在数字灌区中，智能控制的应用案例有很多。更多内容详见《谈谈数字农业如何落地生根》，《机器学习在智慧灌溉领域的应用 一 智慧灌溉的背景和目标》，《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》，《浅谈农业数字化》，《现代灌溉实用技术- 灌溉数字化技术》。

以下是一些典型的应用：

1. 智能灌溉调度：通过监测土壤水分、气象条件和作物需求等数据，智能控制系统可以自动调整灌溉计划。系统可以根据实时的数据分析和预测，确定最佳的灌溉时间、灌溉量和灌溉方式，以最大程度地满足作物需求，同时节约水资源。更多内容详见《解决作物灌水量和灌水时机问题思路，一个字“绝”》。

2. 智能施肥控制：智能控制系统可以根据土壤养分状况和作物需求，自动调整施肥计划。系统可以监测土壤养分含量，分析作物的营养需求，并根据这些信息精确地控制施肥设备，实现精准施肥，提高施肥效果，减少养分浪费。更多内容详见《利用作物模型进行灌溉施肥决策》，《灌溉施肥的水肥决策》。

3. 智能病虫害监测与防控：智能控制系统可以通过图像识别和传感器监测，实时监测作物的病虫害情况。系统可以根据监测结果，自动发出警报并采取相应的防控措施，如喷洒农药或引导无人机进行精确喷洒，以控制病虫害的发生和蔓延。更多内容详见《戏说智慧农业之孪生数字模型》。

4. 智能水资源管理：智能控制系统可以监测和管理灌区的水资源使用情况。系统可以实时监测水位、水质和用水量，并根据需求和供应情况，自动调整灌溉计划和水源利用方式，以优化水资源的利用效率和保护水环境。更多内容详见《现代灌溉实用技术- 水资源与土壤水分管理》。

5. 智能能源管理：智能控制系统可以优化能源的使用和管理。系统可以监测和控制灌溉设备的能耗，根据能源需求和价格，自动调整设备的运行策略，以降低能源消耗和成本。《规模以上的灌区的运行管理实现方法》。

这些案例展示了智能控制在数字灌区中的广泛应用。通过智能控制系统的引入，可以实现对灌溉、施肥、病虫害防控、水资源管理和能源管理等方面的精确控制和优化，提高农业生产效率和可持续发展水平。