Clase magistral: Los secretos del agua en el suelo
Seis vídeos cortos: todo lo que necesita saber sobre el contenido de agua del suelo y el potencial hídrico del suelo, y por qué debe medirlos juntos.
Modelos de días-grado de crecimiento (GDD): guía completa para una mayor precisión
Seis vídeos cortos: todo lo que necesita saber sobre cómo acertar en tus predicciones de la GDD.
Puede estar poniendo en peligro sus predicciones sin darse cuenta.
Si está utilizando modelos de GDD para saber cuándo actuar en la gestión de enfermedades y plagas y sus datos no son precisos, sus predicciones pueden fallar en un 7-10% o más, lo que repercute tanto en el rendimiento como en los beneficios.
Cómo acertar con sus estimaciones y actuar en el momento oportuno
Cuando se utilizan datos inexactos, cuanto más avanzada esté la temporada de cultivo, mayor será la diferencia entre la estimación y la realidad. Para los cultivos de temporada más larga, la diferencia podría ser bastante significativa, lo cual es un problema porque la madurez de la planta, la floración y los objetivos de GDD de plagas/enfermedades a menudo tienen ventanas estrechas. Los siguientes vídeos le muestran cómo.
Vídeo 1: POR QUÉ UTILIZAR LAS PREDICCIONES DE LA GDD
Las predicciones de los grados día de crecimiento (GDD o tiempo térmico) le ahorran horas de exploración y pueden aumentar el rendimiento, ya que son una forma científica de saber cuál es el mejor momento para tomar medidas de control de insectos y enfermedades. Vea este vídeo en el que el Dr. Colin Campbell explica el concepto básico de tiempo térmico y muestra dos formas diferentes de calcularlo.
Vídeo 2: CÓMO OBTENER PREDICCIONES DE GDD MÁS PRECISAS
Si sus mediciones de temperatura no son precisas, sus predicciones de GDD (tiempo térmico) pueden ser erróneas en un 7-10%, lo que afecta tanto al rendimiento como a los beneficios. La única forma de obtener predicciones precisas del GDD es medir la temperatura en el campo. Vea este vídeo en el que el Dr. Colin Campbell explica por qué.
Vídeo 3: POR QUÉ IMPORTA LA UBICACIÓN
Si está obteniendo datos de temperatura para predicciones de GDD en cualquier lugar que no sea la ubicación de su campo, podría estar conduciendo a rendimientos menos que óptimos y costándole dinero. Echa un vistazo a este vídeo en el que el Dr. Colin Campbell explica por qué la temperatura varía en función de la ubicación.
Vídeo 4: GDD: POR QUÉ LOS DATOS METEOROLÓGICOS REGIONALES NO SON SUFICIENTEMENTE BUENOS
Los datos de las estaciones meteorológicas de campo y los datos de las estaciones meteorológicas regionales de Internet no coinciden. En este vídeo, el Dr. Colin Campbell muestra lo que esto significa para sus predicciones de GDD.
Vídeo 5: AUTOMATIZAR SUS MODELOS PREDICTIVOS GDD
Olvídate de las hojas de cálculo. ¿Y si tus modelos de GDD pudieran automatizarse, como éste? Con el software de visualización de datos ATMOS 41 y ZENTRA Cloud pueden. Echa un vistazo a este vídeo que muestra lo fácil que es hacer un modelo GDD dentro de ZENTRA Cloud.
Vídeo 6: POR QUÉ SU ESTIMACIÓN DE GDD NO ES SUFICIENTE Y CÓMO SOLUCIONARLO
En este seminario web final de 20 minutos, el Dr. Colin Campbell entrelaza toda la información y resume lo que necesita saber para obtener modelos más precisos, de modo que pueda confiar en sus decisiones de gestión.
Estudio de caso: AgWeatherNet del Estado de Washington
La Universidad Estatal de Washington gestiona la AgWeatherNet del Estado de Washington. Las estaciones meteorológicas de nivel 1 de la AgWeather Net se concentran principalmente en las regiones agrícolas del estado de Washington, en huertos de manzanos y otros cultivos de alto valor que (junto con California) alimentan a gran parte de Estados Unidos.
Las estaciones meteorológicas de nivel 1 de AgWeatherNet disponen de un conjunto de mediciones hecho a medida para los cultivadores de esta región concreta. AgWeatherNet recibe datos de estas estaciones y genera una serie de parámetros modelizados, como modelos de enfermedades, modelos de plagas, predicción de heladas y control de heladas. Estos modelos son muy valiosos para los productores de la región, que son quienes pagan el sistema.
Lo interesante de AgWeatherNet es que, aunque parezca una red espacial densa, estas estaciones están separadas por muchos kilómetros. Así, una estación precisa de nivel 1 situada en un valle puede medir 2 ℃ distinto que las de un huerto en lo alto de la colina. Esto significa que si controlan continuamente la temperatura y la humedad en el valle y dan una predicción para una enfermedad fúngica, esa predicción será diferente de la realidad en la cima de la colina.
Para resolver este problema, la AgWeatherNet permite a los cultivadores individuales adquirir e instalar sistemas de nivel 2.
La imagen siguiente muestra una estación meteorológica ATMOS 41 all in one utilizada en la AgWeatherNet. No tiene las especificaciones de precisión de las estaciones de nivel 1, pero la falta de precisión a escala puntual es casi intrascendente comparada con la diferencia espacial en los parámetros meteorológicos a medida que uno se aleja de los emplazamientos de nivel 1. Estas estaciones de nivel 2 cubren las lagunas en las observaciones de nivel 1 y AWN puede utilizar la inteligencia artificial junto con estas observaciones para realizar observaciones hiperespaciales. Estas estaciones de nivel 2 cubren las lagunas en las observaciones de nivel 1 y AWN puede utilizar la inteligencia artificial junto con estas observaciones para realizar predicciones hiperlocales para los productores que instalan estas estaciones. Esta estrategia ha tenido éxito a la hora de ayudar a predecir la aparición de moho, brotes de plagas o heladas en la ubicación de un productor concreto. Es fácil ver cómo cada tipo de estación meteorológica desempeña un papel clave a la hora de proporcionar a las partes interesadas datos fundamentales para la toma de decisiones.
Mejores datos. Mejores predicciones. Mejor rendimiento.
La única manera de obtener predicciones precisas de GDD es medir la temperatura en su campo. Hemos creado ATMOS 41 para que pueda permitirse instalar una estación meteorológica fiable y apta para la investigación en cada campo y obtener predicciones más precisas.
La precisa y asequible estación meteorológica ATMOS 41 ha sido diseñada para su uso continuo en climas adversos, lo que significa que no hay piezas móviles que puedan fallar. La configuración es increíblemente fácil y el mantenimiento se ha simplificado al máximo porque nunca hay desgaste mecánico. No hay que engrasar ni sustituir rodamientos. Sólo fiabilidad con la que puede seguir contando.
ZL6 Registrador de datos avanzado Cloud
La estación meteorológica ATMOS 41 funciona a la perfección con ZL6 para un sencillo registro de datos plug-and-play y un almacenamiento y gestión de datos basados en cloud. Puede configurar todo un sistema de vigilancia meteorológica sin necesidad de cableado ni programación complejos.
ZENTRA Cloud software
El sitio ZL6 utiliza ZENTRA CLOUD software de visualización de datos para ofrecerle datos casi en tiempo real que le permitan tomar decisiones rápidas y realizar una gestión basada en datos. Incluso dispone de modelos GDD automatizados, para que sepas exactamente cuándo es el momento de aplicar medidas de exploración o control.
Compruebe sus datos sobre el terreno
ZENTRA Cloud le permite comprobar sus datos en un teléfono inteligente para asegurarse de que coinciden con las observaciones sobre el terreno.
Solicite una demostración en ZENTRA Cloud
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Nuestros científicos cuentan con décadas de experiencia ayudando a investigadores y cultivadores a medir el continuo suelo-planta-atmósfera.
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