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农业气象学可以追溯到两千多年前，古代人们通过观察天象和天气模式来指导农业活动。中国的《齐民要书》和古希腊亚里士多德的《气象学》等文献都凸显了人们早期对气候与农业之间关系的认识。
19世纪中叶，工业革命促进了气象仪器的标准化。1873年，国际气象组织（世界气象组织WMO的前身）成立，旨在推动全球观测网络的建设。1870年，美国国家气象局（NWS）在密西西比河沿岸设立了首批农业观测站，记录温度、降雨量、风速和作物生长情况。欧洲各国也在殖民地建立了热带作物观测站，例如在法属印度支那设立了橡胶气象站。
到20世纪初，全球气象站数量激增至约3000个，其主要任务是监测气温、降雨量和霜冻。然而，由于人工数据记录和通信延迟，数据更新缓慢，误差率高。例如，在20世纪20年代美国大平原的干旱中，人工观测的延迟导致了严重的农作物损失。在此期间，农业气象学更多地依赖于经验和气象统计数据的结合，而非数据驱动的科学体系。然而，它为后来定量农业气候模型的发展奠定了基础。
二战后，电子传感器技术应运而生。20世纪50年代，美国农业部开始在玉米带地区引入电子温度计和风速传感器。20世纪60年代，英国和法国建立了区域气象网络，用于监测谷物和牧场的生长情况。
纸质记录仪被电子数据记录仪取代。
- 可以对土壤湿度和叶片温度进行连续监测。
- 世界气象组织通过发布《农业气象观测指南》（1960 年版）对数据进行了标准化。
- 对电网的依赖。
集中式数据处理成本高昂。
偏远地区作业困难。
20世纪70年代能源危机后，太阳能气象站开始出现。这成为向全面自动化和物联网集成过渡的一种形式，也标志着农业气象学从研究转向实际应用。
进入21世纪，农业气象站从“单点观测”过渡到“智能互联”。小型化传感器、无线通信和云计算的普及，使得数据采集、传输和分析过程实现了全面自动化。
- 多参数监测模块：温度、湿度、风速、光照、降雨量、大气压力、土壤温度和湿度、二氧化碳浓度等。
- 无线通信模块：支持多种协议，包括 LoRa、4G、5G、NB-IoT、WiFi。
- 基于云的分析和人工智能预测：自动识别病虫害风险、灌溉时间和霜冻预警。
- 太阳能供电系统：独立运行，适用于偏远地区。
美国拥有全球最高的农业气象自动化水平。美国农业部的“气候智能型农业”项目已部署超过5万个气象和土壤监测站，并与农场GPS系统集成。在欧洲，荷兰和德国等国利用物联网气象网络支持温室农业，实现精准的通风和灌溉控制。
中国国家气象局已建立覆盖主要农田的全国农业气象观测网络。牛博尔在云南、河南等地的农业气象站用于茶叶和小麦产区的自动气象数据采集。在印度，低成本的物联网气象站正被推广给小型农场，以帮助农民预测季风到来时间并确定灌溉周期。
联合国粮食及农业组织（粮农组织）和世界气象组织的援助项目已在肯尼亚和埃塞俄比亚部署了太阳能自动气象站，以监测干旱并预测玉米产量。
- 它应该远离建筑物、树木和污染源，地形平坦开阔，以确保风速和辐射数据的代表性。
建议每季度清洗雨量计，校准温湿度传感器，并定期检查太阳能发电系统。
- Niubol 的 LoRa-AWS 系列产品只需一个 LoRa 节点即可覆盖 10 公顷农田，提供了一种经济高效的解决方案，支持移动数据访问。
通过分析温度、湿度、降雨量和其他数据，农民可以优化播种、灌溉和病虫害防治策略，提高作物稳定性和质量。
作为农业物联网和环境监测解决方案提供商，Niubol 致力于为全球农场提供高精度、模块化的农业气象系统。我们的产品系列包括：
-自动气象站（风速风向传感器、大气温度湿度传感器、雨量计、太阳辐射传感器等）
- 多参数土壤传感器（湿度、温度、电导率、pH值）
- LoRa无线数据采集网关
- Niubol 云数据分析平台
Niubol 设备已在包括中国、巴西、埃及、西班牙和蒙古在内的 60 多个国家部署，为农民、研究机构和政府提供实时天气决策支持。
从古代的空中耕作到如今人工智能驱动的智能气象网络，农业气象站的演变反映了人类与自然关系的不断演进。现代农业气象站的使命已远不止于测量天气——它们连接着土地、数据和未来。随着物联网和人工智能的不断融合，Niubol 认为，精准气象数据将成为提高农业效率和可持续性的关键要素，确保每一滴雨水、每一缕阳光都能得到科学的解读和最佳利用。
- 邮箱：sales@niubol.com
- 网站：www.niubol.com
让数据驱动农业的可持续发展未来。
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