土壤墒情监测系统通过传感器实时采集不同土层的土壤含水量、温度、电导率等数据，结合作物需水模型与气象数据，实现按需供水、精准灌溉，是大田节水农业的核心技术支撑。其在大田节水中的核心价值可概括为减少无效灌溉、优化水资源配置、提升作物产量与品质，具体作用与价值如下：

一、 核心价值：破解大田灌溉 “凭经验” 的痛点

直接节水降耗

传统大田灌溉多采用漫灌、畦灌等方式，存在 “浇大水”“盲目浇” 的问题，水资源浪费率高达 30%~50%。

墒情监测系统可实时掌握土壤水分盈亏状态，当土壤含水量低于作物适宜阈值时启动灌溉，高于阈值时停止灌溉，避免 “多浇”“错浇”，大田综合节水率可达 20%~40%，同时降低灌溉设备能耗与人力成本。

保障作物稳产提质

土壤水分过干会导致作物缺水胁迫，影响光合作用与养分吸收；过湿则会引发根系缺氧、烂根及病虫害滋生。

基于墒情数据的精准灌溉，可维持土壤水分在作物生长适宜区间，如玉米拔节期土壤含水量保持在田间持水量的 60%~70%，小麦灌浆期保持在 55%~65%，能有效减少空秆、瘪粒现象，作物增产幅度可达 5%~15%，且籽粒饱满度、蛋白质含量等品质指标显著提升。

提升水资源利用效率

对于干旱、半干旱地区或水资源紧缺区域，墒情监测数据可支撑区域水资源的统筹分配，优先保障高附加值作物、关键生育期作物的用水需求，实现 “好钢用在刀刃上”，提升有限水资源的农业产出效益。

二、 关键作用：贯穿大田灌溉全流程

1. 精准指导灌溉决策，告别经验主义

确定灌溉时机：不同作物、不同生育期的适宜土壤墒情阈值不同，系统可预设阈值并自动报警。例如：

冬小麦苗期适宜土壤含水量为田间持水量的 55%~60%，低于 50% 时系统触发灌溉提醒；

棉花花铃期需水量大，适宜含水量为田间持水量的 70%~80%，低于 65% 时启动灌溉。

确定灌溉定额：结合土壤墒情数据与作物需水模型，计算 “需补水量”，精准控制灌溉量。例如：某大田土壤田间持水量为 25%，当前含水量为 15%，耕作层厚度 0.6m，经计算每亩需补水约 40m³，避免 “大水漫灌” 造成的深层渗漏浪费。

确定灌溉方式适配性：根据不同土层墒情，选择滴灌、喷灌、沟灌等方式。如表层土壤缺水但深层水分充足时，可采用喷灌快速补水；深层土壤缺水时，采用滴灌或渗灌将水分输送至作物根系层。

2. 动态监测墒情变化，实现灌溉智能化联动

实时监测与数据传输：墒情传感器（如 TDR 时域反射仪、FDR 频域反射仪）可埋设在大田不同深度（如 10cm、20cm、40cm 土层），通过 4G/NB-IoT 等物联网技术将数据实时传输至云端平台。

自动化灌溉控制：墒情监测系统可与智能灌溉设备（如电磁阀、水肥一体机）联动，实现无人值守自动灌溉。例如：当监测到土壤含水量低于阈值时，系统自动打开灌溉阀门；达到适宜含水量后，自动关闭阀门，全程无需人工干预。

墒情趋势预警：通过分析墒情变化趋势，结合气象预报（如未来 7 天无有效降水），提前制定灌溉计划，避免作物遭遇突发性干旱胁迫。

3. 支撑农田水肥一体化管理

土壤墒情与养分吸收密切相关，水分不足会导致肥料溶解慢、作物吸收效率低，造成肥料浪费与土壤污染。

墒情监测系统可结合土壤养分数据，实现水肥耦合精准调控：在适宜墒情条件下施加肥料，提升肥料利用率 10%~20%；同时避免 “大水冲肥” 导致的氮、磷流失，减少农业面源污染。

4. 助力农田生态与灾害防控

预防次生灾害：精准控制灌溉量可避免土壤过湿引发的渍涝、盐碱化加重等问题。如在盐碱地大田，通过墒情监测控制灌溉水量，防止地下水位上升导致盐分表聚。

优化农田生态环境：减少漫灌可降低田间湿度，抑制喜湿病虫害（如小麦白粉病、玉米纹枯病）的发生，间接减少农药使用量，助力绿色农业发展。

三、 典型应用场景与效果

大田作物类型 应用方式 核心效果

粮食作物（小麦、玉米） 墒情阈值触发喷灌 / 滴灌 节水 25%~35%，增产 8%~12%，减少倒伏风险

经济作物（棉花、花生） 水肥一体机联动墒情监测 节水 30%~40%，肥料利用率提升 15%，品质等级提高 1~2 级

果蔬作物（露天蔬菜、草莓） 多层墒情监测 + 自动滴灌 节水 20%~30%，减少病虫害发生率 10%~15%

四、 实施建议

传感器布设：根据大田面积、地形及作物类型，采用 “网格法” 或 “代表性点位法” 布设传感器，确保数据代表性；关键生育期可加密监测频次（如每小时采集 1 次数据）。

数据融合：将墒情数据与气象数据（降水、温度、风速）、作物生长模型结合，提升灌溉决策的科学性。

系统运维：定期校准传感器，清理探头表面的土壤、根系，避免数据漂移；建立云端数据备份机制，保障数据安全。