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Estación meteorológica virtual
Disponer de datos medioambientales precisos es algo más que una ayuda: es una obligación. No conocer los datos meteorológicos localizados en tiempo real y responder a tiempo merma el rendimiento de las explotaciones, reduce la disponibilidad de alimentos y disminuye sus ingresos. Y cuanta más información precisa tenga sobre el tiempo en su campo, mejor.
¿Cuáles son las ventajas
de la Estación Meteorológica Virtual?
Siéntase aún más cerca de su campo con un completo resumen de las últimas mediciones de temperatura del aire, precipitaciones, humedad y humedad foliar calculada. Con METOS® VWS obtendrá todo lo necesario para un proceso de cultivo impecable:
- A la entrada perfecta en la agricultura de precisión sin costes de mantenimiento.
- Optimice la planificación de su trabajo de campo desde la comodidad de su casa.
- Muy rentable, fácil de usar y se activa con unos pocos clics en el ordenador o el teléfono.
- Los usuarios tienen acceso a todo el FieldClimate conjunto de herramientas.
- Perfecta integración en el software de gestión de socios (John Deere, FarmFacts, 365Farmnet, ...) con la ayuda de nuestra API.
- Puede ser cualquier punto de la Tierra, sin excepción.
- Ofrece la misma gama de soluciones que una estación meteorológica real.
- Calcula todos los parámetros esenciales para obtener los resultados más eficaces.
- Funciona como servicio completo de apoyo a la toma de decisiones - proporciona previsiones meteorológicas, ofrece modelos de enfermedades y ayuda a planificar el trabajo.
Características principales
- METOS VWS es una combinación de datos calculados por meteoblue y un sistema de apoyo a la toma de decisiones de Pessl Instruments.
- Variables de sensor calculadas iguales a iMETOS IMT300 conjunto de sensores: velocidad del viento, radiación solar, temperatura del suelo, temperatura del aire, precipitaciones, humedad relativa y humedad de las hojas, junto con los valores calculados de ET0, déficit de vapor-presión (VPD) y DeltaT.
- Todos los datos y servicios de apoyo a la toma de decisiones son accesibles en línea a través de FieldClimate.
La estación virtual es es adecuado para ti si:
- Tiene un gran campo con una estación central METOS® y desea información meteorológica para partes remotas del mismo campo, con coste mínimo.
- Dependes de condiciones meteorológicas específicas y quieren recibir alarmas de heladas, modelos de enfermedades y datos para tomar decisiones basadas en la temperatura, pero no quieren gastarse demasiado en una estación meteorológica de verdad.
- Ya tiene un METOS® estación y quieren más información meteorológica que la que ofrece la estación, como sensores virtuales de velocidad del viento, radiación solar, huecos de lluvia, humedad del suelo y humedad de las hojas, junto con los servicios de planificación del trabajo, gestión del agua (ET) y modelos de enfermedades.
- Quiere familiarizarse con la agricultura inteligente pero no desean adquirir una estación meteorológica real en este momento (cooperativas, agricultores, agrupaciones de agricultores)
- Es usted concesionario de aperos agrícolas que quiere ofrecer a sus clientes una visión de los servicios adicionales de primera calidad con datos de campo virtuales.
- Usted es distribuidor de riego que quiere ofrecer a sus clientes Irrimet -ET basado en la programación del riego.
- Trabaja para los medios de comunicación o el ayuntamiento y desea ofrecer al público en general información meteorológica y previsiones locales (utilizando la API Pessl Instruments para servicios locales basados en la meteorología).
- Usted es una empresa de telecomunicaciones y quiere ofrecer a sus clientes servicios de previsión meteorológica de primera calidad.
- Necesitas un registro meteorológico y fenómenos meteorológicos locales extremos para SmartCity y empresas logísticas.
Estación virtual frente a estación IoT iMETOS
| Estación virtual | iMETOS ESTACIÓN IoT | |
|---|---|---|
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Variables |
Mismos parámetros que iMETOS IMT300USW + temperatura del suelo |
Basado en el conjunto de sensores |
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Precisión |
Limitado |
Alta |
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Disponibilidad |
En cualquier parte del mundo |
Sólo donde esté instalada la estación |
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Terreno |
Terreno no complejo |
Cualquier terreno |
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Mantenimiento |
Sin mantenimiento |
Es necesario un mantenimiento regular del hardware |
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Idoneidad para decisiones de gran valor (heladas, gestión del agua, modelización de enfermedades, etc.) |
Limitado |
Alta |
- Al no haber sensores reales, pueden producirse algunas discrepancias en los valores reales.
- La precisión de las precipitaciones varía de un lugar a otro, en función del microclima.
- En terrenos complejos, la compra de METOS® para obtener resultados precisos.
Calidad de los datos facilitados con estudios de casos reales
Con estudios de casos reales, la Estación Meteorológica Virtual es objeto de continuas mejoras.
Se han validado siete parámetros medioambientales diferentes en más de 50 estaciones METOS® distintas de todo el mundo durante el último período de 1 año, analizando la precisión de los datos virtuales procedentes de meteoblue con las lecturas de los sensores Pessl Instruments.
En particular, la temperatura del aire, la humedad relativa, la radiación solar, la velocidad del viento y la temperatura del suelo se tienen en cuenta cada hora, y las precipitaciones y la humedad de las hojas, cada día, ya que el momento en que se produce un fenómeno puede cambiar rápidamente.
Los resultados muestran que la temperatura del aire por hora tiene un error medio absoluto MAE <1,5K, la humedad relativa <10 %, la velocidad del viento <1,5 m/s y la precipitación diaria <2 mm.
RESULTADOS:
Se han definido las siguientes medidas para realizar análisis estadísticos de todos los datos.
- El error medio absoluto (MAE) mide la magnitud media de los errores en un conjunto de datos, sin tener en cuenta su dirección.
- MBE (Mean bias error) es un indicador de si el modelo predice en exceso o en defecto los valores medidos.
- RMSE (Root mean square error) es una regla de puntuación cuadrática que mide la magnitud media del error. Esto significa que el RMSE es más útil cuando los errores grandes son particularmente indeseables.
Amplíe una imagen haciendo clic sobre ella.
La temperatura del aire a 2 m está bien modelizada por el meteoblue Learning Multi-Model (mLM) con valores de MAE < 1,2 K. La humedad relativa muestra un MAE<10% en la mayoría de las estaciones y el modelo tiende a subestimar la HR. La incertidumbre del modelo respecto a la velocidad del viento es de 1,5 m s-1.
La habilidad del modelo para los eventos de precipitación diaria disminuye con el aumento de la intensidad de la precipitación. De hecho, el MAE resulta ser inferior a 2 mm, pero en algunas estaciones situadas en los trópicos la varianza se hace mayor. Aquí los resultados de las precipitaciones son imprevisibles, ya que sólo son causadas por tormentas eléctricas. Por tanto, las simulaciones pueden predecir bien la tendencia como, por ejemplo, una semana más seca o más húmeda, pero es difícil decir la cantidad exacta y cuándo. Las variables de humedad de las hojas y temperatura del suelo dan lugar a discrepancias en la mayoría de las estaciones. Como era de esperar, la precisión de la temperatura del suelo es peor que la de la temperatura del aire. Los valores MAE se sitúan entre 1,5-9K.
La Estación Meteorológica Virtual permite realizar ajustes manuales de los datos de lluvia locales en caso necesario. El usuario puede utilizar un pequeño pluviómetro para medir las precipitaciones reales y luego corregir los datos en FieldClimate. Los datos pluviométricos ajustados manualmente proporcionan resultados más precisos sobre el balance hídrico.
| METOS VWS | METOS VWS Avanzado | |
|---|---|---|
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Temperatura del aire |
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Humedad relativa |
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Radiación solar |
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Velocidad del viento |
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Precipitación |
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Humedad de la hoja |
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Temperatura del suelo |
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