖且无灌溉盲区。

针对问题三，需评估旱灾时（河流水量降至80%设计流量）作物存活能力及应急储备比例与旱灾概率的关系。构建贝叶斯生存强化学习（BSRL）模型：通过贝叶斯网络量化旱灾概率对供水缺口的影响（如30%旱灾概率下总缺口95%分位数为37500L），采用Double DQN优化储备水分配策略。结果表明，现有系统可保障高粱0.45公顷、玉米0.25公顷、大豆0.18公顷存活，0.3公顷、0.18公顷、0.12公顷正常生长；应急储备比例随旱灾概率递增（10%概率需20%储备，100%概率需80%储备），50%概率以上无法保证全部存活。

针对问题四，需结合作物生长周期（播种期-开花期-成熟期）制定5-7月灌溉方案并检验系统适配性。采用自适应多阶段图强化学习（AMGRL），动态更新节点需水特征（如玉米开花期需水量增至12L/m²），通过元强化学习快速适应阶段需水突变。结果显示，5月降水充足无需灌溉，6月需灌溉玉米12000L（河水70%+储水罐30%），7月需扩容储水罐至120000L以满足高粱与大豆开花期高峰需水，系统经支管流量调整后需水满足率达94.3%。

本文模型实现了气象-土壤-作物-系统的多尺度耦合优化，PSTA-Net预测误差<5%，MOGRL成本降低18%，但存在对极端气象事件适应性不足的局限。未来可引入实时气象数据与土壤传感器网络，提升模型动态响应能力。

关键词：土壤湿度预测；灌溉系统优化；旱灾应急；生长周期；强化学习；彭曼-蒙特斯公式

问题1：土壤湿度预测模型的内在逻辑、与前后问题联系及作用

问题1的核心在于构建土壤湿度（5cm_SM）与气象数据之间的定量预测模型，其内在逻辑深深植根于土壤水分动态平衡原理。土壤湿度的变化是一个动态过程，主要由水分的收入与支出共同决定：水分收入以降水为主要来源，而水分支出则包括蒸发、植物蒸腾、下渗及地表径流等多个环节。气象因素作为驱动这一平衡过程的关键外部变量，其影响贯穿始终。具体而言，气象数据中的降水量（RRR）是土壤水分的直接补给项，构成了水分收入的核心；气温（T）、相对湿度（U）、风速（Ff）等因子通过影响蒸散作用（蒸发与蒸腾的总和）来调控水分支出的强度；气压（Po、P）、露点温度（Td）等参数则可用于辅助修正蒸发模型中的关键参数，如饱和水汽压差，从而更精确地估算水分损失。因此，模型的构建需要综合考量这些气象因子，并通过历史数据的训练来捕捉它们对土壤湿度动态变化的综合影响机制。

关键公式依据与作用：土壤湿度预测的核心理论基础是水分平衡方程，其表达式为：某一时段内的土壤湿度变化量等于该时段的降水量（RRR）减去蒸散量（ET）、下渗量以及地表径流量。在这些支出项中，蒸散量（ET）通常是水分损失的主要部分，其精确计算需要依赖气象数据，目前广泛应用的是彭曼-蒙特斯公式：