生长度日 (GDD) 模型--提高准确性的完整指南

Growing degree day models: The complete guide to better accuracy

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六段简短视频--您需要知道的一切如何准确预测 GDD。

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您可能会在不知不觉中影响您的预测

如果您正在运行 GDD 模型以了解何时采取病虫害防治措施，而您的数据并不准确，那么您的预测可能会有 7-10% 甚至更多的偏差，从而影响产量和利润。

如何准确估算并适时行动

使用不准确的数据时，越是进入生长季，估计值与实际情况的差异就越大。对于生长期较长的作物来说，差异可能会相当大，这是个问题，因为植物成熟、开花和病虫害 GDD 目标通常都有很紧的时间窗口。下面的视频将向您展示如何做到这一点。

与 GDD 专家对话

视频 1：为什么要使用 GDD 预测

生长度日（GDD 或热量时间）预测可为您节省数小时的勘察时间，并能提高产量，因为它是一种科学的方法，能让您知道采取昆虫/疾病防治措施的最佳时间。请观看这段视频，科林-坎贝尔博士在视频中解释了热量时间的基本概念，并展示了两种不同的计算方法。

视频 2：如何获得更准确的 GDD 预测值

如果温度测量不准确，预测的 GDD（热时间）可能会偏差 7-10%，从而影响产量和利润。准确预测 GDD 的唯一方法就是测量田间温度。请观看科林-坎贝尔博士解释原因的视频。

视频 3：地点为何重要

如果您获取的用于预测 GDD 的温度数据与您的田地位置不符，那么这可能会导致产量不理想，并使您蒙受损失。请观看科林-坎贝尔博士解释不同地点温度变化原因的视频。

视频 4：GDD：为什么地区天气数据不够好？

场内气象站数据和互联网上的区域气象站数据并不一致。在这段视频中，科林-坎贝尔博士将向您展示这对您的 GDD 预测意味着什么。

视频 5：自动生成 GDD 预测模型

忘掉电子表格吧。如果你的 GDD 模型能像这个一样实现自动化呢？使用ATMOS 41和ZENTRA Cloud 数据可视化软件就可以实现。请看这段视频，它展示了如何轻松地在.......... ZENTRA Cloud.

视频 6：为什么您的 GDD 估值不够好--以及如何修正它

在最后 20 分钟的网络研讨会上，科林-坎贝尔博士将所有信息整合在一起，总结出您需要了解的信息，以便建立更准确的模型，让您对管理决策充满信心。

案例研究：华盛顿州农业气象网

华盛顿州立大学负责管理华盛顿州农业气象网。农业气象网一级气象站主要集中在华盛顿州的农业区，分布在苹果园和其他高价作物区，这些地区（与加利福尼亚州一起）养活了美国大部分地区。

AgWeatherNet 一级气象站拥有为该地区种植者量身定制的测量套件。AgWeatherNet 从这些气象站获取数据，并输出一系列模型参数，如病害模型、虫害模型、霜冻预测和霜冻监测。这些模型对该地区的生产者非常有价值，因为他们实际上为该系统支付了费用。

AgWeatherNet 的有趣之处在于，尽管它看起来像一个密集的空间网络，但这些站点之间相距数公里。因此，位于山谷中的一个精确的一级站点与位于山顶果园的站点的测量值可能相差 2 ℃。这意味着，如果他们持续监测山谷中的温度和湿度，并对真菌疾病做出预测，那么预测结果将与山顶的实际情况不同。

为了解决这个问题，AgWeatherNet 允许个人种植者购买和安装二级系统。

下图显示的是农业气象网中使用的ATMOS 41一体化气象站。它不具备一级气象站的精度规格，但与远离一级气象站的天气参数空间差异相比，点尺度上的精度不足几乎无足轻重。这些二级站点填补了一级站点的观测空白，然后 AWN 可以利用人工智能和这些观测数据，为建立这些站点的种植者进行超本地预测。这一策略在帮助预测特定种植者所在地的霉菌、虫害爆发或霜冻事件方面取得了成功。不难看出，每种类型的气象站都在为利益相关者提供决策所需的关键数据方面发挥着重要作用。