Главная
   История
 
   Руководство и структура
 
   Научная деятельность
 
   Текущая информация
 
   Центр Мониторинга Засухи
 
   Лаборатория физико-математического моделирования продуктивности агроэкосистем и агроклиматического мониторинга
 
   Лаборатория методов агрометеорологического прогнозирования
 
   Лаборатория нормативно-методического обеспечения сети агрометеорологических исследований
 
   Лаборатория дистанционных методов агрометеорологического мониторинга
 
   Лаборатория технического и информационно-технологического обеспечения
 
   Документы
 

Лаборатория методов агрометеорологического прогнозирования

Заведующая лабораторией  - кандидат географических наук  Лебедева Валентина Митрофановнател. : (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 прогнозированияявляется 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 таблицсостоит 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 данныхсодержит 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 данныхсодержит каталоги названий станций, субъектов и федеральных округов Российской Федерации, УГМС, культур, повреждений и т.д.;

·       база агроклиматических данныхсодержит декадные нормы температуры воздуха и сумм осадков по субъектам Российской Федерации.

Примеры элементов интерфейса ИПС приведены на рис. 1–3.

    

 

© 2004 ВНИИСХМ Россия, 249030, Калужская обл., г. Обнинск, пр. Ленина, 82.
Телефон: (08439) 4-45-99. Факс: (08439) 4-43-88.
E-mail: cxm@meteo.ru