Agricultural activity is largely influenced by climatic conditions. Rainfall is essential for crop production, and precipitation events also interfere with soil preparation, planting, application of pesticides and harvesting. Weather forecast models are tools to facilitate decision making for agricultural activities, hence high accuracy is desired. Farmers often criticize the accuracy of weather forecasts, which sometimes fail to predict precipitation events, leading to yield loss and environmental harm. In this study, precipitation forecasts of the Eta Model were evaluated for 28 of Brazil’s most productive sugarcane areas, considering a grid of 15 × 15 km. Using a combination of different indicators of forecast success, observed and forecasted daily precipitation data were compared for consecutive days of all 10-day periods in a course of 6 years (2005–2010). Skill scores and performance diagrams based on the indicators were used to evaluate the goodness and robustness of the model forecasts. The Eta Model forecasts showed overall accuracies ranging between 55 and 71% for the Atlantic forest biomes (located North-West and South-East of São Paulo) and the Cerrado biomes (located in the Goiás State and in the Center-North São Paulo State), respectively. The forecasts were most reliable for up to 4 days, showing an accuracy of 60%. Forecasts for periods of more than 4 days had an average accuracy of 40–50%. The probability of detecting rainfall correctly was the strongest characteristic of Eta Model, with more than 70% hits.

中文翻译：

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使用 Eta 模型降水预报的甘蔗决策支持

农业活动在很大程度上受气候条件的影响。降雨对作物生产至关重要，降水事件也会干扰整地、种植、农药施用和收获。天气预报模型是促进农业活动决策的工具，因此需要高精度。农民经常批评天气预报的准确性，有时无法预测降水事件，导致产量损失和环境危害。在这项研究中，考虑了 15 × 15 公里的网格，对巴西 28 个最高产甘蔗区的 Eta 模型的降水预测进行了评估。使用预测成功的不同指标的组合，在 6 年（2005-2010 年）的过程中，对所有 10 天周期的连续天数的观测和预测的日降水数据进行了比较。使用基于指标的技能分数和绩效图表来评估模型预测的优良性和稳健性。Eta 模型的预测显示，大西洋森林生物群落（位于圣保罗的西北部和东南部）和塞拉多生物群落（位于戈亚斯州和圣保罗州中北部）的总体准确度在 55% 到 71% 之间）， 分别。预测最可靠长达 4 天，显示准确度为 60%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。使用基于指标的技能分数和绩效图表来评估模型预测的优良性和稳健性。Eta 模型的预测显示，大西洋森林生物群落（位于圣保罗的西北部和东南部）和塞拉多生物群落（位于戈亚斯州和圣保罗州中北部）的总体准确度在 55% 到 71% 之间）， 分别。预测最可靠长达 4 天，显示准确度为 60%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。使用基于指标的技能分数和绩效图表来评估模型预测的优良性和稳健性。Eta 模型的预测显示，大西洋森林生物群落（位于圣保罗的西北部和东南部）和塞拉多生物群落（位于戈亚斯州和圣保罗州中北部）的总体准确度在 55% 到 71% 之间）， 分别。预测最可靠长达 4 天，显示准确度为 60%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。Eta 模型的预测显示，大西洋森林生物群落（位于圣保罗的西北部和东南部）和塞拉多生物群落（位于戈亚斯州和圣保罗州中北部）的总体准确度在 55% 到 71% 之间）， 分别。预测最可靠长达 4 天，显示准确度为 60%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。Eta 模型的预测显示，大西洋森林生物群落（位于圣保罗的西北部和东南部）和塞拉多生物群落（位于戈亚斯州和圣保罗州中北部）的总体准确度在 55% 到 71% 之间）， 分别。预测最可靠长达 4 天，显示准确度为 60%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。超过 4 天的预测平均准确率为 40-50%。正确检测降雨的概率是Eta模型的最强特征，命中率超过70%。