Авторы: А. С. Степанов, Т. А. Асеева, К. Н. Дубровин
Дальневосточный НИИ сельского хозяйства, Восточное, Россия
Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Аннотация. Актуальность исследования. Соя является одной из ключевых культур мирового сельского хозяйства; в последнее время производство сои активно развивается на территории российского Дальнего Востока. Для решения практических задач, связанных с производством сои, в том числе планирования посевных площадей и
экспортных операций субъектами ДФО, необходимо с достаточной точностью прогнозировать урожайность сельскохозяйственной культуры. Цель исследования – определить факторы, влияющие на урожайность культуры, установить взаимосвязь между этими показателями и урожайностью, а также оценить точность предложенной модели.
Методы исследования. На примере Ханкайского, Хорольского, Михайловского и Октябрьского районов Приморского края рассмотрены показатели, характеризующие климатические особенности муниципальных образований, а также данные дистанционного зондирования Земли за период 2008–2018 гг. Метеорологические характеристики
территорий и значения индексов вегетации получены с использованием системы «ВЕГА-Science», дополнительно рассчитаны интегральные коэффициенты, при этом взаимно коррелирующие показатели исключены из регрессионной модели. Основным результатом исследования является многофакторная регрессионная модель, где в качестве зависимой переменной выступает среднегодовая урожайность сои, а независимых переменных – максимум среди еженедельных композитов вегетационного индекса NDVI пахотных земель, гидротермический коэффициент,продолжительность вегетационного периода, средняя годовая влажность и сумма температур верхнего слоя почвы.
Средняя абсолютная ошибка модели составляет: для Ханкайского района 11,0 %, Хорольского района – 4,8 %, Октябрьского района – 9,5 %, Михайловского района – 8,9 %. Научная новизна и практическая значимость. Для прогнозирования урожайности сои на Дальнем Востоке разработана регрессионная модель, предполагающая использование климатических характеристик и значений NDVI пахотных полей по муниципальному образованию.
В целом предложенные модели с заявленным уровнем точности могут быть использованы для прогнозирования урожайности сои, а также для принятия управленческих решений на региональном и муниципальном уровнях.
Ключевые слова: соя, урожайность, Приморский край, климатические характеристики, регрессионная модель, дистанционное зондирование, NDVI.
Для цитирования: Степанов А. С., Асеева Т. А., Дубровин К. Н. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) // Аграрный вестник Урала. 2020. № 01 (192). С. 10‒19. DOI: 10.32417/1997-4868-2020-192-1-10-19.
