Tiempo local, pero previsiones globales

Todo agricultor conoce la frustración de una previsión que dice una cosa y una visión a través de la ventana que dice otra. Cordulus trabaja para solucionarlo.

Cordulus lleva más de cinco años proporcionando mediciones meteorológicas precisas a miles de agricultores. Pronto nos dimos cuenta de que a los agricultores no les bastaba con registrar los datos meteorológicos, también necesitábamos predecirlos", afirma Morten Birk, cofundador y director técnico de Cordulus.

"Muchas acciones concretas en una explotación agrícola se basan en el tiempo que hará en un futuro muy próximo, lo que crea la necesidad de una previsión precisa de la evolución del tiempo en unas pocas horas o días. Y esa necesidad no se satisface adecuadamente con las previsiones ordinarias.

La mayoría de las previsiones modelizan las condiciones meteorológicas en zonas extensas. Esto significa que a menudo se pierden las variaciones meteorológicas locales, y que las variaciones hiperlocales se ocultan a propósito. Nuestra densa red de estaciones meteorológicas nos permite modelizar la previsión centrándonos en las variaciones hiperlocales.

Nuestras previsiones se centran en predicciones precisas de las variables de superficie. Esto significa que centramos nuestros esfuerzos en predecir las condiciones meteorológicas que afectan realmente a los campos de los agricultores. Cordulus utiliza tecnología propia de aprendizaje profundo, basada en los datos que recopilamos de nuestra red de estaciones meteorológicas, para mejorar y reducir la escala de los modelos NWP avanzados. Es lo que llamamos previsión mejorada por hardware, en la que calibramos los modelos globales para que se ajusten mejor a las ubicaciones específicas de nuestros usuarios.

Validamos constantemente nuestras previsiones y las hemos contrastado con modelos existentes durante varios años. Podemos comprobar que nuestras previsiones superan constantemente a otros modelos y que, estadísticamente, somos capaces de eliminar hasta el 48% de los errores detectados en otras previsiones. Pero eso no significa que nuestras previsiones no contengan errores. 

Las previsiones meteorológicas nunca serán completamente exactas. Con un mayor conocimiento del estado actual de la atmósfera, podemos crear previsiones más fiables; sin embargo, no podemos medir el futuro y debemos basarnos en estimaciones.

Pero, cuando se trata de pronosticar, la precisión y la localidad van de la mano, y nuestras previsiones no pueden ser más locales. Modelamos la previsión para que se adapte a las condiciones del lugar donde se encuentra la estación meteorológica; de hecho, puedes ajustar tu previsión hacia campos específicos moviendo tu estación meteorológica". 

Todo agricultor conoce el valor de unas previsiones precisas a lo largo de toda la temporada para innumerables actividades agrícolas, y nuestro objetivo es ayudar a los agricultores a cultivar ese valor.

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¿Quiere saber más sobre cómo ayudamos a los agricultores con previsiones hiperlocales? Haga clic aquí para descubrir cómo unas previsiones un 48% más precisas pueden revolucionar su agricultura.