王 应 海

(北京东方润泽生态科技股份有限公司，北京 100191)

1 概 要

农民渴望对自己的土地状态有动态的掌握，从作物的生长状态到可能破坏作物生长的病虫害、风、雨、雪、霜、热、雾霾等，希望对天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物保护剂规格等影响农作物及土地的影响因素了如指掌，但是，在信息爆炸的今天，每个关键信息的背后都需要对海量信息进行处理。例如，1972-2013年,被登记审定的玉米品种总数为6 291个,在2013年现存的审定玉米品种数为4 882个，只有通过大数据数据挖掘，机器学习技术，帮助农民对关键决策做出科学决定：在哪里种植、用什么类型的种子以及预测最佳的播种时间等，以提高产量、降低成本。

另外，一旦播种完毕，围绕着灌溉、施肥和保护作物的各种决策都对时间非常敏感，并且很大程度上受天气的影响。如果农民知道第二天会有大雨，就会决定今天不施肥，因为肥料将会被大雨冲走。知道是否即将下雨也会影响何时灌溉。全世界有70%的淡水资源被用于农业，能够更好地管理农业用水将会对全球淡水供应产生巨大的影响。因此，本文的关注点是大数据及人工智能技术在农业用水方面的应用。

2 作物需水量ETc

对于农业用水，作物需水量是农业生产中最为基础的数据。是研究农田水分变化规律、水分资源开发利用、农田水利工程规划和设计、分析和计算灌溉用水量等的依据之一。作物需水量是在正常生育状况和最佳水、肥条件下，作物整个生育期中，农田消耗于蒸散的水量。……