농업 기상 네트워크

Ag weather networks

품질이 낮은 데이터는 모델링 예측을 왜곡하여 잘못된 시기에 조치를 취하거나 잘못된 관개를 할 수 있습니다. METER 기상 기기는 과학자들이 개발하고 엄격하게 테스트하며 지원하므로 원하는 장소에서 필요한 고품질의 측정을 합리적인 가격으로 얻을 수 있습니다.

교육 가이드

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날씨 데이터: 가상, 현장 또는 지역 네트워크 - 어떤 것이 중요할까요?

다양한 날씨 데이터 소스를 비교하고 이러한 데이터가 재배자가 사용하는 일반적인 환경 모델의 정확도에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.

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성장하는 학위 취득일 모델: 정확도 향상을 위한 완벽한 가이드

6개의 짧은 동영상 - GDD 예측을 정확하게 하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것을 알려드립니다.

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정확한 모델을 만들려면 몇 마일 떨어진 지역 데이터가 아닌, 내 밭이나 과수원의 온도 데이터가 필요합니다. 이것이 바로 현장의 온도를 측정할 수 있는 경제적이고 정확한 방법인 ATMOS 41을 개발한 이유입니다. 설정은 매우 간단합니다. 복잡한 유지 관리도 필요 없습니다. 계속해서 신뢰할 수 있는 신뢰성과 양질의 데이터만 있으면 됩니다.

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스프레드시트는 잊으세요. GDD 모델을 자동화할 수 있다면 어떨까요? ATMOS 41 및 ZENTRA Cloud 소프트웨어를 사용하면 가능합니다. ZENTRA Cloud 는 ZL6 와 함께 모든 데이터를 한곳에 모아 거의 실시간으로 그래프로 표시하고 일반적인 환경 모델을 자동화할 수도 있습니다.

전문성 향상

우리는 여러분이 자신이 하는 일에 능숙해지기를 바랍니다. 측정의 이면에 숨겨진 과학을 알려주는 전체 문서 라이브러리를 살펴보고 전문성을 강화할 수 있습니다.

측정 인사이트

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토양 수분: 수분 함량으로 모든 것을 알 수 없는 이유

수분 함량만 측정할 경우 식물이 실제로 겪고 있는 상황을 놓칠 수 있습니다. 콜린 캠벨 박사가 과학자들이 보다 정확한 인사이트를 얻기 위해 수분 함량과 수분 잠재력을 결합하는 방법과 그 이유에 대해 설명합니다.

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과학적 기상 관측소 성능 데이터 및 기상 센서 비교

저희는 ATMOS 41과 고품질의 연구용 비계량 센서를 비교 테스트하고 센서 간 변동성에 대한 시계열 테스트를 수행했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

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원격 기상 관측소 및 기상 기기 고품질 데이터를 위한 모범 사례

최고 품질의 날씨 데이터를 얻기 위해 기상 관측소를 설정할 때 고려해야 할 7가지 기본 단계에 대해 자세히 살펴보세요.

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A photograph of Dr. Dave Brown, former Director of AGWeatherNet

"주요 상업용 제공업체의 가상 기상 데이터를 집중적으로 분석한 결과, 기온에 대한 정확도가 많은 농업 의사 결정 지원 요구 사항에 부적합하다는 사실을 발견했습니다."

- 현장 기온 측정을 장려하는 AgWeatherNet의 전 디렉터 데이브 브라운 박사(연구 참조)

예측을 마스터하세요. 최신 제품에 대한 개요를 살펴보고 디지털 농업의 세계로 들어가 보세요.

An illustration of a cloud with a green shadow

웹 세미나

날씨 모니터링 101: 어떤 기상 관측소가 나에게 적합할까?

더그 코보스 박사가 여러분에게 적합한 시스템을 선택하는 방법과 고유한 애플리케이션에서 가격 대비 유지보수, 정확성 측면에서 최적의 지점을 찾는 방법을 살펴봅니다.

우리는 과학자입니다. 지식에 대한 탐구는 우리의 피 속에 흐르고 있습니다. 수십 년 동안 거의 모든 것을 측정하는 가장 좋은 방법을 연구해왔기 때문에 풍부한 정보에 액세스할 수 있습니다.

전문 지식 라이브러리

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데이터 수집: 비용이 많이 드는 예상치 못한 상황을 피하기 위한 8가지 모범 사례

대부분의 데이터 수집 사고는 양질의 장비와 신중한 사전 검토, 약간의 준비만 있으면 피할 수 있습니다. 결과는? 사용 가능하고 게시 가능한 데이터입니다.

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피해야 할 기상 관측소 설치 실수 7가지

더그 코보스 박사가 정확도를 높이고 시간, 노력, 향후 골칫거리를 줄일 수 있는 내부 팁과 모범 사례에 대해 설명합니다.

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토양 수분: 설치가 중요한 이유

더 스마트한 센서 설치 기술을 통해 데이터 품질을 개선하고 오류를 검색할 필요성을 줄일 수 있습니다.

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