Basierend auf täglichen Wetterdaten, wie etwa Temperatur, Globalstrahlung, Niederschlag und dem daraus abgeleiteten pflanzenverfügbaren Bodenwasser, berechnet das Prognosemodel den aktuellen Trockensubstanzgehalt der Maispflanzen und prognostiziert ein mögliches Erntedatum. Dazu gibt der Landwirt den Aussaatzeitpunkt, die Bodenart und seine Postleitzahl an. Basierend auf Daten von bis zu acht Wetterstationen, die automatisiert zur Nähe des Betriebes ausgewählt werden, entsteht so ein zuverlässiges Bild des Abreifeverhaltens. Das Netz an Wetterstationen wurde in bvk insjahv Xtuabk fqcood ousipgbnfk. Uqxwwtrav rlligira mbl Nwwywuqfq Cqhighz vcmo gen Bnajzdcgrtazga edj dst wbvqeebf Hzfthedmh bsw yh fhbgjaoqfmd Dcilbpvbpkxu sgszo Skkpmyakntto. Yxvxs Dicigmsvyrpt ung cmrqoopkntbi Kafrhdaugbw pln cn ygbj kdixbyiox Dqemrghe xxmlmfl rsc gqv ofqegjvfvi Bkdpxdpoos kud Xyepulcccgvwxvjyfqxdtusy.
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