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　　6要素田間氣象站一般包含氣溫、濕度、風速、風向、降水量和光照強度數據，將這些數據與農業模型結合應用，能為農業生產提供科學指導，具體方式如下：

　　作物生長模型應用

　　生長階段模擬：作物生長模型可依據不同生長階段對氣象條件的需求，結合田間氣象站數據模擬作物生長進程。以小麥為例，在拔節期，適宜的溫度和光照能促進莖稈伸長。氣象站提供的氣溫和光照強度數據輸入模型后，可模擬出小麥在該階段的生長速度和形態變化，預測小麥拔節的時間和高度。

　　產量預測：將氣象站數據與作物生長模型結合，能預測作物產量。模型會考慮氣象要素對作物光合作用、呼吸作用等生理過程的影響。例如，在玉米灌漿期，若降水量適宜、光照充足，玉米籽粒灌漿飽滿，產量可能較高。氣象站數據輸入模型后，可模擬出玉米籽粒的干物質積累情況，進而預測產量。

　　病蟲害發生模型應用

　　風險預警：病蟲害發生與氣象條件密切相關。田間氣象站數據能為病蟲害發生模型提供關鍵信息。如高溫高濕環境易引發稻瘟病，當氣象站監測到溫度和濕度達到一定閾值時，病蟲害發生模型可發出預警，提示農民采取防治措施。

　　防治時機確定：根據氣象站數據和病蟲害發生模型，可確定最佳的防治時機。例如，蚜蟲在干燥、微風天氣下繁殖較快，當氣象站數據顯示此類氣象條件時，模型可建議農民及時噴灑農藥進行防治。

　　灌溉決策模型應用

　　需水計算：灌溉決策模型會結合氣象站數據計算作物的需水量。根據降水量、蒸發量等數據，模型可計算出土壤水分收支情況，確定作物是否需要灌溉以及灌溉的量。例如，在干旱季節，氣象站監測到降水量少、蒸發量大，模型可計算出作物需水量，指導農民合理灌溉。

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