Авторы: В. Е. Тихонов, доктор географических наук, профессор, главный научный сотрудник,
А. А. Неверов, кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник,
Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства (460051, г. Оренбург, пр. Гагарина, д. 27, корп. 1; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.)
Предложен новый метод долгосрочного прогнозирования урожайности на примере яровой пшеницы. Основным недостатком большинства методов прогнозирования временных рядов урожайности является отсутствие предикторов модели за пределами заканчивающегося ряда значений предиктанта (ряда, прогноз которого интересует исследова- теля). Проще говоря, предикторы на предстоящий год остаются неизвестными. В поиске решения данной проблемы обращено внимание на работы, посвященные исследованию многолетних изменений в системе Солнце – Земля, в частности движению Солнца и планет вокруг барицентра Солнечной системы. Под гравитационным воздействием со стороны планет Солнце вынуждено совершать сложное переменное движение вокруг центра масс Солнечной системы (барицентра). В результате орбиты планет не могут оставаться строго гелиоцентрическими, поскольку центр тяжести Солнца может не совпадать с фокусами эллиптических траекторий планет. Воздействие планет на Солнце приводит к модуляции солнечной активности. Планетам отводится роль первоисточника вариаций как солнечной активности, так и циклических процессов на Земле. Поскольку в различных природных явлениях, в том числе в колебаниях пого- ды и климата, было выявлено множество циклов, важно уяснить, какая реальность их обусловливает. На сегодня это наименее исследованная проблема. Впервые в прогнозах временных рядов урожайности предложено использование лаговых переменных, эффект от воздействия которых на показатели, характеризующие процесс, проявляется не сра- зу, а с запаздыванием. Считается, что большую роль во временных задержках погоды и климата может играть тепло, запасенное в Мировом океане. Установлена тесная связь многолетней динамики урожайности яровой пшеницы с из- менениями во времени расстояния от барицентра Солнечной системы до Земли, что позволяет использовать значения предикторов за пределами имеющегося ряда урожайности. Показана необходимость учитывать влияние лаговых пере- менных при разработке моделей прогноза урожайности. Применены методы стандартной множественной регрессии и регрессии в нейронных сетях.
Ключевые слова: движение Земли вокруг барицентра Солнечной системы, лаговые переменные, прогноз урожай- ности, методы множественной регрессии.
