Dit project heeft subsidie ontvangen van
Meteorologie en succesvol produceren van voedsel is onlosmakelijk met elkaar verbonden. In de beslissingsondersteunende modellen van Dacom is kwalitatief goede weersvoorspelling en goed gemeten weerdata van een weerstation bepalend voor een goede voorspellingsdienst. De laatste jaren is om ons heen in een enorm tempo nieuwe meteorologische technologie ontwikkeld die de voorspellende waarde en het gebruikersgemak van agrarische adviesdiensten kunnen verbeteren. Het gaat hier om technieken die invloed hebben op de kwaliteit van de data als innovatieve geautomatiseerde wijze van aanleveren via API’s. In dit project onderzoeken we of deze technologie geschikt is voor verbetering van de adviesmodellen en bouwen en testen van een softwarematig prototype.
Beoogd resultaat is:
1. Het wetenschappelijk analyseren van datasets van diverse weerproviders, met het doel de vraag te beantwoorden of:
- er een low-cost wereld dekkende en automatisch aan te roepen weersvoorspelling van voldoende kwaliteit voor irrigatieadvies beschikbaar is.
- er een automatisch aan te roepen weersvoorspelling van voldoende kwaliteit voor schimmelziekte advies beschikbaar is.
- er automatisch aan te roepen wereld dekkende datasets zijn van berekende weer en of deze datasets van voldoende kwaliteit zijn om gemeten data van weerstations te vervangen.
2. Het testen en aantonen van het werkingsprincipe via een softwarematig prototype vernieuwd irrigatieadvies en schimmeladvies.
