一、成果概述
Overview
1.1成果总体框架
本成果的总体框架见《成果二 新疆干旱区水肥精准调控与智能决策技术体系主要研究内容与代表性成果》图：以"构建灌溉技术·养分诊断·智能平台·示范推广全链条体系，实现减水减氮不减产"为目标，面向棉花、小麦生产形成四个板块。①灌溉决策技术：滴灌灌溉决策（全生育期耗水 303～504 mm、最优定额 270 m³/亩、AquaCrop-PSO 智能模型）与冬小麦灌溉调控（FAO-56 双作物系数法、7 d 频率 / 260 m³/亩）；②水肥协同诊断：水氮耦合效应、遥感反演模型（CGWOPSO-XGB2 R² 0.815）、氮素诊断基准（本地化临界氮稀释曲线、追肥调控规则）；③作物表型监测：三维点云器官分割（ResDGCNN）与苗期生长预测（FCA-STNet、37 个表型特征）；④智能平台与示范：智慧管理系统、示范应用成果与地方标准。
1.2成果简介
针对新疆干旱区水资源刚性约束突出、水肥投入粗放、养分诊断长期依靠经验的问题，本成果构建水肥精准调控与智能决策技术体系，形成"减水减氮不减产"的技术路径与可推广的示范模式。一是集成田间物联网、无人机遥感与模型同化，构建 AquaCrop-PSO 智能灌溉决策模型和滴灌冬小麦蒸散量估算与灌溉调控技术体系，给出膜下滴灌棉花"分年型"灌溉制度和滴灌冬小麦首选灌溉制度；二是研发 CGWOPSO-XGB 等养分参数遥感反演混合模型、本地化临界氮浓度稀释曲线与冬小麦 NSI 氮充足指数诊断模型，建立"叶片氮浓度阈值—追肥调控系数"的定量映射；三是开发集监测、预测、决策、可视化于一体的"智慧棉花生长监测与产量预测管理系统 V1.0"，以"作物—生育阶段—约束条件—推荐措施"四级决策规则库自动生成并推送灌溉与施肥作业单。
成果在昌吉市华兴农场建成应用示范点，形成"数据采集—模型计算—田间服务"的闭环示范模式：经大田示范比对，示范区亩均节水 70 m³（14.9%）、减施化肥 13 kg（17.3%），现场测产小麦增产 7.29%、棉花增产 13.17%。成果发布昌吉回族自治州地方标准《棉花小流量高频次智能滴灌技术规范》（DB 6523/T 413—2025），取得授权实用新型专利 2 项、计算机软件著作权 6 项，支撑发表学术论文 11 篇并获录用通知 1 份，完成软件第三方测试 3 项。
本节正文约 600 字二、成果技术体系构成
Technical Architecture
本成果按"感知—模型—诊断—决策—执行—规范"组织：田间物联网与无人机遥感提供土壤水分、气象与冠层信息；作物模型与遥感反演模型给出需水与养分状况；诊断指标体系把模型输出转化为丰缺等级与追肥量；决策平台以规则库生成处方并推送；水肥一体化设备执行处方，执行结果回传校准模型；地方标准与平台技术规范固化技术参数与数据接口。
2.1灌溉决策层
以连续两年膜下滴灌棉花灌溉控制试验和昌吉地区连续两年滴灌冬小麦试验为基础，构建 AquaCrop-PSO 遥感同化灌溉模型和基于 FAO-56 双作物系数法的冬小麦蒸散量估算方法，分干旱年、平常年、湿润年给出差异化灌溉制度。
2.2养分诊断层
以无人机多光谱、高光谱为主要数据源，形成"特征筛选—模型优选—参数优化"建模流程，构建叶片氮含量、LAI、上部叶氮重量、综合氮素诊断指数（INDI）及冬小麦氮充足指数（NSI）反演模型；以本地化临界氮浓度稀释曲线为诊断基准。
2.3施肥决策层
以北疆滴灌冬小麦线性—平台模型确定最佳经济施氮量，建立关键生育期 LNC 诊断阈值与追肥调控系数；融合遥感养分参数与积温、灌水量、历史施肥量，构建积温动态调整施肥推荐模型。
2.4表型监测层
基于 NeRF 三维重建与 ResDGCNN 点云分割实现棉花全生育期五类器官分割与表型提取；基于 FCA-STNet 由历史序列图像预测棉苗未来时刻图像并提取 37 个表型特征。
2.5平台与规范层
| 决策类型 | 触发条件 / 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 灌溉决策 | 土壤水分实测与模拟偏差、未来 7 d 气象预报 | 灌溉日期、灌水定额、灌溉时长 |
| 施肥决策 | 目标产量、土壤速效养分、遥感反演的植株氮素状况 | 尿素、磷酸一铵、硫酸钾等肥料的用量与施用时期 |
| 作业执行 | 规则命中 | 平台自动生成作业单并推送至管理人员，水肥一体化设备执行，结果回传校准 |
课题同时制定面向种植管理的一体化大数据平台技术规范：统一田间气象、土壤水分、作物长势和无人机影像等数据元的命名、单位、精度与采集频次；规定模型服务封装与接口方式，使作物模型与遥感反演模型以标准服务形式注册和调用；统一可视化表达与专题图制图规则；提出系统运行维护与数据安全要求。
三、解决的关键瓶颈技术
Key Bottlenecks Resolved
本成果围绕干旱区水肥管理的八个具体瓶颈展开攻关。
3.1瓶颈一：棉花灌溉制度主要依赖经验、缺少定量依据
田间试验：连续两年（2023、2024）开展 3 个灌溉定额 × 4 个灌水频率的膜下滴灌棉花控制试验。棉花全生育期耗水量 303～504 mm，花铃期耗水占 52.37%～59.82%。方差分析表明，灌水频率对籽棉产量影响极显著（P < 0.01），灌溉定额与交互作用显著（P < 0.05），单铃重差异均不显著，产量对水分调控的响应集中体现在"成铃数"上。两年均以 270 m³/亩 / 5 d 处理最优，较当地常规经验灌溉增产约 13%～18%。
| 灌溉定额（m³/亩） | 灌水频率（d/次） | 2023 年籽棉产量 | 2023 年单株成铃数 | 2024 年籽棉产量 | 2024 年单株成铃数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 270 | 9 | 5 225.8±117 | 9.44 | 4 955.4±772 | 9.02 |
| 270 | 7 | 5 556.5±201 | 10.61 | 6 170.4±348 | 9.16 |
| 270 | 5 | 6 721.8±137 | 11.23 | 6 842.7±1 423 | 11.87 |
| 270 | 4 | 5 783.4±156 | 11.14 | 6 380.1±245 | 9.78 |
| 300 | 7 | 6 587.5±90 | 9.80 | 6 624.9±402 | 10.36 |
| 300 | 5 | 5 411.9±112 | 10.50 | 5 805.9±759 | 10.09 |
| 330 | 7 | 5 902.4±874 | 11.15 | 6 407.1±527 | 10.61 |
| 330 | 5 | 5 509.7±128 | 10.79 | 6 150.6±137 | 11.76 |
| 330 | 4 | 4 781.2±191 | 9.31 | 4 884.3±231 | 9.92 |
| CK（常规经验灌溉） | — | 5 690.1±134 | 9.16 | 6 033.4±118 | 9.04 |
纤维品质：12 个处理上半部平均长度 30.08～32.38 mm，整齐度指数均 > 85%，断裂比强度 30.04～34.05 cN·tex⁻¹，整体属高档优质棉。以熵权—TOPSIS 法综合评价（权重最高为断裂比强度 0.283），270 m³/亩 / 5 d 处理贴近度最高（0.649），断裂比强度 34.05 cN·tex⁻¹、整齐度 87.16% 均为最优，即最优灌溉制度同时兼顾了产量与品质。
模型同化：对 AquaCrop 开展敏感性分析与本地化校准后，以粒子群优化（PSO）自动寻参，并以无人机多光谱反演的冠层覆盖度与地上生物量为双状态变量开展数据同化。PSO 取迭代 40 次、粒子数 35 时适应度收敛至约 0.376，单次优化约 262 s。
| 状态变量 | 建模方式 | 2023 年 R² | 2024 年 R² | 整体 R² | 整体 RMSE / % | 整体 d |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 冠层覆盖度 CC | 试错法参数校准 | 0.64 | 0.72 | 0.67 | 8.41 | 0.89 |
| 冠层覆盖度 CC | 遥感同化（AquaCrop-PSO） | 0.84 | 0.84 | 0.84 | 5.76 | 0.96 |
| 地上部干物质量 AGB | 试错法参数校准 | 0.89 | 0.88 | 0.88 | 2.12 | 0.98 |
| 地上部干物质量 AGB | 遥感同化（AquaCrop-PSO） | 0.95 | 0.95 | 0.96 | 1.45 | 0.99 |
| 籽棉产量 Y | 试错法参数校准 | 0.85 | 0.80 | 0.88 | 1.43 | 0.97 |
| 籽棉产量 Y | 遥感同化（AquaCrop-PSO） | 0.96 | 0.95 | 0.95 | 1.37 | 0.98 |
分年型制度：结合多年气象资料划分干旱年、平常年、湿润年开展情景模拟：干旱年提高定额可缓解水分胁迫，平常年与湿润年过高灌溉投入对增产作用有限。
| 降水年型 | 灌水周期（d） | 总灌水量（m³/亩） | 配置依据 |
|---|---|---|---|
| 干旱年 | 5 | 340 | 提高灌溉定额以缓解水分胁迫、维持产量水平 |
| 平常年 | 5 | 280 | 控制定额更利于提高水分利用效率 |
| 湿润年 | 5 | 280 | 优化灌水频率比增加定额更有效 |
3.2瓶颈二：干旱区滴灌冬小麦蒸散量难以准确量化
方案：基于 FAO-56 双作物系数法，融合无人机多光谱、地面土壤水分实测与墒情传感器数据，本地化校准基础作物系数 Kcb 与植被覆盖率 fc。本地校准法估算全生育期耗水 551～625 mm，与实测趋势一致；传统 NDVI 法（530～620 mm）因忽略土壤蒸发动态，在生育初期和后期偏差明显。
试验与评价：自拔节期开始控水，设 F1（9 d）、F2（7 d）、F3（5 d）三个频率与 Q1～Q4（180、220、260、300 m³/亩）四个定额，共 12 个处理、两个生长季。产量范围 8.41～11.55 与 8.51～11.17 t·hm⁻²，均以 F2Q3 最高；WUE 最大值出现在 F3Q2（2.13、1.80 kg·m⁻³），IWUE 以 F3Q1 最高（3.77、3.48 kg·m⁻³）——"最高产量"与"最高水效"不在同一处理。以 12 项指标主成分分析（累积贡献率 79.03%、78.76%）加权综合，再经 TOPSIS 复核，两季均以 F2Q3 居首。
| 处理（频率 / 定额） | 产量 22—23（t·hm⁻²） | ET 22—23（mm） | WUE 22—23 | 产量 23—24 | ET 23—24 | WUE 23—24 | 综合得分（排序） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F1Q1（9 d / 180） | 8.41 | 470.2 | 1.79 | 8.51 | 477.1 | 1.78 | −3.35（12）/ −2.37（12） |
| F2Q1（7 d / 180） | 9.94 | 509.9 | 1.95 | 9.21 | 522.1 | 1.76 | −1.61（11）/ −1.51（11） |
| F2Q3（7 d / 260） | 11.55 | 579.8 | 1.99 | 11.17 | 631.4 | 1.77 | 2.18（1）/ 2.16（1） |
| F2Q4（7 d / 300） | 11.01 | 626.4 | 1.76 | 10.28 | 692.3 | 1.48 | 1.13（4）/ 0.94（4） |
| F3Q2（5 d / 220） | 11.27 | 528.4 | 2.13 | 10.91 | 606.5 | 1.80 | 1.42（3）/ 1.95（2） |
| F3Q3（5 d / 260） | 11.05 | 599.3 | 1.84 | 10.40 | 668.9 | 1.55 | 1.83（2）/ 1.42（3） |
| F3Q4（5 d / 300） | 10.65 | 634.3 | 1.68 | 9.54 | 758.9 | 1.26 | 0.24（6）/ −0.09（6） |
结论：北疆限水条件下滴灌冬小麦首选灌溉制度为灌溉频率 7 d/次、灌溉定额 260 m³/亩，即从返青期开始每 7 天灌水一次。
3.3瓶颈三：水肥投入缺少水氮耦合定量方案
通过 2024、2025 两年膜下滴灌机采棉水肥一体化试验，灌水量与施氮量对单株铃数和籽棉产量均有显著或极显著影响，对单铃重影响不显著；N0 处理最低，N245～N300 区间表现最佳，N350 略有回落，呈"最适施氮量"特征。
| 灌水量水平 | N0 | N245 | N300 | N350 |
|---|---|---|---|---|
| W0.6 | 4 612.5 | 5 423.8 | 5 744.6 | 5 937.1 |
| W0.8 | 5 153.2 | 5 828.3 | 6 345.4 | 6 003.8 |
| W1.0 | 5 588.9 | 6 003.8 | 6 153.2 | 6 169.4 |
| W1.2 | 5 554.1 | 5 981.8 | 6 280.6 | 6 177.1 |
3.4瓶颈四：关键养分参数缺少高精度无损反演手段
系统对比 MLR、RF、SVM、GBDT、GPR、MLP 等算法：MLR 最优验证 R² 仅 0.736；MLP、RF 验证 R² 最高 0.829。将灰狼优化（GWO）、粒子群优化（PSO）与 XGBoost、SVM 耦合构建系列混合模型，以 Pearson、ReliefF、CARS 筛选敏感特征。CGWOPSO-XGB2 仅用 3 个输入因子即取得验证 R² 0.815、RMSE 0.316，RMSE 较最优 MLR 降低约 45.6%，约 43% 的样本绝对误差落在 0～0.2 区间。
| 模型 | 输入因子数 | 输入因子 | 验证 R² | 验证 RMSE |
|---|---|---|---|---|
| CGWOPSO-XGB2 | 3 | MSR，NDVI，RTVIcore | 0.815 | 0.316 |
| CGWOPSO-XGB1 | 2 | MSR，RTVIcore | 0.792 | 0.327 |
| CPSO-XGB7 | 8 | RE，MCARI3，MCARI4，MSR_RE，NREI，NRI_R，RVI，WDRVI | 0.793 | 0.261 |
| CGWOPSO-SVM1 | 2 | NDRE，RETVI | 0.797 | 0.409 |
| CPSO-SVM2 | 3 | MCARI4，RENDVI，VARI | 0.708 | 0.544 |
| MLR（基准对照） | 3 | NDVI_RVI，DVI，MDD_R | 0.736 | 0.581 |
| 目标变量 | RF R² | RF RMSE | XGB R² | XGB RMSE | GBDT R² | GBDT RMSE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 叶面积指数 LAI | 0.81 | 0.60 | 0.84 | 0.55 | 0.72 | 0.73 |
| 上部叶氮重量 LNWupper | 0.75 | 1.24 | 0.80 | 1.11 | 0.79 | 1.12 |
| 综合氮素诊断指数 INDI | 0.71 | 0.85 | 0.85 | 0.61 | 0.81 | 0.69 |
以 XGBoost 对多光谱影像进行像元级 INDI 反演，生成不同生育期棉田 INDI 空间分布图；蕾期、花期、铃期和吐絮期 INDI 均与氮营养指数 NNI 显著正相关。
3.5瓶颈五：缺少本地化氮素诊断基准
直接引用国外临界氮稀释曲线参数与新疆棉花氮吸收规律不符。课题在关键生育期同步测定不同氮水平处理的 AGB、LAI 与器官氮含量，建立基于 AGB 和基于 LAI 的两个本地化临界氮浓度稀释模型。对比 NNI 空间分布发现，基于 LAI 的模型诊断结果整体偏高，基于 AGB 的模型能清晰反映追肥后 NNI 升高、后期氮素转移导致下降的动态过程，推荐基于 AGB 的曲线作为新疆棉花氮营养遥感诊断的首选标准模型。据此生成 2024 年试验田蕾期至盛铃期五个阶段的 LNC、LAI、AGB 分布图，按 NNI 划分氮亏缺（< 0.8）、适宜（0.8～1.2）、过剩（> 1.2）三级：蕾期约 80% 区域氮适宜、20% 亏缺；初花期因追肥大部分转为过剩；初铃期低氮处理区（约 72.5%）表现为亏缺，符合作物氮素吸收与运筹规律。
3.6瓶颈六：冬小麦氮素诊断与追肥操作缺少定量衔接
NSI 诊断模型：以无人机高光谱数据为核心，比较 SG 平滑、一阶导数（FD）、对数变换、连续统去除四种预处理，FD 最能凸显敏感波段；构建任意两波段 DSI、RSI、NDSI 指数（孕穗期 RSI(R632, R620) 与 LNC 相关达 0.863），以 CARS 将 301 个波段压缩至 4～11 个；基于光谱指数的 PLSR 模型孕穗期验证 R² 0.958、RMSE 0.088，生成拔节、孕穗、扬花、灌浆四期 NSI 空间反演图。
施氮基准与调控规则：产量与施氮量线性—平台模型为：施氮量 < 270 kg·hm⁻² 时 y = 16.559x + 5769.3（R² = 0.762），≥ 270 kg·hm⁻² 时 y = 10 327，即最佳经济施氮量 270 kg·hm⁻²、平台产量 10 327 kg·hm⁻²。
| 生育期 | LNC 诊断阈值（%） | 追肥调控规则 |
|---|---|---|
| 拔节期 | 3.26～3.47 | 低于下限即需追肥；每偏离阈值 0.05% 单位，调整施氮量约 16～33 kg·hm⁻² |
| 扬花期 | 2.23～2.42 | 同上 |
此外，融合遥感养分参数（LAI、NDVI、生物量）与积温、灌水量、历史施肥量构建 RF、SVM 和积温动态调整三类施肥推荐模型，经 2023 年田间数据验证，积温动态调整模型最优（R² = 0.72），实现施肥推荐由"静态方案"向"动态调控"演进。
3.7瓶颈七：棉花表型获取效率低、缺少全生育期器官级数据
三维点云表型：以 NeRF 平台三维重建，提出基于坐标轴深度分割的去噪方法；设计融合残差学习与动态图卷积的 ResDGCNN，并以点距离映射结合曲率法向量的改进区域生长算法，实现叶、茎、主茎、花蕾、棉铃五类器官精细分割；数据集 300 个植株点云（训练∶测试 = 4∶1），进一步计算株高、主茎长度和花蕾脱落率。
苗期生长预测：提出 FCA-STNet，以 STNet 结构增强时空特征表达、以自适应细粒度通道注意力（FCA）抑制光照不足、叶片摆动与风力干扰，由历史序列图像预测 t+1 时刻 RGB 图像并提取 37 个表型特征。数据于 2024 年 5 月 23—25 日在华兴农场每 24 h 采集，共 156 组连续顶部图像序列，经 UNet 去背景后按 8∶2 划分。
3.8瓶颈八：监测、预测、决策、可视化相互割裂
完成"智慧棉花生长监测与产量预测管理系统 V1.0"的设计与开发，一体化接入田间气象、土壤水分、作物观测和无人机影像，集成 APSIM-Cotton、APSIM-Wheat 模拟模块以及苗情、长势、营养和残膜诊断模块，在地图界面以图层形式展示各地块生长状态、预测产量与管理建议；后台决策规则库实现播前参数设定、生育期水肥管理和采前产量评估的半自动化、标准化操作，规则命中后自动生成作业单并推送，实现从数据采集到田间作业的闭环。
四、取得的重大科技成果
Major Achievements
4.1形成多源信息融合的智能灌溉决策模型与分年型优化灌溉制度
集成物联网土壤水分与气象数据、无人机反演的冠层温度与植被指数等胁迫信息，以数据同化将时序观测嵌入本地化作物机理模型，实现根区水分精准模拟与需水量预测。确定膜下滴灌棉花最优灌溉制度为 5 d / 270 m³/亩（田间试验最优），并给出分年型制度：干旱年 5 d / 340 m³/亩，平常年与湿润年 5 d / 280 m³/亩。
4.2构建滴灌冬小麦蒸散量估算与灌溉调控技术体系
基于 FAO-56 双作物系数法与本地化 Kcb、fc 参数构建昌吉地区滴灌冬小麦蒸散量估算方法，明确 7 d/次、260 m³/亩为产量与水分利用效率协调最优的调控模式。
4.3建成高精度养分参数遥感反演模型体系
CGWOPSO-XGB2 棉花叶片氮含量反演验证 R² 0.815、RMSE 0.316；XGBoost 综合氮素诊断指数 INDI 反演 R² 0.85、RMSE 0.61；冬小麦高光谱 NSI 模型经 CARS 降维至 4～11 个波段后孕穗期验证 R² 0.958、RMSE 0.088。
4.4建立本地化临界氮浓度稀释曲线与氮营养诊断指标体系
建立基于 AGB 和 LAI 的棉花本地化临界氮稀释模型并推荐 AGB 模型为首选标准；按 NNI 划分三级丰缺；确立北疆滴灌冬小麦拔节期（3.26%～3.47%）与扬花期（2.23%～2.42%）LNC 诊断阈值及"每偏离 0.05% 调整施氮 16～33 kg·hm⁻²"的追肥规则，最佳经济施氮量 270 kg·hm⁻²。
4.5形成覆盖棉花全生育期的三维表型与苗期生长预测技术
ResDGCNN 点云分割网络与改进区域生长算法实现五类器官精细分割；FCA-STNet 由历史序列图像预测未来时刻棉苗图像并提取 37 个表型特征。
4.6研发模型驱动的智能决策平台与一体化大数据平台技术规范
完成"智慧棉花生长监测与产量预测管理系统 V1.0"开发，建立四级决策规则库，实现灌溉与施肥作业单自动生成与推送；牵头制定面向种植管理的一体化大数据平台技术规范。
4.7发布地方标准，实现节水减肥增产
发布昌吉回族自治州地方标准 DB 6523/T 413—2025《棉花小流量高频次智能滴灌技术规范》（2025-02-08）。示范区亩均节水 70 m³（14.9%）、减施化肥 13 kg（17.3%），小麦增产 7.29%、棉花增产 13.17%。
五、技术经济指标与国际国内同类技术/产品的比较
Benchmarking
本成果主要面向新疆干旱绿洲滴灌特定场景，以下比较依据验收总结报告表 33 整理，"国内外同类技术一般水平"为定性描述，不代表全面优于全国所有地区同类系统，推广应用时应结合当地条件评估适用性。
5.1关键技术指标比较
| 技术方向 | 国内外同类技术一般水平 | 本成果技术方案 | 本成果指标 |
|---|---|---|---|
| 灌溉决策 | 按经验确定定额与频次，不同降水年型沿用同一制度 | AquaCrop-PSO 多源信息融合模型，分年型给出制度 | 干旱年 5 d / 340 m³/亩；平常、湿润年 5 d / 280 m³/亩 |
| 灌溉制度试验 | 单年单点试验为主 | 连续两年定额 × 频率组合试验，耗水、产量、品质同步观测 | 270 m³/亩 / 5 d 籽棉 6 721.8～6 842.7 kg·hm⁻²，较常规增产约 13%～18% |
| 蒸散量估算 | 单一依赖 NDVI 反演，忽略土壤蒸发 | FAO-56 双作物系数法融合多源数据，本地化 Kcb、fc | 本地校准法 551～625 mm，与实测耗水趋势一致 |
| 养分反演 | 多元线性回归最优验证 R² 约 0.74 | GWO / PSO 与 XGBoost、SVM 耦合的混合模型 | CGWOPSO-XGB2 R² 0.815、RMSE 0.316 |
| 氮素诊断基准 | 直接引用国外临界氮稀释曲线参数 | 规模化田间试验建立本地化曲线，优选 AGB 模型 | NNI 三级划分（< 0.8 / 0.8～1.2 / > 1.2） |
| 冬小麦氮诊断 | 全波段高光谱建模，维度高、稳定性差 | 4 种预处理比选 + CARS，301 波段降至 4～11 个 | 孕穗期 PLSR R² 0.958、RMSE 0.088 |
| 农艺操作衔接 | 诊断结果停留在图件 | LNC 阈值—追肥系数映射 + 积温动态施肥模型 | 每偏离 0.05% 调整 16～33 kg·hm⁻²；积温模型 R² 0.72 |
| 表型获取 | 人工测量为主 | ResDGCNN + 改进区域生长 | 300 个植株点云完成五类器官分割 |
5.2模型与算法精度横向比较
同一套试验数据上的平行检验表明：养分反演方向，元启发式耦合模型 CGWOPSO-XGB2 在 RMSE 上较最优线性模型降低约 45.6%；棉花氮诊断方向，XGB 在 LAI、LNWupper、INDI 三个目标变量上均全面优于 RF 和 GBDT；冬小麦氮诊断方向，CARS 特征波段或组合光谱指数结合 PLSR 为最优技术路径；灌溉情景模拟方向，AquaCrop-PSO 经遥感同化后冠层覆盖度 R² 由 0.67 提升至 0.84。
5.3经济性指标比较
| 指标 | 对照区 | 示范区 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 灌溉定额（m³/亩） | 470 | 400 | −70（−14.9%） |
| 化肥用量（kg/亩，尿素 + 磷 + 钾） | 30 + 25 + 20 = 75 | 25 + 20 + 17 = 62 | −13（−17.3%） |
| 小麦亩产（kg） | 601.1 | 644.9 | +43.8（+7.29%） |
| 棉花亩产（kg） | 370.38 | 419.17 | +48.79（+13.17%） |
| 按亩外推：每 1 000 亩小麦每季可增产约 4.4 万 kg、节水约 7.0 万 m³、减少化肥约 13 t；每 1 000 亩棉花每季可增产约 4.9 万 kg（理论外推，非已实现推广面积） | |||
成果所建模型、诊断指标与决策规则均可部署于开源技术栈，不产生商业软件许可费用。课题技术合同（编号 2024650007000515）经自治区科技厅 2024 年 8 月 29 日认定为技术开发（委托开发）合同，成交额 260.00 万元、技术交易额 193.25 万元，交易标的为课题研发的智能决策平台及配套技术成果。因佐证材料未包含农产品、水、肥料价格，报告未作货币化效益测算。
六、知识产权、技术标准、市场准入与权益归属
Intellectual Property
6.1专利情况
| 序号 | 专利名称 | 类型 | 专利号 | 授权公告号 | 授权公告日 | 作用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 一种农作物种植土壤水分检测用取样装置 | 实用新型 | ZL 2023 2 2574006.7 | CN 221038093 U | 2024-05-28 | 分层土壤水分与养分取样 |
| 2 | 一种基于智慧农场的滴灌装置 | 实用新型 | ZL 2024 2 1928018.3 | CN 222954566 U | 2025-06-10 | 小流量高频次智能滴灌的硬件载体 |
课题佐证材料"取得专利、软件等知识产权证书或受理文件清单"另列有 5 项发明专利申请，其中与本成果研究内容相关的 3 项如下（验收总结报告正文未明确归属，按主题对应列出）：
| 序号 | 专利名称 | 类型 | 申请号 | 申请日 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 一种冬小麦需水量的预测方法 | 发明 | 202311169517.9 | 2023-09-12 |
| 2 | 一种土壤水分供给量的多因素定量反演方法 | 发明 | 202311375532.9 | 2023-10-20 |
| 3 | 基于根系分布数据的主根区面积计算方法、装置、设备及存储介质 | 发明 | 202511342271.X | 2025-09-19 |
6.2软件著作权情况
| 序号 | 软件名称 | 登记号 | 证书号 | 登记日期 | 支撑环节 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 冬小麦需水量的预测及可视化系统 V1.0 | 2023SR0906276 | 软著登字第 11493449 号 | 2023-08-08 | 需水预测 |
| 2 | 水肥一体化定量供给系统 V1.0 | 2023SR1133033 | 软著登字第 11720206 号 | 2023-09-21 | 水肥一体化供给 |
| 3 | 冬小麦施肥量的预测系统 V1.0 | 2024SR0905022 | 软著登字第 13308895 号 | 2024-07-01 | 施肥预测 |
| 4 | 基于计算机视觉的棉花干旱等级评定系统 V1.0 | 2025SR0137709 | 软著登字第 14793907 号 | 2025-01-21 | 干旱等级评定 |
| 5 | 棉苗图像预测及相关表型提取系统 V1.0 | 2025SR2224417 | 软著登字第 16880615 号 | 2025-11-19 | 棉苗表型预测 |
| 6 | 智慧棉花生长监测与产量预测管理系统 V1.0 | 2026SR0067361 | 软著登字第 17281642 号 | 2026-01-12 | 综合决策管理 |
其中第 6 项登记日期晚于课题执行期截止日（2025-12-31），报告说明系执行期内研发完成、登记程序于期后完成。本成果另完成软件第三方测试 3 项（附件 13）。
6.3学术论文
验收总结报告载明本成果支撑发表学术论文 11 篇并获录用通知函 1 份，未逐篇列出归属。下表依据论文主题与本成果研究内容对应整理（11 + 1 篇，与报告口径一致），供核对。
| 序号 | 论文题目 / 出处 | 类型 | 对应技术 |
|---|---|---|---|
| 1 | Wang F, Fu Q, Hong M, et al. Optimization of Cotton Field Irrigation Scheduling Using the AquaCrop Model Assimilated with UAV Remote Sensing and Particle Swarm Optimization[J]. Agriculture, 2025, 15: 1815. | SCI | 棉花灌溉决策 |
| 2 | Fu Q, Liu X, Hong M, et al. Optimizing irrigation scheduling for winter wheat using the AquaCrop model in Xinjiang, China[J]. Frontiers in Plant Science, 2025, 16: 1680820. | SCI | 冬小麦灌溉制度 |
| 3 | Zhu D, Fu Q, Ma Z, et al. Construction and UAV-based inversion of integrated nitrogen diagnosis index for cotton using multispectral imagery[J]. Frontiers in Plant Science, 2026, 17: 1757798. | SCI | INDI 氮素诊断 |
| 4 | Jiang C, Guo X, Li Y, et al. Phenology-Aware Machine Learning Framework for Chlorophyll Estimation in Cotton Using Hyperspectral Reflectance[J]. Remote Sensing, 2025. | SCI | 养分遥感反演 |
| 5 | Chu P, Han B, Guo Q, et al. A Three-Dimensional Phenotype Extraction Method Based on Point Cloud Segmentation for All-Period Cotton Multiple Organs[J]. Plants, 2025, 14: 1578. | SCI | 三维点云表型 |
| 6 | Wan Y, Han B, Chu P, et al. FCA-STNet: Spatiotemporal Growth Prediction and Phenotype Extraction from Image Sequences for Cotton Seedlings[J]. Plants, 2025, 14: 2394. | SCI | 苗期生长预测 |
| 7 | Guo Q, Han B, Chu P, et al. MF-FusionNet: A Lightweight Multimodal Network for Monitoring Drought Stress in Winter Wheat Based on Remote Sensing Imagery[J]. Agriculture, 2025, 15: 1639. | SCI | 干旱胁迫监测 |
| 8 | 杜云, 张婧婧, 雷嘉诚, 等. 冬小麦需水量的预测模型对比分析[J]. 新疆农业科学, 2024, 61(7): 1590-1596. | 中文 | 需水量预测 |
| 9 | 杜云, 张婧婧, 韩博, 等. 基于小样本的小麦施氮量预测方法[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(8): 116-120. | 中文 | 施氮量预测 |
| 10 | 李玉江, 林涛, 张鹏忠, 等. 水氮时序对棉花根系形态特征及产量形成的影响分析[J]. 新疆农业科学, 2025, 62(8): 1892-1906. | 中文 | 水氮耦合 |
| 11 | 郭强, 张婧婧, 韩博, 等. 基于改进 ShuffleNetV2 的大田棉花干旱程度分类研究[J]. 新疆农业科学, 2026, 63(3): 214-228. | 中文 | 干旱等级评定 |
| 12 | 基于机器学习结合无人机 RGB 影像的棉田残膜识别 | 录用通知函 | 残膜诊断 |
6.4技术标准情况
| 标准 / 规范 | 编号 | 发布机关 / 状态 | 主要内容 |
|---|---|---|---|
| 棉花小流量高频次智能滴灌技术规范（昌吉回族自治州地方标准） | DB 6523/T 413—2025 | 昌吉回族自治州市场监督管理局，2025-02-08 发布 | 范围、术语（灌溉定额、灌水周期、滴头流量、智能滴灌、无线智能灌溉阀等）、工程规划与设施配套（滴头流量五级划分、灌溉次数 n > 13 为高频次灌溉）、智能控制与信息采集设备、农业技术与管理、运行管理、评价指标 |
| 面向种植管理的一体化大数据平台技术规范 | — | 课题牵头制定 | 数据元命名与单位、接口标准、模型服务封装、可视化表达与系统安全 |
据标准文本前言，该标准由新疆中农智水科技有限公司提出，昌吉回族自治州农业农村局归口并组织实施，起草单位包括中国农业大学、新疆中农智水科技有限公司、昌吉国家农业高新技术示范园区、昌吉州农牧技术推广中心、新疆农业大学等，主要起草人包括付秋萍等。标准规定滴灌带按滴头流量划分为微、小、适中、大、特大五级（小流量滴灌带 0.35 L/h < q < 1.8 L/h），并对水泵、过滤器、施肥（药）装置、无线智能灌溉阀门的远程监控与数据上报（采集周期 ≤ 5 s、上报周期 ≤ 5 min）作出要求。
6.5新产品市场准入情况
本成果不属于实物产品和新品种，产品化载体为计算机软件系统与地方技术标准。6 项软件均已取得国家版权局计算机软件著作权登记证书；地方标准由标准化行政主管部门批准发布，在该行政区划内具有规范效力。本成果未形成需要专门市场准入审批的农药、肥料、农机具等产品。
6.6知识产权与成果权益归属
| 成果形态 | 数量 | 权属 |
|---|---|---|
| 授权实用新型专利 | 2 | 课题承担单位与参与单位的职务成果，按实际贡献归属，权利人信息见专利证书 |
| 计算机软件著作权 | 6 | 同上（如"冬小麦施肥量的预测系统 V1.0"证书载明著作权人为新疆农业大学） |
| 地方标准 | 1 | 起草单位与发布主体以标准文本署名为准 |
| 水肥调控参数、诊断阈值与决策规则等技术资料 | — | 课题承担单位与参与单位共同所有，可在课题内部及后续合作单位间依约使用 |
七、试验基地、中试线、生产线建设情况
Field Bases & Demonstration
7.1应用示范点
本成果在昌吉市华兴农场建成棉花、冬小麦智慧管理示范区，布设田间气象与土壤墒情自动监测设施，配套无人机遥感观测，形成"数据采集—模型计算—田间服务"的闭环示范模式：监测站提供墒情与气象输入，平台灌溉预测与施肥推荐模块输出处方，水肥一体化设备执行处方，执行效果回传用于模型参数校准。新疆华兴投资集团有限公司出具应用证明，应用时间 2025 年 3 月至 11 月。
| 区域 | 地块 | 面积（亩） | 作物 / 品种 | 上年作物及亩产 |
|---|---|---|---|---|
| 示范区 | 东 4 北侧 | 940 | 棉花 / 赢丰六号 | 小麦（新冬 22），545.5 kg |
| 示范区 | 东 4 南侧 | 210 | 小麦 / 新冬 22 | 棉花（中棉 113），379 kg |
| 对照区 | 西 3 | 600 | 棉花 / 赢丰六号 | 棉花（中棉 113），352 kg |
| 对照区 | 西 7 东侧 | 70 | 小麦 / 新冬 22 | 棉花（赢丰六号），366 kg |
7.2测产验证
示范区与对照区同处老龙河片区，土壤主体为灰漠土、耕层以粉砂壤土为主，土壤关键指标偏差 ≤ 5%、海拔与积温差异 ≤ 3%，唯一差异为是否采用智慧管理技术模式；对角线法布点，避开距边界 5 m 内及灌溉口附近区域。
| 作物 | 日期 | 样点（示范 / 对照） | 对照区均值 | 示范区均值 | 增产 | 主要来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 小麦 | 2025-06-25 | 6 / 3 | 601.10 kg/亩 | 644.90 kg/亩 | +7.29% | 穗数 +6.8%、籽粒重 +8.0% |
| 棉花 | 2025-09-17 | 5 / 5 | 370.38 kg/亩 | 419.17 kg/亩 | +13.17% | 单元铃数 +13.1%，单铃重持平（5.64 g） |
棉花增产几乎全部来自成铃数增加，与本成果灌溉试验"产量对水分调控的响应集中体现在成铃数上"的结论相互印证。
7.3中试线、生产线建设情况
本成果未建设中试线和工业化生产线，技术成果以田间示范基地、软件系统和标准规范为转化载体。
八、人才队伍建设情况
Talent Development
8.1研发团队
本成果由新疆农业大学牵头，联合新疆维吾尔自治区农业科学院、西安理工大学共同完成，形成以农业水土工程、作物栽培与耕作学、农业信息化为交叉背景的研发团队，研究方向涵盖节水灌溉理论与技术、水肥耦合与养分管理、遥感反演与人工智能应用。西安理工大学承担作物耗水特性与需水规律分析、水资源约束下多目标灌溉预测模型构建。课题执行期内团队成员张金汕于 2025 年 12 月晋升副教授。
8.2研究生培养
| 序号 | 层次 | 姓名 | 学位论文题目 |
|---|---|---|---|
| 1 | 硕士 | 刘学儒 | 基于多源信息的滴灌冬小麦蒸散量估算与灌溉制度研究 |
| 2 | 硕士 | 王方垠 | 基于多源信息融合的滴灌棉花灌溉制度优化及模拟研究 |
| 3 | 硕士 | 方万成 | 基于无人机多光谱影像的棉田氮素遥感监测研究 |
| 4 | 硕士 | 朱冬冬 | 基于多源信息的膜下滴灌棉田水氮监测及高效利用研究 |
| 5 | 硕士 | 李玉江 | 基于作物生长模型的绿洲棉田水氮优化管理研究 |
8.3农民与技术人员培训
| 序号 | 名称 | 时间 | 地点 | 人数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 灌区常规用水管理及灌溉水利用系数专题培训 | 2023-02-18 | 阿图什市 | 60 |
| 2 | "科技突围、节水增效"现代农业科技创新能力提升培训班 | 2024-08-10 | 新疆大学 | 21 |
| 3 | 木垒县 2024 年"三新"集成配套推进县建设课题理论培训班 | 2024-10-23 | 木垒县 | 50 |
| 4 | 新疆棉花智慧化生产决策与应用技术培训会（现场指导） | 2025-09-09 | 华兴农场棉花试验田 | 129 |
| 5 | 第一届"一沙一麻"新质生产力和智慧农业（生态）产业化现场研讨会 | 2025-09-22～24 | 兵团第二师三十四团蒲昌镇 | 15 |
| 6 | "智慧水利—数字赋予智慧水利"高级研修班 | 2025-12-03～04 | 新疆农业大学 | 50 |
| 合计（验收总结报告口径） | 325 | |||
培训以"何时浇水、每亩施多少肥"等生产操作为重点，依托示范点开展实地操作培训，将技术指标转化为田间操作要领。
九、成果综合评价与结论
Assessment & Conclusion
9.1成果创新性评价
第一，灌溉决策的同化化与分年型化。以两年定额 × 频率组合试验为基础，将无人机反演的冠层覆盖度和生物量同化进 AquaCrop 并以 PSO 自动寻参，冠层覆盖度模拟 R² 由 0.67 提升到 0.84；在此基础上按干旱、平常、湿润年型给出差异化灌溉制度，打破"一套制度管多年"的经验做法。
第二，养分诊断的本地化与可操作化。以元启发式优化耦合 XGBoost 构建高精度氮含量反演模型，建立新疆棉花本地化临界氮稀释曲线并优选 AGB 模型，确立冬小麦关键期 LNC 阈值与"每偏离 0.05% 调整 16～33 kg·hm⁻²"的追肥规则，把遥感图件直接转化为施肥作业参数。
第三，决策执行的闭环化与标准化。以四级决策规则库连接模型、遥感与水肥一体化设备，实现处方自动生成、推送、执行与回传校准；通过地方标准和平台技术规范固化技术参数与数据接口，降低推广中的重复论证成本。
9.2成果水平定位
- 灌溉：最优制度较常规经验灌溉增产约 13%～18%，同时纤维品质综合评价最优；AquaCrop-PSO 产量模拟 R² 0.95。
- 养分：棉花 LNC 反演 R² 0.815、INDI 反演 R² 0.85，冬小麦 NSI 孕穗期 R² 0.958。
- 应用效果：示范区节水 14.9%、减肥 17.3%，小麦增产 7.29%、棉花增产 13.17%，实现"减水减氮不减产"。
- 标准化：发布地方标准 1 项，是课题唯一进入标准体系的成果。
9.3成果转化与推广前景
成果可按"数据产品包（作物参数库、养分稀释曲线）—模型与算法产品包—软件系统产品包—综合解决方案包（平台 + 示范点 + 技术规程）"四个层次分别交付或授权。已配齐水肥一体化与气象墒情监测体系的大型规模化农场可直接采用平台处方；合作社与社会化服务组织需补齐监测能力、处方执行设施和田间生产记录三项条件。近期以合作农场连片示范打造样板，中期依托地方标准与软件交付向同类主体延伸，远期结合物联网与智能农机产业开放数据接口。
9.4验收结论建议
本成果目标明确、试验设计完整、模型与诊断指标量化充分、示范区节水减肥增产效果经专家现场测产确认、技术参数进入地方标准、知识产权权属清晰。建议认定本成果达到课题任务二、任务三及任务四的预期目标，并支撑课题"形成标准化技术规程 1 项""建立应用示范点 1 个""软件系统 4 套""专利 2 项"约束性指标的完成。
9.5需补充完善的事项（如实列出）
- 地方标准的起草署名与内容：验收总结报告称课题"牵头编制并发布"该标准、并将"减水减氮不减产"关键参数写入条文；而标准文本前言显示该标准由新疆中农智水科技有限公司提出，起草单位名单中有新疆农业大学，未见新疆维吾尔自治区农业科学院。就所查阅的标准页面看，条文以工程设施、智能控制与信息采集要求为主，灌溉定额引用 DB65/T 3611，未见 270 m³/亩、5 d 等本成果试验参数。建议对"牵头"表述与写入条文的参数予以核实说明。
- 节水节肥数据的作物口径：报告 3.2.4 节将"灌溉定额 400 vs 470 m³/亩、化肥 62 vs 75 kg/亩"作为成果二示范比对结果，4.1 节则表述为小麦全生育期数据；同时示范区执行的 400 m³/亩 高于成果推荐的冬小麦 260 m³/亩（拔节后控水定额）与棉花 270～340 m³/亩，二者口径关系需说明。
- 示范面积口径不一致：报告称 904 亩，应用证明写为 500 亩，测试验证报告为示范区棉花 940 亩 + 小麦 210 亩。应用证明课题编号误写为"2022A02011-3"、项目与课题名称栏互换；测试验证报告课题名称写为"智慧农场关键技术中试研究"。建议统一更正。
- 培训人数：附件 10 培训一览表中 2025-09-09 现场指导为 136 人，并注明"除研讨会外合计约 325 人次"；验收总结报告该批次为 129 人、6 批次合计 325 人次（含研讨会 15 人）。建议统一口径。
- 发明专利与测试报告：项目执行情况统计表填报"申请专利 8 项、其中发明 5 项"，但验收总结报告正文未列出 5 项发明申请；附件 13 第三方测试报告 3 项为扫描件，正文未载明测试机构、报告编号与被测软件。建议在正文补列。
- 技术合同：佐证材料仅含技术合同认定登记证明，未见合同正文，委托方与交易标的明细未载明；成交额与课题经费同为 260 万元，报告已说明系巧合，建议附合同关键页以便核查。
- 部分技术的成熟度与验证范围：积温动态调整施肥模型仅以 2023 年单年数据验证（R² 0.72）；冬小麦 LNC 阈值仅覆盖拔节、扬花两期；FCA-STNet 生长预测模型仍处参数本地化阶段，尚未形成可直接交付的产品；"智慧棉花生长监测与产量预测管理系统 V1.0"登记日期（2026-01-12）晚于执行期。
- 成果图与正文数据不一致：成果图中苗期图像预测标注为"52 组连续图像数据集"，正文为 156 组；成果图以 mm 标注灌溉定额（405 mm、390 mm），正文已换算为 270、260 m³/亩。建议统一图文口径。
- 增产效果的归因与推广边界：测产比较的是整体智慧管理模式，未单独剥离水肥调控的贡献；成果仅在 1 个示范点验证，向砂质、黏质土及井灌、河灌和小农户场景推广前仍需补充试验。
附录：佐证材料清单
Supporting Documents
| 序号 | 材料名称 | 类型 | 关键信息 |
|---|---|---|---|
| 1 | 课题2 大田作物生长发育动态预测与智能决策-验收总结报告（第 3.2、4 节） | 技术总结 | 成果简介、八个瓶颈、重大成果、指标比较、社会经济效益 |
| 2 | 成果二 主要研究内容与代表性成果图（验收总结报告图 3） | 成果示意图 | 灌溉技术、水肥协同诊断、作物表型监测、智能平台与示范四板块 |
| 3 | 附件 1 申请软著清单及测试报告 | 软件著作权 | 本成果 6 项（2023SR0906276 等） |
| 4 | 附件 2 专利 | 专利证书 / 受理通知书 | ZL 2023 2 2574006.7、ZL 2024 2 1928018.3；发明申请 3 项 |
| 5 | 附件 3 标准规范 | 地方标准 | DB 6523/T 413—2025，2025-02-08 发布 |
| 6 | 附件 4、5 发表论文清单及相关佐证材料 | 期刊论文 | 本成果支撑 11 篇 + 录用 1 篇 |
| 7 | 附件 6 人才培养 | 人才培养 | 博士 2 名、硕士 14 名；职称晋级 3 人 |
| 8 | 附件 8 测试验证方案、测试验证报告 | 测试报告 | 示范区 / 对照区地块设置与测产方法 |
| 9 | 附件 8 小麦、棉花现场测产报告 | 测产报告 | 小麦 +7.29%、棉花 +13.17%；节水 14.9%、减肥 17.3% |
| 10 | 附件 8 技术应用证明 | 应用证明 | 新疆华兴投资集团有限公司，2025-12-12 出具 |
| 11 | 附件 9 技术合同登记证明 | 技术合同 | 2024650007000515，成交额 260.00 万元 |
| 12 | 附件 10 技术培训 | 培训记录 | 6 批次，325 人次 |
| 13 | 附件 13 测试报告 | 第三方测试报告 | 软件系统第三方测试 3 项 |
| 14 | 土壤、植株检测报告（5 份） | 检测报告 | 2023-11-29 至 2026-01-26，新疆维吾尔自治区农业科学院农业资源与环境研究所 |