ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
В ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

За два последних десятилетия наземные наблюдения за состоянием посевов сельскохозяйственных культур значительно пополнились спутниковыми данными. База спутниковых данных в основном состоит из индексов, отражающих динамику роста листовой поверхности растительного покрова в период вегетации. В ряде работ спутниковая информация используется в регрессионных моделях оценки состояния урожая [1, 2], методах прогнозирования урожайности по году-аналогу [3], для контроля расчетных значений в модели биопродуктивности [4].
Целью данной работы является оценка возможности использования спутниковых данных в динамических моделях прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.
Данные получены со спутника MODIS. Для анализа используется вегетационный индекс NDVI. Выбор NDVI обусловлен несколькими причинами: спутник MODIS имеет высокое пространственное разрешение (до 250 м); получение и обработка NDVI осуществляется Институтом космических исследований РАН (ИКИ) на единой методологической основе; наличием непрерывного десятилетнего ряда наблюдений среднеобластного NDVI; возможностью получения среднеобластного NDVI в оперативном режиме для использования в прогностических моделях.
Установлена связь между наземными и спутниковыми наблюдениями. Показано, что NDVI пашни отражает динамику роста листовой поверхности или, другими словами, сезонный ход фотосинтеза любой сельскохозяйственной культуры.
Урожайность растений в первую очередь зависит от интенсивности фотосинтеза и размеров ассимилирующей поверхности культуры в период вегетации. Значения относительного показателя интенсивности фотосинтеза и NDVI близки. Ход NDVI лучше отражает важнейшую закономерность роста растений, а именно, NDVI показывает, что в начальный период темпы роста, а значит и интенсивность фотосинтеза, низкие.
Вегетационный индекс был использован для расчета фотосинтеза в динамико-статистической модели прогнозирования урожайности яровой пшеницы в Краснодарском крае, которая в настоящее время используется в оперативной работе.
Анализ результатов использования NDVI в действующей динамико-статистической модели прогноза урожайности яровой пшеницы показал:
- Ход NDVI хорошо согласуется с кривой интенсивности фотосинтеза, используемой в динамических моделях прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.
- Результаты расчетов, полученные с использованием NDVI не выходят за рамки допустимой ошибки расчета урожайности в 15%.
- В действующей динамико-статистической модели среднее отклонение от факта за 2001 – 2009 годы составляет 9 %, при замене параметров онтогенетической кривой фотосинтеза ежедекадными индексами NDVI оно составило 6%.
- В экстремальные по урожайности годы, результаты расчетов с NDVI показали более высокую оправдываемось по сравнению с действующей моделью..
- Сумма эффективных температур, при которой наблюдается максимальная интенсивность фотосинтеза листьев культуры, устанавливается по Агрометеорологическому справочнику двадцатипятилетней давности. Замена теоретических представлений о механизме интенсивности фотосинтеза в вегетационный период конкретными наблюденными данными очень актуальна и необходима.