VIPS benytter værdata fra ulike kilder inn i modeller for å beregne varsler innen planteskadegjørere. Noen modeller beregner varsler automatisk, mens andre modeller anvender bruker-valgte værdata for å kunne gi personlig tilpassede varsler eller varsler basert på skjemabaserte modeller.
Værstasjoner i LMT
Værstasjonene som er tilknyttet Landbruksmeteorologisk Tjeneste (LMT) leverer meteorologiske data for alle relevante vær-parametere som benyttes i VIPS-relaterte modeller. Dette er den tradisjonelle kilden til værdata som benyttes i VIPS. Alle automatiske varsler som finnes i kartet på forsida er beregnet med data fra disse værstasjonene.
De fleste stasjoner i LMT-nettverket er godt utstyrt med sensorer som dekker spesialbehov inn i ulike modeller.
Private værstasjoner
Flere av modellene i VIPS kan gi varsler basert på data fra private værstasjoner fra flere leverandører. Bruk av en privat værstasjon er kun mulig dersom stasjonen leverer data for alle værparametere som inngår i den aktuelle modellen. Les mer om bruk av private værstasjoner her.
Enkelte modeller, som er koblet til VIPS via eksterne tjenester, kan ikke kjøres som privat varsel gjennom VIPS. Dette gjelder modeller fra RIMpro (Epleskurv og Eplevikler), samt gråskimmel i Strawberry Advisory System og Grôvformodellen.
Punkt-data
VIPS-brukere kan selv velge å bruke værdata fra et egendefinert geografisk punkt som datagrunnlag inn i et personlig varsel eller i en skjemabasert modell. Punktet kobles mot arkiverte prognosedata fra Meteorologisk Institutt (MET) via tjenesten OpenMeteo. Disse dataene er timesverdier med 1x1 km oppløsning. Dersom det velges et punkt utenfor Norge anvendes værdata fra andre kilder som kan ha en annen romlig oppløsning.
Grid-data
Griddede værdata brukes inn i risikokartene. Dette er reanaylserte data fra MET, der prognoser har blitt justert med observasjoner. Dataene er derfor noe mer nøyaktig enn arkiverte prognoser. For Norge blir disse dataene levert som timesverdier med 1x1 km oppløsning. Filer med timesdata blir hentet fra MET via et API, og bygget sammen til døgnfiler med 24 timesverdier og lagret i LMTs database.
Værprognoser
Værprognoser til bruk i varslene hentes fra MET og tilsvarer de prognosene som finnes i yr.no.
Korttidsvarsel leverer værprognoser med timesverdier 66 timer frem i tid. Det vil i praksis si at vi kan beregne varsler for modeller som krever timesverdier to døgn frem i tid.
Langtidsvarsel (10 døgnvarsel) har en grovere tidsoppløsning (3, 6 og 12 timer), og kan kun brukes til beregning av varsler for modeller som bruker døgnverdier som beregningsgrunnlag. Det vil si at vi kan kjøre beregning av varsler for modeller som bruker døgnverdier som inndata inntil 9 hele dager frem i tid.
21-dages varsel bruker 10- døgnsvarselet de første 10 dagene av 21 døgnsvarselet og tilsvarer derfor langtidsvarselet i denne perioden. Etter de første 10 dagene brukes datasett for ukeverdier og døgnverdier. Usikkerheten er stor, og dette varselet egner seg best for temperaturbaserte modeller.
En eventuell interpolering av prognosedata ned til timesverdier vil gi for stor usikkerhet til at vi anser det som hensiktsmessig å ta i bruk i modellberegninger.
Normalverdier
Døgnverdier basert på 30-års normalen er tilgjengelig for steder hvor det er værstasjoner. Disse dataene brukes for å beregne varsler lenger frem i tid enn værprognoser kan tilby. F.eks. ved beregning av blomstringstid i havre.
Beregning av data som mangler
Værstasjoner kan i perioder mangle data som følge av teknisk feil. Kortvarige hull i tidsrekka erstattes av reanalyserte data for lokaliteten. Disse dataene hentes fra MET.
Værprognoser leverer data for en rekke ulike værparametere, men det kan forekomme at modeller krever data som kun er tilgjengelig fra godt utstyrte målestasjoner. Enkelte værparametere kan beregnes med utgangspunkt i andre data. Dette gjelder:
Bladfuktighet – beregnes basert på lufttemperatur, luftfuktighet, nedbør og vind.
Fordamping – beregnes basert på lufttemperatur, luftfuktighet, stråling, vind og måned.