Результаты испытаний методов оценки условий формирования урожая и прогноза средней урожайности яровой пшеницы по территории Томской, Новосибирской, Кемеровской областей и Алтайского края


Описание методов

Методы количественной оценки агрометеорологических условий формирования урожая и прогноза средней урожайности яровой пшеницы для территории Томской, Новосибирской, Кемеровской областей и Алтайского края на основе применения динамико-статистического подхода разрабатывались в лаборатории агрометеорологических исследований ГУ «СибНИГМИ» в 2003-2005 гг. (авторы В.В. Набока, И.Г. Ковригина).

В современных условиях выбор динамико-статистического подхода для решения поставленных задач представляется наиболее приемлемым.

Хорошо обусловленные динамические модели, адаптированные для конкретных культур и природно-климатических условий их возделывания обладают важными для практической агрометеорологии свойствами. Главные среди них - это способность наиболее полного учета комплекса факторов внешней среды, влияющих на продукционный процесс растений, и возможность с их помощью дать объективную количественную оценку, как всего комплекса факторов, так и отдельных его элементов, за любой отрезок и вегетационный период в целом, относительно выбранного эталона.

Отечественной наукой достигнуты значительные успехи в разработке теоретической базы и прикладного динамического моделирования для целей агрометеорологического обеспечения производства сельскохозяйственных культур [2, 6 ]. В [2-9] изложены основополагающие приемы и виды практического применения динамико-статистических моделей для этих целей.

В качестве базового средства расчета необходимых параметров и характеристик в представленной работе применен один из вариантов динамико-статистической модели продукционного процесса яровых злаковых культур «Погода–Урожай» с суточным разрешением [6,8]. Выбор модели продиктован, прежде всего, условиями резко континентального климата рассматриваемой территории - коротким вегетационным периодом, большой вероятностью значительных амплитуд колебаний величин метеорологических параметров за короткие временные отрезки, влияние которых на рост и развитие растений сложно учесть при меньшей детализации по времени.

Кроме того, как подчеркнуто в [10] за последние 10-15 лет существенно снизилась освещенность территории данными агрометеорологических наблюдений, вследствие сокращения не только наблюдательной сети, но и объемов агрометеорологических наблюдений на сохраненных станциях. Это в свою очередь требует создания информационно-прогностических методов, в которых недостаточная освещенность территории данными агрометеорологических наблюдений могла бы компенсироваться более детальным учетом метеорологических условий вегетационного периода.

Адекватное модельное отражение влияния изменений условий внешней среды на продукционный процесс яровой пшеницы в природно-климатических условиях юго-восточной части Западной Сибири достигнуто путем адаптации базовой модели на материалах агрометеорологических наблюдений и данных статистических управлений по каждому субъекту исследуемой территории.

Достигнуто удовлетворительное согласование рассчитанных и фактических величин средней урожайности (коэффициент корреляции 0,51-0,69) и запасов влаги по станциям на конец вегетации (коэффициент корреляции в метровом слое почвы 0,41-0,51, при значимой величине на 5%-ном уровне значимости равной 0,36) за период 1971-2000гг. Средняя относительная ошибка расчета средней урожайности по независимым данным 2001-2005 гг. составляет от 5,0 до 15,8%, а обеспеченность расчетов с ошибкой менее 20% составляет 80-100%.

Для расчета при помощи динамико-статистической модели комплексной количественной оценки агрометеорологических условий формирования урожая яровой пшеницы за определенный отрезок периода вегетации, относительно выбранных эталонных условий за аналогич¬ный период применен известный подход, предложенный в [5-8]. При этом в качестве эталона приняты условия прошлого года.

Оценка условий формирования урожая относительно условий прошлого года на качественном уровне, наряду со средними многолетними, наиболее часто применяется в практической агро¬метеорологии. Сценарий “климатические нормы”, с суточной реализацией в частности, не имеет аналогов в природных условиях. Кроме того, рядом авторов [4,9] показано, что использование в динамической модели климатических норм, в качестве исходных данных, вызывает методическую ошибку – существенное повышение рассчитанных значений урожайности. Использование сценария “прошлый год”, кроме простоты восприятия потребителем, технологично с точки зрения подготовки данных и выполнения расчетов.

Согласно [6], рассматривая урожай в качестве интегральной характеристики агрометеорологических условий вегетационного периода, мерой отличия оцениваемых условий текущей вегетации от прошлогодних будет отношение (nР) конечных урожаев, рассчитанных по условиям текущего (Уо) и прошлого года (Уp) за оцениваемый период:



Следовательно, чтобы дать количественную оценку агрометеорологических условий формирования урожая яровой пшеницы, например, по состоянию на 20 июля текущего года относительно условий прошлого года, необходимо рассчитать отношение (4), где:

Уо - урожай, рассчитанный по фактическим данным текущего года от всходов до 20 июля, и данным прошлого года от 21 июля до конца вегетации;
Уp - урожай, рассчитанный полностью по данным прошлого года.


Успешность метода количественной оценки сложившихся агрометеорологических условий формирования урожая яровой пшеницы относительно условий прошлого года

В ходе оперативных испытаний оценивались условия, сложившиеся на конец каждой декады вегетации (2008-2009 гг.) и всего вегетационного периода (2006-2008*гг.,* до поступления данных по урожайности за 2009 г.).

Для верификации метода расчета комплексной количественной оценки сложившихся агрометеорологических условий формирования урожая официально принятых критериев не существует. Поэтому решение о качестве метода выработано с применением общепринятого статистического критерия - среднеквадратического отклонения ряда фактических оценок условий всего вегетационного периода относительно условий прошлого года, то есть ряда величин отношений фактической урожайности последующего года к урожайности предыдущего. Так, допустимые отклонения оценок, рассчитанные по величине за 1972-2000 гг. составляют по Томской области 22%, по Новосибирской - 16 %, по Кемеровской - 16% , и по Алтайскому краю 26%.

Результаты сравнения рассчитанных и фактических величин оценок агрометеорологических условий, сложившихся за полный вегетационный период, в сравнении с прошлогодними представлены в таблице 1.

Как следует из таблицы 1, за годы испытаний метода, включая авторские и оперативные, абсолютные отклонения рассчитанных и фактических оценок только по одному случаю из восьми превысили допустимую величину по Томской и Кемеровской областям. Средние величины этих отклонений составили соответственно 15% и 7% . По Алтайскому краю при средней величине отклонения, равном 7%, превышения допустимого уровня за годы испытаний метода не отмечалось.

По Новосибирской области средняя величина абсолютных отклонений рассчитанных и фактических оценок составила 23% и только в 2007 году не превысила допустимую величину. В 2002 году отклонение превысило показатель , в остальные годы отклонения составили на 1-6% ниже этого показателя. Степень согласования рассчитанных и фактических величин оценок условий формирования урожая яровой пшеницы за полный вегетационный период показана на рисунке 1.

В динамике вегетационного периода проводилось сравнение расчетных методических оценок на конец декад вегетации с обзорными оперативными оценками за аналогичный период. При сопоставлении оценок в преобладающем числе случаев на качественном уровне отмечалось совпадение по знаку и глубине отклонений результатов расчетной оценки и оперативного анализа сложившихся условий во всех субъектах региона.



Рисунок 1
Сравнение рассчитанных (Оr) и фактических (Оf) величин комплексной количественной оценки агрометеорологических условий формирования урожая яровой пшеницы за полный вегетационный период относительно условий прошлого года
2001-2005 гг. – авторские испытания
2006-2008 гг. – оперативные испытания


Разработка методов прогноза средней урожайности яровой пшеницы по территории отдельных субъектов региона на основе динамической модели «Погода-Урожай» выполнялась с ориентацией на принятые в Росгидромете оперативные сроки их составления (предварительного - 21-23 июня, уточненного - 21-23 июля) и соответствующие критерии оправдываемости.

Один из способов применения динамической модели в целях прогнозирования урожайности, широко применяемый отечественной агрометеорологической наукой и практикой в настоящее время, был предложен Полевым А. Н. [2,3]. Модель используется в качестве средства расчета ожидаемых отклонений урожайности от тренда, то есть, для определения степени отличия сложившихся на дату составления прогноза агрометеорологических условий формирования урожая относительно средних многолетних.

Применению данной методологии прогнозирования в рамках отдельных субъектов рассматриваемого региона препятствует отсутствие значимого тренда урожайности. Так, тренд урожайности яровой пшеницы после доработки за период 1971-2000 гг. характеризуют¬ся следующими коэффициентами корреляции: Томская область – 0,327; Новосибирская область – 0,101; Кемеровская область – 0,289; Алтайский край - 0,332; при значимой величине на 5% уровне равной 0,361.

Для расчета прогнозов урожайности яровой пшеницы на основе динамико-статистической модели «Погода-Урожай» путем статистического анализа подобраны наиболее показательные варианты сценариев ожидаемых метеорологических условий от даты составления прогноза до конца вегетации. Для Томской, Новосибирской, Кемеровской областей – это пролонгированный сценарий “года-аналога” по долгосрочному прогнозу погоды на июль – для предварительного прогноза урожайности и на август – для уточненного. По Алтайскому краю рекомендован сценарий инерционного прогноза метеорологических условий – по прошлому году.

Авторские испытания методов проводились по независимым материалам наблюдений за 2001-2005 годы. Производственные испытания осуществлялись: по Новосибирской области в отделе агрометеорологических прогнозов ГМЦ, по Алтайскому краю в отделе агрометеорологии и агрометеорологических прогнозов, по Кемеровской и Томской областям в ОГМО соответствующих ЦГМС. На материалах наблюдений 2006-2007 годов испытания проводились в квазиоперативном режиме, и в оперативном режиме на материалах 2008-2009* годов.
(* В 2009 году оценивалось только на качественном уровне согласование рассчитанных и оперативных декадных оценок условий формирования урожая яровой пшеницы в сравнении с прошлым годом, поскольку время, запланированное на проведение испытаний, закончилось до опубликования статистических данных о фактической урожайности культуры за 2009 год).

На рисунке 2 показано сравнение рассчитанных величин ожидаемой урожайности яровой пшеницы по методическим (предварительному и уточненному), инерционному и климатологическому прогнозам с фактическими ее значениями за независимый ряд лет, включая годы авторских (2001-2005 гг.) и оперативных (2006-2008 гг.) испытаний.

Оценка успешности методов прогноза средней урожайности яровой пшеницы проводилась согласно «Методическим указаниям по проведению производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических прогнозов» (РД 52.27. 284-91).

На основании РД и согласно утвержденной программе испытаний, новый метод прогноза средней областной (краевой) урожайности яровой пшеницы сравнивался с инерционными, климатологическими, с применяемыми в оперативной практике расчетными методами: В.В. Костюкова, М.И. Черниковой, К.В. Кирилличевой, а также с оперативными прогнозами.



Рисунок 2
Сравнение величин ожидаемой урожайности яровой пшеницы по методическому (предварительный - Ур1, уточненный - Ур2), инерционному (Уи) и климатологическому (Ук) прогнозам с фактической (Уф).

Результаты сравнительной оценки оправдываемости нового метода прогноза с вышеперечисленными по предварительному - 21-23 июня (далее первый срок ) и уточненному – 21-23 июля (далее второй срок) срокам составления представлены в таблицах  2  и  3 .


Успешность прогнозов урожайности яровой пшеницы по Томской области

Анализ результатов испытания нового метода прогноза урожайности яровой пшеницы по субъектам регионы показал, что по Томской области за 3 года производственных испытаний средняя оправдываемость прогнозов по новому методу составила 84% - в первый срок и 87% - во второй срок, что на 1-6% выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов. В целом за 8 лет, включающие оперативные и авторские испытания, средняя оправдываемость методических прогнозов по Томской области в первый срок составила 86%, что на 4% выше оправдываемости климатологических, но на 2% ниже инерционных (таблица 2). Согласно расчетам, на второй срок средняя оправдываемость за тот же период равна 90%, что выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов на 2-8%, на 5-9% выше оправдываемости прогнозов, составленных по внедренным методам Черниковой М.И. и Костюкова В.В., и совпадает с оправдываемостью оперативных прогнозов (таблица 3).

Оценка оправдываемости составленных прогнозов по величине допустимой абсолютной погрешности по этой территории (таблица 4) показала преимущество нового метода перед другими. Так, за период испытаний из 8 составленных прогнозов оправдалось в первый срок - 5, во второй срок - 6 прогнозов. Оправдываемость метода составила соответственно 62,5% и 75%, что превышает этот показатель для инерционных прогнозов на 12,5-25%, а для климатологических - на 37,5-50%.


Успешность прогнозов урожайности яровой пшеницы по Новосибирской области

По Новосибирской области в годы оперативной проверки в оба срока не оправдались прогнозы, составленные в 2008 году. Относительная ошибка уточненного прогноза оказалась больше предварительного на 8%. Средняя оправдываемость методических прогнозов в годы производственных испытаний составила: в первый срок 92%, во второй срок – 90%, что также выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов (на 1-10%) и выше оправдываемости методических прогнозов за годы авторской проверки (на 5-6%).

В итоге за 8 лет испытаний нового метода по Новосибирской области, средняя оправдываемость прогноза на первый срок составила 89%, на второй – 86%. Это на 4-10% выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов, на 1-2% успешнее расчетных методов, используемых в оперативной практике, и оперативных прогнозов. Новый метод на второй срок по средней оправдываемости уступает только методу Костюкова В.В. на 4 % (таблица 3).

Оценка оправдываемости прогнозов по величине допустимой погрешности выявила преимущество нового метода (таблица 4). Из 8 предварительных прогнозов по новому методу оправдались 6, из 8 уточненных – 5.
Следовательно, оправдываемость нового метода в первый срок составила 75%, во второй срок – 62,5%. Успешность инерционных и климатологических прогнозов в 2,5-3 раза ниже методических.


Успешность прогнозов урожайности яровой пшеницы по Кемеровской области

Для территории Кемеровской области, как в годы авторской, так и в годы оперативной проверки, наиболее успешными были методические прогнозы, составленные во второй срок – уточненные прогнозы. В годы авторских испытаний прогнозы, составленные по новому методу во второй срок, имели высокую оправдываемость (89-98%), абсолютная ошибка ни в одном из прогнозов не превысила допустимую погрешность (). Средняя оправдываемость методических прогнозов составила 94%, что на 2-16% выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов.

При оперативной проверке нового метода по Кемеровской области не оправдался 1 прогноз в 2008 году - прогнозируемая урожайность оказалась ниже фактической на 3,1 ц/га (рисунок 2), оправдываемость составила 84%. Средняя оправдываемость прогнозов за 3 года производственных испытаний 92%, что выше инерционных и климатологических прогнозов на 1-21%. Средняя оправдываемость уточненных методических прогнозов за 8 лет испытаний составила 93%, что выше оправдываемости инерционных и климатологических прогнозов на 1-18%, а также выше оперативных и прогнозов, составленных по применяемым расчетным методам (таблица 3).

В то же время предварительный прогноз (первый срок) в годы авторских испытаний не оправдался из пяти лет только в 2003 году (абсолютная ошибка превысила допустимую погрешность на 1,6 ц/га). Средняя оправдываемость методических прогнозов составила 93%, что успешнее инерционных и климатологических на 1-15%. При оперативных испытаниях по допустимой абсолютной погрешности не оправдался ни один прогноз, составленный по новому методу. Средняя оправдываемость методических прогнозов оказалась ниже инерционных на 9%, и составила 82%. В целом за весь период испытаний оправдываемость методических прогнозов на первый срок ниже инерционных на 4% (таблица 2).

Оценка оправдываемости нового метода по величине допустимой абсолютной погрешности по Кемеровской области такова: из 8 составленных прогнозов оправдались в первый срок 4 прогноза (оправдываемость метода 50%, средняя ошибка 4,2%), во второй срок оправдались 7 прогнозов (оправдываемость метода 87,5%, средняя ошибка метода 5,4%). Оправдываемость инерционных прогнозов 75% , климатологических 0% (таблица 4). Следует отметить, что за последние два года оперативных испытаний в области наблюдалась максимальная урожайность за весь период, включая годы, используемые при разработке метода.


Успешность прогнозов урожайности яровой пшеницы по Алтайскому краю

Для территории Алтайского края анализ прогнозов средней краевой урожайности яровой пшеницы по новому методу показал, что средняя оправдываемость методических прогнозов за все годы проверки (2001-2008 гг.) на первый срок составила 87%, что выше оправдываемости инерционных и климатологических на 1-8% (таблица 2). Все методические прогнозы, составленные на второй срок (таблица 3), были удачными, абсолютная ошибка прогнозов не превышала допустимую погрешность (). Средняя оправдываемость уточненных прогнозов за все годы проверки составила 95%, что на 8-16% выше оправдываемости предварительных, инерционных и климатологических прогнозов, а также выше средней оправдываемости оперативных прогнозов и прогнозов, составленных по расчетным методам, используемых в настоящее (Кирилличевой К.В., Костюкова В.В., Черниковой М.И., таблица 2, 3).

Оценка оправдываемости составленных прогнозов для территории Алтайского края по величине допустимой погрешности показала преимущество нового метода в сравнении с применяемыми (таблица 4).

За весь период испытаний оправдываемость нового метода по предварительным прогнозам (первый срок) - 63% , средняя ошибка метода 4,2%. Для уточненных прогнозов (второй срок) оправдываемость метода 100%, средняя ошибка метода 5,4%.

В целом, для Алтайского края оправдываемость нового метода прогноза средней краевой урожайности яровой пшеницы для первого срока на 13-25%, для второго – на 50-62% выше уровня оправдываемости инерционного и климатологического методов.

Представленные методы полностью автоматизированы. Технологическая линия включает выборку текущей информации из ГИС МЕТЕО (БД АСОАМИ для Новосибирского ГМЦ) и из электронной версии ТСХ-1 (для Томского, Кемеровского, и Алтайского ЦГМС), выборку данных по прогнозируемым годам-аналогам из специализированного автоматически пополняемого каталога, составление РНД, расчет оценок сложившихся условий формирования урожая и прогнозов урожайности яровой пшеницы на заданную дату.

Технический Совет ГУ «Новосибирский ЦГМС-РСМЦ» 8 сентября 2009 г., рассмотрев полученные результаты испытаний, постановил: «новый «Метод оценки агрометеорологических условий формирования и прогноза урожайности яровой пшеницы по территории Томской, Новосибирской, Кемеровской областей и Алтайского края» рекомендовать к внедрению в качестве основного по всей территории Западно-Сибирского УГМС: по территории Томской, Новосибирской областей и Алтайского края – на сроки 21-23 июня и 21-23 июля, по Кемеровской области - только на срок 21-23 июля. Использование метода прогноза на срок 21-23 июня по Кемеровской области из-за низкой оправдываемости считать нецелесообразным. Рекомендовать ГУ «СибНИГМИ», ГУ «Новосибирский ЦГМС-РСМЦ» (отдел агрометеорологических прогнозов) продолжить оперативные испытания «Метода оценки агрометеорологических условий формирования и прогноза урожайности яровой пшеницы» по Кемеровской области на срок 21-23 июня».


Cписок использованных источников

1. Методические указания по проведению производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов. РД 52.27.284-91. – М.: Гидрометеоиздат, 1991. – С.98-107.
2. Полевой А.Н. Теория и расчет продуктивности сельскохозяйственных культур. – Л.: Гидрометеоиздат, 1983. – 175с.
3. Полевой А.Н., Русакова Т.И. и др. Прикладная динамическая модель формирования урожая сельскохозяйственных культур./ В сб.Гидрометеорологическое обеспечение агропромышленного комплекса страны.- Л., Гидрометеоиздат, 1991, с. 15-31.
4. Сепп Ю.В., Тооминг Х.Г. Динамическая модель продукционного процесса картофеля и ее применение для решения некоторых агрометеорологических задач. – М.: Гидрометеоиздат, 1987. – 44с.
5. Сиротенко О.Д., Просвиркина А.Г. Метод количественной оценки агрометеорологических условий формирования урожая ярового ячменя (для Нечерноземной зоны Европейской территории СССР): Методическое пособие. – М.: Гидрометеоиздат, 1979. – 32с.
6. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. – Л.: Гидрометеоиздат, 1981. – 167с.
7. Сиротенко О.Д., Абашина Е.В. Об использовании динамических моделей для оценки агрометеорологических условий формирования урожаев // Метеорология и гидрология. – 1982. – № 8. – С.95-101.
8. Сиротенко О.Д., Абашина Е.В., Павлова В.Н. Динамическая модель ПОГОДА-УРОЖАЙ для яровых зерновых культур и ее использование при оценке агрометеорологических условий формирования урожаев в аридной зоне // Тр.ВНИИСХМ. – 1985. – Вып.10. – С.43-61.
9. Сиротенко О.Д., Павлова В.Н. Об использовании динамических моделей для оценки влияния возможных изменений и колебаний климата на урожайность сельскохозяйственных культур // Труды ВНИИСХМ. – 1985.– Вып.10. –С.81-90.
10. Страшная А.И. Состояние и проблемы оперативного агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства на федеральном уровне в условиях глобального изменения климата. Труды ГУ «ВНИИСХМ». 2007. Вып.36. С. 78-91.


Авторы
В.В. Набока, И.Г. Ковригина

Контакты
В.В. Набока, И.Г. Ковригина
ГУ «Си6НИГМИ»
Адрес: 630099, г. Новосибирск, ул. Советская, 30
Тел.: 8 (383) 222-25-30
E-mail:naboka@sibnigmi.ru


© Методический кабинет Гидрометцентра России