JC-Q1九丞 智慧農(nóng)業(yè)四情監(jiān)測(cè)站：多維度數(shù)據(jù)支撐，筑牢種植與產(chǎn)能根基

智慧農(nóng)業(yè)四情監(jiān)測(cè)站最核心的優(yōu)點(diǎn)，在于其精準(zhǔn)聚焦農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“墑情、苗情、蟲(chóng)情、災(zāi)情”四大核心需求，以“全要素精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、多維度數(shù)據(jù)融合、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)感知、科學(xué)決策支撐”為核心特性，徹底破解了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“憑經(jīng)驗(yàn)判斷、監(jiān)測(cè)片面、決策盲目”的痛點(diǎn)，為規(guī)?；N植、精細(xì)化管理、高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)提供全鏈條技術(shù)支撐。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，土壤墑情直接影響作物根系生長(zhǎng)與水分吸收，苗情決定作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)與產(chǎn)量潛力，蟲(chóng)情是防控病蟲(chóng)害、減少減產(chǎn)損失的關(guān)鍵，災(zāi)情（如旱澇、高溫、凍害）則直接威脅作物生存，四大要素的精準(zhǔn)把控是實(shí)現(xiàn)科學(xué)種植的核心前提。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)戶多依賴肉眼觀察、經(jīng)驗(yàn)判斷來(lái)掌握四情信息，存在監(jiān)測(cè)滯后、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、覆蓋范圍有限等問(wèn)題。

墑情判斷僅憑手感觸摸土壤，難以精準(zhǔn)掌握深層土壤水分含量；苗情監(jiān)測(cè)需人工逐田巡查，耗時(shí)耗力且易遺漏生長(zhǎng)異常植株；蟲(chóng)情防控多等到病蟲(chóng)害爆發(fā)后才被動(dòng)處置，錯(cuò)失最佳防控時(shí)機(jī)；災(zāi)情預(yù)警依賴人工觀察與外部天氣預(yù)報(bào)，難以精準(zhǔn)匹配田間局部小氣候?yàn)?zāi)情變化，易造成大面積減產(chǎn)。智慧農(nóng)業(yè)四情監(jiān)測(cè)站依托物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)融合分析、精準(zhǔn)感知算法。

構(gòu)建“全域感知-數(shù)據(jù)融合-智能研判-決策輸出”全流程體系，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)四情監(jiān)測(cè)從“經(jīng)驗(yàn)估算”向“精準(zhǔn)量化”、從“單點(diǎn)監(jiān)測(cè)”向“全域覆蓋”、從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”向“主動(dòng)預(yù)判”的轉(zhuǎn)型，成為現(xiàn)代化智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理方面，2025年四情監(jiān)測(cè)站實(shí)現(xiàn)了全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)化決策。

通過(guò)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與農(nóng)機(jī)作業(yè)系統(tǒng)深度整合，江蘇農(nóng)墾集團(tuán)的應(yīng)用顯示，基于墑情數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)播種使出苗率提升18%。本年度推出的"四情聯(lián)動(dòng)分析系統(tǒng)"能動(dòng)態(tài)調(diào)整田間管理策略，河北小麥種植區(qū)應(yīng)用后，農(nóng)藥使用量減少35%的同時(shí)，赤霉病防治效果提高28%。

更值得關(guān)注的是監(jiān)測(cè)站與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的智能對(duì)接，當(dāng)出現(xiàn)氣象災(zāi)害時(shí)自動(dòng)觸發(fā)定損流程，安徽農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)中理賠時(shí)效從7天縮短至4小時(shí)。2025年研發(fā)的"農(nóng)業(yè)災(zāi)害鏈預(yù)警模型"可預(yù)測(cè)干旱引發(fā)的次生災(zāi)害，內(nèi)蒙古牧區(qū)通過(guò)該模型將草場(chǎng)退化面積減少60%