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　　在黃淮平原的冬小麥種植區，土壤墑情監測曾是困擾農戶的難題。傳統灌溉依賴經驗判斷，導致“旱的旱、澇的澇"現象頻發。如今，集成土壤濕度傳感器與雨量計的農業氣象站，正以“數據灌溉"模式重塑農田管理邏輯。以河南某大型灌區為例，氣象站通過實時監測土壤濕度(精度±3%)與雨量(分辨率0.2mm)，結合小麥拔節期需水閾值(土壤濕度低于60%)，精準指導“何時開閘、灌溉多久"。數據顯示，該灌區引入氣象站后，畝均用水量從80立方米降至50立方米，節水率達37.5%，同時小麥畝均增產10%。

　　節水節肥的核心在于“按需供給"。在寧夏節水灌溉示范區，氣象站與蒸發量模擬系統聯動，根據日蒸發量動態調整灌溉量，使玉米畝均用水量從550立方米降至320立方米，產量反升15%。肥料管理同樣依賴數據支撐：山東壽光蔬菜基地通過土壤EC值傳感器監測養分濃度，結合作物生長周期推送施肥方案，氮肥使用量減少12%，蔬菜含量提升8%。

　　氣象站的“智能管家"角色還體現在災害預警與農事聯動。2024年江蘇稻麥輪作區遭遇臺風，分布式AI模型通過LSTM算法預測路徑，提前3小時向農戶發送搶收指令，成功保全23萬畝成熟作物。在浙江德清水稻田，農戶王建國通過手機APP接收AI生成的《田間作戰指令》，包含未來72小時降水概率、蟲害爆發熱力圖及氮肥施用量建議，畝均收入較三年前提升40%。