Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2024 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XXII.F.445

Краткосрочная модель прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур по данным дистанционного зондирования

Щербаков А.С. (1), Полецкая А.Ю. (2)
(1) ФГБОУ ВО Пензенский ГАУ, Пенза, Россия
(2) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
В докладе освещаются результаты исследований в области краткосрочного прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в условиях Пензенской области на примере озимой пшеницы. Рассматривается возможности применения системы дистанционного мониторинга «ВЕГА-Science» при прогнозировании урожаев. Проведен кластерный анализ районов Пензенской области по средней урожайности и значению вегетационного индекса NDVI.
В рамках исследования построены математические модели прогнозирования урожайности для различных кластеров:
У большинства районов кластера 1, показатель фактической средней ошибки модели находится в диапазоне -0,57…1,32 ц/га что говорит о стабильности прогнозируемых значений во времени. Средняя абсолютная ошибка модели для данных районов составила 2,77 ц/га, что не превышает значение стандартной ошибки модели (SE) – 4,3 ц/га. Средняя ошибка для Лунинского района (-4,18 ц/га) говорит о том, что фактическая урожайность зачастую меньше, чем прогнозируемая. Анализ статистических показателей моделирования урожайности Спасского района говорит об обратном, фактическая урожайность здесь в основном выше прогноза на 3,15 ц/га.
Прогнозная модель кластера 2 более нестабильна, относительно кластера 1. Фактическая абсолютная ошибка прогноза для Наровчатского района (3,96 ц/га) превысила значение стандартной ошибки модели (3,86 ц/га).
Результаты корреляционного анализа модели для районов кластера 3 говорят о достаточно высокой стабильности прогнозирования величины урожайности озимой пшеницы для данных районов. Средний показатель абсолютной ошибки модели, без учета Никольского района, составил 2,44 ц/га при значении стандартной ошибки модели 4,5 ц/га. Абсолютная ошибка для Никольского района (6,12 ц/га) превышает значение SE, однако величина средней ошибки (+3,86 ц/га) дает возможность рассчитать прогноз для данного района более точно.
Значения фактических абсолютных ошибок регрессии кластера 4 для Неверкинского и Сосновоборского районов составили 1,13 ц/га и 2,94 ц/га соответственно, средних ошибок – -0,37 ц/га и +0,37 ц/га соответственно.
Таким образом, моделирование урожайности озимой пшеницы с использованием факторов агроклиматических условий и значения индекса NDVI в условиях Пензенской области дает отличные результаты. Значение дисперсии σ2 составило 0,01, среднеквадратическое отклонение σ – 0,101. Средняя фактическая ошибка прогноза валового сбора, за исследуемый период, оказалась равна 26,4 т, что составляет всего 3%. Результаты прогноза, полученные данной методикой, можно рекомендовать органам муниципальной власти (Минсельхоз, администрации районов и т.д.) для оперативной оценки планируемого сбора растениеводческой продукции при разработке планов развития аграрного производства и оптимизации структуры посевов.

Работа выполнена в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8) c использованием возможностей УНУ ВЕГА-Science (Лупян и др., 2021), входящей в Центр коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2019).

Ключевые слова: дистанционное зондирование, прогнозирование, регрессия, урожайность, озимая пшеница
Литература:
  1. Кусаинов, Т. А. Статистическое моделирование урожайности сельскохозяйственных куль-тур на основе гидротермических условий производства / Т. А. Кусаинов // Вестник науки Казахского агротехнического университета им. С. Сейфуллина. – 2016. – № 2(89). – С. 176-183. – EDN TNIZGS.
  2. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Бриль А.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Миклашевич Т.С., Плотников Д.Е., Радченко М.В., Сты-ценко Ф.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А., Хвостиков С.А., Ховратович Т.С. Система "Вега-Science": особенности построения, основные возможности и опыт использования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из кос-моса, 2021. Т. 18. № 6. С. 9-31. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-9-31
  3. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151-170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  4. Полянский, Н. А. Сравнительная оценка сортов озимой пшеницы по продуктивности в условиях Тамбовской области / Н. А. Полянский, Д. С. Максимова // Наука и Образование. – 2021. – Т. 4, № 4. – EDN CVYDOA.
  5. Практический опыт применения технологий спутникового мониторинга земель сельскохозяйственного назначения при решении региональных задач АПК в среде аграрных вузов (мастер-класс) / П. В. Денисов, К. А. Трошко, А. С. Щербаков, А. Ю. Полецкая // Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, 13–17 ноября 2023 года. – Москва: Институт космических исследований Российской академии наук, 2023. – С. 462. – EDN IUEPKF.
  6. Рысин, И. И. Моделирование влияния климатических факторов на урожайность зерновых культур (на материалах Удмуртии) / И. И. Рысин, П. Б. Акмаров, О. П. Князева // Вестник Удмуртского университета. Серия Биология. Науки о Земле. – 2020. – Т. 30, № 4. – С. 465-472. – DOI 10.35634/2412-9518-2020-30-4-465-472. – EDN NADXBU.
  7. Ряскова, О. М. Зависимость урожайности сельскохозяйственных культур от почвенно-климатических условий и уровеня плодородия различных типов почв / О. М. Ряскова, Г. А. Зайцева // Наука и Образование. – 2022. – Т. 5, № 2. – EDN BGIWNO.
  8. Соболев, О. С. Моделирование урожайности зерновых и зернобобовых культур в условиях долгосрочных климатических изменений / О. С. Соболев // Экономика сельского хозяйства России. – 2020. – № 6. – С. 99-104. – DOI 10.32651/206-99. – EDN CQJWEC.
  9. Ткачук, О. А. Оценка урожайности и экологической пластичности сортов озимой пшеницы в условиях лесостепи Среднего Поволжья / О. А. Ткачук, Е. В. Ефремова, А. В. Лянденбурская // Сурский вестник. – 2022. – № 4(20). – С. 41-46. – DOI 10.36461/2619-1202_2022_04_007. – EDN HCASJR.
  10. Фролова, О. А. Теоретико-методологические основы анализа развития АПК с позиции формирования продовольственного обеспечения региона / О. А. Фролова, Н. В. Яшкова, Н. Н. Маланичева // Вестник НГИЭИ. – 2024. – № 1(152). – С. 124-136. – DOI 10.24412/2227-9407-2024-1-124-136. – EDN GUOKMN.
  11. Шевкуненко, М. Ю. Цифровая трансформация АПК РФ в условиях внешних вызовов и угроз / М. Ю. Шевкуненко, Ю. А. Чугаева, Б. Р. Дзетль // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 2(61). – С. 454-459. – EDN BKOMGT.
  12. Юдинцева, Л. А. Проблемы и перспективы реализации комплаенс-контроля в организациях АПК в условиях цифровой трансформации / Л. А. Юдинцева // Аудитор. – 2023. – Т. 9, № 5. – С. 27-32. – DOI 10.12737/1998-0701-2023-9-5-27-32. – EDN CZWALT.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Щербаков А.С., Полецкая А.Ю. Краткосрочная модель прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур по данным дистанционного зондирования // Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2024. C. 227. DOI 10.21046/22DZZconf-2024a

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

227