数智富农，领跑农业AI新时代！

杨梅是我国南方特色的常绿果树，果实酸甜可口、风味独特，具有极高的经济价值，是浙江、福建、江苏等产区乡村振兴的支柱产业，传统杨梅种植面临产量大小年现象严重、落花落果多、果实品质不均、病虫害防控难等痛点，农业AI大模型在杨梅种植中的大小年调控与智能水肥管理，实现了杨梅从花芽分化、花果管理到采收的全周期智能化管控，有效缓解了大小年问题，推动杨梅产业优质高效发展。

农业AI大模型为杨梅种植构建了大小年智能调控体系，整合杨梅树龄、树势、历史产量、品种特性、气候数据、土壤条件等多源信息，构建了杨梅大小年预测与调控模型。杨梅大小年的核心成因是花芽分化与结果数量的失衡，大年结果过多导致树体养分消耗过大，花芽分化不足，次年产量骤降形成小年；小年结果少，树体养分积累过多，花芽分化过量，次年又形成大年。模型通过深度分析杨梅树体的营养状况、结果量、花芽分化情况，可提前12个月预测大小年发生风险，生成针对性的调控方案。在大年，模型优化疏花疏果方案，根据树体长势与承载能力，精准推荐合理的留果量，疏除密生果、畸形果、小果，避免树体养分过度消耗，同时优化花芽分化期的水肥管理，促进花芽分化，保障次年的产量；在小年，模型优化保花保果方案，精准调控花期环境与水肥供应，提升坐果率，同时控制秋梢生长，减少养分消耗，避免次年花芽分化过量，平衡树体营养生长与生殖生长，从根源上缓解大小年现象。江苏叁拾叁在浙江仙居、慈溪等杨梅主产区的实践中，打造的杨梅AI管控系统，使杨梅大小年产量波动幅度从50%以上降至15%以内。

杨梅种植全周期智能水肥管理是系统的核心应用，也是大小年调控的核心基础，模型结合杨梅不同物候期的需水需肥规律，整合土壤墒情、养分监测数据、树体长势、结果量，构建了杨梅专属水肥管理模型。杨梅为浅根性喜湿果树，忌积水，模型针对杨梅花芽分化期、花期、幼果期、果实膨大期、采后恢复期的不同需求，动态优化水肥管理方案。在花芽分化期，优化磷钾肥供应，控制氮肥施用，促进花芽分化，平衡大小年的花芽数量；在花期与幼果期，精准调控水肥供应，优化硼元素补充，提升坐果率，减少落花落果；在果实膨大期与着色期，重点保障钾肥与水分的均衡供应，促进果实膨大与糖分积累，提升杨梅的糖度、色泽与口感，同时严格控制水分剧烈波动，减少裂果发生；在果实采收后，及时施入采后肥与基肥，以有机肥为主，配合氮磷钾速效肥，快速恢复树势，补充树体养分，为来年开花结果奠定基础，这也是缓解大小年的关键环节。系统与山地滴灌系统联动，实现水肥的精准施用，避免大水漫灌导致的积水烂根与病害发生，提升水肥利用率。

杨梅病虫害智能绿色防控与品质提升是系统的核心优势，针对杨梅种植中高发的褐斑病、炭疽病、根腐病、杨梅果蝇、介壳虫等病虫害，模型结合田间气象数据、物候期信息，构建病虫害发生预测模型，提前7-10天预警发生风险。杨梅果实无果皮包裹，对农药使用要求极高，模型优先推荐农业防治、物理防治、生物防治等绿色防控措施，通过冬季清园、修剪病枝、改善园区通风透光条件，减少病虫害越冬基数；针对杨梅果蝇，推荐防虫网、诱虫板、性诱剂、果实套袋等物理防治方式，杜绝农药残留，保障杨梅食品安全。在果实品质提升方面，模型通过优化修剪方案，改善树冠通风透光条件，提升果实着色均匀度与糖度；通过监测果实成熟度、气象条件，精准预测最佳采收时间，指导农户分批采收，保障杨梅的最佳口感与商品性。

该系统在浙江仙居、慈溪，福建漳州，江苏苏州等杨梅主产区推广应用后，杨梅大小年问题得到有效缓解，平均亩产提升20%以上，优果率提升35%，农药使用量减少80%以上，实现了杨梅种植的稳产、优质、高效发展。