气象数据的预测方面

为了预测作物的产量时，采用的是在预测前的，收集到的，所有的数据都可以用现场已经存在的，实测得到的数据，即已经发生的数据。采用这些数据进行作物产量的预报比较可靠。

智慧灌溉技术所采用的气象数据，多数是预报将会发生的数据，而不是已经存在的，实测的数据，这些数据会影响到作物模型对作物产量预测的准确程度和精度。采用这些数据对作物产量进行预估，会存在随机的误差，这个随机的误差需要通过技术分析手段消除误差。

数字灌溉技术必须要关注作物的生长细节同时，应用必须能够及时补充作物营养给它。按需补充水分和营养成分，从而提高作物的产量和品质是我们的目的。

水肥决策的目的是要实现作物灌溉施肥精准施用的原则。需要根据土壤水分平衡和作物需水规律和水源供水能力，考虑施肥与水分的偶合关系，运用灌溉工程设施、农艺技术、农业机械、生物技术和农场管理等措施，精准、合理调控灌溉用水和用肥，调控土壤水分和养分以满足作物水分和养分需求。数字化灌溉解决农民对作物灌水的忧愁。

未来十年后，数字化灌溉发展提高，进一步扩大为数字农业或智慧农业的一部分，数字农业和智慧农业的技术融合，它们彼此难舍难分。这些技术具体包括高阶信息化、农业生产自动化、管理现代化、流程标准化、商业多样化、用户定制化、渠道扁平化、技术智能化。

未来十年支撑灌溉系统和灌溉决策的智慧化，设备操作自动化的产品不断涌现出来，大数据和AI发展，结合高新技术，实现灌溉系统云平台技术的智能应用将成为可能。