Zu wissen, welchem Modell man vertrauen soll, um eine genaue Wettervorhersage zu erhalten, bereitet vielen Kopfzerbrechen. Um diese Entscheidung zu erleichtern und zu optimieren, stellt Ihnen Sencrop verschiedene Funktionen zur Verfügung, damit Sie immer die zuverlässigsten Vorhersagen für Ihre Flächen erhalten und Ihre Planung und Ihre Einsätze mit Gelassenheit organisieren können.

Wettervorhersagen für die Landwirtschaft: Wie funktioniert das?

Wettervorhersagen werden aus Modellen (oder Algorithmen) abgeleitet, die zahlreiche Parameter (Luftdruck, Windgeschwindigkeit, Temperatur usw.) berücksichtigen, um die Wetterbedingungen zu simulieren und in die nahe Zukunft zu projizieren.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von Wettervorhersagen finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Woher weiß ich, welchen Prognosen ich vertrauen kann?

Es gibt verschiedene Vorhersagemodelle, deren Zuverlässigkeit vom gemessenen Phänomen (Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit) sowie Ihrem Standort abhängt. Sencrop vereint diese Modelle in einer App und hilft Ihnen, die zuverlässigsten Prognosen für Ihre Flächen zu erstellen! Entdecken Sie die drei neuen Sencrop-Funktionen, die Sie täglich begleiten werden:

• Maßgeschneiderte Sencrop Vorhersagen: Sencrop vergleicht die von Ihrer Station gesammelten Daten mit allen Modellen, um automatisch die zuverlässigsten Vorhersagen für Ihren Standort für bis zu sieben Tage zu aggregieren. Sencrop Vorhersagen entwickeln und verbessern sich kontinuierlich, während Ihre Station Daten aufzeichnet, und liefert Ihnen stets die besten Vorhersagen. Gewinnen Sie Zuverlässigkeit und greifen Sie auf die besten Prognosen für Ihre Umgebung zu!
• Prognosenvergleich: Mit einem einzigen Diagramm können Sie alle Prognosemodelle nach Art der meteorologischen Messung (Niederschlag, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit) vergleichen. Dies vereinfacht das Lesen und Vergleichen von Prognosen.
• Klassifizierung der Modelle: Sencrop klassifiziert alle Wettervorhersagemodelle in der Reihenfolge ihrer Zuverlässigkeit für jede Art von Messung (Niederschlag, Temperatur, Wind, Luftfeuchtigkeit). Diese Auswertung erfolgt auf Basis der von Ihrer Station erfassten Daten und ist daher benutzerspezifisch.

Hier sind drei Fragen an Rémy, Produktmanager bei Sencrop, damit Sie unsere neuen Produkte näher kennenlernen können.

Hallo Rémy, welchen Ansatz verfolgten Sie bei der Entwicklung dieser Funktionen?

Wir stehen in regelmäßigem Kontakt mit den Landwirten, um ihre täglichen Herausforderungen und wetterbedingten Bedürfnisse bestmöglich zu verstehen. Dies bestimmt unsere kontinuierliche Verbesserung für die Sencrop-App. Wir haben viele Diskussionen über die Zuverlässigkeit von Wettervorhersagen und die Schwierigkeit für Landwirte geführt, zu wissen, welchen Vorhersagen sie vertrauen können. Wir suchten daher nach einer Lösung, um dieses Problem am besten zu lösen und das tägliche Leben unserer Benutzer zu verbessern.

Welche Änderungen bringen diese neuen Funktionen für die Art und Weise mit sich, wie wir Wettervorhersagen nutzen

Mit diesen neuen Funktionen stehen Ihnen zwei Möglichkeiten zur Verfügung.

Wenn Sie Zeit sparen und mit einem Klick die zuverlässigsten Prognosen für Ihre Flächen finden möchten, können Sie Sencrop Vorhersagen verwenden. Diese Funktion dient dazu, die Nutzung von Prognosen zu vereinfachen.

Wenn Sie jedoch beispielsweise konkrete Projekte in Abhängigkeit von bestimmten Wetterparametern planen müssen, können Sie Ihre Analyse von Wettervorhersagen dank unseres Vergleichs und unserer Klassifizierung von Modellen vertiefen. So können Sie beispielsweise bei Frostgefahr sofort erkennen, welche Tiefsttemperaturen die verschiedenen Prognosemodelle erwarten und so die Gefahr für Ihre Kulturen minimieren.

Wie können Sie die zuverlässigsten Prognosen für jeden Sencrop-Benutzer ermitteln?

Um die zuverlässigsten Vorhersagen für jeden Sencrop-Benutzer zu ermitteln, verlassen wir uns hauptsächlich auf die Wetterstationen in den Flächen. Sie ermöglichen es uns, Modellvorhersagen mit tatsächlichen, im Feld beobachteten Daten zu vergleichen. Indem wir analysieren, wie Vorhersagen mit Beobachtungen korrespondieren, können wir für jeden Benutzer die genauesten und zuverlässigsten Modelldaten ermitteln.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass auch unser umfangreiches Netzwerk von 35.000 angeschlossenen Wetterstationen eine wichtige Rolle spielt. Dieses Netzwerk ermöglicht es uns, Prognosen in größerem Maßstab zu unterstützen und zu verfeinern und dabei geografische Unterschiede zu berücksichtigen.

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