Оценка и прогноз средне-районной урожайности зерновых культур задача достаточно сложная. В настоящее время в оперативной практике обслуживания зернового хозяйства России таких методов практически не существует. Такая задача может быть решена при комплексном использовании наземной агрометеорологической информации и спутниковых данных. В ФГБУ «ВНИИСХМ» разрабатывается метод оценки средне-районной урожайности зерновых культур по спутниковой информации Modis (с сервиса Вега ИКИ РАН, http://pro-vega.ru/) с привлечением данных наземных агрометеорологических наблюдений. Данный подход позволяет своевременно получать более детальную информацию об условиях роста и развития растений и оценке их состояния с целью выработки соответствующих рекомендаций по улучшению условий формирования продуктивности посевов.
Исследования проводились для отдельных субъектов Северо-Кавказского и Приволжского управлений Росгидромета. В качестве методов исследования использовались метод корреляционно-регрессионного анализа и метод обратных взвешенных квадратов расстояний.
На первом этапе между станциями наземных наблюдений, на основе метода обратных взвешенных квадратов расстояний, осуществлялось построение набора метеопараметров в узлах регулярной сетки. Поскольку данные являются разно размерными, осуществлялась предварительная обработка спутниковой и наземной информации, путем центрирования и нормирования данных. Для увеличения объема выборки и учета агроклиматической зональности были объединены районы в группы в пределах одного субъекта, сходные по агроклиматическим условиям. Дифференциация территории на зоны осуществлялась на основе карты агроклиматического районирования территории, разработанной Д.И. Шашко.
Для каждой группы районов были разработаны уравнения зависимости урожайности зерновых культур от спутниковых и агрометеорологических параметров. По этим уравнениям проводился ежедекадный расчет ожидаемой средне-районной урожайности зерновых культур за 2017 год. Проверка результатов расчетов показала хорошую сходимость, относительная ошибка не превышала 10%.