根据作物遗传和生态特性 ,在作物生长某一适当阶段 , 主动地对其施加水分胁迫 ,以影响作物的生理和生化过程 ,提高作物产品品质，或提高作物的后期抗旱能力 ,即通过作物自身变化提高水分利用率。又如旱区的水源供水不足。因来水量有限，需要根据来水量适当减少作物灌水量，同时如何保证产量不致于降低过多，用调亏灌溉以维持或提高作物产量。

以上介绍的，根据提高作物生产量和品质要求的，变化的灌溉用水量不仅对提高灌溉系统运行效率、降低灌溉成本、提高作物产量具有重要意义。未来提出的，基于人工神经网络的大数据控制器将会更加有利于灌溉调度。根据对模型输入参数如气温、土壤湿度、辐射和湿度建立的作物生长需水模型，针对实际作物生长的孪生数字模型才是估算灌溉需水量，并对相关结果进行模拟的终极灌溉数学模型。它是基于智能控制决策逻辑的灌溉，是实现灌溉效率和作物产量及品质最大化的必要条件。

当然，信息融合与数字化之间不能完全划上等号。不过，先撇开数字化技术不谈，机械化和信息化的两者融合的思路是充分发挥数字化技术优势的起点。农业现场控制和信息系统的数据都来源于现实世界。信息化和数字化，二者并不是有着天然的界限，更多的是由于技术发展与管理需要的产物。因此，随着技术的进步，数字化进程也有必要做出相应的调整。数字化并不是终点。农业现场控制与服务及管理领域的数字化融合后，逐步丰富的数据量将进一步推动数字农业的发展。

6. 信息化和数字化的异同

把信息化当成数字化，把自动化当成智能化。把工业自动化在农业生产上的应用当成智慧农业！常见的农业资源管理、农业应急指挥、农业行政审批和农业综合执法等实现在线化、信息化只是计算机信息技术在农业领域的应用，它们还不能算农业数字化或智能化的全部。

农业数字化并不是通过把农业相关的环境数据以及农业的生产要素进行展示就可以叫智慧农业，或者就能够实现智慧农业了的。

农业数字化也不是把农业机械变成了自动化机器就能够实现的。

把在工业领域已经成熟的工业自动化方法照搬到农业温室种植上，就认为实现了所谓的数字化那是不对的。

更进一步的说，以计算机网络技术和信息化支撑的电子商务，特别是农业电商也不是农业数字化的全部，它只是一个信息技术在农业流通领域中的应用之一。农业电商的技术外延不是智慧农业的目标方向。发展农业的目标是让现代农业的生产得到增长，农户增加收益。数字农业就得为农业生产的产量增加和效益增加而作出贡献。不涉及到农业生产和为农业生产服务的数字农业，是一个伪的数字农业，更谈不上智慧农业。