Lokales Wetter, aber globale Prognosen

Jeder Landwirt kennt das frustrierende Gefühl, wenn das „ Wettervorhersage “ das eine anzeigt, der Blick aus dem Fenster aber etwas anderes verrät. Cordulus arbeitet daran, dieses Problem zu beheben.

Cordulus versorgt seit über fünf Jahren Tausende von Landwirten mit präzisen Wettermessungen. Es wurde schnell klar, dass die bloße Aufzeichnung der Wetterdaten für die Landwirte nicht ausreichte, wir mussten auch Vorhersagen treffen, sagt Morten Birk, Mitbegründer und CTO von Cordulus.

"Viele konkrete Maßnahmen in einem landwirtschaftlichen Betrieb hängen vom Wetter in der nahen Zukunft ab, so dass eine genaue Vorhersage der Wetterentwicklung innerhalb weniger Stunden oder Tage erforderlich ist. Und dieser Bedarf wird durch gewöhnliche Vorhersagen nicht richtig gedeckt.

Die meisten Vorhersagen modellieren die Wetterbedingungen über große Gebiete hinweg. Das bedeutet, dass lokale Wetterschwankungen oft nicht berücksichtigt werden und dass hyperlokale Schwankungen bewusst ausgeblendet werden. Unser dichtes Netz an Wetterstationen ermöglicht es uns, die „ Wettervorhersage “ mit Schwerpunkt auf hyperlokalen Schwankungen zu modellieren.

Unsere Prognosen konzentrieren sich auf präzise Vorhersagen von Oberflächenvariablen. Das bedeutet, dass wir unsere Bemühungen auf die Vorhersage der Wetterbedingungen konzentrieren, die sich tatsächlich auf die Felder der Landwirte auswirken. Cordulus verwendet eigene Deep-Learning-Technologien, die sich auf Daten stützen, die wir von unserem Netzwerk von Wetterstationen sammeln, um fortschrittliche NWP-Modelle zu verbessern und herunterzuskalieren. Das nennen wir Hardware-gestützte Vorhersage, bei der wir die globalen Modelle so kalibrieren, dass sie am besten für die spezifischen Standorte unserer Nutzer geeignet sind.

Wir validieren unsere Prognosen ständig und haben unsere Prognosen über mehrere Jahre hinweg mit bestehenden Modellen abgeglichen. Wir können feststellen, dass unsere Prognosen andere Modelle ständig übertreffen und dass wir statistisch gesehen in der Lage sind, bis zu 48 % der in anderen Prognosen gefundenen Fehler zu eliminieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass unsere Prognosen fehlerfrei sind. 

Wettervorhersagen werden nie ganz genau sein. Mit mehr Wissen über den aktuellen Zustand der Atmosphäre können wir zuverlässigere Vorhersagen erstellen - allerdings können wir die Zukunft nicht messen und müssen uns auf Schätzungen verlassen.

„Wenn es jedoch um Vorhersagen geht, gehen Genauigkeit und Lokalität Hand in Hand, und unsere Vorhersagen sind so lokal wie nur möglich. Wir modellieren das Wettervorhersage so, dass es sich an die Bedingungen am Standort des Wetterstation anpasst – Sie können Ihre Wettervorhersage sogar auf bestimmte Felder abstimmen, indem Sie Ihre Wetterstation verschieben.“ 

Jeder Landwirt weiß, wie wichtig genaue Prognosen über die gesamte Saison hinweg für zahlreiche landwirtschaftliche Tätigkeiten sind - und unser Ziel ist es, Landwirte dabei zu unterstützen, diesen Wert zu kultivieren.

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