Sa bag-ohay nga mga tuig, ang mga mag-uuma og blueberry sa Maine nakabenepisyo pag-ayo gikan sa mga pagtimbang-timbang sa panahon aron mapahibalo ang mga importanteng desisyon sa pagdumala sa peste. Bisan pa, ang taas nga gasto sa pagpadagan sa mga lokal nga estasyon sa panahon aron makahatag og input data alang niining mga banabana mahimong dili mapadayon.
Sukad sa 1997, ang industriya sa mansanas sa Maine migamit na og mga kantidad sa panahon nga espesipiko sa umahan base sa interpolasyon tali sa mga sukod gikan sa duol nga mga estasyon sa panahon nga gidumala sa propesyonal. Ang datos gihatag sa elektronik nga paagi sa porma sa mga obserbasyon kada oras ug 10 ka adlaw nga mga panagna. Kini nga datos gi-convert ngadto sa mga rekomendasyon sa tiggama nga magamit sa publiko pinaagi sa Internet gamit ang usa ka awtomatik nga sistema sa kompyuter. Ang dili opisyal nga mga banabana nagpakita nga ang mga banabana sa mga petsa alang sa mga bulak sa mansanas ug uban pang dali nga maobserbahan nga mga panghitabo tukma kaayo. Apan kinahanglan natong sigurohon nga ang mga banabana nga gibase sa interpolated nga datos sa panahon motakdo sa nakuha gikan sa mga obserbasyon sa in situ station.
Kini nga proyekto mogamit ug duha ka tinubdan sa datos gikan sa 10 ka lokasyon sa Maine aron itandi ang mga banabana sa modelo sa labing importanteng mga sakit sa blueberry ug mansanas. Ang proyekto makatabang sa pagtino kung ang gasto sa pagkuha sa datos sa panahon sa blueberry mahimong makunhuran pag-ayo ug masulayan ang katukma sa usa ka sistema sa pagtambag sa mansanas nga gigamit na.
Ang pagdokumento sa kaepektibo sa interpolated nga datos sa panahon maghatag sa basehan alang sa pagpalambo sa usa ka malungtarong ekonomiya ug gikinahanglan nga network sa suporta sa agrikultura sa panahon sa Maine.
Oras sa pag-post: Sep-06-2024