В условиях рыночной экономики и конкуренции на мировом рынке растениеводства приоритетным является получение максимальной прибыли от выращивания конкурентоспособной продукции. Условия недостаточного и неустойчивого увлажнения в период вегетации растений создают серьёзные риски снижения эффективности производства продукции тех или иных культур. В Оренбургской области, особенно в сухостепных районах, где вероятность потерь урожая от засух одна из наибольших в РФ, а возможности орошения весьма ограниченны, заблаговременное прогнозирование продуктивности растений, а также сопутствующих погодных условий – это единственный выход минимизировать неоправданные затраты на производство и сохранить свой бизнес в дальнейшем. Прогнозирование урожайности различными альтернативными методами значительно повышает его вероятность. В работе применялись три наиболее изученных и апробированных в условиях Оренбуржья метода долгосрочного прогнозирования: метод остаточных отклонений, синоптико-статистическое моделирование по параметрам климатической системы планеты и региона, авторегрессия временного ряда в нейронной сети.

Ключевые слова: прогноз, урожайность, методы прогнозирования, синоптико-статистическое моделирование, временной ряд.

Неверов Александр Алексеевич, кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник

ФГБНУ «Федеральный научный центр биологических систем и агротехнологий Российской академии наук»

Россия, 460051, г. Оренбург, пр. Гагарина, 27/1

E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Forecast of crop yields for the Central zone of Orenburg region for 2020 using alternative methods

Neverov Alexander Alekseevich, Candidate of Agriculture

Federal scientific Center for biological Systems and agricultural Technologies RAS

27/1 Gagarina Av., Orenburg, 460051, Russia.

In a market economy and competition in the global crop market, the priority is to maximize the profit from growing competitive products. However, in conditions of insufficient and unstable moisture during the growing season of plants, serious risks are created to reduce the efficiency of production of products of certain crops. Since in the Orenburg region, especially in dry steppe regions, the probability of crop loss from drought is one of the greatest in the Russian Federation, and the irrigation possibilities are very limited, early forecasting of plant productivity and associated weather conditions is the only way to minimize unjustified production costs and maintain your business in the future. Prediction of yields by various alternative methods significantly increases its likelihood. Three most studied and tested under the conditions of the Orenburg region long-term forecasting methods were used: the method of residual deviations, synoptic-statistical modeling according to the parameters of the climate system of the planet and the region, time series autoregression in the neural network.

Key words: forecast, yield, forecasting methods, synoptic-statistical modeling, time series.

DOI 10.37670/2073-0853-2020-83-3-14-17

Полный текст статьи

Опубликовано Известия Оренбургского Государственного Аграрного Университета 2020 № 3 (83), стр. 14-17

_________________

* Исследование выполнено в соответствии с планом НИР на 2019 – 2021 гг. ФГБНУ БСТ РАН по теме № 0761-2019-0004.