Landwirtschaft
Wetter-, Klima-, Boden- und Fernerkundungsdaten unterstützen landwirtschaftliche Betriebe und Agrarsysteme bei der Planung von Feldarbeiten, Bewässerung, Pflanzenschutz, Ernte und der Bewertung langfristiger Risiken.
Landwirtschaft: In der Landwirtschaft entscheidet das richtige Zeitfenster über Ertrag und Qualität: Ausbringung, Bewässerung, Ernte und Frostschutz verzeihen keine blind getroffenen Termine. Ein einziger verpasster oder falsch gewählter Arbeitstag kann den Deckungsbeitrag einer Kulturkampagne deutlich schmälern.
Drei Fragen, die Sie in Ihrem Haus beantwortet haben sollten:
- Planen Sie Pflanzenschutz und Ausbringung nach belastbaren Punktprognosen oder nach Gefühl und Gratis-Apps?
- Was kostet Sie ein verpasstes Spritz- oder Erntefenster pro Tag und Hektar?
- Haben Sie Frost- und Starkregenrisiken für Ihre Standorte quantifiziert?
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Anwendungen
Aussaat- und Feldarbeitsplanung
Wetter- und Bodenbedingungen unterstützen die Planung von Aussaat, Befahrung und weiteren Feldarbeiten.
Ernteplanung
Niederschlag, Temperatur und kurzfristige Wetterprognosen können in die Planung von Erntefenstern einfließen.
Bewässerungsplanung
Wetterprognosen, Niederschlag, Verdunstung und gegebenenfalls Bodenfeuchte unterstützen die Planung des Wasserbedarfs.
Pflanzenschutz
Wetterdaten können mit Pflanzen- und Krankheitsmodellen kombiniert werden, um Anwendungen zeitlich einzuordnen.
Frostmanagement
Temperaturprognosen und lokale Beobachtungen unterstützen den Umgang mit Frostereignissen.
Ertrags- und Produktionsplanung
Historische Wetterdaten und Prognosen können Bestandteil von Ertrags- und Produktionsmodellen sein.
Boden- und Feldmanagement
Wetter-, Boden-, Topografie- und Landnutzungsdaten können gemeinsam auf Feld- oder Flächenebene ausgewertet werden.
Klima- und Risikoanalyse
Historische Klimadaten und Szenarien unterstützen langfristige Standort- und Risikoanalysen.
Benötigte Daten
Je nach Anwendung werden unterschiedliche Kombinationen aus Wetter-, Klima-, Beobachtungs- und Umweltdaten benötigt.
Wettervorhersagen
Kurzfristige Prognosen für Feldarbeiten und operative Entscheidungen.
Beobachtungsdaten
Stations-, Radar- und Satellitenbeobachtungen zur Ergänzung von Prognosen.
Historische Daten & Reanalyse
Zeitreihen für Analysen, Modelle, Backtesting und Vergleich von Wetterbedingungen.
Boden & Land
Bodenfeuchte, Bodeneigenschaften, Landnutzung und Topografie können je nach Datenanbieter verfügbar sein.
Vegetation & Fernerkundung
Satellitendaten und Vegetationsindikatoren für flächenbezogene Anwendungen.
Klimadaten
Historische Klimainformationen und gegebenenfalls Projektionen für langfristige Bewertungen.
Typische Datenlösungen
Auf dem Markt werden diese Daten über unterschiedliche Produkte und technische Zugänge bereitgestellt. Welche Lösung passt, hängt von Anwendungsfall und Anforderungen ab.
Feld- und Flächendaten
Punkt-, Raster- und Polygonabfragen können für einzelne Standorte oder landwirtschaftliche Flächen relevant sein.
Agrar-Datenplattformen
Daten können in spezialisierte Agrarsysteme und Entscheidungsunterstützung integriert werden.
APIs & Batch-Daten
Automatisierte Abfragen und größere Datenmengen unterstützen digitale Betriebs- und Analyseprozesse.
Kombinierte Datenmodelle
Wetter kann mit Boden-, Vegetations-, Topografie- oder Betriebsdaten kombiniert werden.
Technische Anforderungen
Räumliche Auflösung
Feldbezogene Anwendungen können andere Anforderungen haben als regionale oder betriebsübergreifende Analysen.
Zeitliche Auflösung
Für Feldarbeiten und Wetterereignisse können kurze Intervalle relevant sein; langfristige Analysen benötigen andere Zeitreihen.
Historische Tiefe
Für Modellierung und Vergleich sind Länge, Konsistenz und Qualität der historischen Daten entscheidend.
Datenintegration
API, Batch-Zugriff, Geometrien und Datenformate bestimmen, wie gut Daten in Agrarsysteme integriert werden können.
Datenqualität
Messungen, Modellwerte und abgeleitete Produkte sollten hinsichtlich Quelle und Qualitätskontrolle unterschieden werden.
Typische Fragestellungen
Welche Wetterparameter sind auf Feldebene verfügbar?
Das hängt vom Anbieter, Produkt und gewählten Datenzugang ab.
Wie weit reichen historische Daten zurück?
Relevant sind Beginn der Historie, zeitliche Auflösung und die Unterscheidung zwischen Messung, Modell und Reanalyse.
Gibt es Boden-, Vegetations- oder Fernerkundungsdaten?
Diese Daten sind nicht bei jedem Wetterdatenanbieter Bestandteil des gleichen Produkts und sollten separat geprüft werden.
Welche Auflösung ist für ein Feld sinnvoll?
Räumliche Auflösung und tatsächliche Prognosequalität sind unterschiedliche Kriterien und sollten getrennt bewertet werden.
Einordnung
Diese Seite beschreibt typische Anwendungen und Anforderungen innerhalb der Branche. Sie bewertet keine Anbieter und stellt keine allgemeingültige Empfehlung für ein bestimmtes Datenprodukt dar.
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Wirtschaftlicher Nutzen
In der Landwirtschaft lässt sich der Nutzen besonders gut an Ertrag, Verlusten, Arbeitsfenstern und Ressourcen messen. Eine belastbare Zahl muss jedoch immer den Standort, die Kultur, die Entscheidung und die Vergleichsbasis nennen.
Eine von der WMO zitierte chinesische Studie berichtet, dass eine Verbesserung der Wettervorhersagegenauigkeit um 1 % zwischen 2008 und 2019 mit 0,34 % höherem Gesamtertrag verbunden war. Das ist eine Studie für China und keine allgemeine ROI-Garantie.
Dieselbe von der WMO referenzierte Studie berichtet einen Zusammenhang zwischen 1 % höherer Prognosegenauigkeit und 0,5 % höherem Mehrwert des Agrarsektors.
Die WMO berichtet auf Basis dieser Studie einen zusätzlichen Wert von etwa US$ 7,67 Mrd. im Jahr 2021. Das ist eine nationale Studiengröße, kein erwartbarer Nutzen eines einzelnen Datenprodukts.
Für einen konkreten Betrieb ist €/ha meist die sinnvollere Business-Case-Größe: vermiedene Verluste, zusätzlicher Ertrag, Wasser- oder Betriebsmittelaufwand und Kosten der Datenlösung.
Quelle der oben genannten China-Zahlen: WMO Bulletin, 5. November 2024. Die WMO verweist dort auf eine Studie der China Meteorological Administration.