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農(nóng)業(yè)氣象站在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)中的創(chuàng)新應(yīng)用與價(jià)值探索

更新時(shí)間:2025-06-12      點(diǎn)擊次數(shù):143

一發行速度、氣象科技賦能高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田:從看天吃飯知天而作的跨越

在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式下,農(nóng)民長(zhǎng)期依賴經(jīng)驗(yàn)判斷開展農(nóng)事活動(dòng)進入當下,面臨氣象災(zāi)害預(yù)警滯后紮實、田間管理粗放等問題。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程加速新體系,高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)成為保障糧食安全的核心工程投入力度,而農(nóng)業(yè)氣象站作為氣象智慧大腦,正推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型不難發現。

以湖南茶陵縣為例貢獻法治,其新建的自動(dòng)氣象觀測(cè)站集成雙攝像頭與11類環(huán)境傳感器,可實(shí)時(shí)捕捉氣溫發展需要、降水攻堅克難、風(fēng)速等氣象要素,并同步記錄作物生長(zhǎng)影像顯示。這種氣象+生物的雙重監(jiān)測(cè)體系雙向互動,使農(nóng)民能通過手機(jī)APP獲取精準(zhǔn)農(nóng)時(shí)建議,如根據(jù)土壤墑情動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉策略設計能力,或基于病蟲害氣象預(yù)警提前開展防治品牌。數(shù)據(jù)顯示深入開展,該觀測(cè)站建成后,當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)災(zāi)害損失率下降等形式,灌溉用水效率提升18%引領作用,印證了氣象科技對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)耕模式的革新價(jià)值。

二臺上與臺下、核心技術(shù)突破:構(gòu)建多維氣象感知網(wǎng)絡(luò)

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象站已突破單一氣象要素監(jiān)測(cè),形成覆蓋天空地的多維感知體系:

氣象要素監(jiān)測(cè):采用高精度傳感器技術發展,實(shí)時(shí)采集空氣溫濕度集聚效應、風(fēng)速風(fēng)向、光照強(qiáng)度等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)重要手段,為農(nóng)事決策提供基準(zhǔn)互動講。

土壤墑情監(jiān)測(cè):通過埋設(shè)式傳感器監(jiān)測(cè)0-100cm土層水分動(dòng)態(tài),結(jié)合作物需水模型像一棵樹,實(shí)現(xiàn)智能灌溉控制過程中。

作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè):雙光譜攝像頭定期拍攝作物冠層圖像,結(jié)合AI算法分析葉面積指數(shù)能運用、長(zhǎng)勢(shì)評(píng)級(jí)達到,為精準(zhǔn)施肥提供依據(jù)。

病蟲害預(yù)警:孢子捕捉儀與蟲情測(cè)報(bào)燈聯(lián)動(dòng)不可缺少,結(jié)合氣象條件預(yù)測(cè)病蟲害發(fā)生趨勢(shì)蓬勃發展,指導(dǎo)生物防治。

在山東耕海1號(hào)海洋牧場(chǎng)平臺(tái)積極回應,6要素海上氣象觀測(cè)站突破傳統(tǒng)陸地監(jiān)測(cè)局限重要性,新增能見度、紫外輻射等要素監(jiān)測(cè)多種場景,為海洋漁業(yè)提供分鐘級(jí)天氣預(yù)警多元化服務體系,降低臺(tái)風(fēng)、赤潮等災(zāi)害損失擴大公共數據。

三深度、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策:重塑農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條

農(nóng)業(yè)氣象站的數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)維度:

防災(zāi)減災(zāi):河南駐馬店西平縣高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田示范區(qū)通過構(gòu)建氣象災(zāi)害預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)暴雨更加堅強、倒春寒等災(zāi)害提前預(yù)警與時俱進,災(zāi)害損失率降低

精準(zhǔn)農(nóng)作:重慶長(zhǎng)壽區(qū)氣象觀測(cè)站結(jié)合土壤墑情與作物需水規(guī)律初步建立,建立動(dòng)態(tài)灌溉閾值庫綜合運用,使玉米灌溉量減少的同時(shí)增產(chǎn)

產(chǎn)量預(yù)估:茶陵觀測(cè)站融合氣象數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)模型的方法,在抽穗期可實(shí)現(xiàn)水稻產(chǎn)量誤差小的預(yù)估實事求是,為保險(xiǎn)理賠與市場(chǎng)調(diào)度提供依據(jù)保障性。

四、未來展望:構(gòu)建氣象服務(wù)生態(tài)體系

隨著5G責任製、AIoT技術(shù)融合十分落實,農(nóng)業(yè)氣象站將向三大方向演進(jìn):

邊緣計(jì)算:在田間部署輕量化AI模型,實(shí)現(xiàn)霜凍規則製定、干旱等災(zāi)害的本地化即時(shí)預(yù)警製造業。

數(shù)字孿生:構(gòu)建虛擬農(nóng)田氣象環(huán)境,模擬不同氣候情景下的作物響應(yīng)關規定,優(yōu)化種植方案發展基礎。

服務(wù)融合:與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)資供應(yīng)鏈等平臺(tái)數(shù)據(jù)互通建強保護,形成監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置-補(bǔ)償全鏈條服務(wù)同期。

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