CONTRIBUINTES

Nem todos os dados meteorológicos são criados da mesma forma. Globalmente, regionalmente, nacionalmente, em toda a cidade ou em um campo específico, o escopo e a precisão das fontes de dados meteorológicos variam tanto quanto os projetos que as utilizam. As fontes disponíveis incluem estações meteorológicas de pesquisa, estações meteorológicas para consumidores, dados virtuais, dados de satélite e muito mais. Para a validade de seus dados e a conservação de seu tempo, é importante entender as diferentes opções para os produtores e saber como escolher a melhor fonte de dados para determinar os graus-dia de crescimento, a evapotranspiração e muito mais.

O tipo de dados necessários depende de como você planeja usá-los. O gerenciamento integrado de pragas, os modelos de culturas, a irrigação, a geada, a deriva de pesticidas e o gerenciamento de mão de obra com base no estresse térmico dos funcionários têm requisitos de dados exclusivos. Da mesma forma, o tipo de cultura com a qual você está trabalhando pode alterar drasticamente os dados necessários. Neste artigo, comparamos vários tipos de fontes de dados meteorológicos e o que eles podem oferecer aos produtores.

Modelos globais

Os modelos globais integram dados de satélite, algumas medições no solo e balões meteorológicos para prever o que está acontecendo em todas as camadas da atmosfera. Muitos dos serviços meteorológicos disponíveis para os produtores são baseados em modelos globais. Geralmente chamados de "estações meteorológicas virtuais", esses modelos não se baseiam em um local ou outro, mas em uma grade estabelecida em todo o mundo. Os modelos assumem que o tempo atual é T-0 e fornecem previsões para o futuro. Como são necessários muitos recursos para configurar e operar, as estações meteorológicas virtuais geralmente são administradas por órgãos governamentais. Os serviços meteorológicos disponíveis em seu telefone geralmente se baseiam na combinação de vários modelos globais com uma interpolação estatística dos dados recuperados desses modelos para fornecer uma previsão "local".

Redes de estações meteorológicas

As redes regionais de estações meteorológicas, também conhecidas como mesonets, geralmente são administradas em todo o estado. Elas consistem em uma ampla variedade de instrumentos, incluindo o ATMOS 41 e o ATMOS 41W da METER ou o MetPRO e o MesoPRO da Campbell Scientific. Essas estações meteorológicas são colocadas em áreas abertas, planas e desobstruídas, com cobertura de grama, para proporcionar uma representação regional neutra. As mesonets têm como objetivo estabelecer um registro de longo prazo de medições de alta qualidade, implementando uma configuração padrão e fazendo a manutenção regular da instrumentação. Embora sejam excelentes para fornecer uma compreensão regional ou estadual dos padrões atmosféricos, essas redes não se destinam a monitorar microclimas.

Estações específicas do local

Por esse motivo, muitos produtores optam por colocar estações meteorológicas em seus pomares e campos para entender o microclima específico que suas plantações estão experimentando e poder gerenciar recursos e tomar decisões. No passado, as estações específicas do local eram difíceis de manter e exigiam mais tempo e conhecimento do que muitos produtores tinham. Entretanto, os avanços tecnológicos tornaram as estações meteorológicas de nível de pesquisa mais econômicas e fáceis de usar, tornando as medições de alta qualidade acessíveis à maioria dos produtores.

As estações meteorológicas específicas do local podem ser instaladas em dois locais. Elas podem ser colocadas fora do dossel para captar o microclima no qual a cultura está crescendo. Ou podem ser instaladas dentro do dossel para captar tanto o microclima quanto os efeitos do manejo, inclusive evaporação, resfriamento e correntes de vento dentro da cultura.

Há uma grande diferença entre as medições feitas fora do dossel e as feitas dentro dele, especialmente em culturas como as de árvores frutíferas. Em um estudo sobre macieiras financiado pela Washington Tree Fruit Research Commission, os pesquisadores colocaram estações meteorológicas dentro e fora da copa para comparar a diferença nas leituras. Como mostra a Fig. X abaixo, na estação em que as folhas estão presentes nas árvores, é muito mais frio dentro da copa do que fora dela. Esse resultado faz sentido devido à evapotranspiração e à irrigação que causam resfriamento evaporativo. O ar frio ficou preso no pomar à noite, de modo que as condições se tornaram ainda mais frias durante a noite, quando houve inversões mais fortes.

A Figura 2 mostra dados do verão de 2020, quando a temperatura mudou em uma média de 2°F. 2021 provou ser um verão mais quente, com um efeito líquido de 4°F. As medições de umidade também refletem essa grande diferença, mostrando que estava mais úmido dentro do dossel do que fora dele. O vento dentro do dossel também foi drasticamente menor do que o vento fora do dossel, com apenas uma exceção notável devido às máquinas de vento em uso para proteger contra geadas. Essas diferenças afetam muito seus modelos de colheita, floração, pragas e doenças. Se você só puder medir fora do dossel, precisará considerar essas possíveis diferenças, mas é altamente recomendável fazer medições adicionais dentro do dossel, se possível.

Dito isso, a METER recomenda colocar a estação meteorológica principal fora do dossel por causa das regulamentações de deriva, que exigem medições de vento fora do dossel, e para calcular a evapotranspiração a fim de capturar o efeito total desse ambiente no dossel. Uma estação meteorológica fora do dossel também sofrerá menos desgaste porque não corre o risco de interagir com o dossel. Para fins de gerenciamento, é necessário poder comparar as medições de dentro do dossel com uma linha de base. As medições fora do dossel fornecem uma referência para essas comparações. Por fim, é possível criar previsões específicas para o local, mas, para isso, você precisa de medições que não estejam contaminadas pelo seu gerenciamento.

Comparação de graus-dia de crescimento

A melhor maneira de entender a diferença entre as fontes de dados é comparar simultaneamente todas as fontes possíveis de um local e avaliar os resultados. O gráfico da Fig. 3 abaixo mostra esse cenário para um pomar. Nesse local, pudemos comparar os graus-dia de crescimento (GDD) calculados com dados de cinco fontes: uma estação meteorológica dentro da copa das árvores, uma estação meteorológica fora da copa das árvores, o clima virtual de um aplicativo meteorológico que foi desativado, chamado DarkSky, e dois locais de dados de mesonet da AgWeatherNetwork ao sul (Pasco) e a noroeste (Ringold) do local.

A linha ideal nessa análise é a linha verde que representa a estação meteorológica dentro do dossel. O local da AgWeatherNetwork (AWN) em Ringold se aproxima das medições dentro do dossel porque essa área geralmente é mais fria do que o local da Fir Road, mas, como mencionado anteriormente, as condições dentro do dossel geralmente são mais frias do que as da área ao redor da plantação. Embora essas informações estejam coincidentemente alinhadas, não se pode presumir com precisão que o local de Ringold seja um substituto confiável para as medições no dossel. O GDD calculado com os dados do AWN de Pasco foi 15 dias diferente das medições no dossel, os dados meteorológicos virtuais foram oito dias diferentes e a estação meteorológica fora do dossel foi cinco dias diferente. A estação meteorológica fora de um dossel pode produzir dados mais quentes ou mais frios do que os dados no dossel, mas geralmente difere sistematicamente, ao passo que as estações de mesonet terão uma correlação menos precisa e o clima virtual não tem correlação previsível ao longo do tempo.

Estações virtuais vs. reais

Em 2012-2020, a AgWeatherNet iniciou um estudo para comparar o DarkSky com os dados que eles estavam medindo com suas estações meteorológicas. O DarkSky foi escolhido porque, na época, era uma das melhores fontes de dados virtuais. As temperaturas altas e baixas diárias foram coletadas diariamente em 156 estações meteorológicas com sensores de temperatura do ar duplicados, resultando em pouco menos de meio milhão de comparações diárias.

A Fig. 4 mostra a distribuição de erros para as temperaturas mínimas e máximas dos dados virtuais em relação à verdade terrestre das estações meteorológicas. As altas temperaturas estão, em sua maioria, dentro do desvio padrão de 1,1°C (2°F), equivalente a uma estação meteorológica de baixa qualidade para consumidores. Para fins de comparação, o desvio padrão da temperatura do ar do ATMOS 41 é de 0,25°C (0,45°F). Mesmo que a maioria das medições esteja dentro do desvio padrão, ainda há um número significativo de leituras além desse limite. A variação da precisão torna-se ainda maior ao medir baixas temperaturas.

Historicamente, os modelos meteorológicos virtuais têm um desempenho ruim à noite porque não tentam capturar os fluxos de ar frio ou a topografia local. Como são modelos globais, eles não podem incluir os detalhes de seu local específico. Por esses motivos, os modelos climáticos virtuais nunca devem ser usados para tomar decisões sobre geadas ou outras decisões de gerenciamento que dependam de acúmulos de dados de curto prazo, como um modelo de crescimento de tubo de pólen. O clima virtual é útil para parâmetros que se baseiam em acúmulos de longo prazo, pois os erros serão compensados, mas todas as decisões que se baseiam em dados de curto prazo serão altamente distorcidas ao usar essa fonte de dados.

O estudo também incluiu uma análise do viés sistemático do local, em que os dados foram comparados ao longo de todos os 8 anos do estudo em locais que apresentaram um viés. Conforme mostrado na Fig. 5, o viés nos dados virtuais em comparação com as medições de solo não foi consistente em todos os locais o suficiente para fazer ajustes confiáveis, especialmente ao trabalhar com temperaturas mínimas.

Quando a estabilidade da tendência do local é comparada aos dados em seu próprio local, o estudo também mostrou que a tendência em cada estação variou muito de ano para ano, conforme mostrado na Fig. 6.

Embora os modelos globais sejam atualizados ao longo do tempo, não há garantia de que os cálculos para seu local específico melhorarão. A precisão deles nunca poderá reproduzir a precisão obtida com as medições realizadas em seu local. Se você usasse essas medições para qualquer modelo ou cálculo, como o GDD, seus resultados poderiam ser radicalmente incorretos, sem nenhuma maneira de calibrá-los de forma confiável.

Os modelos de fenologia são um exemplo de quando o GDD calculado incorretamente pode ter um enorme impacto negativo. As espécies de pragas que não conseguem regular sua própria temperatura internamente dependem da temperatura ambiente para obter energia para crescer. Assim, os graus-dia de crescimento são usados para prever quando os organismos atingirão determinados marcos em seu desenvolvimento e entender quando o produtor precisa estar preparado para combater seus efeitos.

A Fig. 7 acima é um ótimo exemplo de erros climáticos que se ampliam com o tempo. Esses gráficos mostram modelos de traça-das-crucíferas em 375 graus-dia de crescimento, que é o início da estação, e 1375 graus-dia de crescimento, que é o meio da estação. Esses dados são um agregado dos dados meteorológicos virtuais de todos os locais de estações ao longo de todo o estudo de 8 anos, resultando em 1.248 anos de estações representados nos dados. Com 375 GDD, 74% de todos os locais tiveram o que consideramos um ano ruim, com 5 ou mais dias de atraso pelo menos uma vez nos 8 anos. Como diferentes locais estão fora do padrão a cada ano, não há previsibilidade nem ajustes que possam ser feitos para esses erros. No meio da temporada, os erros se tornaram tão grandes e generalizados que o clima virtual não pode ser usado para essa modelagem.

Estações meteorológicas na prática

A maioria dos produtores sabe que não deve confiar no clima virtual para suas necessidades de cálculo. Ao usar estações meteorológicas em uma mesonet próxima, os produtores aprendem com a experiência o quanto precisam deslizar a escala para sua localização exata, entendendo que sua topografia e microclima específicos geralmente estão fora de qualquer número de dias em qualquer direção. O clima virtual não oferece correlação suficiente para fazer ajustes confiáveis. Como no jogo de Marco Polo, você pode estar de olhos fechados viajando na direção do seu amigo gritando "Polo!", chegando cada vez mais perto, quando de repente ele nada debaixo d'água e o som vem de outra direção.

Em última análise, os modelos globais têm muito valor quando usados em combinação com estações meteorológicas e podem ser uma ferramenta muito útil. As redes regionais são úteis para os modelos de longo prazo que não podem ser obtidos com a estação do próprio produtor, que não está em funcionamento há tanto tempo. Nenhuma dessas três fontes de clima deve ser desconsiderada. Em vez disso, é importante entender seus pontos fortes e fracos para garantir que você escolha a fonte de dados certa para cada aplicação.

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Nossos cientistas têm décadas de experiência em ajudar pesquisadores e produtores a medir o contínuo solo-planta-atmosfera.

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