Aula magistral: Segredos da água no solo
Seis vídeos curtos - tudo o que você precisa saber sobre o conteúdo de água do solo e o potencial de água do solo - e por que você deve medi-los juntos.
Modelos de graus-dia de crescimento (GDD) - O guia completo para maior precisão
Seis vídeos curtos - tudo o que você precisa saber sobre como acertar suas previsões de GDD.
Você pode estar comprometendo inconscientemente suas previsões
Se você estiver executando modelos de GDD para saber quando agir para o manejo de doenças e pragas e seus dados não forem precisos, suas previsões podem estar erradas em 7 a 10% ou mais, afetando o rendimento e o lucro.
Como acertar suas estimativas e agir no momento certo
Quando você usa dados imprecisos, quanto mais avançado estiver o período de cultivo, maior será a diferença entre a estimativa e a realidade. Para culturas de estação mais longa, a diferença pode ser bastante significativa, o que é um problema porque as metas de GDD de maturidade da planta, floração e pragas/doenças geralmente têm janelas apertadas. Os vídeos a seguir mostram como fazer isso.
Fale com um especialista em GDD
Vídeo 1: POR QUE VOCÊ DEVE USAR AS PREVISÕES DE GDD
As previsões de graus-dia de crescimento (GDD ou tempo térmico) poupam horas de observação e podem aumentar o rendimento, pois são uma forma científica de saber o melhor momento para medidas de controle de insetos/doenças. Confira este vídeo em que o Dr. Colin Campbell explica o conceito básico de tempo térmico e mostra duas maneiras diferentes de calculá-lo.
Vídeo 2: COMO OBTER PREVISÕES DE GDD MAIS PRECISAS
Se a medição da temperatura não for precisa, as previsões de GDD (tempo térmico) podem estar erradas em 7% a 10%, afetando o rendimento e o lucro. A única maneira de obter previsões precisas de GDD é medir a temperatura em seu campo. Assista a este vídeo, no qual o Dr. Colin Campbell explica o motivo.
Vídeo 3: POR QUE A LOCALIZAÇÃO É IMPORTANTE
Se você estiver obtendo dados de temperatura para previsões de GDD em qualquer lugar que não seja o local do seu campo, isso pode estar levando a rendimentos abaixo do ideal e custando-lhe dinheiro. Assista a este vídeo em que o Dr. Colin Campbell explica por que a temperatura é variável em diferentes locais.
Vídeo 4: GDD: POR QUE OS DADOS REGIONAIS DE CLIMA NÃO SÃO BONS O SUFICIENTE
Os dados da estação meteorológica do campo e os dados da estação meteorológica regional da Internet não concordam. Neste vídeo, o Dr. Colin Campbell mostra o que isso significa para suas previsões de GDD.
Vídeo 5: AUTOMATIZE SEUS MODELOS PREDICIONAIS DE GDD
Esqueça as planilhas. E se seus modelos de GDD pudessem ser automatizados, como este? Com o software de visualização de dados ATMOS 41 e ZENTRA Cloud , isso é possível. Assista a este vídeo que mostra como é fácil criar um modelo de GDD em um computador. ZENTRA Cloud.
Vídeo 6: POR QUE SUA ESTIMATIVA DE GDD NÃO É SUFICIENTE - E COMO CORRIGIR
Neste webinar conclusivo de 20 minutos, o Dr. Colin Campbell reúne todas as informações e resume o que você precisa saber para obter modelos mais precisos, para que possa ter confiança em suas decisões de gerenciamento.
Estudo de caso: AgWeatherNet do Estado de Washington
A Universidade Estadual de Washington administra a AgWeatherNet do Estado de Washington. As estações meteorológicas de nível 1 da AgWeather Net estão concentradas principalmente nas regiões agrícolas do Estado de Washington, em pomares de maçã e outras culturas de alto valor que (juntamente com a Califórnia) alimentam grande parte dos Estados Unidos.
As estações meteorológicas de nível 1 da AgWeatherNet têm um conjunto de medições feito sob medida para os produtores dessa região específica. A AgWeatherNet ingere dados dessas estações e gera vários parâmetros modelados, como modelos de doenças, modelos de pragas, previsão de geadas e monitoramento de geadas. Esses modelos são extremamente valiosos para os produtores da região, que de fato pagam pelo sistema.
O que é interessante sobre a AgWeatherNet é que, embora pareça uma rede espacial densa, essas estações estão a muitos quilômetros de distância. Portanto, uma estação de nível 1 precisa situada em um vale pode medir 2 ℃ de diferença em relação a uma estação em um pomar no topo da colina. Isso significa que se eles monitorarem continuamente a temperatura e a umidade no vale e fizerem uma previsão de uma doença fúngica, essa previsão será diferente da realidade no topo da colina.
Para resolver esse problema, a AgWeatherNet permite que produtores individuais comprem e instalem sistemas de nível 2.
A imagem abaixo mostra uma estação meteorológica ATMOS 41 tudo em um usada na AgWeatherNet. Ela não tem as especificações de precisão das estações de nível 1, mas a falta de precisão na escala de pontos é quase irrelevante em comparação com a diferença espacial nos parâmetros meteorológicos à medida que você se afasta dos locais de nível 1. Essas estações de nível 2 preenchem as lacunas nas observações de nível 1 e a AWN pode usar a inteligência artificial junto com essas observações para realizar previsões hiperlocais para os produtores que instalaram essas estações. Essa estratégia tem sido bem-sucedida em ajudar a prever mofo, surtos de pragas ou eventos de geada no local de um determinado produtor. É fácil ver como cada tipo de estação meteorológica desempenha um papel fundamental no fornecimento de dados críticos às partes interessadas para a tomada de decisões.
Dados melhores. Melhores previsões. Melhor rendimento.
A única maneira de obter previsões precisas de GDD é medir a temperatura em seu campo. Criamos o ATMOS 41 para que você possa se dar ao luxo de instalar uma estação meteorológica confiável e de nível de pesquisa em cada campo para obter previsões mais precisas.
A estação meteorológica ATMOS 41, precisa e econômica, foi projetada para implantação contínua em climas rigorosos, o que significa que não há peças móveis que possam falhar. A configuração é incrivelmente fácil e a manutenção foi simplificada ao máximo porque nunca há desgaste mecânico. Não há necessidade de lubrificação ou substituição de rolamentos. Apenas confiabilidade com a qual você pode continuar a contar.
ZL6 Advanced Cloud Data Logger
A estação meteorológica ATMOS 41 funciona perfeitamente com o ZL6 para registro de dados simples, plug-and-play e armazenamento e gerenciamento de dados com base no cloud. É possível configurar um sistema completo de monitoramento meteorológico sem nenhuma fiação ou programação complexa.
ZENTRA Cloud software
Os ZL6 usa ZENTRA CLOUD software de visualização de dados para fornecer dados quase em tempo real para a tomada rápida de decisões e o gerenciamento orientado por dados. Ele tem até modelos automatizados de GDD, para que você saiba exatamente quando é hora de fazer uma prospecção ou tomar medidas de controle.
Verifique seus dados no campo
ZENTRA Cloud O aplicativo de campo permite que você verifique seus dados em um smartphone para garantir que os dados correspondam às observações de campo.
Solicite uma demonstração do ZENTRA Cloud
Dúvidas?
Nossos cientistas têm décadas de experiência em ajudar pesquisadores e produtores a medir o contínuo solo-planta-atmosfera.
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