近日，记者从新疆维吾尔自治区农业科学院获悉，该院科研人员在智能滴灌关键技术参数研究方面取得重要突破，明确了玉米、棉花等作物在各生长阶段最适宜的土壤湿度与灌水深度，为智能灌溉决策平台提供了核心数据支撑，有力推动农业灌溉从粗放模式向精准智慧模式转型。

传统灌溉方式存在土壤水分监测不精准、作物需水与供水动态匹配失衡等问题，导致智能滴灌系统难以准确判断作物“何时缺水、需水多少”。针对这些突出问题，自治区农科院农业资源与环境研究所研究员谢香文团队依托“新疆特色粮经作物绿色生产关键技术研发与示范”项目，开展了系统的技术攻关。

研究团队以新疆主要作物玉米和棉花为研究对象，连续两年在田间开展灌溉试验。科研人员通过设置不同水分梯度处理，从作物苗期到成熟期，持续观察其在不同供水条件下的生长情况，重点记录作物营养生长、生殖生长情况及水分利用效率，还分析了土壤水分分布特征、种植经济效益和作物自身需水规律。研究范围覆盖新疆主要农业产区，累计获取田间监测数据超万组，并构建了作物需水与土壤环境参数的动态关联模型。

谢香文表示：“这些关键参数的　确定，有效破解了过去灌溉决策‘凭经验、靠感觉’的问题，把作物什么时候需要水、需要多少水，转化成为灌溉系统可识别和执行的数字指令，为动态、精准、按需灌溉提供了科学依据。”

依托这些核心参数，团队联合企业按照“平台开发—装备研制—参数优化—集成示范”的路径推进，成功搭建起数据驱动的智能灌溉决策平台，并自主研发了导管式墒情仪和智能电动阀等设备。这些设备在监测精度、运行可靠性和成本控制方面均取得突破。目前，该成果已在克拉玛依市 2280 亩玉米示范区应用，实现每亩增产11.7%，节水10%至15%。