METOS® VWS

Die unverzichtbarer Partner für eine intelligente Landwirtschaft

iMETOS VWS - Kopfzeile

Virtuelle Wetterstation

Genaue Umweltdaten sind mehr als nur eine Hilfe - sie sind ein Muss. Wenn Sie die lokalen Wetterdaten nicht in Echtzeit kennen und nicht rechtzeitig darauf reagieren, beeinträchtigt dies die landwirtschaftlichen Erträge, verringert die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und senkt Ihr Einkommen. Und je genauer die Informationen über das Wetter in Ihrem Bereich sind, desto besser.

Was sind die Vorteile
der Virtuellen Wetterstation?

Fühlen Sie sich Ihrem Feld noch näher mit einer umfassenden Zusammenfassung der letzten Messungen von Lufttemperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit und berechneter Blattnässe. Mit METOS® VWS erhalten Sie alles, was Sie für einen einwandfreien Anbau benötigen:

  • A perfekter Einstieg in die Präzisionslandwirtschaft ohne Wartungskosten.
  • Optimieren Sie die Planung Ihrer Feldarbeit bequem von zu Hause aus.
  • Sehr kostengünstig, einfach zu bedienen und mit wenigen Klicks auf dem Computer oder Telefon aktiviert werden.
  • Die Nutzer erhalten Zugang zum gesamten FieldClimate Suite von Werkzeugen.
  • Nahtlose Integration in Partner-Management-Software (John Deere, FarmFacts, 365Farmnet, ...) mit Hilfe unserer API.
  • Das kann jeder Punkt auf der Erde sein - ohne Ausnahme.
  • Bietet die gleiche Bandbreite an Lösungen wie eine echte Wetterstation.
  • Berechnet alle wesentlichen Parameter für die effektivsten Ergebnisse.
  • Arbeitet als Vollständiger Service zur Entscheidungshilfe - liefert Wettervorhersagen, bietet Krankheitsmodelle und hilft bei der Arbeitsplanung.

Hauptmerkmale

  • METOS VWS ist eine Kombination aus berechneten Daten von meteoblue und ein Entscheidungshilfesystem von Pessl Instruments.
  • Berechnete Sensorvariablen gleich iMETOS IMT300 Sensoren: Windgeschwindigkeit, Sonneneinstrahlung, Bodentemperatur, Lufttemperatur, Niederschlag, relative Luftfeuchtigkeit und Blattnässe sowie berechnete Werte für ET0, Dampfdruckdefizit (VPD) und DeltaT.
  • Alle Daten und Dienste zur Entscheidungsunterstützung sind online zugänglich über FieldClimate.
METOS VWS

Virtuelle Station ist für Sie geeignet ist, wenn:

  • Sie haben ein großes Feld mit einer zentralen METOS® Station und wollen Wetterinformationen für abgelegene Teile desselben Feldes, mit minimale Kosten.
  • Sie sind von bestimmten Wetterbedingungen abhängig und Frostalarm, Krankheitsmodellierung und Daten für temperaturbasierte Entscheidungen erhalten möchten, aber nicht zu viel für eine echte Wetterstation ausgeben wollen.
  • Sie haben bereits ein METOS® Bahnhof und wünschen sich mehr Wetterinformationen, als die Station bietet, wie z. B. virtuelle Sensoren für Windgeschwindigkeit, Sonneneinstrahlung, Regenspalten, Boden- und Blattfeuchte sowie Dienste für Arbeitsplanung, Wassermanagement (ET) und Krankheitsmodelle.
  • Sie möchten sich mit der intelligenten Landwirtschaft vertraut machen die aber noch keine eigene Wetterstation anschaffen wollen (Genossenschaften, Landwirte, Bauernverbände)
  • Sie sind ein Händler für landwirtschaftliche Geräte die Ihren Kunden mit virtuellen Felddaten einen Einblick in zusätzliche Premiumdienste geben wollen.
  • Sie sind ein Bewässerungshändler der seinen Kunden eine auf Irrimet -ET basierende Bewässerungsplanung anbieten möchte.
  • Sie arbeiten für die Medien oder die Stadtverwaltung und wollen die Öffentlichkeit mit Wetterinformationen und lokalen Vorhersagen unterstützen (unter Verwendung der Pessl Instruments API für wetterbasierte lokale Dienste).
  • Sie sind ein Telekommunikationsunternehmen und möchten Ihren Kunden ein hochwertiges Wettervorhersagepaket anbieten.
  • Sie brauchen eine Wetteraufzeichnung und extreme lokale Wetterereignisse für SmartCity- und Logistikunternehmen.

Virtuelle Station vs. iMETOS IoT-Station

Virtueller Bahnhof iMETOS IoT STATION
Variablen
Gleiche Parameter wie iMETOS IMT300USW + Bodentemperatur
Basierend auf dem Sensorsatz
Präzision
Begrenzt
Hoch
Verfügbarkeit
Überall auf der Welt
Nur dort, wo die Station installiert ist
Terrain
Nicht komplexes Terrain
Jedes Terrain
Wartung
Keine Wartung
Regelmäßige Wartung der Hardware erforderlich
Eignung für wichtige Entscheidungen (Frost, Wassermanagement, Krankheitsmodellierung usw.)
Begrenzt
Hoch
  • Da es keine tatsächlichen Sensoren gibt, kann es zu Abweichungen bei den tatsächlichen Werten kommen.
  • Die Genauigkeit der Niederschläge ist je nach Mikroklima von Standort zu Standort unterschiedlich.
  • In komplexem Terrain ist der Kauf von METOS® Station, um genaue Ergebnisse zu erzielen, ist ratsam.

Datenqualität, die mit aktuelle Fallstudien

Mit aktuellen Fallstudien wird die Virtuelle Wetterstation ständig verbessert.
 
Sieben verschiedene Umweltparameter wurden in den letzten 1 Jahr an mehr als 50 verschiedenen METOS®-Stationen weltweit validiert, indem die Genauigkeit der virtuellen Daten von meteoblue mit Pessl Instruments-Sensormessungen analysiert wurde.
 
Insbesondere werden Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit und Bodentemperatur stündlich und Niederschlag und Blattnässe täglich berücksichtigt, da sich der Zeitpunkt eines Ereignisses schnell ändern kann.
 
Die Ergebnisse zeigen, dass die Lufttemperatur auf stündlicher Basis einen mittleren absoluten Fehler MAE <1,5K, die relative Luftfeuchtigkeit <10 %, die Windgeschwindigkeit <1,5 m/s und der Tagesniederschlag <2 mm aufweist.
ERGEBNISSE:
Für die statistische Analyse aller Daten wurden die folgenden Maßnahmen festgelegt.
  • MAE (mittlerer absoluter Fehler) misst die durchschnittliche Größe der Fehler in einem Datensatz, ohne deren Richtung zu berücksichtigen.
  • MBE (Mean bias error) ist ein Indikator dafür, ob das Modell die Messwerte über- oder unterprognostiziert.
  • RMSE (Root mean square error) ist eine quadratische Bewertungsregel, die die durchschnittliche Größe des Fehlers misst. Dies bedeutet, dass der RMSE am nützlichsten ist, wenn große Fehler besonders unerwünscht sind.
Vergrößern Sie ein Bild, indem Sie es anklicken.
Die 2-m-Lufttemperatur wird durch das meteoblue Learning Multi-Model (mLM) mit MAE-Werten < 1,2 K gut modelliert. Die relative Luftfeuchtigkeit zeigt an den meisten Stationen einen MAE<10% und das Modell neigt dazu, die relative Luftfeuchtigkeit zu unterschätzen. Die Modellunsicherheit bei der Windgeschwindigkeit beträgt 1,5 m s-1.
 
Die Modellgenauigkeit der täglichen Niederschlagsereignisse nimmt mit zunehmender Niederschlagsintensität ab. In der Tat liegt die MAE unter 2 mm, aber an einigen Stationen in den Tropen ist die Varianz größer. Hier sind die Niederschlagsergebnisse unvorhersehbar, da sie nur durch Gewitter verursacht werden. Die Simulationen können daher den Trend, z. B. eine trockenere oder feuchtere Woche, gut vorhersagen, aber es ist schwer, die genaue Menge und den Zeitpunkt zu bestimmen. Die Variablen Blattnässe und Bodentemperatur führen bei den meisten Stationen zu Diskrepanzen. Wie erwartet ist die Genauigkeit der Bodentemperatur schlechter als die der Lufttemperatur. Die MAE-Werte liegen zwischen 1,5-9 K.
 
Die Virtuelle Wetterstation ermöglicht bei Bedarf eine manuelle Anpassung der lokalen Niederschlagsdaten. Der Benutzer kann einen kleinen Regenmesser verwenden, um die tatsächliche Niederschlagsmenge zu messen und dann die Daten in FieldClimate. Manuell angepasste Niederschlagsdaten liefern genauere Ergebnisse für die Wasserbilanz.
METOS VWS METOS VWS Advanced
Lufttemperatur
Relative Luftfeuchtigkeit
Sonneneinstrahlung
Windgeschwindigkeit
Niederschlag
Blattnässe
Bodentemperatur

Sind Sie an dem Produkt interessiert?
Angebot anfordern

Kontaktieren Sie uns und lassen Sie sich ein unverbindliches Angebot erstellen.

    Mit der Übermittlung Ihrer E-Mail erklären Sie sich damit einverstanden, dass Pessl Instruments Ihnen Werbe-E-Mails mit Updates, Neuigkeiten, neuesten Blog-Beiträgen, Einladungen zu Veranstaltungen und anderen ähnlichen Nachrichten zusendet. Sie verstehen und erklären sich damit einverstanden, dass Pessl Instruments Ihre Daten in Übereinstimmung mit seiner Datenschutzrichtlinie verwendet. Sie können sich jederzeit abmelden.