Sahaya özel saha düzeyinde hava durumu tahminleri

Günümüzde, diğer birçok sektörde olduğu gibi, büyük veri kümelerini hesaplama yeteneği daha kolay ve daha hızlı hale geliyor: bulut bilişim ve ucuz CPU maliyetleri. Bu, meteorologların önümüzdeki birkaç gün için sahaya özgü istasyondan alınan hava durumu gözlemlerine dayanan saatlik sahaya özgü tahminler oluşturmasına olanak tanır.

Elde edilen veriler saha istasyonu tahmini dürtmeye ve ayarlamaya yardımcı olur: sahada kaydedilen gerçek duruma göre ayarlayın. Buna ek olarak, tahmin, saf bir topluluk yaklaşımı yerine, her konum, durum, hava durumu ve mevsim için en uygun tahmini seçmek için AI (Yapay Zeka) yardımıyla yerel koşulları öğrenerek saha için akıllı hale gelir. Bu, sahaya özgü daha doğru bir tahmin yapmak için tüm modellerin (veya varyantlarının) "ortalamasını" değil, "en iyi" tahmini seçtiği anlamına gelir.

meteoblue^®-Sahaya özgü hava tahminine Pessl yaklaşımı

Bu tahmin yaklaşımının neden halka açık olanlardan daha iyi olduğunu açıklığa kavuşturmak için tüm bu bilim/teknolojiyi inceleyelim. Günümüzde çoğu meteoroloji şirketi veya hükümet, bir ızgara yaklaşımından türetilen bir şehir veya kasaba konumuna dayalı tahminler sunmaktadır. Bazıları tahmini oluşturmak için 15, 10, 5 veya 1 km'lik bir ızgara kullanır, buna konuma göre ölçek küçültme.

Eşsiz olan nedir? meteoblue^®-Pessl yaklaşımı onlar saha seviyesindeki istasyon verilerini tahminle birleştirmek. Başka bir deyişle istasyon, gerçek yer gözlemlerine dayalı olarak tahmini yönlendirmek ve ayarlamak için veri sağlar.

Ayrıntılı olarak meteoblue Learning Multimodel (mLM) gerçek hava istasyonu ölçümlerini kullanarak çeşitli sayısal hava tahmin modellerinden elde edilen çıktıları sonradan işleyen yeni bir tekniktir ve yapay zeka (AI), bir topluluk yaklaşımı yerine her konum, durum hava durumu ve mevsim için 17 adede kadar model arasından en uygun olanı seçer. Bu, sahaya özgü daha doğru bir tahmin yapmak için tüm modellerin (veya varyantlarının) "ortalamasını" değil, "en iyi" tahmini seçtiği anlamına gelir.

Esasen, mLM yapay zekası meteorolojiyi/iklimi öğrenir sahaya özel istasyon birkaç hafta içinde. mLM ayrıca günde birkaç kez güncellenerek sahaya özgü tahminlerde daha fazla düzeltme yapılmasını sağlar.

Tamam, sahaya özel tahminler sağlamak için kullanılan gelişmiş bilim/teknolojiyi tartıştık, ancak bu, kamuya açık olanlara kıyasla tahminlerin doğruluğunu artırıyor mu? mLM'den (meteoblue Learning Multimodel) hava tahmini oluşturmak için kullanılan bilim/teknolojiye dayanarak, tahmin hassasiyeti ilk 24 saat içinde 1,3°C'den daha az saatlik mutlak hataya ulaşır. Bu, saatlik sıcaklık tahmininin 85%'den fazlasının 2°C'den daha az hatalı olacağı anlamına gelir. İlk 12 saat için mutlak hata 0,9°C'den azdır.

Yağış tahmini için, sadece 40% yanlış alarm oranı ile >1 mm'lik olayların 79%'si tespit edildi ve diğer tüm sağlayıcılardan daha yüksek olan 0.49 Heidke Beceri Puanı elde edildi.

Ayrıca, mLM tahmini diğer yayınlanmış tahmin modellerine karşı değerlendirilmiş ve yağış, 11 saatlik sıcaklık ve özellikle ilk 12 saatteki sıcaklık için 1 numara, ilk 24 saatteki sıcaklık için 1 numara, çiğlenme noktası ve rüzgar hızı için 1 numara ve 24 saat içinde 1 mm'den fazla yağış olayları için uzak lider 1 numara olmak üzere dünya çapında 300'den fazla konumda doğruluk açısından 1 numaralı tahmin olarak derecelendirilmiştir.

mLM yaklaşımı aynı zamanda kamuya açık sonuçlarla küresel olarak onaylanmış tek yaklaşımdır, bu nedenle müşteriler ne bekleyebileceklerini bilirler.

Beklendiği gibi, bu yöntemler uygulandığında önemli bir hassasiyet vardır, ancak herhangi bir model gibi bu da bir tahmindir ve tahminler kısa bir zaman aralığında ve alanda değişecektir. Bu nedenle, saatlik güncellemelerin yapılması önemlidir. Önemli olan, bu yaklaşımın uygulanmasıyla tahmin modelinin hatasının azaltılmasıdır.

Diğer çalışmalarda, sahaya özgü bir tahmin en yakın şehir/ilçe tahminiyle karşılaştırıldığında, saha istasyonunda kaydedilen gerçek değerlere göre, iyileşme 3 gün boyunca sıcaklık ve yağış için 35 ila 65% arasında değişebilir. Yine bu, sahaya özel tahmindeki hatayı azaltmaktadır ve bu da geleneksel tahminlere göre bir gelişmedir.

Tüm bunlar ne anlama geliyor?

Bu da demek oluyor ki artık bir sahaya özel tahmin Önümüzdeki 7 gün için saatlik olarak güncellenen ve son derece hassas olan bu harita, en yakın kasabaya göre değil, saha istasyonunuza göre oluşturulur ve düzeltilir.

Peki, bu sahaya özel tahminlerle ne yapacağız?

Birincisi, bize birçok saha operasyonu için koşullar hakkında fikir verirler, alınan kararlara içgüdüsel bir kontrol sağlarlar, örneğin rüzgarlar Püskürtme önümüzdeki 24, 48 veya 72 saat içinde. Tahminler ayrıca ekim ve ilaçlama pencereleri, hasat koşulları, toprak işleme kabiliyeti, tarla erişilebilirliği, bitki besleme gibi iş planlama araçlarına/çözümlerine de eklenir.

Bu çözümler, her bir operasyon için koşullara saatlik pencerelerdir. Sahaya özgü tahminler ayrıca aşağıdaki tabloya da eklenebilir hastalık risk modelleriBu da sonraki 24, 48 veya 72 saatin gelecekteki koşullarına ilişkin bir tahmin sağlar. Elbette, verim tahmini gelecekteki bir tahmine de dayanabilir, ancak bu, büyüme mevsimi boyunca verim tahmini için potansiyel su kaynağı hakkında bir tahmin yapmak için uzun vadeli bir ortalama ve/veya mevsimsel olarak düzeltilmiş bir tahmin kullanır.

Aşağıdaki görselde, sahaya özgü hava istasyonu verileri, yüksek doğruluk oranına sahip sahaya özel tahmin Tarlaya özel bitki koruma sprey penceresi üretmek için.

Bir sonraki resimde, sahaya özel tahmin ve istasyonun değer önerisi açıkça gösterilmektedir, çünkü artık sahaya gitmeden önce koşulları bilme yeteneğine, önümüzdeki 7 gün boyunca koşullar hakkında gelişmiş bir saatlik pencereye ve rüzgar hızı, yağış, bağıl nem ve diğer önemli meteorolojik değişkenler için tahmini saatlik çıktıya sahipsiniz. delta T.

Karar verirken HAVA DURUMU İSTASYONU veya IoT CİHAZI SATIN ALIN çiftliğiniz/tarlalarınız için, her zaman sahaya özgü saatlik ücreti içerir hava durumu tahmi̇ni̇. İstasyon ve tahmin, fıstık ezmesi ve jöle gibi düşünülmelidir, çiftlik yönetimi kararlarıyla el ele giderler.