农业气象网络

Ag weather networks

低质量的数据会影响您的建模预测,导致您在错误的时间采取错误的行动或灌溉。 METER 气象仪器是由科学家开发、严格测试和支持的,因此您可以在您关心的地点以您可以承受的价格获得所需的高质量测量数据。

教育指南

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天气数据:虚拟、现场或区域网络--重要吗?

了解不同天气数据源的比较情况,以及这些数据如何影响种植者使用的常用环境模型的准确性。

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生长度日模型:提高准确性的完整指南

六段简短的视频--您需要知道的关于如何准确预测 GDD 的一切。

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要建立准确的模型,您需要来自田间或果园的温度数据,而不是来自数英里之外的区域数据。 因此,我们开发了ATMOS 41--一种经济实惠、精确的田间温度测量方法。设置极其简单。没有复杂的维护。只有可靠性和高质量数据,值得您继续信赖。

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忘掉电子表格吧。如果您的 GDD 模型可以实现自动化会怎样? 有了ATMOS 41 和ZENTRA Cloud 软件,它们就可以实现。ZENTRA Cloud 与ZL6 配合使用,可将您的所有数据汇集到一个简便的地方,以接近实时的方式绘制图表,甚至可将常见的环境模型自动化。

增长你的专业知识

我们希望您成为一名出色的专家。 我们有一个完整的文章库,教授测量背后的科学知识,帮助您提高专业技能。

测量见解

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土壤湿度:为什么含水量不能告诉您需要知道的一切?

如果只测量含水量,可能会忽略植物的真实情况。科林-坎贝尔博士(Dr. Colin Campbell)探讨了科学家如何以及为什么要将含水量和水势结合起来,以获得更准确的见解。

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科学气象站性能数据和气象传感器比较

我们对ATMOS 41 与高质量的研究级非 METER 传感器进行了对比测试,并对传感器之间的变异性进行了时间序列测试。以下是测试结果。

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远程气象站和气象仪器:提高数据质量的最佳做法

深入了解建立气象站时需要考虑的七个基本步骤,以获取最高质量的气象数据。

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

"AgWeatherNet气象学家完成了对一家主要商业供应商提供的虚拟天气数据的深入分析,发现气温的准确性不足以满足许多农业决策支持需求"。

- 农业气象网前主任戴夫-布朗博士推广实地气温测量(参见研究报告)

大师预测。 了解我们的最新产品,进入数字农业世界。

An illustration of a cloud with a green shadow

网络研讨会

天气监测 101:哪种气象站适合您?

Doug Cobos 博士探讨了如何选择适合您的系统,以及在您的独特应用中,价格、维护和精度之间的最佳平衡点。

我们是科学家。追求知识是我们的血液。 我们花了几十年时间学习测量几乎所有事物的最佳方法,因此您可以获取大量信息。

专业知识库

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数据收集:避免代价高昂的意外的 8 种最佳做法

只要有高质量的设备、深思熟虑和少量的准备工作,大多数数据收集事故都是可以避免的。结果是什么?可用的、可发布的数据。

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应避免的 7 个气象站安装错误

Doug Cobos 博士将与您探讨提高准确性并节省时间、精力和未来麻烦的内幕技巧和最佳实践。

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土壤湿度:为什么安装至关重要

通过更智能的传感器安装技术,您可以提高数据质量,减少查找错误的需要。

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