淳化县果业服务中心2023年淳化果园绿色高产高效行动项目（示范推广绿色防控技术）政府采购合同公告-采购与招标网(www.chinabidding.cn)

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祝商祺！

一、合同编号：FHGJ-ZB（略）-（略）

二、合同名称：（略）年淳化果园绿色高产高效行动项目（示范推广绿色防控技术）

三、项目编号：FHGJ-ZB（略）-（略）

四、项目名称：（略）年淳化果园绿色高产高效行动项目（示范推广绿色防控技术）

五、合同主体

采购人(甲方)（略）

地址：（略）p>供（略）

地址：（略）1（略）室

联系方式：（略）

六、合同主要信息

主要标的：

序号	名称	数量(单位)	单价(（略）)	总价(（略）)	规格型号/服务要求
1	太阳能驱鸟杀虫灯、病虫（略）	1(项)	￥1,（略）,（略）.（略）	￥1,（略）,（略）.（略）	太阳能驱鸟杀虫灯技术参数（1）主杆：镀锌主杆总高度≥3.5米。锂电池不低于（略）V/（略）AH锂电池。电池板不低于（略）V/（略）W多晶硅锂电池板。（2（略）：具备雨控、温控、防倾倒保护装置及自动转换工作模式的开关装置，具有驱鸟杀虫模式和杀虫模式的手动切换三挡机箱.超声波为宽频段变频（6kHz～（略）kHz与（略）kHz～（略）kHz）超声波、次声波发声装置，主装置四面具（略）个无障碍式超声波发声器。（3）电子爆响装置：爆响装置具有绝缘防护罩，工作电容器耐压值不低于（略）V,体积不小于（略）mm*（略）mm.，（略）板高度集成一体化设的脉冲式高压模块、升（略）流器模块、主机关闭后具有自动放电功能。（4）杀虫灯：符合GB/T（略）.2-（略）植物保护机械杀虫灯国家标准。E（略）螺口，杀虫灯具有全天候和夜间杀虫模式切换开关；具有性诱和味诱存（略）直径不小于2.9mm;撞击面积≥0.（略）㎡。（5）数量：（略）套病虫（略）技术参数（（略）（1套） 1.能自动拍照、（略）害虫图片，可自动清理死虫体，自动（略）析相关数据，历史数据可实时（略）免费存储、查阅、（略）。 2.虫体处理：须远红外虫体处理，虫体处理致死率≥（略）%，虫体完（略）率≥（略）%。 3.虫情图像拍照要求：内置≥（略）像素高清工业摄像机，显示屏≥6.5寸触摸屏。 4.自动识别功能：对农业主要一、二类虫害识别准确率≥（略）%。 5.数据可接入全国“农作物重大病虫（略）”、可接入“陕西农作物重大（略）”。（二）农（略）（1套） 1.供电方式：太阳能供电，连续阴雨条件下正常工作≥（略）天; ▲2.传感器参数：土壤温度：监测指标支持4层土壤温度监测：0-（略）cm、（略）-（略）cm、（略）-（略）cm、（略）-（略）cm)：土壤水（略）：监测指标支持4层土壤水（略）监测：0-（略）cm、（略）-（略）cm、（略）-（略）cm、（略）-（略）cm)：空气温度：测量范围：-（略）℃～+（略）℃；（略）辨率：0.1℃；误差：±0.2℃；空气湿度：测量范围：0～（略）%RH；（略）辨率:0.1%；误差：±3%）；光照强度：测量范围：0～（略）lux；（略）辨率：1Lux；误差：±2%FS；超声波风向：测量范围：0～（略）°；（略）辨率：1°；误差：±3°；超声波风速：测量范围：0-（略）m/s；（略）辨率：0.1m/s；误差：±（0.5+0.（略）×风速）m/s；降雨量：测量范围：0～4mm/min；（略）辨率：0.1mm；误差：±0.4mm（≤（略）mm），±4%（>（略）mm）； 3.摄像头：摄像头≥（略）W像素，2.7英寸图像传感器， 4.数据可接入全国“农作物重大病虫（略）”、可接入“陕西农作物重大（略）”。（三）农田生境远程实时监测设备（1套） 1、像素指标：≥（略）； 2、变倍要求：≥（略）倍； 3、镜头要求：≥7寸； 4、基本功能：设备必须具备电子防抖、电子雾透、视频存储、视频回放等功能； 5、储存功能：本地储存容量≥2T，以满足历史视频数据存储使用； 6、供电方式：（略）电供电； 7、传输方式：数据传输可以通过光纤/5G/4G等途径进行传输； 8、配备要求：需配备摄像头安装立杆、支架，硬盘录相机等； 9、数据可接入全国“农作物重大病虫（略）”、可接入“陕西农作物重大（略）”。（提供证明材料）（四）（略）田间环境监测仪（1套）（略）田间环境监测仪可以同时（略）测定四层土壤水（略）、土壤温度、土壤盐（略）等环境参数，仪器带太阳能。（五）害虫自动化性诱监测设备（1台）硬件配置：ARM A7处理器，支持4（略）通，太阳能充放电，（略）V转5V开关电源。太阳能板：单晶硅，功率：≥（略）W；（略）电压（略）.（略）V，工作电压（略）.（略）V，工作电流2.（略）A。支架：太阳能主杆材料喷塑铝管，通用高2～3米。终端储存器：通过连接线与诱捕器连接，实时记录和存储诱捕器监测数据，储存时间≥（略）（略），对农业环境及虫害危害情况进行实时监测，运用数据模型与（略）析算法对历史数据进行专项（略）析，为用户对病虫害防治、异常环境调控及农事操作优化提供数据依据。