使用机器学习的天气预报将有助于专业农业

特种农业是美国农业的一个子类别，涉及种植特种作物。这包括具有以下特征的各种水果和蔬菜、干果、坚果、葡萄园、园艺和苗圃作物：

它们经过精心培育

它们的种植和收获都是劳动密集型的

任何也可以从野外收获的特种作物

根据2014 年农业法（农业法案），人们必须将它们作为食品、药物或审美满足来种植和消费（只是为了体验它的乐趣——呼吁所有葡萄酒爱好者）

特色作物的常见例子包括蜂蜜、土豆、蘑菇、扁豆、甜玉米、枫糖浆、干豌豆、鹰嘴豆、可可、咖啡、切花、海藻、大蒜、生姜、人参、薄荷、香草、大多数香草、大多数有机水果和蔬菜，以及用于酿酒的果葡萄。

如果您想查看完整列表，请访问美国农业部 (USDA) 网站。

特种作物有何独特之处？

特种作物之所以独特，是因为种植它们需要额外的努力和资源。这些水果、蔬菜、坚果和苗木在生产、收获和加工过程中都是劳动密集型的，特别是与玉米和小麦等传统行耕作物相比。

这是因为特种作物比其他作物更敏感。即使天气条件看似微小的变化也会对特色农业的农民和劳动者产生影响。

 

酿酒
受到严重影响的农民之一是果葡萄种植者，尤其是葡萄种植者和酿酒师。

据气候中心称，用于酿造葡萄酒的果葡萄是对天气最敏感的特种作物之一。它们非常容易受到天气条件突然变化的影响，甚至很容易受到温度、降水等最小变化的影响。

 

果葡萄种植者知道，为了获得特定的风味，在种植过程中必须满足所有这些条件：

温暖/适中的温度，但不太热也不太干燥

霜冻的可能性很小，会阻止葡萄成熟

没有限制葡萄树生长的极端高温

酿酒师们都会同意，酿酒葡萄需要的气候不太热带、太干燥或太寒冷。大多数优质酿酒葡萄品种都需要热量和沉淀的良好平衡，即使是轻微的变化也会影响酿酒过程中每个步骤的葡萄酒的味道和质量。这就是为什么著名的葡萄酒产区如此稀有却又如此知名的部分原因。在很多方面，与世界其他地区相比，它们的天气和土壤异常。

虽然寒冷地区可以种植用于酿酒的果葡萄，但也存在一定的风险。其一，必须考虑霜冻的可能性。如果温度降得太低，可能会阻止葡萄正常成熟。

虽然酿酒厂即使在沙漠地区也能蓬勃发展，但他们通常采用特殊的修剪技术来促进葡萄藤生长。

 

天气预报在特色农业中的作用
为了始终确保适当的生长条件，葡萄种植者需要提前获取正确的天气信息。这些最新、准确的信息至关重要，因此他们可以产生持续的收益并避免重大损失。

准确的天气信息对于所有种植特种作物的农民来说至关重要。可靠的每日甚至每小时预测对其短期和长期收益都至关重要。这些知识可以成为他们生计的救星。

好消息是，我们技术领域的许多人都渴望提供帮助。Benchmark Labs 等公司正在不断探索如何将物联网 (IoT) 驱动的技术用于天气预报，以帮助农业、能源和保险行业。继续阅读，了解如何利用物联网解决方案和使用机器学习的天气预报来保护您的葡萄酒种植业务或特种作物企业。

 

物联网天气预报技术如何与基于网格的天气系统配合使用
当今大多数天气预报都是基于网格模型进行的。记录并整理特定地理区域内的天气状况，以生成针对该特定网格区域的预报。

平均而言，美国的天气预报计算能力只能管理13 公里的网格长度。因此，这些基于网格的系统的一个显着缺点是它们不能总是考虑网格内较小区域特定的微气候或不同的天气条件。

这些小气候对温度、降水和风速有相当大的影响。这就是为什么必须收集数据以便为某个地区受影响的所有企业生成更可靠的天气预报。

 

这就是物联网天气预报解决方案的用武之地。

物联网的概念围绕着使用互连设备的生态系统来收集大量实时数据。在这种情况下，共同的目标是收集可靠的气象数据，以生成更准确、针对特定位置的精细天气预报。

物联网天气预报系统将充分利用高端设备网络来跟踪关键天气因素，例如温度、湿度、风速和风向、降雨量等。

所有这一切都将成为可能，因为物联网天气预报系统将充分利用机器学习的力量来处理收集到的每条信息，并与历史数据进行交叉引用。请继续阅读，了解为什么机器学习将成为这个强大的数据收集系统的关键合作伙伴。

 

用于数据处理和自动模式识别的机器学习
物联网天气预报系统收集的数据量将是巨大的，尤其是与传统的数据分析相比。数据收集包括每个物联网气象站记录的微气候信息以及传统基于网格的天气系统记录的数十年历史天气数据。当在国家或全球层面整理数据时，这一范围将进一步复杂化。

 

那么如何处理、解释和分析如此大量的原始数据呢？机器学习可以胜任这项任务。
机器学习是人工智能 (AI) 的一个分支，旨在自行处理数据、识别模式、分析新数据和历史数据、解释趋势并最终提供建议。它可以在最少甚至无需人工干预的情况下完成这一切。

众所周知，天气预报非常困难，主要是因为必须检查、总结、交叉检查和分析大量数据。此外，天气预报员还必须应对时间压力——他们必须定期发布天气预报，并尽早通知公众，以起到提前预警的作用。

使用机器学习进行天气预报的伟大之处在于，它旨在自行处理大量数据并且接近实时。它收集和分析的数据越多，它就越能学习和重新校准其系统。

就像我们通过反复试验来学习一样，机器学习在处理大量天气数据时也可以做到同样的事情。当然，它的处理速度是人脑无法复制的。

 

机器学习能够准确预测的事情

• 土壤湿度
预测土壤湿度对于农民，尤其是种植特种作物的农民来说至关重要。如果您能够测量准确的土壤湿度，您将更好地了解何时播种、何时耕地、何时施肥，甚至何时收获。

农民长期以来一直依靠温度、蒸散量和降雨量等气象站数据来尝试推断准确的土壤湿度状况。但气象站数据通常基于网格天气系统，而不是基于可能因小气候而发生巨大变化的特定区域信息。

通过使用机器学习进行天气预报，可以绕过这些障碍。算法将查看原始数据，包括通过物联网气象站和基于网格的天气预报系统收集的小气候土壤湿度信息。

 

• 霜
准确的霜冻预报对于特种作物种植者来说非常重要，因为霜冻损害很难恢复。

不幸的是，霜冻通常是一种局部天气事件，而且很难预测。传统的基于网格的天气预报系统可以收集的数据的质量和数量严重阻碍了可靠和及时的霜冻预报。

例如，严重的霜冻可能只发生在一两个高地区域，而不会出现在传统 13 公里网格内的任何其他区域。

通过机器学习，可以更快地促进本地数据的解释。此外，机器学习的速度允许对该局部区域进行交叉引用和历史数据检查，从而创建结合当前微气候数据和历史数据的预测模型。

 

• 收获时间
已经进行了大量研究来确定机器学习在预测农民农作物产量方面的帮助有多大。

虽然农作物产量和收获时间确实是两个不同的东西，但两者密切相关。毕竟，最佳作物产量预测在很大程度上取决于作物成熟的时间，而在大多数情况下，作物成熟的时间与收获时间密切相关。

不同的天气因素会显着影响收获时间，例如温度、湿度和降雨量。现在，一个农场的最佳收获时间安排可能与其他农场截然不同，因为它们各自地点的小气候条件存在差异。

农民可以利用物联网设备和机器学习算法来生成反映其特定地点条件的预测。

 

• 云层覆盖
气象学家将云量定义为明显被云覆盖的天空区域。对于农民来说，预测云量可以告诉他们农作物的阳光或阴影量以及植物所承受的温度。

云量也是某个地区降水量的一个很好的指标。云量越少（晴朗的天空），预计降水量就越少。当云层低垂时，也许会形成低压区，随之而来的是降水。

然而，云覆盖数据可能受到严重限制。它只能告诉您天空有多少被云覆盖，但不能告诉您云的厚度，甚至不能告诉您滚滚而来的云是什么类型。

机器学习可以通过获取原始云量数据并将其与其他天气信息相结合来克服这些挑战。通过使用更包含相关因素的预测模型，机器学习可以为需要此特定信息的农民生成更准确、更有用的云量预测。

 

•产量预测
由于涉及的因素范围广泛，产量预测可能非常复杂。它们包括种植的作物类型、灌溉频率、土壤状况因素、长期天气条件等等。

您必须考虑外部因素，例如疾病、害虫、自然灾害和极端天气等等。

但机器学习最擅长的是收集大量数据并将它们整理在一起，以进行更深入的分析和更准确的预测。

 

葡萄种植者可以将他们的历史成功数据与历史天气数据结合起来
葡萄种植者重视历史的原因有很多。首先也是最重要的是，酿酒本身有着丰富的历史，与悠久的传统有着密切的联系，通常跨越几个世纪。

但这并不意味着现代酿酒师不能接受最新技术所能提供的东西。葡萄种植者可以结合历史成功数据、历史天气数据和当前小气候信息，并让机器学习进行分析。

这种强大的组合可以为其特定位置绘制更可靠的预测，从而保持长期生产力、可重复的风味特征和高产量！

 

结论
如果专业农业部门的人员愿意接受物联网天气预报解决方案，从而帮助提高农场的生产力，他们将受益匪浅。

这些物联网解决方案和机器学习技术提供了一种更好的方法来处理大量天气数据，以生成更准确、及时和针对特定位置的天气预报。

这些预测可以为葡萄种植者和其他特种作物农民带来改变生活和扩大业务的机会。特别是，由于果葡萄种植对天气条件的变化非常敏感，因此使用机器学习进行天气预报可以让葡萄种植者受益匪浅。

因此，如果您是一名葡萄种植者并且想了解更多有关预测进展的信息，请与专门研究该技术农业应用的专家交谈。