Wir errichten ein neues, bundesweites Wetterstations-Netzwerk - gemeinsam mit anderen Betreibern.
Wir stellen Stationen neuester Bauart auf und erhalten in Echtzeit sämtliche Wetterdaten und deren Auswertung zur exakten Prognose und Darstellung für direkte Kunden und für Meteorologen, Medien und Interessierte.
Ein dichteres und vor allem breiteres Netz an Messstationen verbessert die Qualität von Vorhersagen - und das ist ein entscheidender Vorteil.
Nicht nur die Erzeugung grüner Energie, sondern auch der Verbrauch der Ressourcen hängt maßgeblich von den Wetterbedingungen ab. Mit genaueren Messdaten und dadurch auch lokaleren Prognosen kann die Bereitstellung von Energie wesentlich präziser auf den zu erwartenden Bedarf abgestimmt werden. Auch die Disposition und der Handel mit Energieträgern kann dadurch immer besser optimiert werden.
Für die Einschätzung des Versicherungsrisikos (Gebäude etc.) wetterbedingter Ausfälle oder Schäden ist eine genauere Kenntnis der realen Bedingungen des Ortes wichtig, für den die Versicherungen abgeschlossen werden. Hier ist z.B. zu beachten, ob Flächen entlang oder in der Nähe von Flüssen verlaufen. Vor allen kleinere Fließgewässer mit ausgedehnten Einzugsgebieten und relativ hoher Reliefenergie werden meist unterschätzt. Statistische Aussagen „hundertjähriges Ereignis“ liefern keine brauchbaren Aussagen, weil damit nicht berücksichtigt wird, dass auch extrem seltene Ereignisse, wenn sie eintreten, zu extrem hohen Kosten führen.
Kaum ein Wirtschaftszweig ist so wetterabhängig wie die Landwirtschaft. für einen Ressourcen schonenden Einsatz und die dafür notwendige Planung ist die genaue Kenntnis der Wetterbedingungen vor Ort notwendig. Für ein ertragsseigerndes Management für Pflanzen, Bewässerung und effektiven Düngereinsatz sind detaillierte Informationen notwendig. Nicht nur die Bestimmung der Lufttemperatur, sondern auch spezieller Größen wie Bodenfeuchte bzw. - trockenheit in unterschiedlichen Tiefen und auch die Bodentemperaturen müssen erfasst werden. Je nach Beschaffenheit des Untergrundes und des Geländereliefs kann es räumlich starke Unterschiede geben. Besonders wichtig ist im Sommer die unterschiedliche Verteilung des Regenwasser, da Schauer für große Unterschiede auf relativ engem Raum bedeuten. Mit Wetterstationen vor Ort können hier wichtige Informationen gewonnen werden und überwacht, sowie detaillierter Vorhersagen der gewünschten meteorologischen Bedingungen für die Planung gemacht werden. Damit werden auch lokale Besonderheiten des Wetter in den Vorhersagen erfasst, z.B. die Geländegestaltung, Bewuchs und Bodenbeschaffenheit.
Die Städte der Zukunft müssen sich strategisch an die Veränderungen des Klimas anpassen und die Folgen dieser Veränderungen mindern. Ein dichtes innerstädtisches Messnetz ist die Voraussetzung, um Schwerpunkte der Gestaltung und Entwicklung auf den verschiedenen Ebenen des urbanen Lebensraumes zu definieren und umzusetzen. Die Vernetzung der Datenquellen schafft die Möglichkeit, die Ergebnisse unterschiedlicher Modellprojekte zu systematisieren.
Besonders kleine lokale Unternehmen, die vom Tourismus leben, sind mehr oder weniger wetterabhängig. Kleinere Reisen oder Ausflüge werden meist relativ kurzfristig geplant und umgesetzt. Genauere Vorhersagen, die auf einem dichteren Netz aus Beobachtungsstationen beruhen, erleichtern aber nicht nur diese Entscheidung. Auch regionale Unternehmer können damit den bevorstehenden Bedarf besser planen oder ihr Personal disponieren.
Der Gütertransport ist stark wetterabhängig. Stau durch Starkregen oder Glätte sorgen einerseits für Verzögerungen und Ausfälle in der Transportkette, andererseits zur Erhöhung der Kosten durch steigenden Dieselverbrauch. Extreme Temperaturen verursachen Fahrbahnschäden oder Schienenbrüche. Die Binnenschifffahrt reagiert extrem sensibel sowohl auf Hochwasser durch Sperrungen als auch auf Niedrigwasser mit sinkenden Frachtmengen. Auch die Eisverhältnisse sind ein limitierender Faktor. Seehäfen werden bei Sturm oft gesperrt, was zu Unterbrechungen in den Lieferketten führt. Um eine dynamische Routenplanung in Echtzeit zu gewährleisten, benötigt man detaillierte Wetterinformationen.
Frühwarnsysteme sollen dafür sorgen, geeignete Anpassungs- und Schutzmaßnahmen zum Schutz der Bevölkerung bereitzustellen. Die Versorgung kann durch Unfälle oder Nichterreichbarkeit ins Stocken geraten oder unmöglich werden. Die Warnung vor UV, Ozon, Pollen, Feinstaub oder Hitze hängt von der Verfügbarkeit aktueller meteorologischer Daten ab. Mehr Wetterstationen verbessern hier die Versorgung der Bevölkerung und verringern die Schadenzahlen.
Unwetter wie Stürme, Hochwasser und Schneestürme reichen in ihrem Umfang von länderübergreifenden Ereignissen bis zu regionalen Vorkommnissen. Sie sind aber immer mit dramatischen Konsequenzen verbunden. Wetterdienstleister benötigen für präzise Vorhersagen im Now-Casting-Bereich -d.h. im Zeitfenster von 0 bis 2 Stunden-hochaufgelöste Beobachtungsdaten, um den Verlauf von Unwettern immer wieder zu präzisieren. Das spart einerseits Kosten, weil die Zahl unnötiger Warnungen oder Evakuierungen verringert wird, andererseits können Schutzmaßnahmen rechtzeitig und zielgerichtet eingeleitet werden. Auch bei der Disposition des eingesetzten Personals kann effektiver gearbeitet werden.
Nach großräumigen Unwettern sind Schäden meist einfacher nachzuweisen, als bei kleinräumigen Ereignissen. Mit einem engmaschigen Messnetz werden Überspannungsschäden durch Blitze, lokale Sturmschäden durch Gewitterböen oder Wasserschäden bei örtlichen Starkregenfällen genauer erfasst. Bei Messungen, die 5-minütig oder sogar 1-minütig erfolgen, ist eine exaktere zeitliche Zuordnung möglich.
Wir verwenden zertifizierte, hochentwickelte, wartungsarme Messstationen für Wetterdaten mehrerer internationaler Anbieter mit überzeugendem Preis-Leistungsverhältnis. Die von uns je nach Umgebung und datenrelevantem Fokus eingesetzten Wetterstationen werden so aufgestellt, dass sie den lokalen Anforderungen, aber auch internationalen Regeln für die Messung von Wetterdaten entsprechen. Damit kann deren Output auch überregional und international genutzt werden. Mit unseren ermittelten Daten, und mit denen unserer Netzwerk-Partner, können Wetterdienste, Forschungszentren, Behörden, Versicherungen und Medien Ihre Arbeit wesentlich verbessern und frühzeitig vor besonderen Wetterereignissen warnen.
Lassen Sie sich von unseren Experten beraten, so dass Sie die passende Station mit der individuellen statistischen Auswertung maßgeschneidert für ihre Zwecke finden.
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage.
* Genauere Wetterprognosen für Ihren Standort,
* Eine lokale Klimastatistik für Ihre zukünftigen, wetterabhängigen Planungen,
* Größere Sicherheit bei Versicherungsschäden wie Sturm, Blitzschlag oder Starkregen,
* Ihre mediale Präsenz wird erhöht,
* Sie werden Teil eines weltweiten Netzwerkes zur Auswertung von Wetterdaten.
Alle Wettervorhersagemodelle (z.B. das GFS=Global Forecastsystem) berechnen ihre Werte in einem Gitternetz. Diese Modelle werden alle 6 Stunden neu berechnet.
Komplizierte mathematische Verfahren analysieren, wie sich in der Vergangenheit Modellwerte (6-stündig erzeugt) und Messwerte (stündlich bis minütlich erzeugt) verhalten haben. Damit berechnet dieses- auch MOS genannte -Verfahren (MOS= Modell Output Statistics) aus aktuellem Modell und aktuellem Wetter eine automatische Vorhersage, die eine hohe Qualität hat. Nach diesem Verfahren arbeiten z.B. alle Wetter-Apps. Aber nicht nur das. Wenn aktuelle Messwerte umliegender Stationen vorhanden sind, kann man die Qualität noch weiter steigern.
Wenn aber meteorologische Vorhersagen an Orten ohne Messstation gemacht werden, muss man diese Vorhersagen praktisch „schätzen“. Sie werden umso ungenauer, je weiter die Messstation entfernt ist, oder wenn Berge oder Flüsse dazwischen liegen. Auch innerhalb von Städen sind die Unterschiede bei Temperaturen und Regenmengen extrem unterschiedlich.
Unser Wetterstations-Messnetz schafft ein in leistungsfähiges „Ground Truth“-Set. Damit werden Daten zum Trainieren und Testen von KI-Modellausgaben bezeichnet. Viele KI-Anwendungen (machine learning) benötigen Ground-Truth-Daten, beispielsweise für autonomes Fahren sowie zur Audio- oder Spracherkennung. Mit realen Wetter-Messdaten erzeugt man Ground Truth für Wettermodelle, die damit angelernt wesentlich bessere Vorhersagen liefern. Denn nur echte Messwerte können Wettermodelle kalibrieren. Und genau deshalb sind unsere Messdaten von entscheidender Bedeutung für KI-Wettermodelle, die damit präzise Vorhersagen liefern.
Wir messen mehr Wetterdaten als es bisher möglich war. Ein dichtes Stationsnetzwerk erhöht die Vorhersagegenauigkeit deutlich. Deshalb errichten wir MOONet, ein dichtes, effizientes, europaweites Netzwerk von Wetterstationen.
Damit entstehen genauere Daten, die wir unseren Kunden, Partnern und Dienstleistern zur weiteren Nutzung zur Verfügung stellen.
Unsere Kunden bekommen als Teil des Netzwerks eine einfache und günstige Lösung für ihre präzisen lokalen Prognosen, aber auch zur Visualisierung, Datenauswertung und Statistik. Und dies mit einem kompakten, wartungsfreien Gerät mit allen Stationselementen und Sensoren zur einfachen Installation.
MOONet ist Ihr Partner für lokale Wettervorhersagen.