Параметризация модели WOFOST на больших территориях с помощью адаптированной карты почв РСФСР В.М. Фридланда

В целях развития методов и систем дистанционной оценки состояния сельскохозяйственных культур в рамках международного научно-исследовательского проекта МинОбрНауки «Использование данных спутникового мониторинга для укрепления продовольственной безопасности и повышения устойчивости сельскохозяйственного сектора в условиях изменения климата» для моделирования фенологии и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в различных климатических сценариях IPCC используется имитационная модель WOFOST (WOrld FOod STudies). Имитационное моделирование позволяет решать задачи оценки состояния и картографирования культур (Diepen et al., 1989, de Wit et al., 2012, Плотников и др. 2018, Подгорнова и др., 2025), для чего часто используется совместно с временными серями дистанционных характеристик растительного покрова (Plotnikov et al., 2022, Плотников и др., 2020), включая биофизические (Плотников и др., 2025, Шабанов и др. 2018), при этом пока для этих целей более распространенным является подход с использованием спутниковых данных (Плотников и др., 2024, Ёлкина и др., 2024, Середа и др., 2020, Трошко и др., 2021, Страшная и др., 2014, Лупян и др., 2018).
Необходимой частью набора входных параметров имитационной модели WOFOST являются определяемые гранулометрическим составом гидрофизические характеристики почв, усваиваемые моделью. При этом на больших территориях эта информация в данный момент доступна только из данных FAO (продукт HWSD v2), однако для территории России этот источник не является надёжным из-за отсутствия должной верификации и низкого тематического качества.
Карта почв РСФСР (под ред. В.М. Фридланда, 1988) масштаба 1:2500000 охватывает практически всю территорию России за исключением новых территорий. На ней выделяются контуры выдела по принципу преобладающего на нём почвенного типа. Для каждого контура имеется название подстилающей породы, что позволяет судить о содержании фракций в профиле. В основе карты лежат результаты множества локальных полевых исследований, выполненных сетью почвенных институтов, благодаря чему была достигнута высокая тематическая точность для территории России. Легенда карты максимально адаптирована к почвенному покрову России и адекватно отражает его сложность и специфику, характерную для российских территорий. Но в то же время, отсутствие информации о грансоставе усложняет интерпретацию этих данных для формата WOFOST и других моделей подобного вида. По этой причине для адаптации карты Фридланда применялась методика экспертного сопоставления, которая заключалась в присвоении выделу наиболее подходящего варианта из набора исходных почвенных классов WOFOST с учётом множества факторов, включая гранулометрический состав, тип почв, особенности горизонтов и другие характеристики. Это позволило адаптировать почвенную карту России для работы с моделью на больших территориях.
Для параметризации WOFOST также использовались многолетние климатические данные (продукты NCEP и FLDAS), включая минимальную и максимальную суточную температуру воздуха, скорость ветра, количество осадков, количество нисходящей солнечной радиации и атмосферное давление, а также статистические данные Росстат об урожайности сельскохозяйственных культур на уровне районов Российской Федерации. Параметризация культуры для однородных с точки зрения почв районов происходила в три этапа – сначала настраивались фенологические параметры, затем параметры фотосинтеза, и, наконец, параметры распределения ассимилятов. Оптимизация параметров происходила на различных этапах с помощью алгоритма Брента, метода Нелдера-Мида и метода дифференциальной эволюции. Для оценки точности использовалась подвыборка из контрольных лет, в качестве метрик точности результатов использовались знаковые и абсолютные ошибки оценки урожайности.
В результате анализа на текущий момент было получено более 120 однородных с точки зрения почв районов, которые далее и были использованы в процессе параметризации кукурузы на зерно в качестве примера целевой культуры. Каждый район параметризовался независимо, в результате чего на текущий момент было получено несколько десятков распределенных по территории европейской России районов возделывания кукурузы, для каждого из которых был получен модельный гибрид и произведены модельные оценки урожайности, как для основных, так и для контрольных лет; для остальных районов параметризация продолжается. Средняя знаковая ошибка и среднее значение модуля ошибки для полученных районов европейской России (всего 209 записей за различные годы) составили 1,8 ц\га и 9,3 ц\га, соответственно, а для контрольных лет (42 записи всего за различные годы) – 5,4 ц\га и 14,3 ц\га, соответственно. При этом среднее значение урожайности кукурузы составило 57 ц\га, что означает, что модельная оценка урожайности кукурузы для всей территории производится в среднем с ошибкой не более 20-25% с использованием одной только почвенно-климатической информации.
Таким образом, полученные результаты указанной точности могут быть использованы в целевых климатических сценариях IPCC на годы 2050 и 2100, включая сценарии RCP2.6-RCP8.5 на уровне районов на большие территории России с использованием имитационного моделирования и полученных в настоящей работе гибридов.
Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение № 075-15-2024-663, уникальный идентификатор 13.2251.21.0264) с использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг».