需通过部署CO₂传感器、集成多参数终端、联动AI系统校验及启用云端报警与人工巡检四类方法实现大棚CO₂浓度实时监测，确保光合效率与环境调控精准。
如果在百度智慧农场中需要掌握大棚内二氧化碳浓度的实时状态，则可能是由于作物光合作用效率下降或环境调控失准所致。以下是实现该监测目标的多种方法：
一、部署专用CO₂传感器终端
通过安装高精度、低功耗的二氧化碳传感器，直接获取大棚内部空气中CO₂的实时浓度值，为后续调控提供原始数据支撑。该方式具备响应快、稳定性强、可长期连续运行的特点。
1、选择符合农业场景要求的CO₂传感器，如testo 160或ZyTemp ZG09型号，确保其测量范围覆盖0–5000 ppm，精度优于±50 ppm（25℃条件下）。
2、将传感器安装于大棚中部区域，避开通风口、角落及大型风机附近，防止气流扰动或死角积聚影响读数代表性。
3、针对不同作物类型调整安装高度：叶菜类作物对应传感器距地面30–50厘米；番茄、黄瓜等藤蔓类作物则安装于植株中部高度位置。
4、启用设备自带的LCD彩色灯光报警功能，设定上下限阈值（例如下限800 ppm、上限2000 ppm），浓度异常时即时触发视觉提示。
二、集成多参数物联网感知终端
利用新一代四合一集成感知终端同步采集CO₂浓度、温度、湿度与光照度四项核心参数，避免单一传感器部署带来的布线复杂与数据割裂问题，提升系统整体协同性与运维效率。
1、选用支持LoRaWAN或NB-IoT通信协议的终端设备，确保信号在大棚钢结构环境中稳定上传至百度智慧农场云平台。
2、将终端挂装于大棚横梁中段，远离灌溉喷头直射区域与湿帘出风口，防止水雾凝结导致传感器受潮失效。
3、在百度智慧农场管理后台中配置数据刷新频率（建议设为每2分钟一次），并开启德图云或百度IoT平台的数据自动归档功能。
4、调用平台内置的CO₂趋势分析模块，查看近7日浓度波动曲线，识别夜间呼吸高峰与日间光合低谷时段规律。
三、联动AI农业系统动态校验
依托百度智慧农场搭载的AI二氧化碳农业系统，将传感器实测数据与AI算法预测值进行交叉比对，识别潜在漂移或误报，增强监测结果的可信度与鲁棒性。
1、确认AI系统已接入当前大棚的作物种类、生长阶段及当日天气预报数据，确保模型推理前提完整。
2、在系统界面中开启“CO₂浓度偏差预警”开关，当实测值与AI推演值持续偏离超过±150 ppm达10分钟以上时，自动标记该时段数据为待复核状态。
3、使用标准气体（如1000 ppm CO₂氮气混合气）对现场传感器执行现场标定，标定过程需在百度智慧农场APP中同步发起校准指令。
4、校准完成后，系统自动比对前后两组数据斜率变化，若修正后残差降至±30 ppm以内，则判定校准成功并更新设备档案。
四、启用云端远程报警与人工巡检双机制
构建“机器监测+人工响应”的闭环管理路径，确保CO₂浓度异常能在第一时间被发现、定位与处置，降低因监测盲区导致的作物胁迫风险。
1、在百度智慧农场云平台中绑定管理员手机号与企业邮箱，开启短信与邮件双通道报警功能。
2、设置分级报警策略：浓度低于600 ppm触发黄色预警（提示补碳）；高于3000 ppm触发红色预警（提示强制通风）。
3、接收报警信息后，技术人员通过手机APP远程调取对应传感器最近30分钟历史数据，并叠加查看同棚内温湿度与光照曲线以排除干扰因素。
4、安排每日两次人工巡检，在上午9:00与下午15:00定点记录传感器显示屏数值，并与平台数据比对，误差超限则立即报修。
