{"id":49868,"date":"2022-12-16T12:13:39","date_gmt":"2022-12-16T12:13:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.metos.global\/?p=49868"},"modified":"2023-06-21T08:02:37","modified_gmt":"2023-06-21T08:02:37","slug":"farm-weather-talk-002","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/metos.global\/es\/farm-weather-talk-002\/","title":{"rendered":"Farm Weather Talk #002 - Predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"
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Tenemos que hablar de las previsiones meteorol\u00f3gicas, ya que las futuras repercusiones del tiempo en el campo son tan importantes, o m\u00e1s, que las condiciones hasta la fecha.<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Farm Weather Talk #002 - Previsiones meteorol\u00f3gicas<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En la primera entrega de\u00a0El tiempo en la granja<\/strong><\/a><\/span>discutimos\u00a0el beneficio de una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica de campo o dispositivo IoT espec\u00edfico para el lugar<\/strong> y c\u00f3mo pueden reducir el \"Riesgo incontrolable\" al que se enfrentan los agricultores bas\u00e1ndose en el tiempo hasta la fecha, pero es s\u00f3lo la mitad de la soluci\u00f3n meteorol\u00f3gica. La otra parte es la previsi\u00f3n. S\u00ed, tenemos que hablar de previsiones meteorol\u00f3gicas, ya que los efectos futuros del tiempo en el campo son tan importantes, si no m\u00e1s, que las condiciones hasta la fecha.<\/p>

\"Previsiones<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A menudo se piensa que las previsiones meteorol\u00f3gicas son notoriamente err\u00f3neas; son una y otra vez fuente de muchos chistes.<\/h3>

Entonces,\u00a0\u00bfc\u00f3mo es posible disponer de previsiones precisas, espec\u00edficas para cada lugar y a nivel de campo?<\/strong>? Todo comienza con datos de las estaciones meteorol\u00f3gicas sobre el terreno<\/a><\/span> y actualizaciones r\u00e1pidas de los modelos de previsi\u00f3n. Veamos c\u00f3mo es posible.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Fotograf\u00eda\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Cr\u00e9dito de la foto: Mark Anderson<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Fuente\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Fuente: Flickr<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Previsiones meteorol\u00f3gicas sobre el terreno<\/h3>

Hoy en d\u00eda, como en muchas otras industrias, la capacidad de calcular grandes conjuntos de datos es cada vez m\u00e1s f\u00e1cil y r\u00e1pida:\u00a0computaci\u00f3n en nube y costes de CPU baratos<\/strong>. Esto permite a los meteor\u00f3logos crear previsiones horarias espec\u00edficas para cada campo que se basan en las observaciones meteorol\u00f3gicas de la estaci\u00f3n espec\u00edfica del campo para los pr\u00f3ximos d\u00edas.<\/p>

Los datos del\u00a0estaci\u00f3n de campo<\/a><\/span>\u00a0ayuda a impulsar y afinar la previsi\u00f3n:\u00a0ajuste a las condiciones reales registradas sobre el terreno<\/strong>. Adem\u00e1s, la previsi\u00f3n se vuelve inteligente para el terreno, al aprender las condiciones locales con la ayuda de la IA (Inteligencia Artificial) para elegir la previsi\u00f3n m\u00e1s adecuada para cada lugar, situaci\u00f3n, tiempo y estaci\u00f3n, en lugar de un enfoque de conjunto puro. Esto significa que elige la \"mejor\" previsi\u00f3n y no la \"media\" de todos los modelos (o variantes de ellos) para hacer una previsi\u00f3n m\u00e1s precisa y espec\u00edfica para cada lugar.<\/p>

\"Previsi\u00f3n<\/p>

\u00a0<\/h3>

meteoblue\u00ae<\/sup>-Enfoque Pessl de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica espec\u00edfica para cada campo<\/h3>

Vamos a desglosar toda esta ciencia\/tecnolog\u00eda para que quede claro por qu\u00e9 este enfoque de previsi\u00f3n es mejor que lo que est\u00e1 disponible p\u00fablicamente. Hoy en d\u00eda, la mayor\u00eda de las empresas meteorol\u00f3gicas o gobiernos ofrecen previsiones basadas en la ubicaci\u00f3n de una ciudad o pueblo que se derivan de un enfoque de cuadr\u00edcula. Algunos utilizan una cuadr\u00edcula de 15, 10, 5 o 1 km para generar la previsi\u00f3n.\u00a0reducci\u00f3n de escala hasta la ubicaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>

\u00bfQu\u00e9 tiene de \u00fanico el\u00a0meteoblue\u00ae<\/sup>-Enfoque Pessl<\/strong>\u00a0es que\u00a0combinar los datos de las estaciones sobre el terreno con las previsiones<\/strong>. En otras palabras, la estaci\u00f3n proporciona datos para ajustar la previsi\u00f3n bas\u00e1ndose en observaciones reales sobre el terreno.<\/p>

En detalle\u00a0meteoblue Multimodelo de aprendizaje (mLM)<\/strong>\u00a0es una nueva t\u00e9cnica de posprocesamiento de los resultados de varios modelos num\u00e9ricos de previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica que utiliza mediciones reales de estaciones meteorol\u00f3gicas e inteligencia artificial (IA) para elegir el m\u00e1s adecuado de entre un m\u00e1ximo de 17 modelos para cada lugar, situaci\u00f3n meteorol\u00f3gica y estaci\u00f3n, en lugar de un enfoque de conjunto. Esto significa que elige la \"mejor\" previsi\u00f3n y no la \"media\" de todos los modelos (o variantes de los mismos) para hacer una previsi\u00f3n m\u00e1s precisa y espec\u00edfica para cada lugar.<\/p>

Esencialmente, la IA mLM aprende la meteorolog\u00eda\/clima del\u00a0estaci\u00f3n espec\u00edfica<\/a><\/span>\u00a0en pocas semanas. El mLM tambi\u00e9n se actualiza varias veces al d\u00eda, lo que aporta m\u00e1s correcciones a la previsi\u00f3n espec\u00edfica del campo.<\/p>

Vale, ya hemos hablado de la mejora de la ciencia\/tecnolog\u00eda utilizada para proporcionar previsiones espec\u00edficas sobre el terreno, pero \u00bfmejora esto la precisi\u00f3n de las previsiones con respecto a lo que est\u00e1 disponible p\u00fablicamente? Bas\u00e1ndonos en la ciencia\/tecnolog\u00eda utilizada para crear la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica a partir del MLM (meteoblue Learning Multimodel), la precisi\u00f3n de la previsi\u00f3n alcanza menos de 1,3\u00b0C de error absoluto horario en las primeras 24 horas. Esto significa que m\u00e1s del 85% de la previsi\u00f3n de temperatura horaria tendr\u00e1 menos de 2\u00b0C de error. En las primeras 12 horas, el error absoluto es inferior a 0,9\u00b0C.<\/p>

Para la previsi\u00f3n de precipitaciones, se detectaron 79% de eventos con >1 mm con una tasa de falsas alarmas de s\u00f3lo 40%, alcanzando una puntuaci\u00f3n de destreza de Heidke de 0,49, superior a la de cualquier otro proveedor.<\/p>

Adem\u00e1s, el pron\u00f3stico mLM fue evaluado en comparaci\u00f3n con otros modelos de pron\u00f3stico publicados y fue calificado como el pron\u00f3stico n\u00famero 1 en cuanto a precisi\u00f3n en m\u00e1s de 300 lugares en todo el mundo, superando a todos los dem\u00e1s pron\u00f3sticos en precipitaci\u00f3n, temperatura de 11 h y, espec\u00edficamente, n\u00famero 1 en temperatura en las primeras 12 horas, empatado en el n\u00famero 1 en temperatura en las primeras 24 horas, n\u00famero 1 en punto de roc\u00edo y velocidad del viento, y l\u00edder distante n\u00famero 1 en eventos de precipitaci\u00f3n >1 mm en 24 horas.<\/p>

El enfoque mLM es tambi\u00e9n el \u00fanico validado a escala mundial con resultados disponibles p\u00fablicamente, por lo que los clientes saben lo que pueden esperar.<\/strong><\/p>

Como era de esperar, la precisi\u00f3n es considerable cuando se aplican estos m\u00e9todos, pero, como cualquier modelo, se trata de una previsi\u00f3n y las previsiones cambiar\u00e1n en un breve espacio de tiempo y espacio. Por eso es importante tener actualizaciones cada hora. Lo fundamental es que el error del modelo de previsi\u00f3n se reduce al aplicar este enfoque.<\/p>

En otros estudios, al comparar una previsi\u00f3n espec\u00edfica del campo con la previsi\u00f3n de la ciudad m\u00e1s cercana, con los valores reales registrados en la estaci\u00f3n de campo, la mejora puede oscilar entre 35 y 65% para la temperatura y la precipitaci\u00f3n en 3 d\u00edas. Una vez m\u00e1s, se trata de reducir el error en la previsi\u00f3n espec\u00edfica del campo, lo que supone una mejora con respecto a las previsiones tradicionales.<\/p>

\"Previsi\u00f3n<\/p>

\u00a0<\/h3>

\u00bfQu\u00e9 significa todo esto?<\/h3>

Significa que ahora tiene un previsi\u00f3n por campos<\/a><\/span> que se actualiza cada hora para los pr\u00f3ximos 7 d\u00edas, que es muy preciso y no se basa en la ciudad m\u00e1s cercana, sino que se construye y corrige en funci\u00f3n de su estaci\u00f3n de campo.<\/p>

\u00bfQu\u00e9 hacemos con estas previsiones espec\u00edficas?<\/h3>

En primer lugar, nos dan una idea de las condiciones de muchas operaciones sobre el terreno, mejoran el control visceral de las decisiones que se est\u00e1n tomando, como si los vientos son favorables para\u00a0pulverizaci\u00f3n<\/a><\/span>\u00a0en las pr\u00f3ximas 24, 48 o 72 horas. Las previsiones tambi\u00e9n se a\u00f1aden a las herramientas y soluciones de planificaci\u00f3n del trabajo, como las ventanas de siembra y pulverizaci\u00f3n, las condiciones de cosecha, la capacidad de labranza, la accesibilidad del campo y la nutrici\u00f3n de las plantas.<\/p>

Estas soluciones son ventanas horarias de las condiciones de cada operaci\u00f3n. Las previsiones espec\u00edficas de cada emplazamiento tambi\u00e9n pueden a\u00f1adirse al\u00a0modelos de riesgo de enfermedad<\/a><\/span>que proporciona una predicci\u00f3n de las condiciones futuras de las pr\u00f3ximas 24, 48 \u00f3 72 horas. Por supuesto, la predicci\u00f3n del rendimiento tambi\u00e9n puede basarse en una previsi\u00f3n futura, pero \u00e9sta utiliza una media a largo plazo y\/o una previsi\u00f3n ajustada estacionalmente para hacer una estimaci\u00f3n sobre el suministro potencial de agua para la predicci\u00f3n del rendimiento durante el periodo vegetativo.<\/p>

En la imagen inferior, los datos de la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica espec\u00edficos del campo se combinan con el\u00a0previsi\u00f3n por campos<\/a><\/span>\u00a0para producir una ventana de pulverizaci\u00f3n fitosanitaria espec\u00edfica para cada campo.<\/p>

\"Ventana<\/p>

En la siguiente imagen, se ilustra claramente la propuesta de valor de la previsi\u00f3n y la estaci\u00f3n espec\u00edficas para el campo, ya que ahora tiene la posibilidad de conocer las condiciones antes de ir al campo, una ventana horaria avanzada sobre las condiciones en los pr\u00f3ximos 7 d\u00edas y la salida horaria prevista para las variables meteorol\u00f3gicas importantes de r\u00e1faga de viento, precipitaci\u00f3n, humedad relativa y\u00a0delta T<\/a><\/span>.<\/p>

\"Propuesta<\/p>

Al decidir\u00a0COMPRA UNA ESTACI\u00d3N METEOROL\u00d3GICA o DISPOSITIVO IoT<\/strong><\/a><\/span>\u00a0para su granja\/campo,\u00a0incluyen siempre la hora espec\u00edfica del campo\u00a0previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/a><\/span><\/strong>. La estaci\u00f3n y la previsi\u00f3n deben considerarse como la mantequilla de cacahuete y la mermelada, van de la mano en las decisiones de gesti\u00f3n de las explotaciones.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Explorar la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/h3>

El tiempo casi en tiempo real y el tiempo hist\u00f3rico son importantes para comprender qu\u00e9 est\u00e1 afectando a los cultivos. El tiempo futuro o las previsiones son importantes para la planificaci\u00f3n y las actividades futuras. Las previsiones meteorol\u00f3gicas de alta precisi\u00f3n pueden ayudarle a organizar su jornada y reducir y optimizar sus decisiones de gesti\u00f3n.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfTienes curiosidad por ver c\u00f3mo funciona? Pru\u00e9balo.<\/h3>

METOS Estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica virtual VWS<\/a><\/span> es un socio indispensable para cualquiera que tome a diario decisiones que dependan de las condiciones meteorol\u00f3gicas. METOS VWS un mes de prueba incluye 1 colocaci\u00f3n de coordenadas, licencia de previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica (durante 1 mes) y herramientas de planificaci\u00f3n del trabajo.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ya es un METOS\u00ae<\/sup>\u00a0\u00bfusuario?<\/h3>

Active la suscripci\u00f3n a Previsi\u00f3n durante un a\u00f1o y obtenga datos meteorol\u00f3gicos casi reales e hist\u00f3ricos para comprender mejor qu\u00e9 est\u00e1 afectando a los cultivos y planificar mejor sus actividades futuras. Ahorre tiempo, dinero y recursos.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Sobre el autor:<\/em>
Guy Ash ha trabajado como agrometeor\u00f3logo y especialista cient\u00edfico en observaciones de la Tierra durante los \u00faltimos 30 a\u00f1os. En la actualidad, es el Director Global de Formaci\u00f3n y Cuentas Clave en Canad\u00e1 para Pessl Instruments, Austria. Pessl Instrument es una empresa de IoT que fabrica soluciones de hardware (registradores y sensores) y software centradas en el sector agr\u00edcola. Trabajamos en m\u00e1s de 85 pa\u00edses y tenemos m\u00e1s de 70.000 dispositivos y 700.000 sensores desplegados para una amplia gama de aplicaciones agr\u00edcolas: gesti\u00f3n de enfermedades, riego, humedad del suelo, trampas de insectos, c\u00e1maras de cultivo, estaciones meteorol\u00f3gicas, fertilidad del suelo, etc. Una de sus funciones es ofrecer formaci\u00f3n global para una extensa lista de soluciones IoT para una gran variedad de cultivos: arroz, trigo, soja, naranjas, ma\u00edz, colza, forrajes, uvas, frutas y verduras, etc.<\/p>

\"Avatar-Guy\"<\/p>

Guy Ash,<\/center>
METOS\u00ae<\/sup> Director mundial de formaci\u00f3n<\/center>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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We need to discuss weather forecasts, since the future impacts of weather on the field are as important, if not more important, as the conditions up to date. 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