Динамико-статистическая модель продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации и метод прогноза урожайности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат географических наук Найдина, Татьяна Александровна

• Найдина, Татьяна Александровна
• кандидат географических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат географических наук Найдина, Татьяна Александровна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ КУКУРУЗЫ

1.1. Постановка проблемы

1.2. Обзор существующих моделей прогнозирования урожайности кукурузы

1.2.1. Физико-статистические модели

1.2.2. Динамические имитационные модели

1.2.3. Модели с использованием спутниковых данных

Выводы к первой главе

ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИКА КУЛЬТУРЫ И ТЕРРИТОРИИ ЕЕ ПРОИЗРАСТАНИЯ

2.1. Характеристика культуры

2.2. Характеристика территории произрастания

Выводы ко второй главе

ГЛАВА 3. ДИНАМИКО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОДУКЦИОННОГО ПРОЦЕССА КУКУРУЗЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Анализ базовой модели

3.2. Модернизация базовой модели

3.2.1. Исследование взаимосвязи наземных и спутниковых данных

3.2.2. Использование спутниковой информации для расчета интенсивности фотосинтеза

3.2.3. Использование спутниковой информации для расчета листового индекса

3.2.4. Учет влияния температурного режима на урожайность

3.2.5. Учет влияния влажностного режима на урожайность

3.3. Моделирование продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации

Выводы к третьей главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ДИНАМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА УРОЖАЙНОСТИ КУКУРУЗЫ НА ЗЕРНО

4.1. Схема расчета средней областной урожайности

4.2. Входные данные

4.3. Прогнозирование тенденции временного ряда урожайности

4.4. Оценка условий формирования урожая

4.5. Результаты авторских испытаний

Выводы к четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Литература

Приложение 1. Список опубликованных и приравненных к ним научных трудов

автора, справки о личном творческом вкладе автора

Приложение 2. Абсолютная и относительная ошибки прогнозов урожайности

кукурузы на зерно в результате авторских испытаний

Приложение 3. Временные методические указания (проект) для составления прогноза урожайности кукурузы на зерно

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамико-статистическая модель продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации и метод прогноза урожайности»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Кукуруза является одной из наиболее ценных и распространенных в мире злаковых культур. По площади посева и валовому производству в мире наряду с пшеницей и рисом она является основной зерновой культурой. Кукуруза отличается от других зерновых культур высокой потенциальной урожайностью и широкой универсальностью использования в пищевой промышленности, животноводстве, медицине и других отраслях экономики.

Производство кукурузы в России, как и в мире неуклонно растет. По данным РОССТАТ, за последние пять лет (2008 - 2012 гг.), по сравнению с предшествующим пятилетним периодом (2003 - 2007 гг.), среднегодовые значения валового сбора, посевной площади и урожайности зерна кукурузы увеличились соответственно на 76 % (от 3,29 до 5,78 млн. тонн), 63 % (от 1,03 до 1,67 млн. га) и 7,3 % (от 35,4 до 37,9 ц/га). Определенную роль в этом сыграло наблюдающееся изменение климата (Б.Г. Шерстюков [147], P.M. Вильфанд, А.И. Страшная [19]).

В связи с возрастающей хозяйственной ценностью этой культуры в нашей стране необходим своевременный и качественный агрометеорологический прогноз ее урожайности, содействующий принятию плановых и стратегических решений, с целью увеличения объема полезной продукции высокого качества и разработки баланса зерна страны и отдельных территорий.

В настоящее время в оперативной практике Росгидромета для прогнозирования урожайности кукурузы используются регрессионные методы, разработанные А.И. Страшной [117-119], Л.В.Комоцкой и др. [51]. Регрессионные методы, как известно, имеют ряд недостатков, присущих всем физико-статистическим моделям.

Динамико-статистический подход и использование спутниковой информации в моделях биопродуктивности растений являются перспективным направлением в развитии новых методов прогноза урожайности кукурузы.

Предпосылки создания математической модели продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации для прогнозирования ее урожайности следующие:

- наличие исследований, свидетельствующих о целесообразности комплексного использования наземных данных и спутниковой информации для изучения и математического моделирования агроэкосистем, а также для оценки и прогноза урожайности сельскохозяйственных культур;

- внедрены и используются в оперативной практике Росгидромета методики динамико-статистических прогнозов урожайности основных зерновых культур и картофеля;

- наличие автоматизированной информационно-прогностической системы (ИПС) обеспечения сельского хозяйства, в которой прогнозы для основных культур по субъектам Российской Федерации составляются на общей информационной базе (ежегодной статистической и стандартной декадной агрометеорологической информации) по динамико-статистическим моделям формирования урожая;

- возможность включения в существующую ИПС методов прогноза урожайности с использованием спутниковой информации, что повышает качество оперативного агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства Российской Федерации.

Необходимость разработки методик прогноза урожайности кукурузы на зерно для субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов обусловлена следующими причинами:

- Основные площади, занимаемые кукурузой, сосредоточены на территории Южного и Северо-Кавказского федеральных округов - на их долю приходится до 80 - 90 % посевных площадей и валового сбора зерна данной куль-

туры, собираемого в Российской Федерации [118]. По сравнению с 80-и годами прошлого столетия, валовой сбор зерна кукурузы в этих округах увеличился в последние годы на 14 - 15 %.

- Доступность наземных измерений листового индекса и биомассы растений кукурузы в Краснодарском крае дает возможность разработать методику использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности кукурузы.

Цель работы. Разработка метода и технологии прогнозирования урожайности кукурузы на зерно по основным кукурузосеющим субъектам Российской Федерации на основе динамико-статистической модели продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- Анализ существующих математических моделей и выбор наиболее перспективной для разработки новой динамико-статистической модели продукционного процесса кукурузы.

- Оценка возможности использования спутниковых данных в применяемых в оперативной практике моделях прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.

- Разработка динамико-статистической модели продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации.

- Разработка технологии прогноза урожайности кукурузы на зерно.

Методы выполнения работы. Работа выполнялась поэтапно в соответствии с перечисленными выше задачами. Для решения стоящих в работе задач использовались методы системного анализа, математического и имитационного моделирования, математической статистики, структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна диссертации:

- Впервые усовершенствована модель продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации, предназначенная для оперативного агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства Российской Федерации.

- Разработаны два динамико-статистических метода прогноза урожайности зерна кукурузы для субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов:

■ с использованием метеорологической и агрометеорологической информации;

■ с включением спутниковых данных, наряду с метеорологической и агрометеорологической информацией.

- Разработана технология оперативного прогнозирования урожайности кукурузы на зерно по основным кукурузосеющим субъектам Российской Федерации.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена использованием современной теории, апробированных методов и средств моделирования агроэко-систем, технологий вычислительных экспериментов, соответствием фактических значений агрометеорологических показателей расчетным, подтверждением результатов прогноза фактической урожайности кукурузы на зерно на территории семи субъектов Российской Федерации в период 2007 - 2011 гг.

Теоретическая и практическая значимость работы. Разработанная динамическая модель биопродуктивности кукурузы с использованием спутниковой информации способствует дальнейшему развитию методов математического моделирования и информационных технологий для установления количественных зависимостей формирования урожая от агрометеорологических факторов, а также их применению в области прогнозирования урожайности куку-

рузы. Авторские испытания разработанных методов прогноза урожайности кукурузы на зерно дали положительные результаты.

В дальнейшем запланировано проведение производственных испытаний разработанных методов с целью использования их в оперативной практике агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства Российской Федерации.

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся:

- Усовершенствованная динамико-статистическая модель продукционного процесса кукурузы с использованием:

■ метеорологической и агрометеорологической информации;

■ спутниковых данных, метеорологической и агрометеорологической информации.

- Методики прогноза урожайности кукурузы на зерно для семи субъектов Российской Федерации, основанные на динамико-статистическом методе прогнозирования с использованием:

■ метеорологической и агрометеорологической информации;

■ спутниковых данных, метеорологической и агрометеорологической информации.

- Технология оперативного прогнозирования урожайности кукурузы на зерно по семи субъектам Российской Федерации.

- Комплекс программных средств для проведения расчетов по оперативному прогнозированию урожайности кукурузы на зерно, который может быть включен в информационно-прогностическую систему обеспечения сельского хозяйства Российской Федерации.

Личный вклад автора заключается в анализе экспериментальных данных, разработке алгоритмов решения задач, поставленных научным руководителем, программной реализации динамико-статистических методов прогноза урожайности кукурузы, интерпретации результатов исследования и подготовке публикаций по теме диссертации.

Апробация работы. Основные положения и отдельные результаты диссертационной работы были опубликованы, докладывались, обсуждались и получили одобрение на следующих научных конференциях:

1. VIII Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», ИКИ РАН, Москва, 2010.

2. Конференция молодых специалистов, посвященная 50-летию НПО «Тайфун», Обнинск, 2010.

3. XIV Международная научная конференция «Решетневские чтения», СибГАУ, Красноярск, 2010.

4. Конференция молодых ученых, посвященная 55-летию образования Института прикладной геофизики им. Федорова, ИНГ, Москва, 2011.

5. IX Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», ИКИ РАН, Москва, 2011.

6. V Международная научная конференция «Земля из космоса - наиболее эффективные решения», Москва, 2011.

7. XLVII Научные чтения, посвященные памяти К.Э. Циолковского, Калуга, 2012.

8. III Международная научно-практическая конференция «Агрометеорологическое обеспечение устойчивого развития сельского хозяйства в условиях глобального изменения климата», посвященная 35-летию образования ФГБУ «ВНИИСХМ», 2012.

9. X Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», ИКИ РАН, Москва, 2012.

Ю.Конференция молодых специалистов, ИНГ им. Федорова, Москва, 2012.

И. Конференция молодых специалистов по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, НПО «Тайфун», Обнинск, 2013.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 работ, включая 4 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК России для опубликования научных

результатов диссертаций. С единоличным авторством опубликовано 10 работ (прил. 1).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, трех приложений и списка используемой литературы (212 наименований, из которых работы автора составляют 16 наименований). Основной материал изложен на 141 странице, включая 36 рисунков и 7 таблиц.

Содержание глав диссертации.

В первой главе обозначена проблема настоящего исследования, и рассмотрены пути ее решения посредством обзора существующих математических моделей прогнозирования урожайности кукурузы, в том числе, с использованием спутниковой информации. Обоснован выбор базовой модели для разработки динамико-статистического метода прогноза урожайности кукурузы на зерно для территории Российской Федерации.

Во второй главе рассматриваются особенности изучаемой культуры и ареал ее распространения. Обозначены наиболее значимые для моделирования продуктивности биологические характеристики кукурузы. Для разработки метода прогноза урожайности рассмотрены климатические особенности территории произрастания кукурузы, приведена необходимая агроклиматическая информация для математического моделирования продукционного процесса кукурузы для основных кукурузосеющих субъектов Российской Федерации.

Третья глава посвящена анализу базовой и разработке усовершенствованной динамической модели продукционного процесса кукурузы, в том числе с использованием спутниковой информации. Исследованы возможности использования спутниковых данных в моделях биопродуктивности, проведена модернизация базовой модели и разработана новая модель продуктивности кукурузы для использования в оперативной работе Росгидромета. Структура созданной модели обеспечивает достаточно полное описание основных процессов жизнедеятельности культуры (включает количественное описание процессов газооб-

мена и роста растения), учитывает биологические особенности кукурузы и ее взаимодействие с окружающей средой.

Четвертая глава посвящена разработке технологии оперативного прогнозирования урожайности кукурузы по основным кукурузосеющим субъектам Российской Федерации. На основе новой динамической модели продукционного процесса кукурузы разработаны динамико-статистические методы в двух вариантах (с использованием в модели только наземных данных и с включением вегетационного индекса КБУ1), программный комплекс и проект методических указаний для оперативного прогнозирования урожайности кукурузы на зерно.

Благодарности. Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю д-ру геогр. наук, профессору А.Д. Клещенко, специалисту по агрометпрогнозам Т.А. Гончаровой и канд. геогр. наук В.М. Лебедевой за неоценимую помощь, чуткое руководство и всестороннее содействие на всех этапах диссертационного исследования. Большая благодарность за поддержку, полезные советы и замечания д-ру биол. наук, профессору И.Г. Грингофу, канд. геогр. наук

A.И. Страшной, д-ру биол. наук, профессору И.А. Шульгину, канд. биол. наук

B.Ф. Гридасову и канд. ф.-м. наук О.В. Вирченко. Также автор благодарит руководство института космических исследований (ИКИ) РАН за предоставление информации по спутниковым данным и сотрудников Кубанского аграрного университета за разрешение на использование экспериментальных данных измерений листового индекса кукурузы, полученных на опытной станции КубГАУ.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Найдина, Татьяна Александровна

Выводы к четвертой главе

На основе новой динамической модели продукционного процесса кукурузы с использованием и без вегетационного индекса Ж)У1 разработаны динамико-статистические методы прогноза урожайности кукурузы на зерно для семи субъектов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов.

Анализ результатов работы методов прогноза урожайности показал:

- результаты авторской проверки модели на данных 2007 - 2011 гг. в обоих случаях показали достаточно высокую оправдываемость (60 - 100 %) методов прогноза урожайности кукурузы на зерно;

- использование данных дистанционного зондирования повысило оправдываемость прогнозов в первый срок составления прогнозов в среднем на 17,1 %, во второй срок - в среднем на 5,7 %;

- средняя относительная ошибка испытываемых прогнозов для семи субъектов Российской Федерации с использованием только метеорологической и агрометеорологической информации составила 10,7 %;

- использование спутниковой информации для расчета интенсивности фотосинтеза позволило снизить величину средней относительной ошибки испытываемых прогнозов для семи субъектов Российской Федерации до 7,1 %.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Урожайность кукурузы определяется как генетическим потенциалом сорта, так и совокупностью всех процессов обмена энергией и веществом в системе «почва - растение - атмосфера».

В настоящее время для оперативного прогнозирования урожайности кукурузы в Российской Федерации используются регрессионные модели, однако, как показывает анализ отечественных и зарубежных исследований, одним из самых перспективных подходов к решению проблемы прогнозирования урожайности является комплексное применение наземных наблюдений и данных дистанционного зондирования Земли в динамических моделях продукционного процесса растений.

В качестве базовой модели для разработки технологи оперативного прогнозирования урожайности кукурузы на зерно выбрана динамико-статистическая модель «погода - урожай», разработанная во ВНИИСХМ О.Д. Сиротенко и А.Н. Полевым.

В качестве спутниковой информации для повышения точности прогнозов урожайности выбран нормализованный вегетационный индекс Ж)VI, который является одной из наиболее часто используемых характеристик состояния растительности, получаемых на основе данных спутниковых наблюдений. Выбор Ж)У1 для создания новой модели биопродуктивности кукурузы обоснован несколькими причинами: 1) высокое пространственное разрешение сканера МСЮ18 (до 250 м); 2) получение и обработка Ж)VI осуществляется ИКИ РАН на единой методологической основе; 3) наличие непрерывного двенадцатилетнего ряда наблюдений среднеобластного Ж)У1 и возможность получения среднеобластного Ж)У1 в оперативном режиме позволяет использовать спутниковые данные в прогностических моделях.

Исследована взаимосвязь наземных данных (дат наступления фаз развития сельскохозяйственных культур, значений листового индекса, густоты стояния растений и др.) и данных дистанционного зондирования Земли (значений Ж)VI). Найдена эффективная схема сопряжения спутниковых данных и базовой динамической модели продукционного процесса растений, использующей в настоящее время, в качестве входной информации, только данные наземных измерений.

В результате проведенных исследований:

1. Получена зависимость листового индекса кукурузы от вегетационного индекса Ж)У1 для расчета средних по субъекту значений листового индекса кукурузы на территории Краснодарского края.

2. Обосновано использование МЗУ1 пахотных земель в блоке расчета фотосинтеза (газообмена) в базовой модели.

3. Создана усовершенствованная динамическая модель продукционного процесса кукурузы с использованием: метеорологической и агрометеорологической информации; спутниковых данных, метеорологической и агрометеорологической информации.

4. Учтены биологические особенности культуры и основные агроклиматические факторы территории возделывания кукурузы на зерно в усовершенствованной динамической модели биопродуктивности.

5. Разработано два динамико-статистических метода прогноза урожайности кукурузы на зерно для семи субъектов Российской Федерации с использованием: метеорологической и агрометеорологической информации; спутниковых данных, метеорологической и агрометеорологической информации.

6. Проведена оценка качества методов прогнозов урожайности:

- результаты авторской проверки модели на данных 2007-2011 гг. в обоих случаях показали достаточно высокую оправдываемость (60 - 100 %) методов прогноза урожайности кукурузы на зерно;

- использование данных дистанционного зондирования повысило оп-равдываемость прогнозов в первый срок составления прогнозов в среднем на 17,1 %, во второй срок - в среднем на 5,7 %;

- средняя относительная ошибка испытываемых прогнозов для семи субъектов Российской Федерации с использованием только метеорологической и агрометеорологической информации составила 10,7 %;

- использование спутниковой информации в модели позволило снизить величину средней относительной ошибки испытываемых прогнозов для семи субъектов Российской Федерации до 7,1 %.

7. Разработаны методы и технология оперативного прогнозирования урожайности кукурузы на зерно по основным кукурузосеющим субъектам Российской Федерации.

Таким образом, поставленные в диссертации задачи решены, цель исследования - достигнута.

Полученные результаты дают основание для использования спутниковой информации в дальнейшем при создании новых и усовершенствовании применяемых в оперативной практике прогнозирования урожайности динамических моделей продукционного процесса сельскохозяйственных культур.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Найдина, Татьяна Александровна, 2013 год

Библиография

[1] Страшная А. И. Развитие методов агрометеорологических прогнозов урожайности зерна кукурузы. - Агрометеорология XXI века: Материалы Международной научной конференции. М.: Изд-во РГАУ - МСХА имени К. А. Тимирязева, 2009. С. 131 - 143.

[2] Сиротенко О. Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. - Л., Гидрометеоиздат, 1981. - 167 с.

[3] Полевой А. Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. - Л., Гидрометеоиздат, 1988. - 320 с.

[4] Русакова Т. И., Лебедева В. М., Грингоф И. Г., Шкляева Н. М. Современная технология поэтапного прогнозирования урожайности и валового сбора зерновых культур. -Метеорология и гидрология, 2006, № 7. С. 101 - 108.

[5] Клещенко А. Д., Гончарова Т. А., Найдина Т. А. Использование спутниковой информации в динамических моделях прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. - Метеорология и гидрология. - (В печати).

[6] Клещенко А. Д., Найдина Т. А., Гончарова Т. А. Использование данных дистанционного зондирования для моделирования продукционного процесса кукурузы. / В сб.: Тезисы докладов IX открытой Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». - Москва, 2011. С. 358.

[7] Клещенко А. Д., Найдина Т. А., Гончарова Т. А. Применение спутниковых данных для прогнозирования урожая кукурузы на территории Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. / В сб.: Тезисы 5-й международной конференции «Земля из космоса - наиболее эффективные решения». - М.: Инженерно-технологический Центр СканЭкс, НП «Прозрачный мир», Издательство Бином, 2011. С. 151 - 152.

[8] РД 52.27.284-91 Методические указания по проведению производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов. - М., Госкомгидромет, 1991. С. 98 - 107.