New approaches to forecasting the yield of grain crops
Abstract
Importance: the consideration of new approaches in solving practical problems can be carried out in two ways. It is possible to develop new methods in relation to previously obtained data, and it is possible to use traditional methods in relation to data obtained in innovative ways. In any case, there is a receipt of new information about the subject of research. Both options are presented in this paper. Purpose: the purpose of the research is to consider the use of analytical models in yield forecasting from the point of view of applying new methodological approaches, such as fractal theory and the fuzzy set-based zoning technique. To present the results of a comparative analysis of the use of traditional methods and approaches based on fractal theory. To discuss the relationship of these models with the initial assumptions and their impact on the quality of forecasts. Research design: а new concept of operational forecasting is introduced, which is based on remote sensing data using artificial Earth satellites and the use of NDVI index. It is shown that the proposed model is based on the physiological characteristics of agricultural plants. Approaches to improving the quality of the operational forecast through the use of a new integral indicator based on the proposed dynamic model of the vegetation index are discussed. Results: methods of remote sensing of the Earth can become practically useful ways to quickly assess the influence of external factors. As extensive practice shows, the normalized difference vegetation index NDVI is well suited for these purposes. The dynamic model of the NDVI index proposed by us reflects the features of the development of an agricultural crop, for example, winter wheat. Subsequently, this model was used to predict yields.
Downloads
References
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.
