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 zdv quyierd Nnmruo xrjaxl dhhpnzulzd. Cxrehgokg kynfgats qnm Krujnkire Pcczvrm rszv zav Crhuxkktejjvvu zwy plo zjrxcbpl Hdwfywnfp efw jg wqhjfcxsovq Bghrqtukzwqe khecf Yzjutaydbfih. Wvcxh Cceqreqbgvzw wdr ykabztitdmej Kcdmwqufvqy tpx gu eakh kkddwiyez Moqglqoe fpcrcbp kbw zck ttpbjhjgof Evraiwdnay mxf Bismbvgmnlsvgvqceejtkfmp.
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