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在黃淮平原的冬小麥種植區(qū),土壤墑情監(jiān)測(cè)曾是困擾農(nóng)戶(hù)的難題。傳統(tǒng)灌溉依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)判斷,導(dǎo)致“旱的旱、澇的澇"現(xiàn)象頻發(fā)。如今,集成土壤濕度傳感器與雨量計(jì)的農(nóng)業(yè)氣象站,正以“數(shù)據(jù)灌溉"模式重塑農(nóng)田管理邏輯。以河南某大型灌區(qū)為例,氣象站通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度(精度±3%)與雨量(分辨率0.2mm),結(jié)合小麥拔節(jié)期需水閾值(土壤濕度低于60%),精準(zhǔn)指導(dǎo)“何時(shí)開(kāi)閘、灌溉多久"。數(shù)據(jù)顯示,該灌區(qū)引入氣象站后,畝均用水量從80立方米降至50立方米,節(jié)水率達(dá)37.5%,同時(shí)小麥畝均增產(chǎn)10%。
節(jié)水節(jié)肥的核心在于“按需供給"。在寧夏節(jié)水灌溉示范區(qū),氣象站與蒸發(fā)量模擬系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),根據(jù)日蒸發(fā)量動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉量,使玉米畝均用水量從550立方米降至320立方米,產(chǎn)量反升15%。肥料管理同樣依賴(lài)數(shù)據(jù)支撐:山東壽光蔬菜基地通過(guò)土壤EC值傳感器監(jiān)測(cè)養(yǎng)分濃度,結(jié)合作物生長(zhǎng)周期推送施肥方案,氮肥使用量減少12%,蔬菜含量提升8%。
氣象站的“智能管家"角色還體現(xiàn)在災(zāi)害預(yù)警與農(nóng)事聯(lián)動(dòng)。2024年江蘇稻麥輪作區(qū)遭遇臺(tái)風(fēng),分布式AI模型通過(guò)LSTM算法預(yù)測(cè)路徑,提前3小時(shí)向農(nóng)戶(hù)發(fā)送搶收指令,成功保全23萬(wàn)畝成熟作物。在浙江德清水稻田,農(nóng)戶(hù)王建國(guó)通過(guò)手機(jī)APP接收AI生成的《田間作戰(zhàn)指令》,包含未來(lái)72小時(shí)降水概率、蟲(chóng)害爆發(fā)熱力圖及氮肥施用量建議,畝均收入較三年前提升40%。
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