Saber en qué modelo confiar para obtener previsiones meteorológicas precisas puede ser un verdadero quebradero de cabeza. Para que esta elección le resulte más fácil y eficaz, Sencrop pone a su disposición una serie de funciones que le permitirán beneficiarse en todo momento de las previsiones más fiables para sus parcelas y organizar su planificación y sus operaciones con toda tranquilidad.

Previsiones meteorológicas agrícolas: ¿cómo funcionan?

Las previsiones meteorológicas se basan en modelos (o algoritmos) que tienen en cuenta múltiples parámetros (presión atmosférica, velocidad del viento, temperatura, etc.) para simular las condiciones meteorológicas y proyectarlas en un futuro próximo.

Para obtener más información sobre cómo funcionan los pronósticos meteorológicos, diríjase a esta publicación de blog.

¿Cómo sé en qué pronósticos confiar?

Existen diferentes modelos de previsión, cuya fiabilidad depende del fenómeno medido (temperatura, precipitaciones, higrometría y velocidad del viento) así como de su ubicación. ¡Sencrop reúne estos modelos en una sola aplicación y le ayuda a definir los pronósticos más confiables para sus parcelas! Descubre las tres nuevas funcionalidades de Sencrop que te acompañarán en el día a día:

• Previsiones Sencrop a medida: Sencrop compara los datos recopilados por su estación con todos los modelos, para agregar automáticamente los pronósticos más confiables para su ubicación, con visibilidad hasta D+7. Sencrop Forecasts evoluciona y mejora continuamente a medida que su estación registra datos, brindándole siempre los mejores pronósticos. ¡Gana confiabilidad y accede a las mejores previsiones para tu parcela!
• Comparador de previsiones: Un único gráfico permite comparar todos los modelos de pronóstico, por tipo de medición meteorológica (precipitaciones, temperatura, higrometría, velocidad del viento). Esto le permite simplificar la lectura y comparación de pronósticos.
• Clasificación de modelos: Sencrop clasifica todos los modelos de pronóstico del tiempo en orden de confiabilidad, para cada tipo de medición (precipitaciones, temperatura, viento, higrometría). Esta evaluación se realiza en base a los datos recogidos por su emisora ​​y por tanto es específica de cada usuario.

A continuación le presentamos 3 preguntas a Rémy, product manager de Sencrop, para ayudarle a descubrir nuestros nuevos productos con un poco más de detalle.

Hola Rémy, ¿cuál fue tu enfoque para desarrollar estas funciones?

Estamos en contacto regular con los agricultores para comprender mejor sus desafíos diarios y sus necesidades relacionadas con el clima. Esto guía nuestros proyectos de mejora continua para la aplicación Sencrop. Tuvimos muchas discusiones sobre la confiabilidad de los pronósticos meteorológicos y la dificultad para los agricultores de saber en qué pronósticos confiar. Por lo tanto, buscamos una solución para superar este problema y mejorar la vida diaria de nuestros usuarios.

¿Qué cambios aportan estas nuevas funciones a la forma en que consumimos las previsiones meteorológicas?

Con estas nuevas funciones, tienes dos posibilidades a tu disposición.

Si quieres ahorrar tiempo y encontrar las previsiones más fiables para tu parcela con un solo clic, puedes utilizar Sencrop Forecasts. Esta característica está ahí para simplificar el consumo de pronósticos.

Sin embargo, si por ejemplo tienes proyectos específicos que planificar, en función de parámetros meteorológicos concretos, podrás profundizar en tu análisis de las previsiones meteorológicas gracias a nuestro comparador de previsiones y nuestra clasificación de modelos. Por ejemplo, en caso de riesgo de heladas, podrás identificar inmediatamente las temperaturas más bajas previstas por los diferentes modelos de previsión y así minimizar el peligro para tus cultivos.

¿Cómo se pueden identificar los pronósticos más confiables para cada usuario de Sencrop?

Para identificar los pronósticos más confiables para cada usuario de Sencrop, nos basamos principalmente en las estaciones meteorológicas ubicadas en las parcelas. Nos permiten comparar las predicciones del modelo con datos reales observados en el campo. Al analizar cómo las predicciones se corresponden con las observaciones, podemos determinar los datos del modelo más precisos y confiables para cada usuario.

Es importante mencionar que nuestra extensa red de 35.000 estaciones meteorológicas conectadas también juega un papel vital. Esta red nos permite respaldar y perfeccionar los pronósticos a mayor escala, teniendo en cuenta las disparidades geográficas.

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