Заведующая лабораторией - кандидат географических наук Лебедева Валентина Митрофановна, тел. : (48439) 4-45-99; e-mail: cxm@meteo.ru
В системе оперативного агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства важное место занимают прогнозы урожайности сельскохозяйственных культур, в особенности – зерновых культур.
Используемые в оперативной практике методы прогноза с течением времени "устаревают" и перестают удовлетворять современным требованиям к их качеству, поэтому для поддержания должного уровня оправдываемости агрометеорологических прогнозов необходимо систематическое обновление методов и технологий прогнозирования урожайности и валового сбора сельскохозяйственных культур по территории субъектов Российской Федерации, федеральных округов и страны в целом.
В отделе агрометеорологических информационно-прогностических систем обслуживания народного хозяйства разрабатываются синоптико-статистические и динамико-статистические методы прогнозов урожайности сельскохозяйственных культур:
– синоптико-статистический метод позволяет на первом этапе рассчитывать ожидаемую продуктивность зерновых до сева яровых культур (в марте). Используемые в этом методе предикторы – параметры общей циркуляции атмосферы Северного полушария и значения температуры поверхности океанов в осенне-зимний период – определяют масштабность территории, по которой рассчитывается ожидаемый валовой сбор зерновых культур (группа областей, федеральный округ, Российская Федерация);
– динамико-статистический метод прогнозирования урожайности, основанный на использовании сложившихся агрометеорологических условий и фактическом состоянии растений (на дату составления прогноза) позволяет оперировать исходными данными в масштабе области (республики, края).
Синоптико-статистический метод прогноза
В основе синоптико-статистического метода агрометеорологических прогнозов лежит предположение о том, что развитие атмосферных процессов в том или ином регионе в период весенне-летней вегетации культур связано с особенностями циркуляции атмосферы в предшествующий осенне-зимний период в пределах всего Северного полушария. Исследования особенностей циркуляции атмосферы в годы с экстремальными урожаями культур (а, следовательно, и с аномальным гидротермическим режимом) в отдельных регионах Северного полушария показали, что атмосферные процессы сезонов связаны между собой, и можно выделить признаки нетипичного развития атмосферных процессов весенне-летнего периода по результатам анализа условий осенне-зимнего сезона. Отсутствие фундаментальной теории, объясняющей наличие связи между процессами в отдельные сезоны, обуславливает применение в методиках, в основном, аппарата математической статистики.
Характерной чертой этого подхода является использование в качестве исходного материала данных с карт барической топографии (АТ-500), значений температуры поверхности воды Тихого и Атлантического океанов, данных о центрах действия атмосферы, индексах южного и североатлантического колебаний в осенне-зимний период. Использование такой информации позволяет составлять агрометеорологические прогнозы урожайности ряда сельскохозяйственных культур до начала их сева, что позволило осуществлять обслуживание потребителей даже в тех случаях, когда традиционная агрометеорологическая информация либо отсутствовала, либо была неполной, либо ее получение было затруднено.
Динамико-статистический метод прогноза
Основу динамико-статистических моделей продукционного процесса составляет математическое описание механизмов биофизических процессов, происходящих в течение определенного временного интервала в системе «почва–растение–атмосфера». В этих моделях оценка агрометеорологических условий основывается на учете влияния факторов среды на важнейшие физиологические процессы: фотосинтез, дыхание и рост. С помощью моделей продукционного процесса в агрометеорологических прогнозах решаются следующие задачи: оценка агрометеорологических условий произрастания и прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных культур.Методология динамико-статистического прогнозирования урожайности опирается, с одной стороны, на использование статистических методов прогнозирования по одному временному ряду, с другой стороны – на методы оценки условий формирования урожая с помощью моделей продукционного процесса.
Продукционный процесс растений можно представить как взаимодействие совокупности физиологических процессов и агрометеорологических условий, конечным результатом которого является урожай. Формирование урожая рассматривается как развивающийся во времени процесс. В основу моделирования продукционного процесса положено математическое описание поведения основных физиологических процессов в зависимости от складывающихся агрометеорологических условий. Моделирование продукционного процесса сводится к определению прироста общей биомассы и биомассы отдельных органов растений за определенные интервалы времени.
Ценность модели для решения прикладных задач определяется возможностью идентификации параметров модели и наличием стандартной оперативной метеорологической информации для проведения расчетов. Параметры модели условно можно разделить на две группы: биологические параметры, характеризующие особенности роста, развития и формирования продуктивности сельскохозяйственных культур и функциональные параметры, отражающие условия произрастания культуры в конкретном почвенно-климатическом регионе. Модели настраивались на получение среднего уровня урожайности в конкретном субъекте Российской Федерации и корректировались по годам. Проведенные нами исследования по оценке влияния параметров состояния атмосферы на продуктивность зерновых культур позволили в качестве входных данных модели использовать только среднюю декадную температуру воздуха и сумму осадков за декаду.
Прогностические модели «погода-урожай» в период вегетации разработаны для озимой пшеницы, озимой ржи, ярового ячменя, яровой пшеницы, кукурузы, группы зерновых и зернобобовых культур и картофеля. Сроки составления прогнозов 21 мая, 21 июня, 21 июля, 1 августа.
Агрометеорологическая информационно-прогностическая система
Агрометеорологическая информационно-прогностическая система(ИПС.ВНИИСХМ)предназначена для составления прогнозов урожайности и ежедекадной оценки условий произрастания сельскохозяйственных культур в автоматизированном режиме.
ИспользованиеИПС.ВНИИСХМв оперативной работе позволяет выйти на качественно новый уровень получения агрометеорологической прогностической информации и существенно уменьшить затраты времени на выполнение работ по составлению прогнозов и подготовке материалов для оперативного обслуживания потребителей.
Основными функциямиИПС.ВНИИСХМявляются:
· обработка, контроль и занесение в базу данных оперативной информации, поступающей по каналам связи в коде КН-21;
· ежедекадная количественная оценка условий произрастания сельскохозяйственных культур (озимой ржи, озимой пшеницы, яровой пшеницы, ярового ячменя, кукурузы, зерновых и зернобобовых в целом, картофеля) в период вегетации по территории областей, краев, республик Российской Федерации;
· составление агрометеорологических прогнозов урожайности и валового сбора озимой ржи, озимой пшеницы, яровой пшеницы, ярового ячменя, кукурузы, зерновых и зернобобовых в целом, картофеля по территории субъектов Российской Федерации, федеральным округам и России в целом в установленные оперативные сроки;
· формирование аналитических таблиц метеорологических и агрометеорологических данных, содержащихся в декадных агрометеорологических телеграммах – всего около 60 показателей;
· расчёт оправдываемости прогнозов урожайности.
Источники входной информации
Пополнение базы оперативных данных ИПС.ВНИИСХМ происходит за счет информации, поступающей по каналам связи: декадных агрометеорологических телеграмм в коде КН-21 и данных Федеральной службы государственной статистики о фактической урожайности, посевной площади и валовом сборе сельскохозяйственных культур.
Комплекс программ
ИПС.ВНИИСХМфункционирует в ОС Windows2003/XP/Vista/7.Управление комплексом реализовано в единой интерфейсной оболочке в диалоговом режиме с использованиемСУБД FireBird2.1.3.
ИПС.ВНИИСХМ включает в себя следующие системы:
A) Система обработки оперативной агрометеорологической информации – обеспечивает регулярное пополнение оперативной базы данных вновь поступающими по каналам связи данными наблюдений:
· получаетв качестве входных данных файл телеграмм в коде КН-21;
· выполняетсинтаксический анализ телеграмм и поэлементный синтаксический контроль;
· обеспечиваеткорректировку телеграмм оператором и их повторную обработку;
· преобразуетиерархическую структуру телеграмм в реляционную структуру используемой СУБД и записывает информацию в базу оперативных данных.
B) Система оперативного прогнозирования – является центральным компонентом ИПС.ВНИИСХМ и представляет собой комплекс программ для автоматизированного расчета:
· оперативных прогнозов урожайности;
· ежедекадной оценки условий вегетации;
· оценки качества составленных прогнозовурожайности.
C) Система составления информационных таблиц– состоит из комплекса программ, позволяющих пользователю формировать разнообразные таблицы метеорологических и агрометеорологических данных, а также прогностические материалы для вывода на печать или экспорта в файлы типа«.doc», «.xls»идр. Для работы доступны материалы как за текущий год, так и за все содержащиеся в базе данных прошедшие годы.
Информационная база ИПС.ВНИИСХМ включает в себя следующие базы данных:
· база оперативных данных –содержит оперативные агрометеорологические данные, полученные в результате обработки телеграмм и материалы Федеральной службы государственной статистики по урожайности, валовому сбору, посевной площади сельскохозяйственных культур за текущий и предшествующие годы;
· база справочных данных – содержит каталоги названий станций, субъектов и федеральных округов Российской Федерации, УГМС, культур, повреждений и т.д.;
· база агроклиматических данных – содержит декадные нормы температуры воздуха и сумм осадков по субъектам Российской Федерации.
Примеры элементов интерфейса ИПС приведены на рис. 1–3.