Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 639871)
Контекстум
Антиплагиат Руконтекст
Метеорология и гидрология  / №2 2010

Новый подход к идентификации функционалов погода-урожай для оценки последствий изменений климата (150,00 руб.)

0   0
Первый авторСиротенко
АвторыПавлова В.Н.
ИздательствоМ.: ПРОМЕДИА
Страниц9
ID333880
АннотацияПредложен новый подход к идентификации функционалов погода-урожай. Показано, что элиминирование трендов урожайности путем использования разностных регрессий (первого и второго порядков) позволяет значительно повысить точность и надежность оценок влияния изменений (колебаний) климата на продуктивность сельского хозяйства.
УДК551.58
Сиротенко, О. Новый подход к идентификации функционалов погода-урожай для оценки последствий изменений климата / О. Сиротенко, В.Н. Павлова // Метеорология и гидрология .— 2010 .— №2 .— С. 92-100 .— URL: https://rucont.ru/efd/333880 (дата обращения: 23.06.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

МЕТЕОРОЛОГИЯ И ГИДРОЛОГИЯ 2010 ¹ 2 УДК [631.559+551.583]:551.509.314 Новый подход к идентификации функционалов погода—урожай для оценки последствий изменений климата О. Д. Сиротенко*, В. Н. Павлова* Предложен новый подход к идентификации функционалов погода — урожай. <...> Показано, что элиминирование трендов урожайности путем использования разностных регрессий (первого и второго порядков) позволяет значительно повысить точность и надежность оценок влияния изменений (колебаний) климата на продуктивность сельского хозяйства. <...> Предложенная методология оценки влияния изменений климата реализована для зерновых культур на примере двух областей Российской Федерации, контрастных по климатическим условиям. <...> Вместе с тем установлено, что учет кратковременных (до 2—3 лет) трендов урожайности, обусловленных изменениями эффективного плодородия почвы, способствует заметному увеличению оправдываемости долгосрочных прогнозов урожайности. <...> Зависимость F, ставящую в соответствие климатическим элементам — функциям времени x(t) — значения урожайности Y, естественно назвать функционалом погода — урожай: Y = F[x1(t), x2(t), ., xk(t)], (1) где климатические элементы x(t) для каждого года задаются на отрезке 0  t f. <...> Продолжительность периода учета климатических элементов t равна разности между датой созревания урожая f и датой начала периода 0,которая назначается до сева, чтобы учесть влияние климата на “стартовые” условия формирования урожая — влагозапасы, содержание легко разложимого органического вещества и другие параметры, определяющие текущее “эффективноеплодородие почвы. <...> Учет предыстории посева, как правило, существенно повышает прогностическую значимость (1). <...> Идентификация функционала (1) для расчета и прогнозирования урожайности — традиционная статистическая задача, решаемая с помощью уравнений регрессии. <...> Новый этап решения этой проблемы начался в 1970—1980-x годах, когда для представления (1) была предложена физически <...>