提供以下3个农田灌溉算法模型的系统分析和解决方案：

基于土壤湿度传感器的定时灌溉算法模型：
数据准备：土壤湿度传感器数据、环境温度数据、降雨量数据。
数据用途：土壤湿度传感器数据用于实时监测土壤湿度，环境温度用于考虑蒸发散失情况，降雨量数据用于判断是否需要灌溉。
解决方案：根据土壤湿度传感器数据土壤湿度状况，当土壤湿度低于设定阈值时，根据环境温度和降雨量数据判断是否需要进行灌溉。

基于作物生长模型的动态灌溉算法模型：
数据准备：作物生长模型数据、土壤水分特性曲线数据、降雨量数据、环境温度数据、光照强度数据。
数据用途：作物生长模型数据用于预测作物需水量，土壤水分特性曲线数据用于计算土壤含水量，降雨量数据、环境温度数据、光照强度数据用于考虑外部环境因素。
解决方案：根据作物生长模型数据预测作物需水量，结合土壤水分特性曲线数据计算土壤含水量，根据降雨量、环境温度和光照强度数据调整灌溉量。

基于气象数据的气象驱动灌溉算法模型：
数据准备：降雨量数据、蒸发散数据、风速数据、温度数据、湿度数据。
数据用途：降雨量数据用于判断是否需要灌溉，蒸发散数据、风速数据、温度数据、湿度数据用于计算作物蒸腾散失量。
解决方案：根据降雨量数据判断是否需要进行灌溉，根据蒸发散、风速数据、温度数据、湿度数据计算作物蒸腾散失量，根据作物需水量和蒸腾散失量确定灌溉量。

以上是三个农田灌溉算法模型的决方案，每个模型所需的数据和数据的用途也已详细列出。根据实际情况和需求，可以选择适合的算法模型来实现农田灌溉的智能化控制。