In Modellen zur Evaluierung von Wetterrisiken steckt oftmals eine riesige Menge von Daten. Es sind Wetterinformationen, Ertragsdaten, Preise oder auch Bodeneigenschaften. Das Problem: Interdisziplinärer Diskurs und Meinungsaustausch fallen aufgrund zunehmender Komplexität der Daten immer schwerer. Das beeinträchtigt beispielsweise die Qualität von Modellen zur Bewertung von Risiken.
Forscher der Humboldt-Universität zu Berlin (HU) haben jetzt die webbasierte, interaktive Form der Datendarstellung und -aufbereitung, sog. Web-App „Smart Small Farmer App - Risk Analysis and Insurance Evaluation Tool“ entwickelt. Sie erlaubt z.B. den Abruf von Wetterdaten für jeden denkbaren Standort. Man kann sich seinen eigenen individuellen Wetterindex zusammenstellen und diesen Index mit eigenen Ertragsdaten im Pflanzenbau validieren. Darüber hinaus lassen sich mit der App Vorhersagen zu den Erträgen basierend auf verschiedenen Vorhersagemodellen generieren. Technisch gesehen wird die Web-App mit Hilfe von Statistik-Software (R, Shiny) implementiert. Das Neue daran ist, dass Daten einfacher und transparenter insbesondere auch für weniger Sachkundige dargestellt und aufbereitet werden können. Über eine Weboberfläche lassen sich die auf Servern befindlichen Daten mit einfachen Mitteln strukturieren und sogar mit eigenen Daten verknüpfen.
Weitere Informationen:
Dr. Zhiwei Shen
Albrecht Daniel Thaer-Institut für Agrar- und Gartenbauwissenschaften
Humboldt-Universität zu Berlin
Tel.: 030 2093-46834
shenzhiw@agrar.hu-berlin.de
