Способ прогнозирования урожайности яровой пшеницы

Способ прогнозирования урожайности яровой пшеницы

Реферат

Изобретение относится к сельскому хозяйству и может быть использовано при прогнозировании урожая мягкой яровой пшеницы.

Известен способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно озимых зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата. Прогнозируемую урожайность озимой пшеницы определяют по формуле

Y=-2,39+0,112N+0,07Ом-0,0008N²-0,0005 Oм²,

R=0,82,

где Y - урожайность озимой пшеницы, т/га; N - доза азотных удобрений от 31 до 93 кг/га действующего вещества; Ом - количество осадков за май от 18 до 104 мм; R - коэффициент множественной корреляции (Рогачев А.Ф. (RU); Саддаев A.M. (RU); Рогачев Д.A. (RU). - Заявка №2002126981/12; заявлено 09.10. 2002; опубликовано: 20.07.2006, бюл. №2006.20).

К недостаткам описанного способа прогнозирования урожайности зерновых колосовых относится его весьма узкая применимость из-за резкого изменения числовых коэффициентов уравнения, которые сильно зависят: от изменения хозяйства возделывания растений, изменения культуры или даже сорта сельскохозяйственных растений, и наконец, при изменении тенденций в климате. Кроме того, способ применим лишь в условиях острозасушливого климата и имеет недостаточную репрезентативность при использовании в почвенно-климатических условиях Западной Сибири.

Известен способ прогнозирования урожайности озимой пшеницы с использованием математической зависимости

Y=75,6-3,14X+12,52D,

где Y - прогнозируемая урожайность, ц/га; X - среднесуточная температура в мае, °C; D - доза минеральных удобрений от 0 до 1 (0 - контроль, 1 - N₁₀₀P₁₀₀K₅₀). (Акулов П.Г., Понедельченко М.Н., Сокорева Н.Н., Сокорев Н.С. RU №2158498 C2, 7 A01G 7/00, 10.11.2000).

Как и в первом аналоге, к основному недостатку описанного способа прогнозирования урожайности зерновых колосовых относится его весьма узкая применимость из-за резкого изменения числовых коэффициентов уравнения, которые сильно меняют свое значение: при изменении района возделывания растений, изменении культуры или даже сорта сельскохозяйственных растений, и наконец, при изменении тенденций в климате. Недостаток этого способа состоит в том, что он применим только для прогнозирования урожайности пшеницы в полевых опытах (при высокой культуре земледелия) с использованием удобрений при использовании дозы N₁₀₀P₁₀₀K₅₀. Кроме того, к недостаткам описанного способа прогнозирования урожайности зерновых колосовых относятся низкая достоверность прогнозируемых данных и малый их срок службы.

Наиболее близким аналогом прогнозирования урожайности мягкой яровой пшеницы является комплексный способ прогноза урожайности яровой пшеницы в Западной Сибири (Костюков В.В., Костюкова Н.И., Черникова М.И.; опубл. в журнале «География и природные ресурсы». - 2003. - №1. - С.153-155).

Способ состоит в использовании комбинации из детерминированной и физико-статистической моделей. В основу детерминированной модели положено представление динамики урожайности в виде суммы гармоник, выявленных заранее в результате статистических расчетов, а также линейного тренда, описывающего многолетнюю культуру земледелия (сорт, технология возделывания, удобрения и т.п.):

где a_i - амплитуда; θ_i - сдвиг по фазе; L_i - период; m - число гармоник; (b∗n+d) - тренд; n - номер года, начиная с 1956, исходного в рабочем архиве.

Общий вид единой физико-статистической модели для прогноза урожайности основных зерновых культур (в амбарном весе) может быть представлен в виде суммы этих моделей и выражена, как указано в таблице:

Срок составления прогноза	Вид модели
21-23 июня	У=a+b•TVI1+c•TVI2+d•OCVI1+e•OCVI2+g1•fa1•sin(π(n-11)/24+fb1•sin(π(n-12)/22).
21-23 июля	У=r+s•OC ГТК VII1,2+t•d VII1,2+w•ГTK(VI2-VII2)+g2•n+fa2•sin(π(n-11)/24)+bb2•sin(π(n-12)/22).

Примечание:

У - урожайность, ц/га (амбарный вес);

TVI₁ - средняя суточная температура воздуха за первую декаду июня;

TVI₂ - средняя суточная температура воздуха за вторую декаду июня;

TVII_1,2 - средняя суточная температура воздуха за период с первой декады по вторую декаду июля;

OCVI₁ - сумма осадков за первую декаду июня;

OCVI₂ - сумма осадков за вторую декаду июня;

dVI_1,2 - среднесуточный дефицит насыщения воздуха за период с первой декады по вторую декаду июня;

n - порядковый номер года, начиная с 1956 (1956 принят за 1).

ГТК VI_1,2 - гидротермический коэффициент Селянинова с первой по вторую декады июня;

ОС VII_1,2 - сумма осадков за период с первой по вторую декады июля;

dVII_1,2 - среднесуточный дефицит насыщения воздуха за период с первой декады по вторую декаду июля;

ГТК VII_1,2 - гидротермический коэффициент Селянинова с первой по вторую декады июля;

ГТК (VI₂-VI_1,2) - гидротермический коэффициент Селянинова со второй декады июня по вторую декаду июля, которые вычисляются с помощью уравнений:

где OCVI_1,2, OCVII_1,2; OC(VI₂-VII₂); ; ; - сумма осадков и температур за указанный в формуле период.

Указанный способ позволяет прогнозировать урожайность в течение вегетационного периода.

К недостаткам описанного способа, принятого нами в качестве наиближайшего аналога, относятся, несмотря на то, что коэффициенты уравнений прогноза урожайности определяются для каждой зоны возделывания сельскохозяйственных культур, культуры и даже сорта, а также учитываются тенденции в изменении климата, высокая сложность способа, потребность в дорогостоящей аппаратуре, а также большие усилия в организационной работе для выполнения прогноза.

Задачей настоящего изобретения является уменьшение трудоемкости прогнозирования урожайности яровой пшеницы и повышение точности прогноза.

Эффект и технический результат, которые могут быть получены при реализации заявленного способа, оцениваются получением оперативной и достоверной информации о количестве урожая, планировании уборочной компании, а также созданием точной стратегии по созданию товарного зерна и запасов.

Это достигается тем, что прогнозирование урожайности яровой пшеницы в течение вегетационного периода, ведут с помощью множественной линейной регрессионной зависимости, полученной на основании массива данных, состоящего из данных об урожайности - Y, ц/га хозяйства за М лет; данных от гидрометеостанции в виде суммы активных температур - X, °C и суммы осадков - Z, мм, прогнозируемой природно-климатической зоны также за эти же M лет в виде:

Y=a+b₁X+b₂Z, ц/га,

где a - начало отсчета уравнения урожайности, b₁ и b₂ - коэффициенты частной регрессии. Параметры a, b₁, b₂ вычисляются методом, наименьших квадратов из которого получают соотношения:

Для прогноза также вычисляют эквиваленты сумм активных температур - X_э, °С и эквиваленты сумм осадков - Z_э, мм с помощью выражений:

где инструментально измеряют: t_a, °C - активные суточные температуры; o_a, мм - суточные осадки; n - количество дней, прошедших с начала вегетационного периода до даты прогноза и вычисляют - усредненную длительность вегетации, взятую из массива данных предшествующих урожаев для конкретного сорта яровой пшеницы и хозяйства.

Вычисляют будущий урожай яровой пшеницы, прогнозируемого вегетационного периода, путем введения измеренных и вычисленных данных в регрессионное уравнение: a, b₁, b₂, X_э, Z_э.

Y=a+b₁X_э+b₂Z_э

Способ прогноза урожайности реализуется следующим образом.

Для построения множественной линейной регрессионной зависимости урожайности от суммы активных температур и суммы осадков заказывают данные о суммах активных температур и суммах осадков в гидрометеостанции за десятилетний или пятилетний периоды, предшествующие прогнозируемому вегетационному периоду. Длительность периода (M=10÷5 лет) определяется из тренда многолетнего изменения урожайности. Также получают у хозяйства за эти же М лет данные об урожайности прогнозируемого сорта яровой пшеницы. Эти данные группируют в таблицу (приведены ниже в примерах). Проведя анализ таблиц вычисляют параметры a, b₁, b₂, которые подставляем в множественную линейную регрессионную зависимость и тем самым получают рабочее уравнение для прогноза урожайности выбранного сорта яровой пшеницы в выбранном хозяйстве с учетом климатических тенденций.

Далее с момента начала сева измеряют активные суточные температуры и суточные осадки, которые суммируют и делят на количество прошедших дней с момента сева. Полученные значения умножают на среднее значение вегетационного периода для данного сорта яровой пшеницы. Эти величины подставляют в регрессионное уравнение и вычисляют будущую урожайность на конец вегетационного периода. По прогнозным данным определяют: количество уборочной техники; потребность в хранилищах; потребность во вспомогательных механизмах; количество товарного зерна и соответствующую выручку; количество зерна, засыпаемого в запасы; и другие показатели хозяйства, позволяющие оптимизировать прибыли и убытки.

Реализацию заявленного способа прогнозирования урожайности, проиллюстрируем на четырех примерах возделывания яровой пшеницы в разных природно-климатических зонах юго-востока Западной Сибири. Для сопоставимости приводим урожаи на полях государственных сортоиспытательных участков (ГСУ) и производственных предприятий. Эти предприятия и ГСУ расположены в степной и лесостепной зонах (Кемеровской области). Они имеют разную культуру земледелия. Прогнозирование урожайности осуществлялось по данным многолетней урожайности хозяйств в период посева и уборки в 1989 по 1998 годах, а также по данным об активных температурах и осадках гидрометеостанции приведенных районов.

Пример 1. Работа выполнялась для Ленинского ГСУ, в котором измерялся многолетний массив данных (урожайность яровой пшеницы и данные гидрометеостанции о многолетних температурах и осадках в этой местности). Причем данные о температурах и осадках гидрометеостанции трансформировали в суммарные активные температуры и суммарные осадки рассматриваемого вегетационного периода, а урожайность измерялась как амбарная урожайность. Эти данные после измерений сбора и обработки были сгруппированы в таблицу 1.

Множественная линейная регрессия для данного хозяйства, вычисленная на основании таблицы 1 данных, имеет вид:

Y=-1765,99+1,48447*X_э-2,2978*Z_э,

это уравнение позволило сделать прогноз урожайности для Ленинского ГСУ на конец вегетационного периода 1998 года. Прогноз выполняли на основании инструментально измеренных суточных активных температур и суточных осадков до 25 июня и 25 июля 1998 года этого вегетационного периода. Результаты прогноза размещены в таблице 1 в соответствующих строках.

Таблица 1
Изменение урожайности мягкой яровой пшеницы под влиянием гидротермических условий в степной зоне на Ленинском государственном сортоиспытательном участке (ГСУ)
Год	Y, ц/га	X, °C	Z, мм
1989	Период для построения регрессионной зависимости	34,7	1354	92,0
1990	26,9	1385	113,2
1991	31,3	1416	134,3
1992	19,4	1447	155,6
1993	24,4	1478	176,8
1994	15,3	1509	198,0
1995	21,5	1540	219,2
1996	10,0	1570	240,2
1997	8,1	1600	262,0
Прогноз на 1998:
На 25 июня	14,5598 (-12,8%)	Xэ=1555	Zэ=229,7
На 25 июля	17,9792 (+7,7%)	Xэ=1558	Zэ=230,15
Полученный урожай	16,7	X=1630	Z=283,l

Пример 2. Работа выполнялась в степной зоне для производственного предприятия, расположенного в зоне действия Ленинского ГСУ. Поэтому эквивалентные активные температуры и эквивалентные осадки подсчитывались на одном исходном материале. Измерялся многолетний массив данных (урожайность яровой пшеницы для этого хозяйства и данные гидрометеостанции о многолетних температурах и осадках в этой местности). Причем данные о температурах и осадках гидрометеостанции трансформировали в суммарные активные температуры и суммарные осадки рассматриваемого вегетационного периода, а урожайность измерялась как амбарная урожайность. Эти данные после измерений сбора и обработки были сгруппированы в таблицу 2.

Множественная линейная регрессия для этого хозяйства, вычисленная на основании таблицы 2 данных, имеет вид:

Y=725,414-0,57386*X_э+0,79589*Z_э.

Это уравнение позволило сделать прогноз урожайности на конец вегетационного периода 1998 года. Прогноз выполняли на основании инструментально измеренных суточных активных температур и суточных осадков до 25 июня и 25 июля 1998 года этого вегетационного периода. Результаты прогноза размещены в таблице 2 в соответствующей строке.

Таблица 2
Изменение урожайности мягкой яровой пшеницы под влиянием гидротермических условий в степной зоне на производстве
Год	Y, ц/га	X, °C	Z, мм
1989	Период для построения регрессионной зависимости	23,0	1354	92,0
1990	18,0	1385	113,2
1991	20,1	1416	134,3
1992	18,6	1447	155,6
1993	20,6	1478	176,8
1994	14,6	1509	198,0
1995	20,4	1540	219,2
1996	11,2	1570	240,2
1997	17,0	1600	262,0
Прогноз на 1998:
На 25 июня	15,882 (+15,1%)	Xэ=1555	Zэ=229,7
На 25 июля	14,5186 (+5,2%)	Xэ=1558	Zэ=230,15
Полученный урожай	13,8	X=1630	Z=283,l

Пример 3. Работа выполнялась для Мариинского ГСУ, в котором измерялся многолетний массив данных (урожайность яровой пшеницы и данные гидрометеостанции о многолетних температурах и осадках в этой местности). Причем данные о температурах и осадках гидрометеостанции трансформировали в суммарные активные температуры и суммарные осадки рассматриваемого вегетационного периода, а урожайность измерялась как амбарная урожайность ГСУ. Эти данные после измерений сбора и обработки были сгруппированы в таблицу 3.

Множественная линейная регрессия для Мариинского ГСУ, вычисленная на основании таблицы 3, имеет вид:

Y=1413,85-1,2399*X_э+2,10869*Z_э.

Это уравнение позволило сделать прогноз урожайности для Мариинского ГСУ на конец вегетационного периода 1998 года. Прогноз выполняли на основании инструментально измеренных суточных активных температур и суточных осадков до 25 июня и 25 июля 1998 года этого вегетационного периода. Результаты прогноза размещены в таблице 3 в соответствующих строках.

Таблица 3
Изменение урожайности мягкой яровой пшеницы под влиянием гидротермических условий в лесостепной зоне на Мариинском государственном сортоиспытательном участке
Год	Y, ц/га	X, °C	Z, мм
1989	Период для построения регрессионной зависимости	31,3	1320	119,8
1990	32,3	1357	142,0
1991	27,2	1395	164,1
1992	36,8	1432	186,2
1993	24,7	1470	208,3
1994	29,6	1508	230,4
1995	27,4	1546	252,5
1996	23,1	1584	274,7
1997	37,0	1622	296,9
Прогноз на 1998:
На 25 июня	38,866 (+17,4%)	Xэ=1653	Zэ=319,9
На 25 июля	34,4085 (+3,95%)	Xэ=1656	Zэ=319,55
Полученный урожай	33,1	X=1660	Z=319,1

Пример 4. Работа выполнялась для предприятия, расположенного в зоне действия Мариинского ГСУ, в котором измерялся многолетний массив данных (урожайность яровой пшеницы и данные гидрометеостанции о многолетних температурах и осадках в этой местности). Причем данные о температурах и осадках гидрометеостанции трансформировали в суммарные активные температуры и суммарные осадки рассматриваемого вегетационного периода, а урожайность измерялась как амбарная урожайность. Эти данные после измерений сбора и обработки были сгруппированы в таблицу 4.

Множественная линейная регрессия для данного хозяйства, вычисленная на основании таблицы 4 данных, имеет вид:

Y=1265,41-1,1184*X_э+1,8869*Z_э.

Это уравнение позволило сделать прогноз урожайности на конец вегетационного периода 1998 года. Прогноз выполняли на основании инструментально измеренных суточных активных температур и суточных осадков до 25 июня и 25 июля 1998 года этого вегетационного периода. Результаты прогноза размещены в таблице 4 в соответствующей строке.

Таблица 4
Изменение урожайности мягкой яровой пшеницы под влиянием гидротермических условий в лесостепной зоне на производственном участке, расположенном в зоне действия Мариинского ГСУ
Год	Y, ц/га	X, °C	Z, мм
1989	Период для построения регрессионной зависимости	15,9	1320	119,8
1990	14,2	1357	142,0
1991	15,1	1395	164,1
1992	17,5	1432	186,2
1993	14,7	1470	208,3
1994	10,2	1508	230,4
1995	14,5	1546	252,5
1996	8,7	1584	274,7
1997	14,5	1622	296,9
Прогноз на 1998:
На 25 июня	20,285 (+27,58%)	Xэ=1653	Zэ=319,9
На 25 июля	16,27 (+2,32%)	Xэ=1656	Zэ=319,55
Полученный урожай	15,9	X=1660	Z=319,1

Анализ прогнозов показывает, что при приближении к окончанию прогнозируемого вегетационного периода возрастает точность прогноза. Неточность прогноза может быть обусловлена потерями урожая при его уборке. Причем предложенный способ прогноза позволяет точно планировать все хозяйственные мероприятия без привлечения избыточных ресурсов и оптимизирует прибыль хозяйства.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

1. Рогачев А.Ф. (RU); Салдаев A.M. (RU); Рогачев Д.A. (RU). - Заявка №2002126981/12; заявлено 09.10.2002; опубликовано: 20.07.2006, бюл. №200620.

2. Акулов П.Г., Понедельченко М.Н., Сокорева Н.Н., Сокорев Н.С. RU №2158498 C2, 7 A01G 7/00, 10.11.2000.

3. Костюков В.В., Костюкова Н.И., Черникова М.И. Комплексный способ прогноза урожайности яровой пшеницы в Западной Сибири. // Журнал «География и природные ресурсы», 2003. №1. - С.153-155.

Способ прогнозирования урожая яровой пшеницы на основании множественной регрессионной зависимости Y=a+b₁X+b₂Z, ц/га, где X - температуры, Z - осадки, a, b₁ и b₂ - коэффициенты, отличающийся тем, что измеряют средние активные температуры, средние осадки и соответствующие урожайности М предшествующих вегетационных периодов, на основании которых вычисляют коэффициенты регрессионного уравнения: b₁, b₂ и а с помощью уравнений: ,где Y, ц/га - урожай яровой пшеницы i-го вегетационного периода, , ц/га - усредненный урожай яровой пшеницы за М лет, предшествующих прогнозируемому вегетационному периоду, X, °С - суммарная активная температура i-го вегетационного периода, , °С - усредненная суммарная активная температура за М лет, предшествующих прогнозируемому вегетационному периоду, Z, мм - суммарные осадки i-го вегетационного периода, , мм - усредненные суммарные осадки за М лет, предшествующих прогнозируемому вегетационному периоду, измеряют среднесуточную активную температуру и соответствующие им осадки в прогнозируемом вегетационном периоде с начала вегетации до даты прогноза, на основании которых вычисляют эквивалентные активные температуры - Х_э и эквивалентные осадки - Z_э для множественного регрессионного уравнения по формулам: ; ,где, , дн. - усредненная длительность вегетации, измеренная и вычисленная из предшествующих вегетационных периодов; t_a, °C - суточная активная температура прогнозируемого вегетационного периода; o_а, мм - соответствующие суточные осадки прогнозируемого вегетационного периода; и n - текущее количество дней в прогнозируемом вегетационном периоде на момент прогноза, которые подставляют в множественное регрессионное уравнение вместо средних температур и осадков.