Дальневосточные ученые разработали метод раннего прогнозирования урожайности сои

2 июля 2020 г. О работе института

Сотрудниками Дальневосточного НИИ сельского хозяйства (ДВНИИСХ) и Вычислительного центра (ВЦ) ДВО РАН (обе структуры входят в состав Хабаровского Федерального исследовательского центра ДВО РАН) разработана методика прогнозирования урожайности сои, которая базируется на анализе данных многолетних метеорологических наблюдений и дистанционного зондирования Земли.
“Соя является одной из ключевых культур мирового сельского хозяйства и при этом самой значимой культурой для российского Дальнего Востока. Посевная площадь сои в муниципальных образованиях на юге Дальнего Востока в последние годы составляет 60-80% всех пахотных земель. При этом рост экспортной составляющей в производстве сои требует оперативного и раннего прогноза валового сбора урожая на уровне как отдельных хозяйств, так и региона в целом.”, отметила Татьяна Асеева, чл.-корр. РАН, врио директора ДВНИИСХ.

Посевы сои на экспериментальных полях ДВ НИИСХ (с. Восточное, Хабаровский край)

Современные методы и подходы к прогнозированию урожайности сельхозкультур основаны на использовании данных дистанционного зондирования Земли. Преимущество этих методов обусловлено снижением трудозатрат на мониторинг состояния отдельных полей в течение вегетационного сезона, а также оперативностью получения необходимых данных. “Сотрудники ВЦ ДВО РАН и ДВНИИСХ совместно работали над разработкой метода и набора вспомогательных алгоритмов. Данные многолетних спутниковых наблюдений, полученные и обработанные с использованием ресурсов центров коллективного пользования «ИКИ-мониторинг» и «Центр данных ДВО РАН» легли в основу многофакторной модели, апробированной на отдельных муниципальных образованиях регионов  Дальнего Востока”, подчеркнул к.т.н., врио директора ВЦ ДВО РАН Алексей Сорокин.

Маска пахотных земель Хабаровского муниципального района
(получена с использованием информационного сервиса VEGA-Science)

Отмечается, что при разработке алгоритма коллективом авторов изучалась ежегодная динамика вегетационных индексов отдельных культур на экспериментальных полях ДВНИИСХ в период с 2014 по 2019 гг., расположенных вблизи г. Хабаровска. С использованием данных по опытным полям разработчиками была построена тестовая модель, которая впоследствии была экстраполирована на пахотные земли муниципальных образований всего региона.
“Одним из преимуществ нашего метода является возможность раннего прогнозирования урожайности сои. Современные методы прогнозирования, базирующиеся на спутниковых данных, обычно предполагают возможность формирования прогноза только тогда, когда значения вегетационного индекса достигают максимума. Для Дальнего Востока это первая декада августа. Предложенный подход позволил нам сдвинуть сроки прогнозирования урожайности сои практически на месяц без критического снижения точности прогноза”, добавил д.фарм.н., ведущий научный сотрудник ДВНИИСХ Алексей Степанов.
Необходимо заметить, что разработанная методика является достаточно универсальной, и может применяться для прогнозирования урожайности сои на уровне субъектов федерации, муниципальных образований, а также отдельных хозяйств. Она была апробирована по разным муниципальным районам Хабаровского края, Амурской области, Приморского края, а также Еврейской автономной области. Ошибка прогноза урожайности сои при раннем прогнозировании находилась в диапазоне 5-12% для разных районов, что соответствует высокой точности модели по мировым стандартам. 

Нормализованный вегетационный индекс (NDVI) пахотных земель
Хабаровского района (Хабаровский край) по 2019 г.:
фактические и смоделированные данные

Результаты проведенных исследований были опубликованы в авторитетном международном научном журнале Remote Sensing.
В ближайших планах ученых – разработка методов прогнозирования урожайности для разных сельскохозяйственных культур. Помимо этого, рассматривается возможность создания на основе полученных научных результатов комплексной информационной системы для раннего прогнозирования урожайности в регионе. Она может быть востребована банками, страховыми компаниями и органами власти в решении вопросов планирования агро-хозяйственной деятельности и её финансирования. Сейчас ведется поиск таких партнеров.