СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ
METHOD TO FORECAST CROP CAPACITY OF SPRING WHEAT

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
2
2
Y=-2,39+0,112N+0,07Ом-0,0008N-0,0005 Oм,
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,
100
100
50
где Y - прогнозируемая урожайность, ц/га; X - среднесуточная температура в мае, °C; D - доза минеральных удобрений от 0 до 1 (0 - контроль, 1 - NPK). (Акулов П.Г., Понедельченко М.Н., Сокорева Н.Н., Сокорев Н.С. RU №2158498 C2, 7 A01G 7/00, 10.11.2000).
100
100
50
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 NPK. 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.):
i
i
i
где a - амплитуда; θ - сдвиг по фазе; L - 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•TVI<sub>1</sub>+c•TVI<sub>2</sub>+d•OCVI<sub>1</sub>+e•OCVI<sub>2</sub>+g1•fa1•sin(π(n-11)/24+fb1•sin(π(n-12)/22).
21-23 июля
У=r+s•OC ГТК VII<sub>1,2</sub>+t•d VII<sub>1,2</sub>+w•ГTK(VI<sub>2</sub>-VII<sub>2</sub>)+g2•n+fa2•sin(π(n-11)/24)+bb2•sin(π(n-12)/22).
Примечание:
У - урожайность, ц/га (амбарный вес);
1
TVI - средняя суточная температура воздуха за первую декаду июня;
2
TVI - средняя суточная температура воздуха за вторую декаду июня;
1,2
TVII - средняя суточная температура воздуха за период с первой декады по вторую декаду июля;
1
OCVI - сумма осадков за первую декаду июня;
2
OCVI - сумма осадков за вторую декаду июня;
1,2
dVI - среднесуточный дефицит насыщения воздуха за период с первой декады по вторую декаду июня;
n - порядковый номер года, начиная с 1956 (1956 принят за 1).
1,2
ГТК VI - гидротермический коэффициент Селянинова с первой по вторую декады июня;
1,2
ОС VII - сумма осадков за период с первой по вторую декады июля;
1,2
dVII - среднесуточный дефицит насыщения воздуха за период с первой декады по вторую декаду июля;
1,2
ГТК VII - гидротермический коэффициент Селянинова с первой по вторую декады июля;
2
1,2
ГТК (VI-VI) - гидротермический коэффициент Селянинова со второй декады июня по вторую декаду июля, которые вычисляются с помощью уравнений:
1,2
1,2
2
2
где OCVI, OCVII; OC(VI-VII); ; ;  - 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:
1
2
Y=a+bX+bZ, ц/га,
1
2
1
2
где a - начало отсчета уравнения урожайности, b и b - коэффициенты частной регрессии. Параметры a, b, b вычисляются методом, наименьших квадратов из которого получают соотношения:
э
э
Для прогноза также вычисляют эквиваленты сумм активных температур - X, °С и эквиваленты сумм осадков - Z, мм с помощью выражений:
a
a
где инструментально измеряют: t, °C - активные суточные температуры; o, 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.
1
2
э
э
Вычисляют будущий урожай яровой пшеницы, прогнозируемого вегетационного периода, путем введения измеренных и вычисленных данных в регрессионное уравнение: a, b, b, X, Z.
1
э
2
э
Y=a+bX+bZ
Способ прогноза урожайности реализуется следующим образом.
1
2
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, b, b, 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:
э
э
Y=-1765,99+1,48447*X-2,2978*Z,
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%)
X<sub>э</sub>=1555
Z<sub>э</sub>=229,7
На 25 июля
17,9792 (+7,7%)
X<sub>э</sub>=1558
Z<sub>э</sub>=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:
э
э
Y=725,414-0,57386*X+0,79589*Z.
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%)
X<sub>э</sub>=1555
Z<sub>э</sub>=229,7
На 25 июля
14,5186 (+5,2%)
X<sub>э</sub>=1558
Z<sub>э</sub>=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:
э
э
Y=1413,85-1,2399*X+2,10869*Z.
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%)
X<sub>э</sub>=1653
Z<sub>э</sub>=319,9
На 25 июля
34,4085 (+3,95%)
X<sub>э</sub>=1656
Z<sub>э</sub>=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:
э
э
Y=1265,41-1,1184*X+1,8869*Z.
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%)
X<sub>э</sub>=1653
Z<sub>э</sub>=319,9
На 25 июля
16,27 (+2,32%)
X<sub>э</sub>=1656
Z<sub>э</sub>=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.