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METOS® VWS
Il partner indispensabile per un'agricoltura intelligente
Stazione meteo virtuale
Disporre di dati ambientali accurati è più che un aiuto, è un obbligo. Non conoscere i dati meteorologici localizzati in tempo reale e non rispondere in tempo, compromette la resa delle aziende agricole, riduce la disponibilità di cibo e diminuisce il reddito. E quanto più precise sono le informazioni sulle condizioni meteorologiche del vostro campo, tanto meglio è.
Quali sono i vantaggi
della stazione meteorologica virtuale?
Sentitevi ancora più vicini al vostro campo con un riepilogo completo delle ultime misurazioni di temperatura dell'aria, precipitazioni, umidità e bagnatura fogliare calcolata. Con METOS® VWS si ottiene tutto ciò che serve per un processo di coltivazione impeccabile:
- A ingresso perfetto nell'agricoltura di precisione senza costi di manutenzione.
- Ottimizzate la pianificazione del lavoro sul campo comodamente da casa.
- Molto Economico, semplice da usare e attivati con pochi clic sul computer o sul telefono.
- Gli utenti hanno accesso all'intero FieldClimate suite di strumenti.
- Integrazione perfetta nel software di gestione dei partner (John Deere, FarmFacts, 365Farmnet, ...) con l'aiuto della nostra API.
- Può essere qualsiasi punto della Terra, senza eccezioni.
- Offre la stessa gamma di soluzioni di una vera stazione meteorologica.
- Calcola tutti i parametri essenziali per ottenere i risultati più efficaci.
- Funziona come un servizio completo di supporto alle decisioni - fornisce previsioni del tempo, offre modelli di malattie e aiuta a pianificare il lavoro.
Caratteristiche principali
- METOS VWS è una combinazione di dati calcolati da meteoblu e un sistema di supporto alle decisioni di Pessl Instruments.
- Variabili del sensore calcolate pari a iMETOS IMT300 set di sensori: velocità del vento, radiazione solare, temperatura del suolo, temperatura dell'aria, precipitazioni, umidità relativa e bagnatura delle foglie, insieme ai valori calcolati di ET0, deficit di pressione di vapore (VPD) e DeltaT.
- Tutti i dati e i servizi di supporto alle decisioni sono accessibili online tramite FieldClimate.
La stazione virtuale è è adatto a voi se:
- Avete un campo grande con una stazione centrale METOS® e desiderare informazioni meteorologiche per parti remote dello stesso campo, con costo minimo.
- Dipendete da condizioni meteorologiche specifiche e vogliono ricevere l'allarme gelo, la modellazione delle malattie e i dati per prendere decisioni basate sulla temperatura, ma non vogliono spendere troppo per una vera stazione meteorologica.
- Avete già un METOS® stazione e vogliono più informazioni meteorologiche di quelle offerte dalla stazione, come i sensori virtuali per la velocità del vento, la radiazione solare, le lacune di pioggia, l'umidità del suolo e la bagnatura delle foglie, insieme ai servizi per la pianificazione del lavoro, la gestione dell'acqua (ET) e i modelli di malattia.
- Volete conoscere l'agricoltura intelligente ma non vogliono acquistare una vera e propria stazione meteorologica (cooperative, agricoltori, gruppi di agricoltori).
- Siete un rivenditore di attrezzi agricoli che vuole dare ai suoi clienti un'idea dei servizi premium aggiuntivi con i dati del campo virtuale.
- Siete un concessionario di irrigazione che vuole offrire ai clienti una programmazione dell'irrigazione basata su Irrimet -ET.
- Lavorate per i media o per il comune e che vogliono supportare il pubblico in generale con informazioni meteo e previsioni locali (utilizzando l'API Pessl Instruments per i servizi locali basati sul meteo).
- Siete una società di telecomunicazioni e volete offrire ai vostri clienti un pacchetto di servizi di previsioni meteorologiche di qualità.
- È necessario registrare le condizioni meteorologiche e gli eventi meteorologici estremi per le SmartCity e le imprese logistiche.
Stazione virtuale vs. stazione IoT iMETOS
| Stazione virtuale | Stazione IoT iMETOS | |
|---|---|---|
|
Variabili |
Stessi parametri dell'iMETOS IMT300USW + temperatura del terreno |
In base al set di sensori |
|
Precisione |
Limitato |
Alto |
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Disponibilità |
Ovunque nel mondo |
Solo dove è installata la stazione |
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Terreno |
Terreno non complesso |
Qualsiasi terreno |
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Manutenzione |
Nessuna manutenzione |
Necessaria una regolare manutenzione dell'hardware |
|
Idoneità per decisioni di alto valore (gelo, gestione dell'acqua, modellizzazione delle malattie, ecc.) |
Limitato |
Alto |
- Poiché non ci sono sensori reali, possono verificarsi alcune discrepanze nei valori effettivi.
- L'accuratezza delle precipitazioni varia da sito a sito, a seconda del microclima.
- Nei terreni complessi, l'acquisto di METOS® È consigliabile utilizzare una stazione per ottenere risultati accurati.
Qualità dei dati forniti con casi di studio reali
Con casi di studio reali, la Stazione meteorologica virtuale è in continuo miglioramento.
Sette diversi parametri ambientali sono stati convalidati in più di 50 stazioni METOS® in tutto il mondo nel corso dell'ultimo anno, analizzando l'accuratezza dei dati virtuali provenienti da meteoblue con le letture dei sensori Pessl Instruments.
In particolare, la temperatura dell'aria, l'umidità relativa, la radiazione solare, la velocità del vento e la temperatura del suolo sono considerate su base oraria, mentre le precipitazioni e la bagnatura delle foglie su base giornaliera, poiché la tempistica di un evento può cambiare rapidamente.
I risultati mostrano che la temperatura dell'aria su base oraria ha un errore assoluto medio MAE <1,5K, l'umidità relativa <10 %, la velocità del vento <1,5 m/s e le precipitazioni giornaliere <2 mm.
RISULTATI:
Per eseguire l'analisi statistica di tutti i dati sono state definite le seguenti misure.
- Il MAE (Mean absolute error) misura l'entità media degli errori in un insieme di dati, senza considerare la loro direzione.
- L'MBE (errore medio di polarizzazione) è un indicatore che indica se il modello prevede in modo eccessivo o insufficiente i valori misurati.
- L'RMSE (Root mean square error) è una regola di punteggio quadratica che misura l'entità media dell'errore. Ciò significa che l'RMSE è più utile quando gli errori di grandi dimensioni sono particolarmente indesiderati.
Ingrandire un'immagine facendo clic su di essa.
La temperatura dell'aria a 2 m è ben modellata dal meteoblue Learning Multi-Model (mLM) con valori di MAE < 1,2 K. L'umidità relativa mostra un MAE<10% nella maggior parte delle stazioni e il modello tende a sottostimare l'UR. L'incertezza del modello sulla velocità del vento è di 1,5 m s-1 .
L'abilità del modello per gli eventi di precipitazione giornaliera diminuisce con l'aumentare dell'intensità delle precipitazioni. In effetti, il MAE risulta inferiore a 2 mm, ma in alcune stazioni situate ai tropici la varianza diventa maggiore. Qui i risultati delle precipitazioni sono imprevedibili, poiché sono causate solo dai temporali. Le simulazioni possono quindi prevedere bene la tendenza, ad esempio una settimana più secca o più umida, ma è difficile dire la quantità esatta e quando. Le variabili di bagnatura fogliare e temperatura del suolo risultano discrepanti nella maggior parte delle stazioni. Come previsto, l'accuratezza della temperatura del suolo è peggiore di quella della temperatura dell'aria. I valori MAE sono compresi tra 1,5 e 9K.
La Stazione meteorologica virtuale consente di regolare manualmente i dati pluviometrici locali, se necessario. L'utente può utilizzare un piccolo pluviometro per misurare le precipitazioni effettive e poi correggere i dati in FieldClimate. I dati pluviometrici aggiustati manualmente forniscono risultati più accurati sul bilancio idrico.
| METOS VWS | METOS VWS Avanzato | |
|---|---|---|
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Temperatura dell'aria |
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Umidità relativa |
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Radiazione solare |
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Velocità del vento |
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Precipitazioni |
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Bagnatura delle foglie |
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Temperatura del suolo |
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