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  • 自動土壤墑情監測站系統
    自動土壤墑情監測站系統

    自動土壤墑情監測站系統——例如,土壤容重1.3g/cm³,計劃濕潤層50cm,當前含水量18%,目標含水量25%,則每畝灌溉量約為46m³,避免傳統漫灌“多澆多剩”的浪費。

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  • 在線土壤墑情監測系統
    在線土壤墑情監測系統

    在線土壤墑情監測系統——墑情監測系統可與氣象數據聯動,若預報未來2天有有效降雨(如降雨量≥20mm),則自動延遲灌溉,充分利用自然降水,減少人工灌溉量。例如,華北地區小麥灌漿期若遇降雨,可節省1次灌溉...

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  • 多點土壤墑情監測站
    多點土壤墑情監測站

    多點土壤墑情監測站——通過傳感器實時監測土壤含水量(如體積含水量VWC),結合不同作物、不同生長階段的需水規律,設定科學灌溉閾值。

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  • 雨量在線監測站
    雨量在線監測站

    雨量在線監測站——城市內澇的根源是“排水能力與降雨量不匹配”。設備數據可識別“易澇點”——如某城市通過3年數據發現老城區某路段小時降雨超50mm必澇,改造管網后內澇問題顯著改善。

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  • 小型雨量監測站
    小型雨量監測站

    小型雨量監測站——通過分布在不同流域的設備數據,可繪制“降雨分布圖”。例如,某省利用200個監測站數據,發現南部山區降雨量比北部多30%,據此優化“南水北調”調水量分配。

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  • 河流雨量監測站
    河流雨量監測站

    河流雨量監測站——在茶葉、水果產區,雨量數據直接影響品質。如某茶園通過監測發現“采摘前7天降雨量少于15mm時,茶葉香氣更濃郁”,據此調整采摘計劃,售價提升25%。

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  • 實時雨量監測站
    實時雨量監測站

    實時雨量監測站——高濕環境易引發病蟲害,設備記錄的“連續降雨天數”可預測風險。如某植保站根據“連續3天降雨超20mm”數據,提前發布水稻紋枯病預警,指導農戶雨停后24小時內施藥,防效提升40%。

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  • 農業信息化四情監測系統
    農業信息化四情監測系統

    農業信息化四情監測系統——通過災情前后苗情對比,快速評估受災面積和損失(如“玉米倒伏率30%,預計減產15%”),為補種、保險理賠提供依據。

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  • 農作物四情監測系統
    農作物四情監測系統

    農作物四情監測系統——結合蟲情、苗情數據,預警大面積病蟲害蔓延(如“蚜蟲已擴散至50%地塊,需統防統治”)。

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  • 四情物聯網監測系統
    四情物聯網監測系統

    四情物聯網監測系統——集成小型氣象站,監測降雨量、風速、溫度等,預警暴雨(如“3小時降雨量將達50mm,可能內澇”)、干旱(如“連續15天無有效降雨,土壤含水量40%”)、霜凍(如“凌晨最的低溫-2℃...

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