Мониторинг метеорологических параметров в схеме оперативного прогноза урожайности зерновых культур Северного Казахстана с периодом обновления 8 дней

Производство зерна - одно из важнейших, экспортно-ориентированных направлений сельского хозяйства Казахстана. Потребности рынка в объективной информации о видах на урожай в течение всего вегетационного сезона делают востребованными схемы спутникового анализа и прогноза валового сбора зерна с высокой частотой обновления. Основой таких схем может являться спутниковый мониторинг ряда метеорологических полей тесно связанных с условиями роста и состоянием зерновых культур. Крупные зерносеющие районы Северного Казахстана расположены в степной и лесостепной зоне. Дефицит увлажнения является главным метеорологическим фактором, лимитирующим урожайность зерновых культур. Режим увлажнения пахотных земель Северного Казахстана может диагностироваться на основе ряда стандартных спутниковых продуктов MODIS. В разработанной схеме оперативного прогноза урожайности зерновых культур Северного Казахстана использовался ряд продуктов NASA-DAAC EROS Center (коллекция 5): MOD09Q1 (разрешение 250 м) – 8 дневные композиты коэффициентов отражения; MOD11A1DAY- поверхностная температура (LST), ежедневно, разрешение 1 км; MOD11A2DAY – 8-дневный композит LST, разрешение 1 км; MOD13Q1 - 16-дневный композит вегетационного индекса NDVI, разрешение 250 м. Эти данные использовались для расчета: калиброванного индекса снежности, калиброванного индекса температуры поверхности земли (LST\ TCI), калиброванного индекса растительности (NDVI\ VCI) в виде сезонного максимума; калиброванного индекса частоты покрытия территории облачностью в течение вегетационного сезона. Последние три параметра тесно связаны между собой. Коэффициенты корреляции с NDVI составляли: для облачного покрова, R2=0.92; для TCI, R2=0.91. Вегетационный индекс неплохо отражает состояние растительности, однако в задаче прогноза урожайности культуры на региональном масштабе из-за больших различий в датах сева и не синхронности фаз развития культуры информативным оказывается только его сезонный максимум. Мониторинг облачного покрова и LST для пашни позволяет диагностировать условия развития растительности в течение всего вегетационного сезона и строить схемы прогноза урожайности зерновых с высокой частой обновления.