灌溉设备的自动化控制是灌区决策支持系统中的一个重要功能，它可以通过智能化技术和传感器网络实现对灌溉设备的远程监控和控制。更多内容详见《灌溉自动化技术》。以下是灌溉设备自动化控制的设计与应用方面的一些主要内容：

1. 传感器监测与数据采集：自动化控制系统通过安装在灌区内的传感器，实时监测土壤水分、气象条件、作物生长状况等关键数据。这些传感器可以采集到的数据包括土壤湿度、气温、降雨量等，为灌溉决策提供准确的基础数据。更多内容见《滴灌工程设计施工手册 - 水分传感器》，《基于天气实测数据和土壤水分传感器进行控制决策的优缺点》，《基于天气实测数据和土壤水分传感器进行控制决策的优缺点》。

2. 灌溉需求计算：基于传感器采集到的数据和相关算法模型，自动化控制系统可以计算作物的灌溉需求。通过分析土壤水分状况、作物生长情况和气象条件等因素，系统可以计算出合理的灌溉量和灌溉时机。更多内容详见《从土壤含水量或作物生理判断要不要灌水，其做法是否是准确的》，《灌溉用水量计算，让人头痛的难题》，《解决灌水量和灌水时机问题之途径》。

3. 控制设备的远程操作：自动化控制系统可以通过网络连接和远程控制技术，实现对灌溉设备的远程操作。决策者可以通过电脑、手机等终端设备，远程监控和控制灌溉设备的开关、查看土壤含水量和管道水流量等参数，以实现对灌溉过程的实时调整和控制。《灌溉决策的正确方法和途径，你没有听说过的处理方法》，《灌溉自动化技术》。

4. 灌溉计划的优化与调整：自动化控制系统可以根据实时的传感器数据和灌溉需求，作物数字孪生模型预测结果，自动优化灌溉决策方案。系统可以根据不同作物的生长阶段、土壤类型和气象条件等因素，自动调整灌溉量和灌溉时机，以提高水资源利用效率和作物产量。更多内容详见《智慧灌溉决策问题及其解决方案》文章的精髓及其汇总，《解决作物灌水量和灌水时机问题思路，一个字“绝”》，《现代灌溉实用技术 - 灌溉制度，灌溉计划和灌溉决策》。

5. 数据分析与决策支持：自动化控制系统可以对传感器采集到的数据进行分析和处理，生成灌溉效果评估报告和决策支持建议。决策者可以通过系统提供的数据分析结果，评估不同灌溉方案的效果，并做出更科学、合理的灌溉决策。《基于数据的灌溉决策的4种方法》，《智慧灌溉决策问题及其解决方案-数据与模型》，《大数据时代下的作物生长模型》，《智慧灌溉决策问题及其解决方案-数据与模型》。

总的来说，灌溉设备的自动化控制通过利用传感器技术和智能化算法，实现对灌溉过程的实时监测和控制，提高灌溉效率和水资源利用效率。未来的研究和发展应致力于进一步提升自动化控制系统的精度和可靠性，应用更先进的人工智能技术和大数据分析方法，为决策者提供更准确、实时的灌溉决策支持。