当前,全球气候变化加剧导致天气事件频发,霜冻、暴雨、干旱、干热风等农业气象灾害已成为影响粮食产量和农产品品质的主要因素。传统农田气象监测长期依赖人工观测,存在数据滞后、精度不足、覆盖范围有限等突出问题,农户往往在灾害发生后才采取应对措施,错失最佳防控窗口期,只能被动承受损失。针对这一行业痛点,山东云境天合环境科技有限公司推出新一代农田气象监测站,以“全要素采集+低功耗运行+智能预警+远程管控"的核心优势,为各类农业种植场景提供了一套全天候、无人值守的气象监测解决方案,推动农业生产从“靠天吃饭"向“知天而作"转型。

工作原理:全链路自动化,从数据采集到决策支撑一气呵成
云境天合农田气象监测站整体采用“传感器采集+终端处理+云端传输+智能分析"的闭环工作逻辑,硬件由气象传感器、低功耗采集器、太阳能供电系统、防护支架、专属云平台五大核心模块组成,全程实现无人值守自动化运行。
设备启动后,搭载的工业级一体化传感阵列会同步采集农田地上地下全维度环境参数:风速风向采用变频超声波传感技术,通过发射连续变频超声波信号测量空气相对相位变化捕捉风场数据,规避了传统机械探头易被雨雪干扰、自然风遮挡的问题;雨量监测采用高精度翻斗式雨量计,可自动记录降雨起止时间、降雨时长与累计雨量;同时通过专用传感器同步采集空气温湿度、大气压力、光照强度、光合有效辐射、CO₂浓度,以及土壤温度、湿度、电导率、pH值等核心参数,实现农田环境无盲区监测。
低功耗专用采集器作为设备的核心处理单元,采用多通道并行采集技术,对各类传感器传回的模拟信号、数字信号进行同步接收、滤波降噪、模数转换与数据整合,保障多参数采集互不干扰、数据无偏差。处理后的标准化数据,通过4G无线通讯实时上传至云境天合专属云端平台,平台对接收到的海量监测数据进行分类存储、智能运算、趋势分析,自动生成农田气象数据报表、变化曲线与环境研判结果。用户可通过电脑、手机APP实时查看实时数据、历史记录与预警信息,同时设备支持数字量统一输出,可对接农业物联网系统、植保管理平台,为农事决策提供数据支撑。
技术特点:五大核心优势适配农田复杂工况
相较于传统气象监测设备,云境天合农田气象监测站在设计上充分考虑了农田野外无市电、环境复杂、运维难度大的特点,具备多项贴合农业场景的技术优势:
全要素监测,覆盖作物生长全维度需求:设备支持空气温湿度、风速风向、降雨量、大气压力、光照强度、光合有效辐射、CO₂浓度、土壤温湿度、土壤电导率、土壤pH值等12项以上核心参数的同步监测,可根据不同种植场景的需求灵活扩展监测要素,全面反映作物生长的“温光水气肥"环境,为精准农事操作提供完整的数据支撑。
工业级精度,数据可靠可追溯:所有传感器均采用工业级精密元件,空气温度测量精度可达±0.3℃,空气湿度精度±3%RH,土壤温度精度±0.5℃,降雨量测量误差控制在±0.2mm以内,数据精度满足农业生产、科研观测的双重需求。所有监测数据自动存储至云端,支持生成日报表、月报表,可导出近3年的历史数据,方便用户复盘种植规律、优化管理方案,也可用于高标准农田验收、农业科研项目的数据溯源。
低功耗+太阳能供电,全年无人值守:设备采用低功耗设计,采集器静态功耗小于50uA,标配MPPT自动功率点跟踪太阳能充电控制器,充电效率较传统方案提升20%,搭配大容量储能电池,即使在连续15天阴雨天气下也能稳定运行,适配偏远农田、无市电接入的种植场景,实现全年不间断监测。
智能预警联动,提前规避灾害风险:支持自定义各类气象参数的报警阈值,当监测到霜冻、暴雨、高温、干旱等灾害性天气来临前,系统会通过电话、短信、APP推送三种方式同步向用户发送告警信息,同时可联动棚内通风、灌溉、遮阳等设备自动采取应对措施,降低灾害损失。
免调试快速部署,运维成本极低:设备采用模块化设计,三米碳钢支架采用两节法兰盘/螺纹旋接结构,无需复杂工具即可完成安装,传感器采用即插即用设计,无需专业调试,普通农户也可快速完成布设。整机防护等级达到IP66,ABS材质防护箱耐腐蚀、抗氧化,可在-40℃~80℃的宽温范围内稳定运行,抗风、抗雨雪、抗盐雾,长期户外运行故障率极低,几乎无需后期维护。
应用场景:覆盖全类型农业种植场景
目前该设备已广泛应用于多种农业生产场景,展现出显著的实用价值:在大田粮食种植中,可实时监测土壤墒情和降雨量,指导农户合理灌溉、施肥,实测可减少灌溉用水量20%以上,肥料利用率提升15%,同时提前预警干热风、霜冻等灾害,帮助农户及时采取防控措施,保障粮食产量;在果园、茶园等经济作物种植中,可精准监测微气候环境,指导农户调整种植管理措施,提升果品、茶叶的品质,助力绿色有机认证;在各级植保体系中,可作为基层气象监测站点的核心装备,通过区域多站点联网部署,形成覆盖县、乡、村三级的气象监测网络,为植保部门发布灾害预警、制定统防统治方案提供数据支撑;在农业科研基地、校园气象科普教育中,可为作物生长规律研究、气象科普教学提供精准的数据支撑。
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