{"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\/it\/farm-weather-talk-002\/","title":{"rendered":"Farm Weather Talk #002 - Previsioni del tempo"},"content":{"rendered":"
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\u00c8 necessario discutere delle previsioni meteorologiche, poich\u00e9 gli impatti futuri del tempo sul campo sono altrettanto importanti, se non di pi\u00f9, delle condizioni attuali.<\/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 - Previsioni del tempo<\/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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Nella prima puntata di\u00a0Parlare del tempo in fattoria<\/strong><\/a><\/span>, abbiamo discusso\u00a0il vantaggio di una stazione meteorologica da campo o di un dispositivo IoT specifico per il sito<\/strong> e come possono ridurre il \"rischio incontrollabile\" che gli agricoltori devono affrontare in base alle condizioni meteorologiche fino ad oggi, ma \u00e8 solo met\u00e0 della soluzione meteorologica. L'altra parte sono le previsioni. S\u00ec, dobbiamo discutere delle previsioni meteorologiche, poich\u00e9 gli impatti futuri del tempo sul campo sono altrettanto importanti, se non di pi\u00f9, delle condizioni attuali.<\/p>

\"Previsioni<\/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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Le previsioni del tempo sono spesso ritenute notoriamente sbagliate e sono pi\u00f9 volte fonte di molte barzellette.<\/h3>

Allora,\u00a0come \u00e8 possibile avere previsioni accurate, specifiche per il sito e a livello di campo<\/strong>? Tutto inizia con dati della stazione meteorologica a livello di campo<\/a><\/span> e aggiornamenti rapidi dei modelli di previsione. Vediamo come questo \u00e8 possibile.<\/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\"Crediti\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Credito fotografico: 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\"Fonte\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Fonte: 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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Previsioni meteorologiche a livello di campo specifiche per il sito<\/h3>

Oggi, come in molti altri settori, la capacit\u00e0 di calcolare grandi insiemi di dati sta diventando sempre pi\u00f9 facile e veloce:\u00a0cloud computing e costi di CPU contenuti<\/strong>. Ci\u00f2 consente ai meteorologi di creare previsioni orarie specifiche per il campo, basate sulle osservazioni meteorologiche della stazione specifica per i giorni successivi.<\/p>

I dati del\u00a0stazione di campo<\/a><\/span>\u00a0contribuisce a stimolare e mettere a punto le previsioni:\u00a0adeguarsi alle condizioni effettive registrate a terra<\/strong>. Inoltre, la previsione diventa intelligente per il campo, imparando le condizioni locali con l'aiuto dell'AI (Intelligenza Artificiale) per scegliere la previsione pi\u00f9 adatta per ogni luogo, situazione, tempo e stagione, piuttosto che un puro approccio d'insieme. Ci\u00f2 significa che sceglie la previsione \"migliore\" e non la \"media\" di tutti i modelli (o varianti di modelli) per realizzare una previsione pi\u00f9 accurata e specifica per il sito.<\/p>

\"Previsione<\/p>

\u00a0<\/h3>

meteoblu\u00ae<\/sup>-Approccio Pessl alle previsioni meteorologiche specifiche del campo<\/h3>

Analizziamo tutta la scienza\/tecnologia in modo che sia chiaro perch\u00e9 questo approccio previsionale \u00e8 migliore di quello disponibile pubblicamente. Oggi, la maggior parte delle societ\u00e0 meteorologiche o dei governi offre previsioni basate sulla posizione di una citt\u00e0 o di un paese e derivate da un approccio a griglia. Alcune utilizzano una griglia di 15, 10, 5 o 1 km per generare le previsioni, che si chiamano\u00a0downscaling alla posizione<\/strong>.<\/p>

Cosa c'\u00e8 di unico nel\u00a0meteoblu\u00ae<\/sup>-Approccio Pessl<\/strong>\u00a0\u00e8 che essi\u00a0combinare i dati delle stazioni a livello di campo con le previsioni<\/strong>. In altre parole, la stazione fornisce i dati per modificare e sintonizzare le previsioni sulla base delle osservazioni effettive al suolo.<\/p>

In dettaglio, il\u00a0meteoblue Apprendimento multimodello (LMM)<\/strong>\u00a0\u00e8 una nuova tecnica di post-elaborazione dei risultati di vari modelli numerici di previsione meteorologica utilizzando le misurazioni effettive delle stazioni meteorologiche e l'intelligenza artificiale (AI) per scegliere il pi\u00f9 adatto tra un massimo di 17 modelli per ogni localit\u00e0, situazione meteorologica e stagione, piuttosto che un approccio d'insieme. Ci\u00f2 significa che sceglie la previsione \"migliore\" e non la \"media\" di tutti i modelli (o varianti di essi) per ottenere una previsione pi\u00f9 accurata e specifica del luogo.<\/p>

In sostanza, l'IA mLM apprende la meteorologia\/il clima del luogo in cui si trova.\u00a0stazione specifica per il campo<\/a><\/span>\u00a0entro poche settimane. L'MLM si aggiorna anche pi\u00f9 volte al giorno, apportando ulteriori correzioni alle previsioni specifiche del campo.<\/p>

Ok, abbiamo parlato del miglioramento della scienza\/tecnologia utilizzata per fornire previsioni specifiche sul campo, ma questo migliora l'accuratezza delle previsioni rispetto a quelle disponibili pubblicamente? In base alla scienza\/tecnologia utilizzata per creare le previsioni meteorologiche dal mLM (meteoblue Learning Multimodel), la precisione delle previsioni raggiunge un errore assoluto orario inferiore a 1,3\u00b0C entro le prime 24 ore. Ci\u00f2 significa che pi\u00f9 di 85% delle previsioni di temperatura oraria saranno sbagliate di meno di 2\u00b0C. Per le prime 12 ore, l'errore assoluto \u00e8 inferiore a 0,9\u00b0C.<\/p>

Per la previsione delle precipitazioni, sono stati rilevati 79% di eventi con >1 mm con un tasso di falsi allarmi di soli 40%, ottenendo un Heidke Skill Score di 0,49, superiore a quello di qualsiasi altro provider.<\/p>

Inoltre, la previsione del mlm \u00e8 stata valutata rispetto ad altri modelli di previsione pubblicati ed \u00e8 stata classificata come la previsione numero 1 per accuratezza in pi\u00f9 di 300 localit\u00e0 in tutto il mondo, battendo tutte le altre previsioni per quanto riguarda le precipitazioni, la temperatura a 11 ore e, in particolare, la numero 1 per la temperatura nelle prime 12 ore, a pari merito con la numero 1 per la temperatura nelle prime 24 ore, la numero 1 per il punto di rugiada e la velocit\u00e0 del vento e la distante numero 1 per gli eventi di precipitazione >1 mm nelle 24 ore.<\/p>

L'approccio mLM \u00e8 anche l'unico approccio convalidato a livello globale con risultati disponibili pubblicamente, in modo che i clienti sappiano cosa possono aspettarsi.<\/strong><\/p>

Come previsto, l'applicazione di questi metodi offre una precisione significativa, ma come ogni modello si tratta di una previsione e le previsioni cambiano in un breve arco di tempo e di spazio. Pertanto, \u00e8 importante avere aggiornamenti ogni ora. L'aspetto fondamentale \u00e8 che l'errore del modello di previsione si riduce applicando questo approccio.<\/p>

In altri studi, confrontando una previsione specifica per il campo con la previsione della citt\u00e0 pi\u00f9 vicina e con i valori effettivi registrati nella stazione di campo, il miglioramento pu\u00f2 variare da 35 a 65% per la temperatura e le precipitazioni su 3 giorni. Anche in questo caso, si tratta di una riduzione dell'errore nella previsione specifica del campo, che rappresenta un miglioramento rispetto alle previsioni tradizionali.<\/p>

\"Previsioni<\/p>

\u00a0<\/h3>

Cosa significa tutto questo?<\/h3>

Significa che ora avete un previsione specifica del campo<\/a><\/span> che viene aggiornato ogni ora per i 7 giorni successivi, \u00e8 estremamente preciso e non si basa sulla citt\u00e0 pi\u00f9 vicina, ma \u00e8 costruito e corretto in base alla vostra stazione di campo.<\/p>

Quindi, cosa fare con queste previsioni specifiche per il settore?<\/h3>

In primo luogo, ci danno un'idea delle condizioni per molte operazioni sul campo, un controllo di fondo per le decisioni che vengono prese, come ad esempio se i venti sono favorevoli per\u00a0spruzzatura<\/a><\/span>\u00a0nelle successive 24, 48 o 72 ore. Le previsioni vengono anche aggiunte agli strumenti\/soluzioni di pianificazione del lavoro, come le finestre di semina e irrorazione, le condizioni del raccolto, la capacit\u00e0 di lavorazione del terreno, l'accessibilit\u00e0 del campo e la nutrizione delle piante.<\/p>

Queste soluzioni sono finestre orarie sulle condizioni di ogni operazione. Le previsioni specifiche per il sito possono anche essere aggiunte al\u00a0modelli di rischio di malattia<\/a><\/span>che fornisce una previsione delle condizioni future delle successive 24, 48 o 72 ore. Naturalmente, la previsione della resa pu\u00f2 anche basarsi su una previsione futura, ma in questo caso si utilizza una media a lungo termine e\/o una previsione destagionalizzata per fare una stima della disponibilit\u00e0 idrica potenziale per la previsione della resa durante la stagione di crescita.<\/p>

Nell'immagine qui sotto, i dati della stazione meteorologica specifica del campo sono combinati con l'elevata precisione del\u00a0previsione specifica del campo<\/a><\/span>\u00a0per produrre una finestra di irrorazione fitosanitaria specifica per il campo.<\/p>

\"Finestra<\/p>

Nell'immagine successiva, la proposta di valore della stazione e delle previsioni specifiche per il campo \u00e8 chiaramente illustrata, in quanto ora si ha la possibilit\u00e0 di conoscere le condizioni prima di andare sul campo, una finestra oraria avanzata sulle condizioni nei 7 giorni successivi e una previsione oraria per importanti variabili meteorologiche come raffiche di vento, precipitazioni, umidit\u00e0 relativa e\u00a0delta T<\/a><\/span>.<\/p>

\"Proposta<\/p>

Quando si decide di\u00a0ACQUISTARE UNA STAZIONE METEO o UN DISPOSITIVO IoT<\/strong><\/a><\/span>\u00a0per la vostra fattoria\/campo,\u00a0includono sempre l'ora specifica del campo\u00a0previsioni del tempo<\/a><\/span><\/strong>. La stazione e le previsioni dovrebbero essere considerate come il burro di arachidi e la gelatina, e vanno di pari passo con le decisioni di gestione dell'azienda agricola.<\/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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Esplora le previsioni del tempo<\/h3>

Le condizioni meteorologiche in tempo reale e quelle storiche sono importanti per comprendere l'impatto sulle colture. Le previsioni meteorologiche future sono importanti per la pianificazione e le attivit\u00e0 future. Le previsioni meteorologiche ad alta precisione possono aiutare a organizzare la giornata e a ridurre e ottimizzare le decisioni di gestione.<\/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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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tCLICCA PER ESPLORARE<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\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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Siete curiosi di vedere come funziona? Provatelo.<\/h3>

METOS Stazione meteo virtuale VWS<\/a><\/span> \u00e8 un partner indispensabile per chiunque prenda quotidianamente decisioni che dipendono dalle condizioni meteorologiche. METOS VWS in prova per un mese include 1 posizionamento di coordinate, licenza per le previsioni meteo (per 1 mese) e strumenti di pianificazione del lavoro.<\/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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Gi\u00e0 un METOS\u00ae<\/sup>\u00a0utente?<\/h3>

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Informazioni sull'autore:<\/em>
Guy Ash ha lavorato negli ultimi 30 anni come agrometeorologo e specialista in osservazioni della terra. Attualmente \u00e8 responsabile della formazione globale e dei Key Accounts in Canada per Pessl Instruments, Austria. Pessl Instrument \u00e8 un'azienda IoT che produce hardware (logger e sensori) e soluzioni software incentrate sul settore agricolo. Lavoriamo in oltre 85 Paesi e abbiamo pi\u00f9 di 70.000 dispositivi e 700.000 sensori distribuiti per un'ampia gamma di applicazioni agricole: gestione delle malattie, irrigazione, umidit\u00e0 del suolo, trappole per insetti, telecamere per le colture, stazioni meteorologiche, fertilit\u00e0 del suolo, ecc. Uno dei suoi ruoli \u00e8 quello di fornire una formazione globale per un ampio elenco di soluzioni IoT per una vasta gamma di colture: riso, grano, soia, arance, mais, colza, foraggi, uva, frutta e verdura, ecc.<\/p>

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

Guy Ash,<\/center>
METOS\u00ae<\/sup> Responsabile della formazione globale<\/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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