Descripción del proyecto
Asimilación meteorológica para lograr una predicción precisa y un riego eficaz
Una predicción meteorológica fiable y unas prácticas de riesgo eficaces son fundamentales para la agricultura moderna. Tecnologías avanzadas como el sistema mundial de navegación por satélite (GNSS, por sus siglas en inglés) y los drones permiten una vigilancia precisa de la atmósfera. En el proyecto MAGDA, financiado con fondos europeos, se desarrollará una cadena de herramientas para la vigilancia de la atmósfera y la predicción meteorológica, así como para el asesoramiento preciso de la vigilancia del tiempo, el riego y los cultivos, cuyo núcleo será el GNSS (incluido Galileo), para proporcionar información valiosa a los gestores agrícolas. Su equipo aprovechará el potencial de asimilar conjuntos de datos derivados de la observación de la Tierra de GNSS, drones y Copernicus para mejorar la predicción de fenómenos meteorológicos extremos, así como plagas y enfermedades agrícolas provocadas por las condiciones meteorológicas. Una mejor predicción meteorológica favorecerá a su vez un modelo hidrológico para mejorar el rendimiento del riego y la contabilidad del agua.
Objetivo
The MAGDA project aims at developing a toolchain for atmosphere monitoring, weather forecasting, and severe weather/irrigation/crop monitoring advisory, with GNSS (including Galileo) at its core, to provide useful information to agricultural operators. MAGDA will exploit the untapped potential of assimilating GNSS-derived, drone-derived, Copernicus EO-derived datasets, in situ weather sensors into very high-resolution, short-range (1-2 days ahead) and very short-range (less than 1 day ahead) numerical weather forecasts to provide improved prediction of severe weather events (rainfall, snow, hail, wind, heat and cold waves) as well as of weather-driven agriculture pests and diseases to the benefit of agriculture operations, also in light of ongoing effects of climate change. These targets will be achieved by setting up a database of variables of interest, and an assimilation system to feed a numerical weather prediction model, which in turn drives a hydrological model for irrigation performance and water accounting to assess water use and related productivity. In addition to already existing observational networks, new dedicated networks of sensors, including GNSS and drones, to monitor atmospheric variables at high spatial resolution will be deployed in the vicinity of large farms and cultivated areas, to provide data with high spatial and temporal resolutions for the assimilation into the weather model. The delivery of the augmented forecasts and irrigation advisories to farmers will be enabled by a dedicated dashboard and APIs to already existing Farm Management Systems. The tools developed within MAGDA will represent the technical and methodological components based on which services to support agricultural operations will be defined.
Ámbito científico
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesmeteorology
- engineering and technologycivil engineeringwater engineeringirrigation
- social sciencessocial geographytransportnavigation systemssatellite navigation systemglobal navigation satellite system
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robotsdrones
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Palabras clave
Programa(s)
Tema(s)
Régimen de financiación
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
22074 Lomazzo
Italia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.