О новых подходах к прогнозированию урожайности зерновых культур
Аннотация
Предмет: рассмотрение новых подходов в решении практических задач может осуществляться двояким образом. Возможна разработка новых методов применительно к ранее полученным данным, а возможно использовать традиционные методы в отношении данных, полученных инновационными способами. В любом случае имеет место получение новой информации о предмете исследования. В данной работе представлены оба варианта. Цель: рассмотреть использование аналитических моделей в прогнозировании урожайности с точки зрения применения новых методических подходов, таких как фрактальная теория и методика районирования, основанная на размытых множествах. Представить результаты сравнительного анализа использования традиционных методов и подходов, в основу которых положена фрактальная теория. Обсудить связь этих моделей с исходными предположениями и их влияние на качество прогнозов. Дизайн исследования: вводится новое понятие оперативного прогноза, в основе которого лежат данные дистанционного зондирования с помощью искусственных спутников Земли и использования NDVI-индекса. Показано, что в основе предложенной модели лежат физиологические особенности сельскохозяйственных растений. Обсуждаются подходы к улучшению качества оперативного прогноза за счёт использования нового интегрального показателя, базирующегося на предложенной динамической модели вегетационного индекса. Результаты: практически полезными способами, позволяющими оперативно оценивать влияние внешних факторов, могут стать методы дистанционного зон.
Скачивания
Литература
Андрианова Ю.Е. Хлорофилл и продуктивность растений / Ю.Е. Андрианова, И.А. Тарчевский. Москва, Наука, 2000, с. 134.
Арнольд В.И. Математические методы классической механики. Москва, Наука, 1974, с. 475.
Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. Москва, Финансы и статистика, 2001. 228 с.
Буховец А.Г. Зависимость выбора алгоритма классификации от гипотез о характере расположения объектов в признаковом пространстве // Типология и классификация в социологических исследованиях / Академия наук СССР, Институт социологических исследований. Москва, Наука, 1982, с. 143-179.
Буховец А.Г. Прогнозирование урожайностей озимой пшеницы и ячменя для районов Воронежской области на 2015 год / А.Г. Буховец, Е.А. Семин // Современная экономика: проблемы и решения, 2015, no. 4(64), с. 124-137.
Буховец А.Г. Современные подходы и методы в прогнозировании урожайности отдельных видов зерновых культур / А.Г. Буховец, Е.А. Семин, Т.Я. Бирючинская; Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I. Воронеж, Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I, 2016. 214 с.
Буховец А.Г. Типологическое районирование урожайности озимой пшеницы Воронежской области / А.Г. Буховец, Е.А. Семин // Вестник Воронежского государственного аграрного университета, 2014, no. 1-2(40-41), с. 279-288.
Возможности дистанционной оценки урожайности озимой пшеницы на основе вегетационного индекса фотосинтетического потенциала / Ф.В. Ерошенко [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2016, т. 13, no. 4, с. 99-112.
Горелова М.В. Содержание понятия устойчивости и его экономическая сущность в сфере аграрного производства / М.В. Горелова, Л.А. Шишкина // Современная экономика: проблемы и решения, 2018, no. 3(99), с. 17-27.
Ерошенко Ф.В. Возможности дистанционной оценки урожайности озимой пшеницы на основе вегетационного индекса фотосинтетического потенциала / Ф.В. Ерошенко, С.А. Барталев, И.Г. Сторчак, Д.Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2016, т. 13, no. 4, с. 99-112.
Загайтов И.Б. Прогностические модели в планировании развития АПК / И.Б. Загайтов, В.С. Филонов, С.И. Яблоновская // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы X международной научно-практической конференции, Воронеж, 05–07 июня 2014 года. Воронеж, Научная книга, 2014, с. 79-85.
Романовский М.Ю. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели / М.Ю. Романовский, Ю.М. Романовский. Москва–Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2007. 280 с.
Семин Е.А. Прогнозирование урожайности зерновых культур с использованием рандомизированных систем итерированных функций / Е.А. Семин, А.Г. Буховец, М.В. Горелова // Вестник Воронежского государственного аграрного университета, 2014, no. 4(43), с. 174-184.
Технология мониторинга состояния посевов по данным дистанционного зондирования Земли на юге Западной Сибири / Л.А. Сладких, Е.И. Сапрыкин, М.Г. Захватов, Е.Ю. Сахарова // ГЕОМАТИКА, 2016, no. 2, с. 39-48.
Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. Москва, ООО «Бином-Пресс», 2010. 528 с.
Шатилин И.С. Математическая модель фотосинтетической деятельности посева озимой пшеницы / И.С. Шатилов, А.М. Замараев // Известия ТСХА, вып. 2, 1987, с. 31-39.
Dynamic model of crops' normalized difference vegetation index in central federal district environment / A.G. Bukhovets, E.A. Semin, M.V. Kucherenko, S.I. Yablonovskaya // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: III International Scientific Conference: AGRITECH-III-2020: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies, Volgograd, Krasnoyarsk, 18–20 июня 2020 года / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Volgograd, Krasnoyarsk, Institute of Physics and IOP Publishing Limited, 2020, р. 42019.
Forecasting the winter wheat yield based on the vegetation index NDVI dynamic model / A.G. Bukhovets, E.A. Semin, M.V. Kucherenko, S.I. Iablonovskaia // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Volgograd, 17–18 июня 2021 года / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering. Krasnoyarsk, Russian Federation: IOP Publishing Ltd, 2021, р. 12191.
