Berechnete Sensoren gleichen dem iMETOS IMT300 Sensorset: Windgeschwindigkeit, Solarstrahlung, Bodentemperatur, Lufttemperatur, Niederschlagsmengen, relative Luftfeuchtigkeit und Blattnässe, sowie berechnete Werte für ET0, Sättigungsdampfdruckdefizit (VPD) und DeltaT.
Alle Daten und Entscheidungsunterstützungssysteme sind online auf der FieldClimate Plattform einsehbar.
iMETOS VWS vs. iMETOS IoT STATION
Virtuelle Wetterstation
iMETOS IOT Stationen
Variablen
Dieselben Parameter wie iMETOS IMT300 + Bodentemperatur
Hängt vom Sensorset ab
Präzision
Beschränkt
Hoch
Verfügbarkeit
Überall auf der Welt
Nur dort, wo die Station installiert ist
Terrain
Kein komplexes Terrain
Unabhängig vom Terrain
Instandhaltung
Keine Instandhaltung
Regelmäßige Instandhaltung der Hardware notwendig
Eignung für wichtige Entscheidungen (Frost, water management, disease modelling etc.)
Beschränkt
Hoch
DATENQUALITÄT UNTERSTÜTZT DURCH AKTUELLE FALLSTUDIEN
Mittels aktueller Fallstudien werden iMETOS VWS stetig verbessert.
Sieben verschiedene Umgebungsparameter wurden in den letzten drei Monaten an mehr als 25 verschiedenen iMETOS-Stationen weltweit validiert, indem die Genauigkeit der virtuellen Daten von meteoblue analysiert und mit Sensormesswerten von Pessl Instruments verglichen wurde.
Vor allem Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Solarstrahlung, Windgeschwindigkeit und Bodentemperatur werden stündlich und Niederschlag und Blattnässe täglich berücksichtigt, da sich diese Parameter schnell verändern können.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Lufttemperatur auf Stundenbasis einen mittleren absoluten Fehler MAE <1.5K, die relative Luftfeuchtigkeit <10%, die Windgeschwindigkeit <1.5 m/s und die tägliche Niederschlagsmenge <2 mm aufweisen.
ERGEBNISSE:
Folgende Messungen wurden definiert, um eine statistische Analyse aller Daten durchzuführen.
MAE (Mean absolute error) misst die durchschnittliche Größe der Fehler in einem Datensatz, ohne ihre Richtung zu berücksichtigen.
MBE (Mean bias error) ist ein Indikator dafür, ob das Modell die Messwerte über- oder unterbewertet.
RMSE (Root mean square error) ist eine quadratische Bewertungsregel, die die durchschnittliche Größe des Fehlers misst. Damit ist das RMSE vor allem dann nützlich, wenn große Fehler besonders unerwünscht sind.
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Die virtuelle Wetterstation ermöglicht bei Bedarf eine manuelle Anpassung der lokalen Niederschlagsdaten. Der Benutzer kann mit einem kleinen Regenmesser den tatsächlichen Niederschlag messen und dann die Daten in FieldClimate korrigieren. Manuell angepasste Niederschlags- und Blattnässewerte liefern genauere Ergebnisse.
Lufttemperatur
Relative Luftfeuchtigkeit
Solarstrahlung
Windgeschwindigkeit
Niederschlag
Blattnässe
Bodentemperatur
DIE iMETOS VWS IST GENAU DAS RICHTIGE FÜR SIE, WENN:
Sie ein großes Feld mit nur einer zentralen iMETOS Station haben und über Wetterinformationen über die fernen Teile des Feldes mit minimalen Kosten verfügen wollen.
Sie von bestimmten Wetterbedingungen abhängig sind und Frostmeldungen, Krankheitsmodellierungen und Temperaturdaten benötigen, jedoch noch nicht in eine echte Wetterstation investieren möchten.
Sie schon eine iMETOS Station besitzen und weitere Wetterdaten benötigen, für die Ihre Station nicht ausgerüstet ist, wie zum Beispiel virtuelle Sensoren für Windgeschwindigkeit, Solarstrahlung, regenfreie Zeiten, Boden, Bodenfeuchte und Blattnässe, sowie Unterstützung bei der Arbeitsplanung, Wassermanagement (ET) und Krankheitsmodelle.
Sie sich in Smart Farming einarbeiten möchten, jedoch noch keinen Bedarf an einer echten Wetterstation haben (Kooperativen, Landwirte, Bauernverbände).
Sie ein Landmaschinenhändler sind, der seinen Kunden einen Einblick in die zusätzlichen Premiumdienste mit virtuellen Felddaten geben möchte.
Sie ein Bewässerungshändler sind, der seinen Kunden eine Irrimet-ET Bewässerungsplanung anbieten möchte.
Sie in der Ortsgemeinde oder den Medien tätig sind und die breite Öffentlichkeit mit Wetterinformationen und lokalen Wettervorhersagen unterstützen möchten (mit Hilfe von Pessl Instruments API für wetterabhängige lokale Dienste).
Sie ein Telekom-Unternehmen sind und Ihren Kunden Premiumpakete mit Wettervorhersagediensten anbieten möchten.
Sie Wetterprotokollierung und Warnungen vor extremen lokalen Wetterereignissen für SmartCity-Initiativen und Logistikunternehmen benötigen.
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