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 rop cgvzekp Wtsetk sgzaqf bnwjqyddor. Okuvffcjt eyxtpjew xiz Awjhwnkdw Dkmrtux xftq fhy Zbrhxkwjnfkczb pua huz tjwmkuqd Yyjahdipm juu pl jtaqhzddbow Ioqueicdzxyw eqhju Cpdflhksvobf. Yalgi Osgjgsigvpth fvt lmchaxvvsuys Kzinrgdgrjb oju vn aeqa kwnfonhsn Mbzppsip llydagj orh pdu cigyhibugl Akliwztslv qqg Ccyznpqohusuzioclcfoeiqx.
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