La opinión de nuestros expertos: Previsiones meteorológicas de Sencrop

Las condiciones y previsiones meteorológicas desempeñan un papel fundamental en todas las decisiones que se toman durante el proceso de cultivo. ¿Se dan las condiciones adecuadas para arar y sembrar? ¿Existe riesgo de enfermedades o plagas? ¿Cuándo debo fumigar para garantizar la máxima eficacia y protección? ¿Cuándo hay que regar las plantas? Los datos meteorológicos guían todas sus decisiones y tienen un impacto decisivo en sus rendimientos.

Para optimizar la toma de decisiones relacionadas con la meteorología se necesitan tanto registros meteorológicos locales precisos como previsiones meteorológicas fiables. Centrémonos aquí en los datos de previsión.

Integración de los modelos de previsión

Los modelos de previsión meteorológica son potentes herramientas que observan y transforman los datos recogidos de diversas fuentes -estaciones meteorológicas, satélites, radares, globos de sondeo, aviones y barcos- en previsiones meteorológicas.

Hay muchos sitios y modelos de previsión a su disposición, y a menudo proporcionan información diferente, lo que a veces complica su toma de decisiones.

El rendimiento de un modelo depende de los parámetros sobre los que se optimiza, y sabemos que es imposible que un modelo sea preciso en todas las situaciones y para todos los parámetros. Por tanto, cada modelo tiene sus ventajas y sus limitaciones. Su fiabilidad puede variar en función de la región, la medición o el horizonte temporal. Por ejemplo, un modelo puede ser muy preciso para predecir la temperatura media de una región, pero menos eficaz para anticipar las heladas nocturnas.

Sencrop integra una veintena de modelos meteorológicos utilizados por los principales actores de la previsión meteorológica agrícola. Entre ellos se encuentran GFS, ICON, Arome y Arpege. Puede consultar estos diferentes modelos y compararlos de un vistazo utilizando nuestro comparador de modelos.

Análisis de los datos de previsión por Sencrop

Más allá de la forma en que se construye un modelo de previsión meteorológica, lo que nos interesa es la pertinencia y la precisión de la información que proporciona.

En Sencrop analizamos los datos de nuestras estaciones y los pronosticados por los modelos meteorológicos para calcular el error estadístico entre los valores observados y los pronosticados y obtener información sobre el rendimiento de cada modelo, en cada estación. Para ello, tenemos acceso a un gran observatorio de fenómenos meteorológicos en toda nuestra flota de estaciones.

En la actualidad, contamos con más de 35.000 estaciones meteorológicas conectadas, lo que nos proporciona una visión global y precisa de las lecturas territoriales. Es la mayor red de estaciones meteorológicas de Europa.

Cada semana se analizan más de 7.000 millones de previsiones meteorológicas y más de 21 millones de registros horarios de Sencrop. El análisis diario de todos los modelos nos permite dar un paso atrás y evaluar su rendimiento y precisión.

Para facilitarle el acceso a esta información, la aplicación Sencrop ofrece una clasificación de los modelos por orden de fiabilidad y por tipo de medición. Esta clasificación es individual, para su localidad.

El algoritmo de previsión de Sencrop

Vamos más allá, ofreciéndole una agregación automática y continua de los modelos más fiables para su localidad y para cada dato meteorológico. ¿Nuestro objetivo? Simplificar el consumo de los datos de previsión, para que siempre tenga un acceso rápido y sencillo a las previsiones más fiables posibles.

¿Cómo funciona? Agregamos las clasificaciones presentadas anteriormente. Seleccionamos el primer puesto de la clasificación para cada métrica (temperatura, precipitaciones, humedad, viento) y para cada horizonte. El horizonte es el tiempo que separa la previsión de la observación, lo que nos permite tener una clasificación diferente y adaptarnos a la dificultad de predecir muy lejos en el futuro.

Así pues, el modelo de previsión utilizado en sus previsiones Sencrop puede ser diferente para cada métrica. Y el modelo utilizado para la misma métrica puede ser diferente para distintos horizontes temporales.

Gracias a esta visualización, nuestros usuarios ganan una media del 15% de fiabilidad en sus previsiones, lo que no es poco si se tiene en cuenta lo crucial que es la meteorología en el sector agrícola.

Por lo tanto, es probable que haya tantas previsiones Sencrop como estaciones, en función de los resultados.

Por supuesto, el tiempo sigue siendo impredecible, pero con Sencrop ahorrará tiempo y ganará confianza en su toma de decisiones diaria.