背景：
根据目前智慧灌溉的发展水平，存在着两种灌溉的决策方式，就是天气数值实测数据和土壤水分传感器两种方式为主。灌溉决策的重要因素是什么时间灌水，灌多少水的问题。无论哪种决策方式都有其优点和缺点，需要权衡哪种方法更好。
1. 对于来自数值传感器的气象数据进行决策，它的优点是能够采用一个站点数据就能代表周边方圆5km内的气象数据相对真实性。因为5km以内的气象因素变化不大，而且从平均值来说是有一定的代表性，那么用这个数值来进行模拟计算和决策都是非常方便和可行的。
同时根据目前我们的传感器发展水平，气象数据的采集和数据的获取非常方便的。
它唯一的不方便的地方就是，如果要预测天气情况需要很强大的分析计算能力，才能判断出作物未来的耗水量情况，也就是预报的ET值是通过需要后台计算完成的。
2. 采用土壤水分传感器的决策模式，其数据依赖于土壤水分传感器安装时周边土壤状况，它是以一个点的数值来代表一个区域的数值，需要进行一些空间数值插值分析和清洗。
它的缺点是用一个点的数值来代替一个区域的数值，不能完全代表一些有不均匀土壤质地和土壤结构的地块。如果需要更精确的代表地块的土壤水分含量状况，需要布设相对多的传感器。
如果加上土壤水分传感器的安装地点的土质常常是不均匀的，或者是不规则的，那么土壤水分传感器很难正确反应出当地的土壤水分含量状况。
利用土壤水分传感器进行灌溉决策
目前常用的是设置土壤水分含量的上限和下限，根据这个土壤水分含量的上限和下限可以驱动灌溉控制器进行灌溉，但是需要假定灌溉的时间段内，水分传感器位置点上，没有其它的引起土壤水分变化的干扰。这种灌溉方式适合于土壤质地均匀，面积比较小的，灌区水源有保障或充足的农业灌溉的情况。它需要有一个灌溉周期，这个周期就是我们所谓的从灌到土壤含水量的上限以后，让作物自然耗掉土壤的水，一直到下限（补偿点），在启动下一轮的灌水的时间长度。
利用天气数据进行灌溉决策
对于现场有天气气象站的的灌溉区域，这种方式比较容易实现。同时这种方式对于没有灌溉气象站的区域，也可以用相邻的公共气象站数据，或者用我们的地球气象卫星的数据经过空间上插值计算得到。因此它数据获取的成本比较低，也比较容易推广。
它的灌溉决策是通过计算作物的耗水量，也就作物的ET值来进行灌溉决策的，那么它的灌溉方式可以一天灌一次，也可以根据作物的水分消耗累积的量进行补水灌溉，它是通过后台计算来决定灌水的下限和灌水的补偿起止点的。
如果采用一天灌一次的方式，那么它的灌溉起始点都不需要计算，灌水周期也不需要计算，它只是根据每天作物的耗水量进行灌溉，满足所灌的水量能够补充前一天的作物耗水量就行了。
只要水源的来水量和农艺上允许，用一天灌一次的办法，能够把作物的土壤水分保持在适合于作物生长的含水量，那么土壤供给的作物的营养和水分都能够得到更好的吸收。
当然采用轮灌周期的办法也是可以实现的，这个时候只要把从上次灌水以来，前几天的作物的耗水量进行累积计算，然后统一用开始达到下限的时间点（如田间持水量的70%）时作物总共消耗掉的水量进行补充灌水，也就是补充的量是前些天作物耗掉的水的量大小就行了。当然了，如果要推断未来的灌溉制度，要推断未来作物的产量，这些是今后才发生的情况，采用气象数据进行分析，比土壤含水量的数据来的更科学，也更准确。
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