{"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\/fr\/farm-weather-talk-002\/","title":{"rendered":"Farm Weather Talk #002 - Pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques"},"content":{"rendered":"
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Nous devons discuter des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, car les impacts futurs du temps sur le terrain sont aussi importants, sinon plus, que les conditions actuelles. La m\u00e9t\u00e9o agricole...<\/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 - Pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/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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Dans le premier volet de\u00a0Discussion sur la m\u00e9t\u00e9o agricole<\/strong><\/a><\/span>, nous avons discut\u00e9\u00a0l'avantage d'une station m\u00e9t\u00e9orologique de terrain ou d'un dispositif IdO sp\u00e9cifique \u00e0 un site.<\/strong> et comment ils peuvent r\u00e9duire les \"risques incontr\u00f4lables\" auxquels les agriculteurs sont confront\u00e9s sur la base des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques actuelles, mais ce n'est que la moiti\u00e9 de la solution m\u00e9t\u00e9orologique. L'autre partie est la pr\u00e9vision. Oui, nous devons discuter des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, car les impacts futurs des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques sur le terrain sont aussi importants, sinon plus, que les conditions actuelles.<\/p>

\"Pr\u00e9visions<\/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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Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont souvent consid\u00e9r\u00e9es comme notoirement erron\u00e9es ; elles sont souvent \u00e0 l'origine de nombreuses plaisanteries.<\/h3>

Ensuite,\u00a0comment est-il possible d'obtenir des pr\u00e9visions pr\u00e9cises, sp\u00e9cifiques au site et au niveau du terrain ?<\/strong>? Tout commence par les donn\u00e9es des stations m\u00e9t\u00e9orologiques sur le terrain<\/a><\/span> et des mises \u00e0 jour rapides des mod\u00e8les de pr\u00e9vision. Voyons comment cela est possible.<\/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\"Cr\u00e9dit\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Cr\u00e9dit photo : 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\"Source\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Source : Flickr 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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Pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sp\u00e9cifiques au site et au niveau du terrain<\/h3>

Aujourd'hui, comme dans beaucoup d'autres secteurs, il est de plus en plus facile et rapide de calculer de grands ensembles de donn\u00e9es :\u00a0l'informatique en nuage et les co\u00fbts d'unit\u00e9 centrale bon march\u00e9<\/strong>. Cela permet aux m\u00e9t\u00e9orologues de cr\u00e9er des pr\u00e9visions horaires sp\u00e9cifiques au terrain qui sont bas\u00e9es sur les observations m\u00e9t\u00e9orologiques de la station sp\u00e9cifique au terrain pour les jours suivants.<\/p>

Les donn\u00e9es de l'enqu\u00eate\u00a0station de terrain<\/a><\/span>\u00a0permet d'affiner et d'ajuster les pr\u00e9visions :\u00a0ajuster en fonction des conditions r\u00e9elles constat\u00e9es sur le terrain<\/strong>. En outre, la pr\u00e9vision devient intelligente pour le terrain, en apprenant les conditions locales avec l'aide de l'IA (Intelligence Artificielle) pour choisir la pr\u00e9vision la plus appropri\u00e9e pour chaque lieu, situation, temps et saison, plut\u00f4t qu'une approche d'ensemble pure. Cela signifie qu'il s'agit de la \"meilleure\" pr\u00e9vision et non de la \"moyenne\" de tous les mod\u00e8les (ou de leurs variantes), afin d'obtenir une pr\u00e9vision plus pr\u00e9cise et sp\u00e9cifique \u00e0 chaque site.<\/p>

\"Pr\u00e9visions<\/p>

\u00a0<\/h3>

m\u00e9t\u00e9oblue\u00ae<\/sup>-Approche de Bessl pour les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sp\u00e9cifiques au terrain<\/h3>

D\u00e9cortiquons toute cette science\/technologie pour que l'on comprenne bien pourquoi cette approche de la pr\u00e9vision est meilleure que ce qui est disponible publiquement. Aujourd'hui, la plupart des soci\u00e9t\u00e9s m\u00e9t\u00e9orologiques ou des gouvernements proposent des pr\u00e9visions bas\u00e9es sur la localisation d'une ville ou d'un village et d\u00e9riv\u00e9es d'une grille. Certains utilisent une grille de 15, 10, 5 ou 1 km pour g\u00e9n\u00e9rer les pr\u00e9visions.\u00a0la r\u00e9duction d'\u00e9chelle jusqu'\u00e0 l'emplacement<\/strong>.<\/p>

Qu'est-ce qui fait la sp\u00e9cificit\u00e9 de la\u00a0m\u00e9t\u00e9oblue\u00ae<\/sup>-Approche de Bessl<\/strong>\u00a0est qu'ils\u00a0combiner les donn\u00e9es des stations de terrain avec les pr\u00e9visions<\/strong>. En d'autres termes, la station fournit des donn\u00e9es qui permettent de modifier et d'ajuster les pr\u00e9visions en fonction des observations r\u00e9elles au sol.<\/p>

En d\u00e9tail, le\u00a0meteoblue Learning Multimodel (mLM)<\/strong>\u00a0est une nouvelle technique de post-traitement des r\u00e9sultats de divers mod\u00e8les num\u00e9riques de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique utilisant les mesures r\u00e9elles des stations m\u00e9t\u00e9orologiques et l'intelligence artificielle (IA) pour choisir le mod\u00e8le le plus appropri\u00e9 parmi 17 mod\u00e8les pour chaque lieu, situation m\u00e9t\u00e9orologique et saison, plut\u00f4t qu'une approche d'ensemble. Cela signifie qu'il s'agit de la \"meilleure\" pr\u00e9vision et non de la \"moyenne\" de tous les mod\u00e8les (ou de leurs variantes), afin d'obtenir des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises pour chaque site.<\/p>

Essentiellement, l'IA mLM apprend la m\u00e9t\u00e9orologie et le climat de la r\u00e9gion.\u00a0station sp\u00e9cifique au domaine<\/a><\/span>\u00a0en l'espace de quelques semaines. Le mLM est \u00e9galement mis \u00e0 jour plusieurs fois par jour, ce qui permet d'apporter des corrections suppl\u00e9mentaires aux pr\u00e9visions sp\u00e9cifiques au terrain.<\/p>

Nous avons discut\u00e9 de l'am\u00e9lioration de la science\/technologie utilis\u00e9e pour fournir des pr\u00e9visions sp\u00e9cifiques au terrain, mais est-ce que cela am\u00e9liore la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions par rapport \u00e0 ce qui est accessible au public ? Sur la base de la science\/technologie utilis\u00e9e pour cr\u00e9er les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 partir du mLM (Meteoblue Learning Multimodel), la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions atteint moins de 1,3\u00b0C d'erreur horaire absolue dans les premi\u00e8res 24 heures. Cela signifie que plus de 85% des pr\u00e9visions horaires de temp\u00e9rature seront inf\u00e9rieures \u00e0 2\u00b0C d'erreur. Pour les 12 premi\u00e8res heures, l'erreur absolue est inf\u00e9rieure \u00e0 0,9\u00b0C.<\/p>

Pour les pr\u00e9visions de pr\u00e9cipitations, 79% d'\u00e9v\u00e9nements avec >1 mm ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9s avec un taux de fausse alarme de seulement 40%, atteignant un score de comp\u00e9tence de Heidke de 0,49, plus \u00e9lev\u00e9 que celui de tout autre fournisseur.<\/p>

En outre, la pr\u00e9vision mLM a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e par rapport \u00e0 d'autres mod\u00e8les de pr\u00e9vision publi\u00e9s et a \u00e9t\u00e9 class\u00e9e comme la pr\u00e9vision num\u00e9ro 1 en termes de pr\u00e9cision sur plus de 300 sites dans le monde, battant toutes les autres pr\u00e9visions pour les pr\u00e9cipitations, la temp\u00e9rature sur 11 heures, et plus particuli\u00e8rement, num\u00e9ro 1 pour la temp\u00e9rature dans les 12 premi\u00e8res heures, ex aequo pour la temp\u00e9rature dans les 24 premi\u00e8res heures, num\u00e9ro 1 pour le point de ros\u00e9e et la vitesse du vent, et leader lointain num\u00e9ro 1 pour les pr\u00e9cipitations >1 mm dans les 24 heures.<\/p>

L'approche mLM est \u00e9galement la seule approche valid\u00e9e au niveau mondial avec des r\u00e9sultats accessibles au public, de sorte que les clients savent \u00e0 quoi ils peuvent s'attendre.<\/strong><\/p>

Comme pr\u00e9vu, l'application de ces m\u00e9thodes permet d'obtenir une grande pr\u00e9cision, mais comme tout mod\u00e8le, il s'agit d'une pr\u00e9vision et les pr\u00e9visions changent sur une courte p\u00e9riode et dans un espace restreint. Il est donc important d'avoir des mises \u00e0 jour toutes les heures. Ce qui est essentiel, c'est que l'erreur du mod\u00e8le de pr\u00e9vision est r\u00e9duite par l'application de cette approche.<\/p>

Dans d'autres \u00e9tudes, lorsque l'on compare une pr\u00e9vision sp\u00e9cifique au champ \u00e0 la pr\u00e9vision de la ville la plus proche, aux valeurs r\u00e9elles enregistr\u00e9es dans la station de terrain, l'am\u00e9lioration peut aller de 35 \u00e0 65% pour la temp\u00e9rature et les pr\u00e9cipitations sur 3 jours. L\u00e0 encore, il s'agit d'une r\u00e9duction de l'erreur dans les pr\u00e9visions sp\u00e9cifiques au champ, ce qui constitue une am\u00e9lioration par rapport aux pr\u00e9visions traditionnelles.<\/p>

\"Pr\u00e9visions<\/p>

\u00a0<\/h3>

Qu'est-ce que cela signifie ?<\/h3>

Cela signifie que vous disposez maintenant d'un pr\u00e9vision sp\u00e9cifique au domaine<\/a><\/span> qui est mis \u00e0 jour toutes les heures pour les 7 jours suivants, ce qui est tr\u00e8s pr\u00e9cis et n'est pas bas\u00e9 sur la ville la plus proche, mais construit et corrig\u00e9 sur la base de votre station de terrain.<\/p>

Alors, que faisons-nous de ces pr\u00e9visions sp\u00e9cifiques au domaine ?<\/h3>

Tout d'abord, ils nous donnent un aper\u00e7u des conditions de nombreuses op\u00e9rations sur le terrain, une v\u00e9rification des d\u00e9cisions qui sont prises, comme par exemple si les vents sont favorables \u00e0 l'utilisation de l'h\u00e9licopt\u00e8re.\u00a0pulv\u00e9risation<\/a><\/span>\u00a0au cours des prochaines 24, 48 ou 72 heures. Les pr\u00e9visions sont \u00e9galement int\u00e9gr\u00e9es dans les outils\/solutions de planification du travail tels que les fen\u00eatres de semis et de pulv\u00e9risation, les conditions de r\u00e9colte, la capacit\u00e9 de travail du sol, l'accessibilit\u00e9 des champs, la nutrition des plantes.<\/p>

Ces solutions sont des fen\u00eatres horaires dans les conditions de chaque op\u00e9ration. Les pr\u00e9visions sp\u00e9cifiques au site peuvent \u00e9galement \u00eatre ajout\u00e9es \u00e0 la base de donn\u00e9es de l\u00a0mod\u00e8les de risque de maladie<\/a><\/span>qui fournit ensuite une pr\u00e9vision des conditions futures pour les 24, 48 ou 72 heures \u00e0 venir. Bien entendu, la pr\u00e9vision du rendement peut \u00e9galement \u00eatre bas\u00e9e sur une pr\u00e9vision future, mais celle-ci utilise une moyenne \u00e0 long terme et\/ou une pr\u00e9vision corrig\u00e9e des variations saisonni\u00e8res pour faire une estimation de l'approvisionnement potentiel en eau pour la pr\u00e9vision du rendement au cours de la saison de croissance.<\/p>

Dans l'image ci-dessous, les donn\u00e9es des stations m\u00e9t\u00e9orologiques sp\u00e9cifiques au terrain sont combin\u00e9es avec les donn\u00e9es tr\u00e8s pr\u00e9cises de la\u00a0pr\u00e9vision sp\u00e9cifique au domaine<\/a><\/span>\u00a0pour produire une fen\u00eatre de pulv\u00e9risation phytosanitaire sp\u00e9cifique au champ.<\/p>

\"Fen\u00eatre<\/p>

Dans l'image suivante, la proposition de valeur des pr\u00e9visions et de la station sp\u00e9cifiques au terrain est clairement illustr\u00e9e puisque vous avez maintenant la possibilit\u00e9 de conna\u00eetre les conditions avant d'aller sur le terrain, une fen\u00eatre horaire avanc\u00e9e sur les conditions des 7 prochains jours et des pr\u00e9visions horaires pour des variables m\u00e9t\u00e9orologiques importantes telles que les rafales de vent, les pr\u00e9cipitations, l'humidit\u00e9 relative et la temp\u00e9rature de l'air.\u00a0delta T<\/a><\/span>.<\/p>

\"Proposition<\/p>

Lorsqu'il s'agit de d\u00e9cider de\u00a0Acheter une station m\u00e9t\u00e9o ou un dispositif IoT<\/strong><\/a><\/span>\u00a0pour votre ferme ou vos champs,\u00a0comprennent toujours l'heure sp\u00e9cifique au domaine\u00a0pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/a><\/span><\/strong>. La station et les pr\u00e9visions doivent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es comme le beurre de cacahu\u00e8te et la gel\u00e9e, elles vont de pair avec les d\u00e9cisions de gestion agricole.<\/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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Explorer les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h3>

Les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques historiques et en temps quasi r\u00e9el sont importantes pour comprendre l'impact sur les cultures. Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques futures sont importantes pour la planification et les activit\u00e9s futures. Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques de haute pr\u00e9cision peuvent vous aider \u00e0 organiser votre journ\u00e9e et \u00e0 r\u00e9duire et optimiser vos d\u00e9cisions de gestion.<\/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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Curieux de le voir fonctionner ? Essayez-le.<\/h3>

METOS VWS station m\u00e9t\u00e9orologique virtuelle<\/a><\/span> est un partenaire indispensable pour tous ceux qui prennent quotidiennement des d\u00e9cisions en fonction des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques. La version d'essai d'un mois de METOS VWS comprend 1 placement de coordonn\u00e9es, une licence de pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques (pour 1 mois) et des outils de planification du travail.<\/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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A propos de l'auteur :<\/em>
Guy Ash a travaill\u00e9 comme agrom\u00e9t\u00e9orologue et sp\u00e9cialiste des sciences de l'observation de la terre au cours des 30 derni\u00e8res ann\u00e9es. Actuellement, il est le responsable mondial de la formation et des comptes cl\u00e9s au Canada pour Pessl Instruments, en Autriche. Pessl Instrument est une entreprise IoT qui fabrique des solutions mat\u00e9rielles (enregistreurs et capteurs) et logicielles ax\u00e9es sur le secteur agricole. Nous travaillons dans plus de 85 pays et avons plus de 70 000 appareils et 700 000 capteurs d\u00e9ploy\u00e9s pour un large \u00e9ventail d'applications agricoles : gestion des maladies, irrigation, humidit\u00e9 du sol, pi\u00e8ges \u00e0 insectes, cam\u00e9ras de cultures, stations m\u00e9t\u00e9orologiques, fertilit\u00e9 des sols, etc. L'un de ses r\u00f4les est de fournir une formation mondiale pour une liste \u00e9tendue de solutions IoT pour une grande vari\u00e9t\u00e9 de cultures - riz, bl\u00e9, soja, oranges, ma\u00efs, canola, fourrages, raisins, fruits et l\u00e9gumes, etc.<\/p>

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

Guy Ash,<\/center>
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