【JD-NQ14】山東競道廠家攜手共創，讓每一刻都閃耀企業光輝!

　　在廣袤農田中，農業綜合氣象站如同“田間小衛士"，通過多參數監測與智能分析，為農作物生長構建起全天候保護體系。其核心功能圍繞環境感知、數據應用與災害防御展開，深度融入現代農業生產的每個環節。

　　全要素環境監測體系

　　氣象站配備高精度傳感器網絡，可同步采集空氣溫濕度、光照強度、風速風向、降雨量、大氣壓等12類基礎參數，并延伸至土壤層監測——通過4層分布式探頭精準捕捉土壤溫濕度、鹽分及pH值變化。例如，在玉米種植區，當土壤含水量低于60%時，系統自動觸發灌溉預警;若鹽分EC值超過4dS/m，則推送淋洗降鹽建議。部分設備還集成PM2.5/PM10監測模塊，為生態農業提供空氣質量數據支撐。

　　智能決策支持中樞

　　采集數據經云端AI算法處理后，可生成多維分析報告。在設施農業場景中，系統結合歷史積溫數據與作物生育期模型，精準預測水稻抽穗時間，誤差控制在±2天內。當監測到連續3天日均溫低于10℃時，平臺立即向茶農推送防凍預警，指導覆蓋地膜或啟動熱風機。更值得關注的是，氣象站與水肥一體化系統聯動，根據蒸騰量模型動態調整灌溉量，在寧夏葡萄園實現節水40%的同時，將糖分積累效率提升18%。

　　災害防御與資源優化

　　針對天氣，氣象站構建起三級預警機制。在山東小麥產區，當監測到未來48小時有暴雨且土壤持水量已達85%時，系統自動向農戶發送排水預警，并聯動無人機規劃排水路徑。此外，設備通過光合有效輻射監測優化溫室補光策略，使番茄產量提升22%;結合風向數據調整農藥噴灑時段，減少30%的藥劑漂移損失。

　　可持續農業實踐

　　氣象站的數據積累正推動農業向精準化轉型。在河北涿州玉米試驗田，5年連續監測數據顯示，通過調整播種期避開7月高溫時段，單產提高15%。更深遠的影響在于，土壤墑情數據與碳匯模型的結合，為生態補償機制提供量化依據，助力農業碳中和目標實現。