基于AIoT的智能灰水回用系统：城市灌溉中的节能减碳与生物多样性提升

为解决城市水资源短缺和农业灌溉效率低下问题，台湾国立虎尾科技大学团队开发了集成AIoT传感、太阳能供电和随机森林模型的智能灰水灌溉系统。研究表明，该系统实现月节水13%（9升），植物生长量提升331.48%，同时促进有益昆虫种群增长。该模块化设计为智慧城市可持续发展提供了创新解决方案。

　　

随着城市化进程加速，水资源短缺与生态环境恶化已成为全球性挑战。传统灌溉系统存在效率低下、能源消耗大等问题，而灰水（轻度污染的生活废水）的再利用潜力尚未充分开发。在此背景下，如何通过技术创新实现水资源循环利用、降低碳排放，同时提升城市生态多样性，成为亟待解决的科学问题。

台湾国立虎尾科技大学（National Formosa University）生物技术系的研究团队开发了一套革命性的智能灌溉系统。该系统整合人工智能物联网（AIoT）技术、太阳能供电和机器学习算法，通过实时监测环境参数优化灰水灌溉策略。研究成果发表于《Smart Agricultural Technology》，数据显示该系统不仅显著提升资源利用效率，还意外促进了生态系统的良性发展。

研究采用四大关键技术：1）多参数水质监测（pH、DO、EC等）；2）土壤NPK传感器网络；3）基于ESP32微控制器的边缘计算；4）随机森林回归模型（R²=0.8979）预测灌溉需求。实验在国立台中科技大学创新育成中心屋顶进行，设置60cm×60cm的对照与实验组，持续监测34天。

4.1 水质稳定性

系统使水温降低5.35%（25.6°C vs 27.04°C），溶解氧提升16.8%（0.97 vs 0.83 mg/L），电导率降低27.12%（224.47 vs 285.33 μS/cm），pH波动范围缩小42%。

4.2 土壤特性

实验组土壤温度波动减少32%（22.4-28.5°C），含水量稳定在55.74%±5%，氮磷钾变异系数分别降至13.9%、2.1%和12%。

4.3 生物多样性

实验组吸引的益虫数量增加37%，食蚜蝇科(Syrphidae)数量达对照组2.1倍，证实系统可构建适宜昆虫栖息的微环境。

4.4 植物生长

九里香生长指数达对照组的122.3%，薰衣草113.2%，薄荷98.9%，整体生长量提升331.48%。

4.7 节水预测

模型预测年节水564升（47升/月），相当于减少0.3338 kg CO₂排放，按台湾水价计算年节省6.2新台币。

这项研究开创性地将灰水回用、可再生能源与智能算法相结合，其模块化设计可扩展至社区花园和商业农场。Hsiao-ling Lu团队证实，AIoT系统不仅能实现资源高效利用，还能通过稳定微环境促进生态平衡，为智慧城市农业提供了可复制的技术范式。特别值得注意的是，系统在提升灌溉精度的同时，其生物多样性增益效应为城市生态修复提供了新思路。