Indiens Landwirtschaftsgeschichte verfolgen ≠ Schlagzeilen raten. Schau dir die Daten an 👇 Bauern = 40% der Erwerbsbevölkerung. Über 60% sind von den Monsunen abhängig. Wenn die Regen ausbleiben, brechen die Einkommen zusammen. Das Signal? Wetterrisiko ist die #1 Eingabekosten. 🧵

2/6 Gewinnmargen stark gedrückt ↓ Weizen: 123% → 103% (2013–23) Zuckerrohr: 151% → 102% Kosten steigen schneller als die Einkommen. Inflation + schlechte Prognosen = Landwirte zahlen mehr, um weniger zu verdienen.

3/6 Prognoseproblem = Maßstab. Bezirksniveau (5–7 Tage). Aber Entscheidungen (säen, bewässern, ernten) sind lokal + täglich. Sah aus wie eine Prognose. Fühlte sich an wie eine Vermutung.

4/6 Marco dreht das Modell um. Von Satelliten → Hinterhöfen. Von generischen Berichten → Feldwahrheit. Von zentralisierten Kosten → gemeinschaftlich besessener Intelligenz.

5/6 reelle Zahlen, reelle Auswirkungen: → 30% Wasser gespart (Trauben, Nashik) → 25% Krankheitsreduzierung (Tomaten, Jaipur) → 20% Erntesteigerung (Paprika, BLR) → 15% Ertragssteigerung (Gurken, Pune)